L’inévitable convergence du SI Géographique (SIG) et du décisionnel


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L’inévitable convergence du SI Géographique (SIG) et du décisionnel

Toute donnée géolocalisable peut potentiellement servir à la prise de décision. S’il est inéluctable, le rapprochement entre les mondes du décisionnel et de la cartographie bute encore sur des obstacles à la fois techniques, culturels et historiques.

Dans le monde du décisionnel, le temps est un élément clé. Un dirigeant comparera l’évolution des ventes de sa société sur une année ou entre deux périodes équivalentes. La dimension spatiale n’est, elle, pas suffisamment prise en compte. Formateur ORSYS, consultant BI et SIG chez Bial-R et animateur du blog Decigeo, Antoine Dirat le regrette. « Il faut davantage jouer sur l’espace-temps. Quand je donne une date et un lieu, c’est sans équivoque. Il n’y a pas lieu à interprétation. »

Pour notre expert, le rapprochement entre les mondes du décisionnel et du SIG (Système d’Information Géographique) est toutefois inéluctable. « Un géographe fait de l’analyse à 90 % de son temps. Il réduit un territoire pour mieux le comprendre. Le découper en régions, en départements et en communes s’apparente à une méthode décisionnelle ».

On fait tous du géodécisionnel ?

En utilisant une application cartographique de type Google Maps, tout un chacun fait du géodécisionnel sans le savoir, comme monsieur Jourdain. En réduisant l’échelle de la carte, on réalise une synthèse. Quand on zoome sur un carrefour, on fait de l’analyse. Une station de bus qui indique l’heure d’arrivée du prochain bus participe également à cette tendance au géodécisionnel.

Toute donnée localisable est alors susceptible d’être géodécisionnelle. « Quand un directeur commercial découpe un territoire en zones de prospection, il souhaite que ces zones soient homogènes et réservent le même potentiel commercial à chacun de ses vendeurs », poursuit Antoine Dirat.

Le SIG, 40 ans d’histoire

Cette convergence entre BI et SIG butte toutefois sur des obstacles à la fois techniques, culturels et historiques. Tout d’abord, le SIG est un marché particulièrement mature. Cette branche de l’informatique a émergé très tôt. Dès 1968, au Canada, le géographe Roger Tomlinson générait des statistiques spatiales pour l’occupation du sol. Dans les années 70, des éditeurs commerciaux proposaient cette information géographique statistique pour les agences gouvernementales américaines.

Plus tard, dans les années 80, sont apparues les premières applications de traitement des images satellite. Dans les années 2000, c’est un canadien à nouveau, Yvan Bédard de l’université Laval au Québec, qui créé le concept d’« Olap spatial ». Il s’agit d’un cube décisionnel dont l’une des faces se dédie aux données spatiales.

Un marché de niche ?

Autre point bloquant : les éditeurs de SIG évoluent sur un marché de niche. « Le marché est important mais concerne peu d’organisations », observe Antoine Dirat. « Certaines se sont équipées pour la première fois il y a 30 ou 40 ans, elles ont un existant à maintenir. Ces applications sont parfois critiques, comme le suivi en temps réel des routes pour les services d’évacuation ou la livraison logistique. Les utilisateurs n’ont pas envie de tout révolutionner. »

Sur le plan technique, le SIG est intrinsèquement lié aux bases de données relationnelles. C’est même le premier consommateur de SGBDR. Les applications sont gourmandes en termes de stockage et de puissance de calcul. Du coup, les filières de formation liées au SIG s’ancrent davantage sur le traitement des bases de données relationnelles que sur le monde du décisionnel.

L’Open Data, un facteur de rapprochement

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Mais les choses bougent dans le bon sens. L’enseignement supérieur montre sa volonté de changer le mode de pensée. L’ENSG, l’École des Ponts ParisTech et le Cnam ont ainsi ouvert, en 2015, un mastère spécialisé dans le domaine du géodécisionnel.

L’offre suit également le mouvement. Des éditeurs spécialisés s’ouvrent à la datavisualisation comme Business Geographic à Lyon ou le leader du marché, ESRI, qui autorise la création des cartes ArcGIS dans Power BI de Microsoft. À l’inverse, côté BI, Tableau Software a embauché des ingénieurs d’ESRI pour faire de la projection de données géographiques.

Dernier facteur en faveur de cette convergence : la montée en puissance de l’Open Data. Il y a de plus en plus de bases géolocalisées comme le fichier Sirene ouvert fin 2017. Téléchargeable librement, il recense toutes les entreprises françaises avec leurs attributs (activité, coordonnées géographiques). « Cela permet d’enrichir une base de données décisionnelle de clients par données d’environnement, de les contextualiser », complète Antoine Dirat.

Certaines bases en Open Data pêchent toutefois par la piètre qualité de leurs données : « Sur les cadastres, il y a beaucoup d’erreurs de saisie, des parcelles se chevauchent ou sont attribuées à plusieurs propriétaires. » Heureusement, il existe des outils d’ETL (Extract, Transform, Load) pour nettoyer ces bases. « L’ETL sert en géographie pour passer d’un format à un autre, de corriger les erreurs de saisie. »

Des cas d’usage dans le marketing, la logistique, les services d’urgence

Le marché du géodécisionnel est potentiellement très important avec de nombreux cas d’usage. On peut alors citer les services départementaux d’incendie et de secours (SDIS) qui s’appuient sur des applications d’analyse géographique pour le tracé des routes d’évacuation ou des zones à risque. La géolocalisation est aussi un critère clé dans les métiers de la logistique et du SAV.

Dans le domaine de la gestion du parc immobilier, il est intéressant de savoir combien de logements sont à moins de 200 mètres d’un collège. Autre cas d’usage : la gestion de stocks dans les magasins. Comment approvisionner les magasins de jardinerie de produits saisonniers en tenant compte de la météo et des conditions climatiques locales ?

Le marketing direct est aussi concerné au premier chef. À fois local et massif, la distribution de publicité dans les boîtes aux lettres est un enjeu crucial pour les grandes surfaces en rapport avec les investissements consentis. Cela ne sert donc à rien de router un catalogue sur les nouveaux modèles de tondeuses dans des quartiers sans pavillons résidentiels !

 

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