预测分析通过结合历史模式和实时输入来生成可操作的洞察，从而与实时数据集成。其核心在于，预测分析依赖于使用历史数据训练的模型来预测结果。当与实时数据流（如传感器读数、用户交互或交易日志）配对时，这些模型会根据最新信息动态调整预测。例如，监控工业设备的系统可能会使用过去的故障数据来预测风险，但会持续整合实时传感器指标（如温度或振动）以改进其警报。这需要一个管道，该管道摄取、处理并将实时数据馈送到模型中，同时保持低延迟以确保及时结果。
一个具体的例子是支付系统中的欺诈检测。根据历史欺诈交易训练的预测模型可以标记可疑活动，但实时数据（如用户的当前位置、交易金额或一天中的时间）允许系统立即更新风险评分。如果信用卡突然在几分钟内在两个国家/地区使用，该模型会将这种实时异常与历史模式（例如，用户的典型消费地点）相结合，以立即阻止交易。同样，推荐引擎会根据用户的实时互动（例如，过去 30 秒内点击的项目）以及他们的长期偏好来调整建议。这些系统依赖于将批量处理的历史数据与流式输入无缝合并的框架。
对于开发人员来说，将实时数据与预测分析集成涉及诸如 Apache Kafka 用于数据流、Apache Flink 用于流处理以及诸如 AWS Lambda 用于无服务器计算之类的云服务等工具。模型可以部署为 API 或直接嵌入到流处理管道中，以最大程度地减少延迟。挑战包括确保数据一致性（例如，处理延迟到达的数据）和优化模型推理速度——通常通过边缘计算或轻量级模型版本来解决。重新训练管道还必须定期使用新的实时数据更新模型，以保持准确性。通过设计平衡历史背景和实时输入的系统，开发人员可以使应用程序智能地响应不断变化的条件，从自适应物流路线到个性化用户体验。