预测分析通过向传统商业智能系统添加前瞻性功能来与商业智能 (BI) 集成，传统商业智能系统主要侧重于分析历史数据。BI 工具聚合、可视化并报告过去的绩效指标，而预测分析使用统计模型和机器学习来预测未来的趋势或结果。这种集成使组织能够做出数据驱动的决策，将历史见解与预测场景相结合，从而改进计划和资源分配。例如，显示销售趋势的 BI 仪表板可以通过预测未来需求的预测模型来增强，从而使团队能够主动调整库存或营销策略。
集成通常分三个阶段进行。首先，BI 系统从数据库、API 或日志中收集和清理结构化数据，为分析提供可靠的基础。然后，预测模型使用这些数据来识别模式（如季节性销售波动或客户行为趋势）并生成预测。这些模型可以使用 Python 库（例如，scikit-learn）构建，也可以通过自定义脚本或插件直接集成到 BI 平台中。最后，预测结果作为新的数据点反馈到 BI 仪表板中，与历史指标一起可视化。例如，物流公司可以使用 BI 跟踪交货时间，并应用预测分析来根据天气数据或交通模式估算未来的延误，在单个界面中显示历史绩效和风险预测。
开发人员在连接这些系统中发挥着关键作用。他们可以构建管道来预处理 BI 数据以进行模型训练，将模型部署为 API 以实时提供预测，或在新数据到达时自动执行重新训练工作流程。例如，开发人员可以创建一个脚本，从 Tableau 等 BI 工具中提取每日销售数据，通过需求预测模型运行它，并使用预测的库存需求更新仪表板。Power BI 的 AI 功能或 Looker 与 BigQuery ML 的集成也简化了将预测嵌入 BI 工作流程的过程。这种协同作用使技术团队能够弥合回顾性报告和主动决策之间的差距，而无需彻底改造现有基础设施。