CONCLUSION PARTIELLE
Dans ce chapitre, nous avons mené une étude
approfondie des opérations requises pour manipuler une base de
données orientée document avec le SGBD MongoDB.
Cette étude montre que la solution MongoDB est
très bénéfique et offre de meilleures performances parmi
les autres bases de données NoSQL, en temps de réponse pour
l'équilibrage de la charge entre les noeuds.
Nous pouvons donc en conclure que MongoDB est une base de
données NoSQL légère, rapide et facile à
maîtriser. La force et l'efficacité de MongoDB dans des
environnements à grande échelle ou le temps de réponse et
la disponibilité des informations sont plus importants que leur
intégrité.
CHAPITRE III :
FOUILLE DE DONNEES ET RESEAUX DE NEURONES[13],
[14], [18]
III. 1. FOUILLE DE
DONNEES
III.1.1. Présentation
La Fouille de données (en anglais Data Mining)
est un ensemble de techniques d'exploration et d'analyse, par des moyens
automatiques ou semi-automatiques, d'une masse importante de données
dans le but de découvrir des tendances cachées ou des
règles significatives (non triviales, implicites et potentiellement
utiles).
Dans la littérature, la Fouille de données est
appelée de différente manière, entre autres Exploration de
données, Forage de données, Prospection de données,
Extraction de connaissance à partir de données ou
encore Analyse intelligente de données.
Elle se propose d'utiliser un ensemble
d'algorithmes issus de disciplines scientifiques diverses telles que
les statistiques, l'intelligence artificielle ou l'informatique, pour
construire des modèles à partir des données,
c'est-à-dire trouver des structures intéressantes ou des motifs
selon des critères fixés au préalable, et d'en extraire un
maximum de connaissances.
Nous retiendrons que le terme Fouille de données fait
allusion aux outils ayant pour objet de générer des informations
riches à partir des données de l'entreprise, notamment des
données historiques, de découvrir des modèles implicites
dans les données. Ces outils peuvent permettre par exemple à un
magasin de dégager des profils de client et des achats types et de
prévoir ainsi les ventes futures. Ils permettent d'augmenter la valeur
des données contenues dans l'Entrepôt de données.
Les outils d'aides à la décision, qu'ils soient
relationnels, NoSQL ou OLAP, laissent l'initiative à l'utilisateur, de
choisir les éléments qu'il veut observer ou analyser. Au
contraire, dans le cas de la Fouille de données, le système a
l'initiative et découvre lui-même les associations entre
données, sans que l'utilisateur ait à lui dire de rechercher
plutôt dans telle ou telle direction ou à poser des
hypothèses.
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