CRM系统的预测分析功能通常依赖于数据分析和机器学习算法来运作。以下是预测分析功能的一般运作步骤：

1. 数据准备：预测分析的第一步是收集和准备数据。CRM系统会从各种来源收集数据，包括客户交互、交易历史、市场趋势、经济指标等。数据需要清洗和格式化，以确保质量和一致性。

2. 特征工程：特征工程是机器学习中的一个重要环节，它涉及到从原始数据中选择、修改和构建适用于模型训练的特征。这些特征对于预测模型的准确性至关重要。

3. 模型选择：根据业务问题选择合适的机器学习模型。对于销售预测，可能会使用到回归分析；对于客户流失预测，可能会使用逻辑回归或随机森林等分类算法。

4. 模型训练：使用准备好的数据和选定的模型进行训练。在训练过程中，系统会尝试找到数据中的模式和关联，以便对未来的情况进行预测。

5. 验证和测试：模型训练完成后，需要使用独立的测试集对其进行验证。这可以帮助评估模型的性能和准确性。

6. 部署模型：一旦模型经过验证并确定有效，就可以将其部署到生产环境中。这意味着将模型嵌入到CRM系统中，使其能够自动执行预测。

7. 预测执行：在CRM系统中，用户可以输入新的客户数据或市场情况，系统将根据已部署的模型给出预测结果。

8. 结果解释和行动：预测分析的结果应当能够被理解和解释，并且依据这些结果采取相应的行动。例如，调整销售目标、优化市场营销策略等。

要保证CRM系统预测分析的数据质量，可以采取以下措施：

1. 数据清洗：这是保证数据质量的第一步。删除重复、错误或无关的数据，修正格式问题，确保数据的准确性和一致性。

2. 数据完整性：确保所有相关数据都被收集并且完整无缺。缺失关键数据可能会导致预测分析出现偏差。

3. 数据时效性：数据的时效性对预测的准确性有很大影响。使用最新的数据来进行预测，避免使用过时或不再相关的数据。

4. 数据标准化和归一化：将不同规模或单位的数据转换成统一的格式，以消除差异，提高模型的泛化能力。

5. 异常值处理：识别并适当处理数据中的异常值和离群点，因为它们可能对预测模型产生不正常的影响。

6. 特征工程：选择与预测目标相关的特征，并对其进行适当的转换和优化，以提高模型的性能。

7. 数据安全性：保护数据免受未授权访问和恶意攻击，确保数据的机密性和完整性。

8. 持续的数据质量管理：建立一套持续的数据质量管理机制，定期检查和更新数据，确保数据质量始终维持在一个高标准上。

9. 数据审计：定期对数据进行审计，检查数据质量的标准是否得到满足，并根据审计结果进行调整。