预测分析通过使用数据和统计模型预测未来结果，从而支持可持续发展目标，使组织能够做出明智的决策，减少浪费，优化资源使用并最大程度地减少环境影响。 对于开发人员而言，这通常涉及构建处理历史和实时数据的系统，以识别模式、预测趋势并触发可操作的见解。 通过将这些模型集成到运营工作流程中，团队可以主动解决与能源消耗、排放或资源分配相关的效率低下或风险。
一个关键应用是优化资源效率。 例如，预测模型可以预测制造工厂的能源需求，从而使自动化系统能够调整机械计划或 HVAC 设置，以减少峰值负荷并降低碳排放。 开发人员可以使用时间序列预测库（例如，Prophet 或 TensorFlow）结合来自设备的 IoT 传感器数据来设计此类系统。 同样，在农业中，机器学习模型可以预测土壤湿度水平，从而使精确灌溉系统能够节约用水。 这些解决方案要求开发人员处理数据管道、模型训练以及与控制系统的集成——这些任务与典型的工程工作流程相符。
另一个领域是缓解与气候相关的挑战的风险。 预测分析可以模拟极端天气事件或供应链中断等场景，从而帮助组织准备具有弹性的基础设施。 例如，开发人员可以使用历史天气数据和地理空间分析来构建洪水风险模型，以指导城市规划。 在供应链中，预测工具可以优化物流路线以最大程度地减少燃料消耗或预测设备故障以避免浪费。 通过将这些模型嵌入到应用程序中（通过 API 或边缘计算），开发人员可以实现与可持续发展目标相符的实时决策。 总体而言，预测分析将原始数据转化为可操作的步骤，使技术团队能够构建在运营需求与环境责任之间取得平衡的系统。