Une approche d'extraction des connaissances à partir des BIG DATA

Abstract

La notion de Big Data est un concept qui a pu être popularisé à partir 2012 et ce dans un but d’exprimer essentiellement le fait que les entreprises sont aujourd’hui devant un problème celui des volumes de données qu’il faut savoir traiter et avec une croissance rapide et considérable . Ces volumes de données massifs engendrent alors une évolution fulgurante de modèles technologiques possédant l’évolution nécessaires qui permet d’accéder à des nouvelles opportunités. De nouvelles techniques sont proposées dans un but d’améliorer le stockage et le traitement de ces données massives tel que le projet Apache Hadoop .Ces mêmes données ne peuvent être traitées qu’avec une gestion de base de données classiques c’est la raison pour laquelle ont été crées les bases de données NOSQL(Not Only SQL) . Dans ce mémoire, on a établi un état de l’art impliquant l’extraction de connaissances à partir de données (ECD) définie comme un processus de découverte d’informations implicites, inconnues auparavant et potentiellement utiles à partir des données. Ce processus s’effectue en plusieurs étapes : préparation des données (recherche, nettoyage), fouille des données (recherche d’un modèle de connaissances), validation et interprétation du résultat et enfin intégration des connaissances apprises. Enfin, nous avons travaillé sur la conception d’une architecture basée sur le nettoyage des données structurées et non structurées afin d’extraire les connaissances à partir des big data.