大数据技术的快速发展和商业环境的不断变化，预测分析商业模式成为了许多企业的核心竞争力之一。

通过大规模数据的收集、存储和分析，企业可以获取到对市场、消费者和竞争对手的深入洞察，从而能够预测未来的趋势和变化。

基于此，我提出以下方案，来解释bigdata预测分析商业模式的方法和价值。

企业需要建立一个完善的大数据收集系统，包括从内部和外部渠道获取数据。

内部数据可以来自企业的销售、客户关系管理系统等；外部数据可以包括社交媒体、市场调研等渠道。

通过整合和分析这些数据，企业可以了解到消费者的购买偏好、市场的需求和竞争对手的动向。

企业需要建立一个高效的大数据存储和处理系统，以便能够快速地对数据进行分析和挖掘。

同时，也需要使用先进的数据挖掘和算法技术，来帮助企业从海量的数据中发现关联和规律。

例如，可以使用机器学习算法来预测消费者的购买意向，或者使用社交网络分析来发现市场的潜在需求。

在数据分析的基础上，企业可以根据预测的结果来调整和优化商业模式。

例如，如果预测到市场对某种产品的需求将大幅增长，企业可以及时调整生产和供应链，以满足市场的需求；如果预测到竞争对手将推出新产品，企业可以提前进行市场营销和竞争策略的调整。

通过这样的方式，企业能够更加敏锐地把握市场机会，提升竞争力。

企业还需要建立一个持续改进的机制，以便能够不断地优化和更新预测模型。

由于商业环境的不断变化和数据的不断积累，预测模型也需要不断地进行迭代和更新，以保证预测的准确性和可靠性。

同时，企业也需要不断地培训和提升员工的数据分析能力，以确保能够充分利用大数据的价值。

bigdata预测分析商业模式是一种重要而有价值的方法，可以帮助企业获取对市场、消费者和竞争对手的深入洞察，并从中发现商机和进行战略调整。

通过建立完善的数据收集、存储和分析系统，优化商业模式，以及持续改进预测模型，企业可以实现更好的业绩和竞争优势。