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Data visualisation

La contextualisation de vos données

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Aujourd’hui on aborde un sujet souvent inconnu où mal compris par de nombreux gestionnaires : la contextualisation des données par rapport à leur environnement spatial. Cette contextualisation peut servir à mieux comprendre les performances et ainsi à permettre l’élaboration de stratégies adaptées : par exemple, savoir quels emplacements sont les plus propices à l’installation d’un magasin peut être utile pour développer une chaînes de franchises.

La localisation des infrastructures peut avoir une grande influence sur leurs performances. Ainsi, une connaissance des facteurs environnementaux qui peuvent avoir un impact sur ces performances peut être un atout majeur pour mieux gérer ces infrastructures. Dans notre exemple de chaine de magasins on peut imaginer que les performances soit influencées par des critères d’accessibilité, où de proximité de la concurrence.

 

 Une manière d’acquérir cette connaissance est de se servir de l’aspect spatial inhérent à de nombreuses données : adresse, code postal, coordonnées GPS, etc… De nombreuses sources de données relatives à l’environnement d’une activité peuvent être utilisées : bases de données publiques, privées, fichiers, où même directement depuis des sites web. Tout élément qui dispose d’une information sur sa position peut être pris en compte et la donnée correspondante peut être mise en relation avec les données relatives aux infrastructures étudiées.

Ainsi, dans notre contexte d’illustration, les réseaux de transport en commun et les adresses des parkings d’une part, et les coordonnées des enseignes concurrentes d’autre part, pourraient être récupérées et mises en relation avec les performances des magasins existants. 

 

 

 

Des outils d’extraction de connaissances à partir des données permettront ensuite de fournir des indicateurs pertinents pour les prises de décisions futures. Par exemple, dans le cas des magasins, quels critères d’accessibilité ont le plus d’influence : les parkings, les arrêts de bus ? Quelles sont les enseignes concurrentes les plus influentes ? Mieux vaut t’il s’en approcher pour profiter de leur clientèle, où s’en éloigner ? Les outils d’analyses de données peuvent apporter des éléments de réponses à ces questions.

Les différentes phases pour arriver à une solution adaptée au besoin réel sont complexes, et pour vous accompagner dans ce processus, Smart/Origin propose des solutions pour permettre la contextualisation des données, tant au niveau de la récupération des données externes, que dans leur analyse, jusqu’à leurs mises à disposition au travers d’outils de visualisation et d’exploration comme Dashboard et Cities.

Article rédigé par Gautier 


Etiquettes : data science, open data, SIG
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