Aujourd’hui, le nombre de data augmente fortement et constamment, les données doivent ainsi être soumises à leur étude de plus en plus rapidement car elles sont indispensables. Aussi, les entreprises font faces à un trop grand volume d’informations. En ce sens, les organisations se doivent de différencier la data à étudier directement et celle à conserver pour une utilisation ultérieure. Développons le premier cas, et en particulier le Fast Data.

Le concept Fast Data

Il provient du Big Data et se définit comme une étape supplémentaire et supérieure à ce phénomène. Il correspond à des analyses d’informations et d’assemblages, avec une particularité spécifique : les datas sont en plus petit nombre qu’habituellement. Ces études s’effectuent en temps réel ou quasiment. Ces data possèdent le besoin d’être étudiées et traitées instantanément, et donc à grande vitesse, pour résorber des complications ou générer de la valeur. Dans le cas du Fast Data, la structure doit agir vite, avant que les données deviennent sans intérêt. Les valeurs structurées mais aussi celles non structurées sont ici concernées. Par ailleurs, cette méthode s’emploie de plus en plus avec l’augmentation de l’utilisation de l’Internet des Objets (IoT) et celle du cloud.

Quelles sont les modalités essentielles à l’emploi du Fast Data ?

  • Disposer d’un système de streaming. Il permet de transmettre les data lors de leur génération.
  • Posséder un Data Warehouse. Il conserve les données, puis les étudie.

Ainsi, les entreprises souhaitant employées le dispositif Fast Data doivent se tourner vers des données vélocités, c’est-à-dire mettre en avant la vitesse des informations et donc l’étude et le traitement très rapide en temps réel. En effet, le Fast Data permet l’analyse de plusieurs millions de faits par seconde, ce qui est assez impressionnant.

Quelques exemples concrets de l’emploi du Fast Data

Les études Fast Data peuvent être utilisées par la fonction marketing pour identifier le profil exact d’une potentielle cible. Une fois la masse d’informations collectées et les renseignements désirés récupérés, il s’agit de réagir très rapidement et produire instantanément et donc automatiquement une réponse, telle une campagne ou une offre adéquate pour ce profil et un contact spécifique.

Autre exemple, on peut retrouver l’emploi du Fast Data avec la surveillance connectée via des caméras de sécurité. Une réflexion approfondie autour de la data relevée et un examen des informations peuvent avoir lieu en même temps que l’enregistrement du contenu.

On observe que le Fast Data ainsi que le Big Data peuvent en fait être utilisés dans de nombreux domaines, du marketing au secteur médical sans oublier la sécurité.

 

En résumé, le concept Fast Data est une version du grand phénomène Big Data mais de façon instantanée. L’étude des data se fait quasiment en même temps que leur réception. Les résultats sont mis à jour en temps réel. La rapidité n’est plus une question en cours de développement mais est essentielle aujourd’hui. Et l’automation s’accroît avec le Fast Data.

Ainsi, le Fast Data permet de retrouver instantanément le renseignement dont on a besoin, au sein de multiples données regroupées sous le nom de Big Data.