11 May 2017

Les 3 piliers de l’Intelligence Géographique (Partie 1)

11 May 2017,
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L’Intelligence Géographique est connue pour utiliser des coordonnées spatiales (x,y)  à des fins d’amélioration de la visualisation et de l’analyse des données métier et des événements.

En effet, l’ajout de la dimension spatiale aux données permet de bénéficier de puissants dispositifs et mécanismes d’analyse, afin de faciliter toute décision, et d’améliorer l’efficacité opérationnelle de toute organisation.

Grâce aux liaisons entre les données alphanumériques et spatiales, une vue supplémentaire et intuitive est créée. Elle va permettre de reconnaître et d’analyser de nombreuses tendances selon une approche géographique. Grâce à la prise en compte des éléments spatiaux, l’Intelligence Géographique crée une base décisionnelle entrepreneuriale optimisée pour les solutions de Business Intelligence permettant une intégration de meilleure qualité de ces données dans les processus métiers.

Si l’on recherche sur Internet des notions telles que l’Intelligence Géographique (Location Intelligence, LI en anglais), Géo décisionnel ou bien encore GeoMapping comme mots-clés, on trouvera une grande variété d’interprétations et de définitions. Cependant, il n’y a pas de description officielle d’éléments ou d’objets qui déterminerait l’Intelligence Géographique.

En principe, il est possible de la décrire avec 3 mots présentés dans l’ordre suivant  => LOCALISER -> ANALYSER ->AGIR. Ces 3 mots synthétisent les objectifs que l’on veut atteindre avec la LI.

Cependant, la question reste de savoir COMMENT on peut utilement mettre en œuvre la LI dans une entreprise. Il existe essentiellement 3 approches :

1.       Approche par le Data Warehouse Idéalement, dans les entreprises B2C, il existe une source d’information intégrée (le Data Warehouse, ci-après dénommée «DWH») dans laquelle les données pertinentes de différentes sources nécessaire à la gestion de l’entreprise sont réunies dans un format uniforme. Il s’agit souvent d’un DWH centré sur le client, c’est-à-dire d’un ensemble de données qui décrit les processus entre l’entreprise et ses clients, des indicateurs clés de performance comme le chiffre d’affaires, la rentabilité des clients, le classement des clients ou bien la performance d’un site.

 

 

Les solutions BI traditionnelles donnent des réponses simplifiées aux questions Qui, Quoi et Combien. Cependant, la question du n’est souvent même pas posée. Pourtant, le contrôle souvent le Quand, Qui et Combien et permet une meilleure évaluation de tous les facteurs clefs de décision car les références géographiques sont prises en compte. Si l’on regarde plus attentivement un DWH centré sur le client, on découvre que les données spatiales sont très souvent déjà disponibles, telles que les adresses des clients, les succursales, les zones de vente, les zones cibles de marketing, les zones de risque, les routes et les structures concurrentielles par exemple. Cependant, en raison d’une technologie inadéquate, la visualisation et l’analyse cartographique restent très insuffisante dans les solutions BI traditionnelles.  1.       Approche par la localisation des données  La découverte débute par le géocodage. Chaque objet (Prospects, clients, …) ayant une référence spatiale aura une ou plusieurs coordonnées (x / y, ou Lat / Long) assignées dans la base de données et sera disponible pour un affichage sur une carte associée par exemple à des analyses métier. Le géocodage peut s’effectuer de manière automatique dans le DWH chaque fois qu’une donnée spatiale change ou bien qu’une nouvelle est ajoutée. Une fois que le est connu, que l’objet est localisé, il est possible, par simple intersection de l’information spatiale avec les informations métier de positionner l’objet sous forme de point, de ligne ou de surface avec ses attributs (comme le pouvoir d’achat lié au produit, les affinités du produit, les indicateurs sociodémographiques, les affiliations, etc.).

 

La valeur et le retour sur investissement d’un ensemble de données d’un DWH centré sur le client est ainsi considérablement augmenté. Le DWH passe de ‘point unique de vérité’ à ‘point unique à forte valeur commerciale’.  Mais n’oublions pas que l’Intelligence Géographique commence toujours par la compréhension des données métiers, bien avant leur affichage et leur restitution cartographique !

Olivia SEDANT

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