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Le Fast Data est un terme qui désigne l'application des analyses Big Data à de plus petits ensembles de données qui nécessitent d'être traités et analysés en temps réel dès qu'ils sont générés. Ce concept est de plus en plus utilisé avec l'essor de l'internet des objets et des applications Cloud. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie, son fonctionnement et ses différents cas d'usage.
Les sources de données (capteurs, actionneurs, Machine Data, objets connectés…) se multiplient, et les données sont collectées de plus en plus rapidement. Dans ce contexte, il est important pour les entreprises de distinguer les données qui peuvent être stockées et conservées, et celles qui doivent être analysées immédiatement pour se révéler utiles.
En effet, certaines données doivent être analysées rapidement pour permettre de résoudre des problèmes ou de créer de la valeur pour l'entreprise. Le terme Fast Data désigne l'application des analyses Big Data à de plus petits ensembles de données, en temps réel ou presque réel.
Fast Data : à quoi ça sert ? Quel est l'intérêt ?
Le Fast Data permet de collecter et de forer rapidement des données structurées et non structurées. Ainsi, les entreprises sont en mesure de prendre des données et d'agir rapidement en se basant sur les informations ainsi dégagées.
Le but principal du Fast Data est donc d'exploiter les données dès qu'elles sont générées, avant qu'elles ne perdent leur intérêt. Ces données sont comparables à des denrées de première fraîcheur qui perdent leur comestibilité très rapidement.
Fast Data : comment analyser les données en temps réel ?
Pour procéder aux analyses Fast Data, plusieurs conditions sont nécessaires. Il est tout d'abord indispensable de disposer d'un système de streaming capable de transférer les données dès qu'elles sont générées. En outre, il est nécessaire de disposer d'une Data Warehouse capable de traiter et d'analyser les données qu'elles y sont stockées.
Les entreprises doivent donc opter pour des bases de données orientées vélocité. Ces systèles permettent d'analyser en temps réel un flux continu de données pouvant atteindre plusieurs millions d'événements par seconde.
Fast Data : quels sont les cas d'usage et les secteurs d'application ?
Le Fast Data est particulièrement utilisé pour les applications Cloud natives. Ces applications requièrent une latence minimale, et dépendent de la vitesse à laquelle les supports de stockages flash (ou hybride) transmettent les données.
Les analyses Fast Data peuvent par exemple être utilisées pour les applications permettant d'analyser en temps réel la consommation électrique de plusieurs milliers de lieux simultanément. Ainsi, les applications peuvent automatiquement équilibrer la livraison d'énergie en fonction des besoins immédiats des différentes zones.
Cette technologie peut aussi s'avérer utile pour les applications marketing permettant d'identifier le profil démographique d'un client potentiel. Ainsi, il est possible de générer immédiatement une offre promotionnelle personnalisée pour le consommateur.
Les caméras de surveillance connectées, qui enregistrent des événements en continu, peuvent aussi utiliser le Fast Data. L'analyse de données en temps réel leur permet d'identifier instantanément les anomalies de sécurité. En somme, le Fast Data s'avère utile pour toutes les situations où les données doivent être analysées dès lors qu'elles sont générées.
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