实时数据分析是指在数据生成或接收后立即进行分析的过程，从而实现即时洞察和行动。与处理大量预定数据块的传统批量处理不同，实时系统以最小的延迟处理连续的数据流。这种方法在延迟几秒钟都可能导致错失机会或操作风险的场景中至关重要。例如，叫车应用可能会使用实时数据分析根据当前的供需和司机可用性调整定价，确保更新反映最新情况。
从技术角度来看，实时数据分析依赖于流式数据架构。通常使用 Apache Kafka、Apache Flink 或 Amazon Kinesis 等工具来摄取和处理高速数据流。这些系统通常包括三个关键组件：数据摄取层（用于收集事件）、处理引擎（用于应用转换或计算）和存储层（用于持久化结果或馈送下游应用程序）。例如，欺诈检测系统可能会摄取交易数据，应用机器学习模型标记可疑活动，并立即阻止欺诈性交易。开发人员构建此类系统时必须优先考虑低延迟处理、容错能力和可扩展性，以处理波动的数据量。
实时数据分析的实际应用案例涵盖多个行业。在制造业中，设备传感器会传输温度和振动数据，以在故障发生前进行预测。在电子商务中，用户点击流数据被分析以在购物会话期间个性化推荐。实施这些系统的开发人员经常面临挑战，例如确保数据一致性、管理不可预测工作负载的资源分配以及与现有批处理管道集成。Apache Spark Structured Streaming 或 InfluxDB 等时序数据库等工具通过混合实时和历史数据来帮助解决这些问题。关键在于，实时数据分析需要仔细设计管道，以平衡速度、准确性和可靠性。