Application de la géomatique décisionnelle à l'analyse des risques naturelsarno974
Face à l'augmentation des données disponibles, au nombre croissant d'acteurs et à la complexification des scénarios, l'environnement dans lequel évolue le décideur est marqué par une grande incertitude.
De ce fait, en plus des systèmes d'informations traditionnels (SI, SIG), s'ajoute dorénavant une nouvelle famille d'outils issue de la Géomatique Décisionnelle. Cette discipline, née de l'union des SIG et de l'informatique décisionnelle (aussi appelée Business Intelligence), vise à offrir aux décideurs une interface intuitive et rapide à partir de laquelle il est possible d'accéder à l'ensemble des données selon différents niveaux d'agrégations spatiaux, temporels ou thématiques.
Mais, la mise en place d'un tel système n'est pas sans difficulté. C'est pourquoi, cette présentation se propose d'identifier et de comprendre le rôle des différents éléments qui composent la chaine décisionnelle. Les notions d'ETL Spatial, SOLAP et GeoDashboard seront abordées au travers d'un cas pratique utilisant la base de données GASPAR.
Application de la géomatique décisionnelle à l'analyse des risques naturelsarno974
Face à l'augmentation des données disponibles, au nombre croissant d'acteurs et à la complexification des scénarios, l'environnement dans lequel évolue le décideur est marqué par une grande incertitude.
De ce fait, en plus des systèmes d'informations traditionnels (SI, SIG), s'ajoute dorénavant une nouvelle famille d'outils issue de la Géomatique Décisionnelle. Cette discipline, née de l'union des SIG et de l'informatique décisionnelle (aussi appelée Business Intelligence), vise à offrir aux décideurs une interface intuitive et rapide à partir de laquelle il est possible d'accéder à l'ensemble des données selon différents niveaux d'agrégations spatiaux, temporels ou thématiques.
Mais, la mise en place d'un tel système n'est pas sans difficulté. C'est pourquoi, cette présentation se propose d'identifier et de comprendre le rôle des différents éléments qui composent la chaine décisionnelle. Les notions d'ETL Spatial, SOLAP et GeoDashboard seront abordées au travers d'un cas pratique utilisant la base de données GASPAR.
La coopération internationale avec les pays en développement dans le domaine ...Jean Jacques Bernatas
Cours du module "Maladies Transmissibles Emergentes : enjeu économique et connaissance du contexte institutionnel.
M2 - Master Recherche et Professionnel EPI - Emergences des Maladies Parasitaires et Infectieuses. Université de Montpellier.
Algunos consejos para envejecer muebles que tengamos olvidados y darles un nuevo aire utilizando distintas técnicas como decoupage, decapado a la cera,...
Chap VI : Les SIG, Système d'Information GéographiqueMohammed TAMALI
la représentation graphique a été dans tous les temps un moyen rapide pour la communication. Les symboles, un plan ou une carte cérébrale sont le langage, par excellence, pour la mise en place de vision et encore plus pour l’élaboration de décision.
Ce cours présente une introduction de base en termes de conception et d’élaboration de productions cartographiques par l’utilisation des outils d’analyse de l’espace métrique.
Les objectifs de cette intervention sont la vulgarisation des notions
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Système d’Information Géographique et Télédétection: généralités - Travaux Pratiques du 8e édition du Cours international « Atelier Paludisme » - RAKOTOMANANA Fanjasoa - Madagascar - fanja@pasteur.mg
Analytics & Machine Learning avec la Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: [https://buff.ly/2ZaQk8S]
La data science avancée, telle que le machine learning, se révèle être un outil extrêmement utile pour tirer des informations et de la valeur des données existantes. Cependant, une grande partie des ressources (comme les data scientists) se voit affectée à la recherche des bonnes données et à leur préparation.
Dans ce nouveau webinar en français, nous vous montrerons comment utiliser la virtualisation des données pour obtenir les informations souhaitées de manière plus efficace et plus agile.
Rejoignez ce webinar le 6 juin pour découvrir:
*Comment la data virtualisation accélère l’acquisition et le traitement des données
*Comment la plateforme Denodo pour la virtualisation des données s'intègre à des outils tels que Spark, Python, Zeppelin, etc.
*Comment la virtualisation des données permet de gérer plus efficacement de gros volumes de données
*Cas client & démo
Beyond the peak oil! Green computing, greentech, technologies pour le developpement durable et tout particulièrement gestion de l'energie industrielle et résidentielle ... le point sur l'innovation par des startups innovant sur la plateforme Microsoft (Eleneo, Ijenko) et les chercheurs de la chaire Microsoft-CNRS-Ecole Polytechnique "Optimisation & Sustainable Development". La chaire OSD s'est construite sur un constat simple : de nombreuses questions liées au développement durable peuvent être modélisées par des problèmes d'optimisation. Le programme de recherche consiste à développer, intégrer et unifier des techniques provenant de l'optimisation mathématique et de l'informatique pour s'attaquer efficacement à des problèmes d'optimisation multi-objectifs ayant par exemple pour application la modélisation energétique de batiments ou d'eco-quartiers. Eleneo est une société de conseil et de services énergétiques et développe et commercialise des plates-formes hébergées de gestion de l'énergie et propose une offre de conseil dans le domaine de l'énergie. Créée fin 2008, la société aide ses clients à tirer le meilleur parti de la nouvelle donne énergétique et environnementale et de l’intégration des marchés européens de l’énergie. IJENKO permet aux opérateurs et à leurs clients résidentiels de développer une gestion participative de l’énergie avec une solution ouverte et évolutive permet aux fournisseurs d’électricité, gestionnaires de réseaux, fournisseurs d’accès internet, grandes chaînes de distribution spécialisées, intégrateurs de services d’offrir à leurs clients résidentiels des services d’efficacité énergétique, de gestion de la demande et de protection de la maison. Agenda: - "Smart Buildings" - OSD Chair @ Ecole Polytechnique http://chaire-osd.polytechnique.fr/ - "IJENKO" - Serge Subiron, CEO Ijenko http://www.ijenko.com/fr/ - "ELENEO" -Pascal Hamamdjian, CEO Eleneo http://www.eleneo.fr/
Aperçu de l’offre géospatiale du marché des solutions décisionnelles- version...Intelli³
Intelli3 a été invité à présenter une conférence qui présentera les options géospatiales proposées par les solutions BI du Magic Quadrant de Gartner. 2012
DeciLogic, l'envergure d'un projet décisionnelEric Mauvais
Présentation complète d'un projet décisionnel :
Décisionnel et performance d’entreprise
Les tableaux de bord
Analyse prédictive
La qualité des données
La conduite d’un projet décisionnel
Conclusion
Le marché des logiciels géodécisionnels et exemple d'application avec Oracle ...ACSG Section Montréal
Les logiciels géodécisionnels, intégrant des vues cartographiques et des fonctionnalités géospatiales aux concepts d’intelligence d’affaires, sont de plus en plus nombreux sur le marché. L’offre est très diversifiée. D’un côté du spectre, la plupart des fournisseurs de systèmes de gestion de bases de données ont maintenant une offre géospatiale consolidée couvrant un ou plusieurs des outils de leur suite d’intelligence d’affaires : ETL, logiciels d’analyse de type OLAP, créateurs de rapports, créateurs de tableaux de bord. C’est le cas entre autres d’Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g (OBIEE). De l’autre côté du spectre, nombreux sont les logiciels d’intelligence d’affaires qui facilitent la création ad-hoc de mash-ups géospatiaux en utilisant Google Maps ou Google Earth, par exemple. C’est le cas d’IBM Cognos 10. Entre ces deux types de solutions, plusieurs compagnies offrent des logiciels combinant l’aspect géospatial à une classe particulière d’outils décisionnels, par exemple Tableau, Dundas, Map4Decision, … Le déploiement et l’utilisation de ces logiciels présentent des avantages et des limitations qui dépendent de plusieurs facteurs, dont la profondeur d’analyse requise, les environnements informatique, informationnel et géospatial déjà en place, les ressources disponibles et l’envergure du déploiement. De plus, comme ces solutions sont parfois coûteuses et longues à mettre en œuvre, il y a peu de place pour les mauvais choix. Il faut dès le début penser aux coûts cachés de développement et d’intégration aux architectures en place. Les différents types de solutions seront présentés à l’aide d’exemples. L’accent sera mis sur une application développée pour Infrastructure Canada à l’aide du logiciel OBIEE 11g et composée de rapports et tableaux de bord géospatiaux présentant les informations et indicateurs nécessaires à la gestion des différents programmes et projets financés. Le rôle du géodécisionnel dans une organisation gouvernementale et le contexte organisationnel à Infrastructure Canada seront aussi discutés.
Cette présentation fait un survol de l'intégration de la composante géospatiale au sein des logiciels du quadrant des "leaders" du Magic Quadrant for BI Platforms de Gartner et présente un exemple d'application utilisant OBIEE 11g.
DeciLogic, la gestion d'un projet décisionnelEric Mauvais
Comment mettre en place un SID ?
Les enjeux du Système d’Information Décisionnel :
Environnement et organisation des projets
- Raisons et justifications
- L’information décisionnelle dans l’organisation
- Facteurs de succès et risques majeurs
- Organisation
- Choix des outils
Petit-déjeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps réel ave...OCTO Technology
Le Big Data touche le paroxysme de sa médiatisation. Tout est devenu Big Data, mélangeant nouvelles approches métiers, technologies et business models.
De vraies opportunités se présentent toutefois. Ainsi, la capacité à suivre en temps réel les indicateurs clés du business à partir d’un nombre croissant de sources de données est un challenge que le « Big Data » peut relever.
Découvrez, au travers d'un retour d'expérience commun EDF R&D/OCTO Technology, comment Storm peut vous permettre de relever ce défi.
Compte-rendu du petit-déjeuner : http://bit.ly/1dpbNgF
Valtech - Big Data : Détails d’une mise en œuvreValtech
Big Data : Détails d’une mise en œuvre
Construction d’une solution d’analyse d’e-reputation
Collecter et stocker les données : Quelle infrastructure ?
Corréler et agréger les données : Quelle analyse ?
Restituer et exploiter : Quels résultats ?
Présentation animée par Hervé Desaunois, Responsable Technique, Valtech
herve.desaunois@valtech.fr
Evénement - Big Data : ne dormez pas sur vos données !
Valtech - 29/11
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1. Un SIG, ça sert aussi à prendre des décisions
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à l'analyse du risque
- Arnaud Van De Casteele -
Mines ParisTech - CRC
Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque SIG Languedoc Roussillon 1/21
31-03-2011
2. Présentation Générale
L'informatique GéoDécisionnelle
L'informatique décisionnelle ?
Le concept d'entrepôt de données
SIG & SOLAP
Architecture Géodécisionnelle
Les différentes composantes
Paradigme SOLAP
Cube de données
Modélisation multidimensionnelle
Applications
Logiciels existants
Exemples d'application
Conclusion
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 2/21
3. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Objectifs
Objectifs
Comprendre les concepts de l'informatique (Géo)Décisionnelle
Identifier les grandes composantes
Connaître les outils disponibles
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 3/21
4. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
L'informatique décisionnelle Le concept d'entrepôts de données SIG & SOLAP
Pourquoi l'informatique décisionnelle ?
● Augmentation des données disponibles
● Incohérences entre les différentes sources
● Architecture inadaptée au contexte décisionnel
● Ralentissement / Surcharge des systèmes opérationnels
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 4/21
5. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
L'informatique décisionnelle Le concept d'entrepôts de données SIG & SOLAP
Définition
L’informatique décisionnelle désigne l’ensemble des dispositifs, outils et méthodes
permettant l'interrogation, l'analyse et la restitution des données d'une organisation
afin de faciliter le processus décisionnel
Sandoval 1997 (L'informatique décisionnelle)
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 5/21
6. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
L'informatique décisionnelle Le concept d'entrepôts de données SIG & SOLAP
A qui s'adresse l'informatique décisionnelle ?
Acteurs
Problèmes non structurés Préfet
Décisionnel Décision à long terme Experts du domaine
Données agrégées
décisions
Problèmes semi structurés Officiers,
Stratégique Décision à moyen terme Responsable d'intervention
Données atomiques / agrégées
Problèmes structurés
Opérationnel Décision à court terme Pompiers
informations Données atomiques policiers
Pyramide d'anthony 1965
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 6/21
7. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
L'informatique décisionnelle Le concept d'entrepôts de données SIG & SOLAP
Un peu d'ordre dans ce fouillis de données
« L'entrepôt de données (Data Warehouse) est une collection de données orientées sujet,
intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d'un processus
d'aide à la décision » Bill Inmon (1996)
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 7/21
8. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
L'informatique décisionnelle Le concept d'entrepôts de données SIG & SOLAP
L'informatique géodécisionnelle
Rapidité d'exécution des requêtes 80% des données possèdent
une référence spatiale
Modèle de données plus facile
Pouvoir d'abstraction de la carte
Utilisation intuitive ...
Mode d'exploration privilégié ...
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 8/21
9. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
L'informatique décisionnelle Le concept d'entrepôts de données SIG & SOLAP
Complémentarités & différences
SIG SOLAP
Modélisation relationnelle Modélisation multidimensionnelle
Données atomiques Données atomiques & agrégées
Boite à outils Processus métier déjà implémentés
Mises à jour fréquentes Mises à jour contrôlées
Optimisation de l'espace disque Optimisation des temps de réponses
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 9/21
10. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Les différentes composantes Paradigme SOLAP Cube de données Modélisation
Architecture géodécisionnelle
Collecte Stocke Analyse Exploite
SOLAP
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 10/21
11. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Les différentes composantes Paradigme SOLAP Cube de données Modélisation
Paradigme SOLAP
« Une plateforme visuelle conçue spécialement pour supporter une analyse spatio-temporelle
rapide et efficace à travers une approche multidimensionnelle qui comprend
des niveaux d’agrégation cartographiques, graphiques et tabulaires »
Bédard 1997
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 11/21
12. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Les différentes composantes Paradigme SOLAP Cube de données Modélisation
La notion de cube spatial
Risques
Temps
Somme
Moyenne
Zones
Région Dép Communes géographiques
5 124
Dimensions
Somme
Moyenne Faits
5 124 Mesures
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 12/21
13. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Les différentes composantes Paradigme SOLAP Cube de données Modélisation
La notion de cube - Calcul sur l'année
Risques
Temps
Zones
Région Dép Communes géographiques
Opération d'agrégation (drill up)
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 13/21
14. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Les différentes composantes Paradigme SOLAP Cube de données Modélisation
La notion de cube
Risques
Temps
Zones
Région Dép Communes géographiques
Changement de dimension (Pivot)
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 14/21
15. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Les différentes composantes Paradigme SOLAP Cube de données Modélisation
Schéma en étoile avec dimension spatiale
Dimension spatiale Temps
Introduction de l'information
spatiale en tant qu'axe d'analyse
Fait Risque
Mesure spatiale
Résultats d'opérateurs métriques
ou topologiques spatiaux
Bimonte 2007
Zones
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 15/21
16. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Logiciels existants Exemples d'applications
Les outils & plateformes disponibles
OLAP DOMINANTS SIG DOMINANTS
OLAP DOMINANTS
Intégration des concepts OLAP Intégration des concepts SIG
Faible intégration des concepts SIG Faible intégration des concepts OLAP
Oracle Interactive Dashboard OLAPHYBRIDE
DOMINANTS MapInfo Location
http://www.oracle.com intelligence
http://www.pbinsight.com
Tableau Software MapIntelligence
http://www.tableausoftware.com/ http://www.integeo.com/
Intégration des concepts SIG
Intégration des concepts OLAP
Map4Decision
http://www.intelli3.com/
SIG La lettre SAS® Bridge for ESRI
Dossier GéoDécisionnel
http://www.esrifrance.fr/sig2009/part_sas.htm
Octobre 2010
Marie-Josée Proulx
Veille technologique portant sur le mariage judicieux
de l’intelligence d’affaires et l’information géospatiale
ColloqueGéomatique2009, Montréal
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 16/21
18. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Réflexions sur le concept SOLAP - Avantages
● Utilisation intuitive par l'utilisateur non spécialiste
● Exécution rapide des requêtes
● Gestion de volumes de données importants
● Intégration aux systèmes opérationnels
● Amélioration du cycle décisionnel
E Évènement
D Décision
E E Solution
Cycle décisionnel classique Cycle décisionnel amélioré S
SIG D S SIG D S
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 18/21
19. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Réflexions sur le concept SOLAP - Limites
● Offre logicielle peu développée
● Nécessite la mise en place d'une architecture spécifique
● Mise en œuvre complexe
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 19/21
20. Présentation Informatique Architecture Applications Conclusion
GéoDécisionnelle décisionnelle
Le futur du SOLAP
● Intégration de données raster
● Intégration d'analyses spatiales poussées
● Interaction avec des composants de l'informatique décisionnelle (métadonnées, qualité)
● Solap Mobile
● Géocollaboration
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 20/21
21. Van De Casteele Arnaud
Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr
04 93 95 75 77
Je vous remercie de votre attention
Apport de la géomatique décisionnelle à l'analyse du risque 21/21