大数据工业在应对数据分析和预测的实时性要求时，可以采取以下措施：
引入实时数据流处理技术：使用流式处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等，能够实时处理大规模数据流，提高数据处理的实时性。采用内存计算技术：利用内存计算技术，如Apache Spark等，能够在内存中快速处理数据，提高数据处理的速度和实时性。建立实时监控系统：通过建立实时监控系统，能够实时监测数据的变化和趋势，及时发现异常情况并进行处理。使用机器学习算法：利用机器学习算法进行实时数据分析和预测，能够快速响应数据变化，提高预测的准确性和实时性。优化数据采集和处理流程：对数据采集和处理流程进行优化，缩短数据处理的时间，提高实时性。举例来说，某工业企业通过引入实时数据流处理技术和建立实时监控系统，能够实时监测生产线上的数据变化，及时发现生产异常，减少损失。同时，利用机器学习算法对生产数据进行实时分析和预测，能够及时调整生产计划，提高生产效率。