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Du nouveau dans le monde de la géomatique décisionnelle


Empruntés au monde de la Business Intelligence (BI), les Systèmes d'Aide à la Décision (SAD) apportent aux décideurs un haut degré d'abstraction facilitant ainsi le processus décisionnel. Néanmoins alors que l'on assiste à une véritable explosion de la spatialisation de l'information  (environ 80% des données ont une composante spatiale ) peu de ces systèmes intègrent ce nouvel élément. A contrario les Systèmes d'Informations Géographiques (SIG) basés sur l'utilisation de cette dimension spatiale sont difficilement exploitables en tant qu'outil d'aide à la décision.

C'est pourquoi  la géomatique décisionnelle qui apporte à l'informatique décisionnelle la notion du spatial représente une nouvelle approche particulièrement novatrice. Elle prend en effet, les qualités de chacun des deux éléments (BI+SIG) pour  fournir au final une architecture spatiale orientée décision.

Les premiers travaux initiés par le professeur Yvan Bédard de l'Université de Laval ont permis de fixer les caractéristiques techniques, logiques et conceptuelles s'appliquant à la géomatique décisionnelle. Celles-ci ont été résumées sous le terme SOLAP signifiant Spatial On Line Analytical Processing. Tout comme les SIG, la géomatique décisionnelle est formée de plusieurs composants allant du formatage des données à la visualisation finale de celles-ci :

 

Si de par sa logique la géomatique décisionnelle se situe à l'opposée des structures SIG actuelles ces  deux notions n'en restent pas moins complémentaires. Néanmoins dans un système SOLAP le rôle du géomaticien en tant qu'analyste n'a plus sa place. En effet dans un processus classique le processus décisionnel se trouve divisé, au minimum, en deux niveaux. D'un côté l'analyste SIG, de l'autre les décideurs. Cette dispersion des informations et des décisions est fortement préjudiciable à la chaîne décisionnelle. C'est pourquoi dans une architecture SOLAP  l'accent est mis sur une démocratisation verticale (vers les décideurs) de l'information géographique.

Globalement les différences entre nos systèmes SIG actuels et les systèmes SOLAP se situent au niveau de leur conception et des objectifs finaux. Le  tableau ci-dessous compare succinctement les caractéristiques de chacune :
 

 

SIG SOLAP
Base de données de type transactionnelle (OLTP) : orientée MAJ/transaction Base de données de type OLAP : orienté analyse
Optimisation de l'espace de stockage Optimisation des temps de réponse
(précalcul et agrégation des données)
Interface de requête et d'analyse complexe Interaction complète de l'utilisateur avec les données.



Cette nouvelle approche fut par la suite implémentée sur le logiciel Jmap grace au module JMap Spatial OLAP. Néanmoins au niveau openSource peu de solutions étaient jusqu'alors disponibles. Ce vide est dorénavant comblé avec l'arrivée de la nouvelle version de GeoKettle, de GeoMondrian et Spatialytics, tous développés par l'équipe du professeur Thierry Badard également de l'université de Laval. Sa présentation est résumée dans les deux paragraphes ci-dessous :

GeoKettle ajoute une dimension spatiale à l'ETL (Extract Transform Load) de Pentaho Data Integration (Kettle). Les nouveautés apportées par la version 3.1.0-20081103 sont notamment  :

  • le portage des extensions de GeoKettle vers le nouveau Pentaho Data Integration (PDI)
  • le support des projections avec également la capacité d'effectuer des reprojections à la volée
  • l'utilisation des nouvelles versions de GeoTools (v 2.5.5) et JTS (v 1.10).

GeoMondrian est une version spatialisée du serveur OLAP Mondrian (également nommé Pentaho Analysis Services). GeoMondrian ajoute à Mondrian un type de données Geometry, permettant le stockage des propriétés de membres et des mesures contenant des géométries vectorielles (points, lignes, polygones) nativement dans le cube de données. Des extensions au langage d'interrogation MDX supportant ce type de données sont aussi fournies. Elles permettent d'ajouter des capacités d'analyse spatiale au coeur même des requêtes analytiques.
Pour faire simple, GeoMondrian apporte au serveur OLAP Mondrian, ce que PostGIS apporte au SGBD PostgreSQL un support cohérent et puissant de la composante spatiale.

Spatialytics est un composant cartographique léger et open source qui permet la navigation dans les cubes de données Spatial OLAP (SOLAP). Il vise à être intégré dans différents frameworks de tableau de bord afin de produire de véritables tableaux de bord géo-analytiques interactifs. Ils permettront de supporter le procehttp://spagobi.ow2.org/ssus de décision en incluant la dimension spatiale au cœur de l'analyse des données d'entreprise.
Spatialytics est basé sur le client cartographique OpenLayers et utilise olap4j pour réaliser la connexion à des sources de données OLAP.
Spatialytics permet ainsi :

  • la connexion à un serveur SOLAP tel que GeoMondrian
  • la navigation dans les cubes de données géospatiales
  • la représentation cartographique de mesures et de membres d'une dimension spatiale sous la forme, pour l'heure, de cartes choroplèthes (intervalles fixes ou intervalles égaux dynamiques)

Ces nouvelles applications OpenSource sont une véritable opportunité pour le monde de la géomatique spatiale. Néanmoins, d'autres solutions existent également à l'exemple de Spatial Data Integrator basée sur Talend Open Studio, GeoTools et JTS et développée par CampToCamp ou encore GeoBI basée sur SpagoBI.


Site officiel : GeoMondrian
Autres Liens : OSGEO-FR

Commentaires

Un vrai besoin et une interactivité précise

Dans un projet d'envergure national avec des données par région et par villes, l’ajout de fonctionnalités géographiques sur un tableau de bord décisionnel par exemple peut être un vrai atout et coupler à de la Business Intelligence classique offre une vrai valeur ajoutée aux décideurs.
D'ailleurs les éditeurs mettent de plus en plus ces briques dans leur offres BI.

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