Egy vállalaton belül naponta több száz, sőt akár több ezer kritikus döntést hoznak. Ezek a döntések befolyásolják a vállalat bevétel-generáló képességét, a költségek nagyságát és a kockázatok mértékét. Az SPSS üzleti alkalmazásai abban segítenek, hogy ezeket a döntéseket az adott szervezet a leggördülékenyebben és leghatékonyabban hozhassa meg.
A vállalatok világszerte minden iparágban információkat állítanak elő adataikból, hogy működésüket összhangba hozzák jövőbeli céljaikkal. A prediktív üzleti alkalmazások a mindennapi ügymenetbe történő integrálásával  a szervezetek kontrollálhatják a döntéseket, ezáltal üzleti céljaikat sikeresen teljesíthetik. Ezt úgy érik el, hogy múltbeli információkat felhasználva elemzik a jelenlegi helyzetet, majd előrejelzik a jövőt. A múltbeli adatokat használják fel, hogy döntési folyamataikat optimalizálják, irányítsák és automatizálják. Ennek eredményeként növelhetik kereszteladásaikat, csökkenthetik a marketing költségeket, kiszűrhetik a csalásgyanús eseteket vagy növelhetik a kampányokra adott válaszadási arányt. A cél pedig, hogy mindezt automatizált módon tegyék.

IBM SPSS COLLABORATION AND DEPLOYMENT SERVICES (CADS)
Ahogy a prediktív elemzések kulcsfontosságú üzleti folyamatokká válnak egy vállalat életében, a szervezetnek szüksége lesz egy olyan alkalmazásra, amely ezeket a prediktív modelleket beépíti a mindennapi operatív folyamatok rendszerébe. Az SPSS Collaboration and Deployment Services (CADS) automatizálja és menedzseli a szerteágazó analitikus folyamatokat, majd ezek eredményét egyszerűen alkalmazhatóvá teszi.
Ezen képességeivel az olyan nagy adatmennyiséggel rendelkező vállalatok elengedhetetlen eszköze, akiknek fontos, hogy az üzleti eredményeik javítását szolgáló döntéseket jelentős részben az adataik elemzése alapján hozzák, és hogy ez a támogatás a lehető leghatékonyabban és a legkisebb erőforrások befektetése mellett történjen.
Az SPSS Collaboration and Deployment Services segítségével kialakítható a vállalat analitikus működése, az elemzési folyamatok szervezett és operatív felhasználhatósága, valamint ezen ad-hoc és manuális elemzések eredményeinek más üzleti területekre történő hatékony alkalmazása.
A CADS keretrendszer mind a szervezet egyes területei számára, mind pedig az egységek együttműködése által a teljes vállalatnak rengeteg előnyt jelent. A CADS architektúrájának, valamint felhasználó- és jogosultságkezelési lehetőségeinek köszönhetően a tárhelyet, erőforrásokat és funkciókat több terület egyszerre, de elkülönítve vagy igény szerint kollaborációban is használhatja.

Automatizáció
A CADS keretrendszer központi eleme az úgynevezett Repository, egy központi adattár, melyben verziókövetetten, jogosultságoknak megfelelően tárolhatók az elkészült modellek, stream-ek, elemzések, SPSS syntax-ok, SAS job-ok, SQL eljárások. A Repository-ban tárolt elemekből a rendszer vizuális felhasználói felületén az elemzők teljes adatmenedzsment-folyamatokat, úgynevezett jobokat építhetnek fel.
Egy-egy job-ban lehetőség nyílik hibakezelésre is: ha egy folyamat vagy annak egy része (akár egy adott stream) nem fut le sikeresen, akkor a hiba jellegének megfelelően hibajavító eljárások építhetők be.
Az elkészült job igény szerint ütemezhető, a folyamat státusza monitorozható és értesítés küldhető azok állapotáról a meghatározott embereknek.

A folyamatok ilyen szintű automatizálásával emberi erőforrás takarítható meg, így az elemzők a modellek frissítésére és új modellek építésére koncentrálhatnak.

Automatikus modell monitoring
A modellek frissen tartása és pontosságuk biztosítása elengedhetetlen, ha üzleti döntések alapulnak az eredményeken.
A CADS keretrendszerben előre definiált modell értékelő folyamatok segítik, hogy az eredmények mindig megbízhatóak legyenek:
- követhető az előrejelző modellek teljesítménye, ill. annak változásai;
- automatizálható a modellek aktualizálásának folyamata és ütemezett végrehajtása.
A rendszer – megfelelő paraméterezéssel – képes az adatbányászati modellek automatikus értékelésére, így folyamatosan nyomon követhető a teljesítményük, pontosságuk, valamint láthatóvá válnak a szükséges beavatkozási, frissítési pontok.

Valós idejű elemzések
A CADS keretrendszer Scoring összetevője lehetővé teszi az analitikai eredmények üzleti folyamatokba történő, akár valós idejű integrálását. Mivel a rendszer képes egyszerre több adatforrás kezelésére is, a historikus és valós időben gyűjtött adatok egyaránt felhasználhatók az eredmények előállításához.