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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 


Le géodécisionnel représente l’utilisation conjointe d’outils décisionnels et de Systèmes d’Information Géographiques (SIG), à des fins de traitement, analyse et gestion des données.

Ces outils sont souvent utilisés dans les entreprises, collectivités territoriales, associations et organisations diverses pour analyser géographiquement et spatialement les données, dans l’objectif de prendre de meilleures décisions.

Chez Smart/Origin, notre expertise en solutions géodécisionnelles correspond à la combinaison de nos compétences dans trois domaines complémentaires que sont la Data Science, les Systèmes d’Information Géographique et la Data Visualisation.

 

Malheureusement, ces outils représentent souvent un énième Système d’Information de l’organisation qui doit être utilisé en parallèle des outils métiers habituels, et que seuls les experts SIG savent maîtriser.

Chez Smart/Origin, nous pensons qu’un outil géodécisionnel doit pouvoir analyser les données contenues dans les outils du SI, du SIG, mais également les outils métiers utilisés quotidiennement par les services. Le but étant de rendre le géodécisionnel accessible et simple d’utilisation pour tout utilisateur métier et utilisateur final, sans connaissance spécifique en SIG ou Business Intelligence.

Notre objectif est double : d’une part, aider l’utilisateur à être plus efficace dans ses analyses de données, d’autre part, aider le responsable à décider de manière plus objective et rapide.

A travers notre solution Dashboard installée chez nos clients, nous avons constaté qu’intégrer un module géodécisionnel dans une solution métier répond à de nombreux besoins :

  • Agréger et rassembler l’analyse de données diverses (métiers, SI, SIG, capteurs etc) à un seul et même endroit,
  • Analyser finement des données via des indicateurs statistiques et cartographiques,
  • Proposer un outil d’analyse simple d’utilisation pour des équipes (utilisateurs métiers et finaux, direction, décideurs) et disponible sur tous les périphériques (Bureau, Tablette et Mobile),
  • Avoir le choix d’une application personnalisée : intégrée en tant que module ou développée sous forme d’application indépendante,
  • Restituer facilement le fruit de l’analyse de données très diverses, agrégées et croisées, via des tableaux de bord,
  • Etc.

Nos partenaires « métiers » de secteurs très divers (Environnement, Retail, Public, Energie, etc…) sont aujourd’hui très satisfaits de l’aide à la décision apportée par le Géodécisionnel dans leur solution métier !

Y avez-vous pensé pour votre secteur ? Pour en discuter, n’hésitez pas à nous contacter !

Ce projet disponible sur notre GitHub, s’appuie sur OSM Buildings, projet réalisé par Jan Marsch pour traiter sous forme de volumes les données issues de la base bâtiments d’OpenStreetMap.

En adaptant ces travaux à un usage dans la plateforme ArcGIS, Smart/Origin propose ainsi une couche en 2,5D.

Cela vient enrichir l’expérience utilisateur en valorisant la représentation des bâtiments représentés sur le fond de plan vectoriel.