Administration d'un big data sous mongodb et extraction de connaissance par réseau de neurones.

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1.1: Les sociétés utilisant la technologie de NoSQL.[ Enjeux et usages du Big Data technologies, méthodes et mise en oeuvre] 3

Tableau 2.2: Comparaison de système de Base des données NoSQL. 30

Tableau 3.3: Méthodes de Fouille de données. 42

Tableau 4.4: Dictionnaire des variables descriptives utilisées. 81

INTRODUCTION GENERALE

1. CONTEXTE

Au cours de dix dernières années, grâce à l'internet et des autres objets connectés, les informations sont devenues non seulement disponibles mais aussi très subtiles et facilement manipulables. Cette explosion des données est une aubaine pour les entreprises mais en même temps une responsabilité, parce qu'elles nécessitent une gestion adéquate et minutieuse afin d'orienter leurs certaines décisions.

En effet, ces informations qui proviennent de sources hétérogènes imposent aux entreprises surtout du secteur bancaire à utiliser des techniques de pointe afin de les gérer et stocker. Désormais, il a été remarqué que les entreprises enregistrent plusieurs données des clients surtout lors des ouvertures des comptes et au cours de la période où ils sont comme membres, clients.

Ces données peuvent être recueillies de diverses manières notamment à travers les réseaux sociaux, les plateformes téléphoniques, les courriers électroniques. Ce genre d'informations constituent une masse de données souvent non structurées et posent un problème de gestion (analyse, traitement, stockage, etc.) avec des outils classiques.

A ces jours, il existe des outils qui permettent de traiter et de stocker ces gigantesques volumes d'informations grâce à une technologie appelée le Big Data. L'une de ses plus grandes promesses est de permettre le développement des entreprises par l'analyse et la transformation de ces informations, c'est-à-dire l'évaluation du volume de ces données provenant de diverses sources avec une certaine rapidité.

Au-delà de leur inopérabilité (formes et quantités) aux technologies traditionnelles, le Big Data permet l'exploration de très grands ensembles de données pour obtenir des informations utilisables.

Le Big Data fait référence à des technologies qui permettent aux entreprises d'analyser rapidement un grand volume de données et d'obtenir une vue synoptique. En combinant l'intégration de stockage, analyse prédictive et applications, le Big Data permet d'économiser du temps et facilite une interprétation de qualité des données. Aussi, la croissance exponentielle des données, la prise en compte des données faiblement structurées et les avancées technologiques sont tous des arguments qui poussent les entreprises principalement les géants du web à faire une migration de leur système d'information des systèmes de gestion de base de données traditionnelle (SGBD) aux nouveaux systèmes de gestion de base de données du type NoSQL, c'est-à-dire aux moteurs de base de données utilisant non seulement le standard SQL.

Ces nouveaux systèmes de gestion de base de données dit NoSQL offrent une meilleure disponibilité des données et des capacités de stockage gigantesques en libérant les contraintes des propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité). Ce mouvement de SGBD de type NoSQL a trouvé une place importante dans les infrastructures de NTIC (Nouvelle technologie de l'information et de la communication) et est devenu largement utilisé.

De ce fait, les entreprises en général et les banques en particulier retardent encore les pas pour s'approprier et d'utiliser cette technologie pouvant leurs permettre d'analyser, traiter et stocker facilement les données.

Dans le cadre de ce travail, nous nous sommes appesantie sur le cas de la Banque Commerciale Du Congo (BCDC) qui accumule une foison des données avec la croissance sans précédente de ses clients. Cette banque qui cherche le jour le jour à convaincre des clients potentiels, les convertir et les fidéliser, utilise jusqu'à ce jour, malgré les migrations technologiques,des systèmes de stockage tels que SQL Serveur, Oracle DataBase, Informix et Accès et Excel comme outils d'analyse. Il se pose donc un problème d'analyse des comportements des clients (analyse de churn) au sein de cette institution bancaire en vue d'anticiper au départ brusque des clients. Alors que l'orientation de certaines stratégies marketing axées sur la promotion des nouveaux produits et offres se réfère le plus souvent aux données fidèlement analysées et stockées dans les bases des données du type NoSQL orientées document.

L'utilisation de cette technologie NoSQL permettrait à la BCDC non seulement de mieux analyser les comportements ou des transactions (dépôts, retraits, transferts, virements bancaires, emprunts etc.) de ses clients mais aussi et surtout prédire des nouvelles connaissances ou tendances grâce aux données existantes sur les clients pour permettre au décideur de prendre une décision afin de maximiser ses recettes.