リアルタイム分析は、データが発生してから短い遅延で集計・可視化・判定を行い、意思決定や自動アクションに反映する分析の形です。リアルタイム処理が「低遅延でデータを流す・加工する」技術寄りの概念なのに対し、リアルタイム分析は「低遅延の結果を使って判断する」業務寄りの概念として整理できます。遅延許容が数秒なのか数分なのかで、必要な基盤とコストが大きく変わります。
実務で多いユースケースは、ECの在庫・売上の速報、広告配信の入札調整、不正検知、障害検知、コールセンターの混雑予測などです。ストリーム処理で特徴量や集計値を作り、ダッシュボード表示やアラート、レコメンドに接続します。
遅延到着データやイベント順序の入れ替わりが起こるため、ウィンドウ設計、遅延許容（lateness）、確定ルールを決めないと数値が揺れ続けます。速報値と確報値を分け、どの時点の数字を意思決定に使うかを先に合意すると運用が安定するでしょう。
運用で注意したいのは、低遅延の数字ほど誤差や欠損が混ざりやすく、意思決定を誤らせるリスクがある点です。冪等性と重複排除、品質チェック、監査ログ、異常検知を組み込み、誤差が許容範囲を超えたときのフェイルセーフを用意します。リアルタイム分析はコストが上がりやすいです。業務の締め切り時刻とアクションの価値から逆算し、マイクロバッチで足りる領域とリアルタイムが必須の領域を切り分ける判断が現実的です。
