大数据通过提供构建准确模型所需的原始数据和计算基础设施来支持预测分析。预测分析依赖于识别历史数据中的模式来预测未来事件，而大数据系统通过存储和处理捕获广泛变量的大型、多样化数据集来实现这一点。例如，电子商务平台可能会分析用户行为日志、购买历史和实时点击流数据，以预测客户下一步可能购买的产品。如果没有大数据技术，大规模处理如此庞大和多样的数据量将是不切实际的。
Hadoop、Spark 和分布式数据库等大数据工具的可扩展性使开发人员能够以传统系统无法实现的方式处理和分析数据。这些框架将任务分配到集群中，从而能够并行处理数TB或PB级的数据。例如，金融机构可能会使用 Spark 对数百万条交易记录进行欺诈检测模型训练，迭代不同的算法以找到最佳匹配。实时处理数据（例如，使用 Kafka 或 Flink）的能力也通过整合最新信息来增强预测模型。物流公司可以通过分析实时 GPS 数据、天气信息和交通更新以及历史运输记录来预测送货延迟。
最后，大数据生态系统与机器学习库（例如 TensorFlow、PySpark MLlib）集成，以自动化和优化预测工作流程。开发人员可以在大型数据集上训练模型，根据数据子集进行验证，并将它们部署到生产管道中。例如，制造工厂可能会使用机器的传感器数据来预测设备故障。通过将多年的传感器读数输入模型，系统可以学习检测故障前的异常。大数据还支持迭代改进——模型可以在新数据到达时重新训练，确保预测保持相关性。这个端到端的周期过程，从数据摄入到模型部署，都依赖于大数据提供的基础设施和工具。