组织通过从各种来源收集结构化和非结构化信息，然后准备进行分析，从而为预测分析收集数据。该过程通常包括三个主要阶段：确定数据源、提取和整合数据以及清洗/存储数据以供建模。数据从内部系统（如数据库、客户交互和运营工具）以及外部 API、第三方数据集或公共存储库中提取。例如，一家零售公司可能会结合其 POS 系统的销售记录、网站点击流日志以及来自营销合作伙伴的人口统计数据，以预测客户的购买行为。
技术实现通常依赖于自动化流水线。开发者使用 REST API 等工具从服务中拉取实时数据（例如，获取社交媒体互动指标），使用 webhooks 捕获用户操作（例如，表单提交），或使用数据库连接器提取事务记录。制造业中的物联网设备可能会通过 MQTT 或 Kafka 将传感器数据流式传输到云存储桶。来自 SQL 数据库的结构化数据（例如库存水平）可能会使用 NLP 预处理与客户支持工单等非结构化数据合并。例如，一家物流公司可以结合 GPS 跟踪数据、天气 API 和仓库库存表来构建配送延迟预测模型。
在分析之前，原始数据会被转换为可用格式。这包括数据去重（移除重复的客户条目）、处理缺失值（填充销售数据中的空白字段）以及数据归一化（将温度传感器读数缩放到 0-1 范围）。常用的工具有用于数据清洗的 Python Pandas 或用于大规模 ETL（提取、转换、加载）工作流的 Apache Spark。然后，结构化数据集存储在 Snowflake 等数据仓库中，而原始、非结构化数据则存储在数据湖（如 AWS S3）中。例如，医疗保健提供商可能会通过标准化诊断代码来清洗 EHR（电子病历）数据，并将其存储在符合 HIPAA 标准的数据库中，然后用于训练再入院风险模型。这些收集数据的质量和相关性直接影响预测分析结果的准确性。