La compagnie d’assurance MetLife avait un problème de taille – et la vôtre est peut-être dans la même situation.Illustration du concept de base de données

Les informations de ses clients sont éparpillées dans plus de 70 systèmes et des dizaines d’applications différentes. MetLife y conserve 45 millions de polices d’assurance et plus de 140 millions de transactions. La majorité se trouvent dans des applications et systèmes patrimoniaux qui sont difficiles d’accès et inflexibles.

Les agents du service à la clientèle doivent ainsi consulter plus de vingt écrans différents pour obtenir un portrait complet – une vue à 360 degrés – de leur client. Après huit années de développement informatique et des millions de dollars d’investis, il semblait impossible de fournir le profil client complet rapidement, sur une seule page, aux agents. Les clients devaient patienter au téléphone pendant que les agents du service à la clientèle tentaient de répondre à leurs questions, devant régulièrement les transférer à d’autres départements.

Pendant ce temps, des compagnies Internet qui sont beaucoup plus petites et ont souvent avec moins de moyens réussissent à gérer les interactions de millions de membres (Facebook en a plus d’un milliard, eBay des centaines de millions) et à traiter d’énormes volumes de transactions. Ils ajoutent presque quotidiennement des nouvelles fonctions qui sont disponibles facilement à partir d’un ordinateur de maison ou d’un téléphone portable. Comment Facebook peut-elle présenter, en une fraction de seconde et sur une même page, des informations aussi variées que des photos, des statuts et des commentaires, le tout provenant d’un réseau de plusieurs personnes? C’est impossible à réaliser avec les solutions informatiques traditionnelles, dont les bases de données relationnelles de type SQL.

Le secret semble résider dans un nouveau genre de base de données révolutionnaire qu’on appelle « noSQL ». Ces bases de données nouveau genre sont conçues pour répondre aux problèmes auxquels font face les développeurs d’application web. Ceux-ci doivent lire très rapidement de grandes quantités d’informations de divers types afin de les afficher sur une seule page web. Avec les bases de données relationnelles traditionnelles, comme celles d’Oracle, Microsoft et mySQL, on stocke l’information dans des tables qui regroupent les informations de même type. Pour extraire les données sur un client ou une page web, il est nécessaire de combiner les données provenant de plusieurs de ces tables, une opération qui est lente et complexe.

C’est ici que les bases de données noSQL ont l’avantage. Elles stockent toutes les informations reliées dans un même document, soit l’équivalent d’une table dans une BD traditionnelle. L’impact est immédiat et impressionnant : un seul appel permet de récupérer toutes les informations requises. Il en découle une performance impressionnante.

Les noSQL ont aussi un autre avantage : elles supportent des documents au format flexible, qui peut évoluer dans le temps. Il devient alors possible d’ajouter des champs, des attributs ou de nouveaux types d’information au fil du temps, sans briser les applications qui consomment déjà les documents de la BD.

Logo de mongoDB

MetLife a pu résoudre son problème en utilisant une base de données noSQL appelée mongoDB. Elle a permis de consolider les données de 70 systèmes, dont 45 millions de polices d’assurances et 140 millions de transactions dans une seule base de données.

La flexibilité du modèle de données permet même de stocker ensemble des polices habitation et automobile, même si elles ne contiennent pas les mêmes informations ni la même structure. Il devient donc possible de retourner toutes les polices d’un utilisateur très rapidement et efficacement. L’affichage se fait sur un « mur » (wall), semblable au mur de Facebook, et qui est présenté dans une application mobile iPad. Développée en trois mois seulement par une équipe interne experte en nouvelles technologies, ce « mur MetLife » présente une interface élégante et simple qui a su plaire aux agents du service à la clientèle et faire croître la satisfaction de la clientèle.

On peut tirer de cet exemple quelques précieux enseignements :

1- les technologies développées initialement pour les solutions Internet trouvent maintenant des applications – des use case – dans les entreprises établies;

2- il faut avoir des équipes qui sont capables de comprendre et d’adapter ces nouvelles technologies aux réalités d’entreprises existantes, et des systèmes patrimoniaux qui les composent;
3- il n’est pas nécessaire d’attendre le remplacement des systèmes patrimoniaux pour innover et présenter des solutions performantes au goût du jour.

Consultez ce lien pour plus d’informations sur l’étude de cas MetLife avec mongoDB.