Informations et données mises à jour en temps réel pour améliorer les services et créer de nouvelles opportunités commerciales. Au centre de la révolution se trouvent les «Digital Integration Hubs»: l'ensemble des flux de données, des microservices et des API pour rendre l'expérience utilisateur toujours plus satisfaisante

La définition du Big Data et l'analyse «générique» des données pour aider au développement de nouvelles opportunités d'affaires risquent de ne plus suffire à atteindre les résultats attendus. Le concept qui fait son chemin de manière décisive, le cloud étant reconnu comme l'une des principales technologies habilitantes du secteur, nécessite un changement qui ne se limite pas à l'adjectif, mais qui implique une transformation plus large: suivre l'innovation, c'est maintenant nécessaire pour combiner "Big" Data avec "Fast" Data. D'une part, les données «still», ou «data at repos» pour utiliser l'anglais, qui sont représentées par le Big Data, et d'autre part, les données en mouvement, les «data in motion», qui sont des Fast Data. Les besoins métiers qui peuvent pousser à utiliser l'une et l'autre solution sont différents, avec toutefois la valeur ajoutée d'améliorer considérablement l'expérience utilisateur et, grâce aux insights issus de Fast Data, de faire un saut qualitatif en termes de produits et prestations de service. Au final, trois avantages essentiels découlent de Fast Data: contribuer à l'amélioration du parcours numérique de l'utilisateur, qui disposera de services 24h / 24 et 7j / 7, prendre des décisions basées sur les données en temps réel et pouvoir compter sur la certitude des données. , regroupant les informations en un seul endroit.

Avec Fast Data, il est possible de transformer votre entreprise en un écosystème de produits et services rationalisés et facilement interconnectés, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et gagnant en flexibilité et en évolutivité. La collecte, l'organisation et l'analyse des données en temps réel permettent d'agréger les informations en une seule vue à la disposition des canaux et des décideurs, leur permettant de prendre des décisions basées sur des informations toujours mises à jour et organisées en fonction de leurs besoins. Parmi les secteurs les plus touchés par ce phénomène de transformation figurent les secteurs de la finance, des télécommunications, de la santé et de l'énergie.
Pour atteindre cet objectif, les technologies ne manquent certainement pas, qui sont maintenant consolidées et largement disponibles sur le marché avec des normes de fiabilité élevées.

En pratique, la transition passe du concept de Big Data, dans lequel les informations ont été collectées et utilisées pour créer des séries historiques et des modèles de prévision, peut-être en analysant les données plus tard après leur collecte, au concept de Fast Data, où le l'attention se concentre sur l'essentialité de l'information instantanée. Cela signifie ne pas collecter une énorme quantité de données, mais faire un choix en aval de celles qui sont les plus importantes à collecter. L'accent n'est donc plus mis sur l'exhaustivité des données, mais sur l'identification des ensembles d'informations indispensables aux processus métier individuels ou aux décisions individuelles à prendre.

Les instituts de recherche ont maintenant intercepté Fast Data parmi les technologies émergentes et ont reconnu sa valeur pour les entreprises. C'est le cas, par exemple, de Forrester, qui dans une étude récente souligne à quel point les solutions Fast Data ne peuvent pas être considérées comme un «nice to have» mais sont de plus en plus importantes à adopter pour être compétitives.
Ainsi - toujours selon Forrester, qui a considéré un échantillon de 253 entreprises entre les États-Unis et la zone EMEA - 26% des organisations utilisent Fast Data pour la plupart ou toutes les applications, tandis que 56% ont au moins commencé à les expérimenter. Et 41 % envisagent d'utiliser des outils d'analyse de données en continu dans les 12 prochains mois.

Selon IDC, plus de 150 milliards d'appareils seront connectés d'ici 2025, et une grande partie générera des données en temps réel. Il s'ensuit que si en 2017 les données temps réel représentaient 15% de la sphère de données, ce pourcentage augmentera désormais jusqu'à 30% au cours des 5 prochaines années.