MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
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Le commerce nous offre un nouveau visage : de plus en plus mobiles, les comportements du consommateur évoluent.
Cette mobilité génère de nouvelles exigences pour l’entreprise, que ce soit pour communiquer avec ses clients ou ses fournisseurs. La cartographie est un moyen très efficace pour décrypter ces tendances et aider l’entreprise dans son approche.
Aujourd’hui, 80% des données disponibles contiennent un élément géographique, qu’elles soient issues de l’IoT (Internet des objets), des applications mobiles, des réseaux sociaux ou encore de l’e-commerce. La conséquence directe, c’est la somme toujours croissante des données disponibles pour un même point géographique.
L’analyse du comportement humain dans le commerce révèle en outre une individualisation des comportements. C’est désormais l’individu qui décide avec qui il veut commercer.
Il existe une forte corrélation entre les évolutions technologiques et les applications professionnelles qu’on peut en tirer. L’entreprise qui souhaite commercer doit également s’adapter et répondre individuellement en évoluant elle-aussi technologiquement.
« Confrontées à un volume croissant de données à structurer, les entreprises disposent d’outils experts pour optimiser leurs processus métier et la prise de décision. Les solutions de géo-localisation et de gestion de l’information clients comme MapInfo et Spectrum de Pitney Bowes permettent de mieux organiser et comprendre les relations complexes entre l’emplacement géographique et les autres données liées à leur éco-système », a expliqué Jean-Laurent Vidal, General Manager & Director Sales, Southern Europe.
Alors qu’il n’a jamais été autant question d’utiliser la donnée, nous sommes confrontés à une baisse de sa valeur perçue. Or ce qui fait la valeur de la donnée, c’est d’abord son analyse et son exploitation réelle et non sa production en soi.
Une fois analysée, la donnée peut avoir de nombreuses applications. Par exemple dans le domaine de la gestion des risques (plan de gestion du risque d’inondation) ou des énergies renouvelables (implantation d’éoliennes à distance des zones habitées ou venteuses).
Il est important d’avoir à la fois une vision claire de la source de la donnée et d’ajuster en permanence les modèles pour l’utiliser.
En 20 ans le coût de la donnée a été divisé par 20. La multiplicité des sources est une chance mais avec la baisse du prix de l’intelligence, il faut savoir inventer de nouveaux services pour créer de la valeur.
La modélisation va permettre à la donnée de se centraliser tout en se démocratisant.
Illustrations concrètes :
Elaboration du PLU et gestion des zones inondables (La Rochelle)
définition de format de bureaux en fonction des besoins locaux de services (La Poste)
comparatif de temps de parcours en temps réel selon différents modes de transports
responsabilisation des assurés automobiles (variation de tarification selon speed (RATP) comportements à risque)
A propos de l’évolution des technologies de Location Intelligence (LI) et des services géo-localisés (LBS) pour optimiser le service à la clientèle (table ronde 2)
La Location Intelligence et les services géo-localisés c’est :
La capacité à répondre au volume croissant de données et disposer d’interfaces de gestion de ces données simples, efficaces et faciles à utiliser pour l’utilisateur.
Un ensemble de technologies (puces, données GPS, applications..) permettant d’enrichir les données clients du SI, de savoir localiser un client et de connaître ses déplacements.
Faire parler la donnée et créer de la valeur. La composante géo-localisation est làpour unifier et déduire l’information concrète pour adresser aux bonnes personnes les bons produits et services.
Se servir des données indirectes connues comme la proximité des commerces, l’adresse etc.. pour comprendre en temps réel et asynchrones les déplacements.
Trouver, dans un futur proche, des niveaux de services mieux adaptés et inédits comme :
Modéliser le plan de déplacement des forces de l’ordre, pour que les citoyens voient qu’elles sont présentes pour les protéger.
Optimiser le réseau de distribution ou l’implantation de nouvelles boutiques.
Retour sur ses méthodes de codage visuel, développées depuis les années 1970 :
Démonstration de méthode de lissage isotrope (en cercle ou « kriegage ») : l’intensité de la couleur utilisée en légende est proportionnelle au poids avec des écarts types variables (rouge foncé= dense, bleu foncé=clairsemé).
Evolution progressive vers le lissage elliptique (point pondéré par sa distance des autres points), qui permet de saisir le mouvement.
Méthode elliptique forcé (on peut forcer la pondération en poussant les ellipsoïdes) et anamorphose (correction de l’effet de surface).
Exercice de synthèse :
À partir de 5 indicateurs démographiques distincts (5 cartes lissage elliptique) sur une même zone géographique (la France)
Superposition des 5 cartes numériques pour aboutir à une vision globale et cohérente incluant l’influence de chacun des 5 indicateurs.
Résultat : La synthèse des 5 indicateurs donne un indice d’inégalité globale des français.
Gamme bureautique – MapInfo Pro : les dernières améliorations du logiciel incontournable du SIG (Système d’Information Géographique) :
« Avec l’amélioration du concepteur de mise en page, MapInfo devient le Word® et le Powerpoint® du SIG », Charles Trawinsky, Consultant AV Pitney Bowes.
Géocodage et indexation intelligente permettent une mise à jour et des modifications de données 5 fois plus rapides,
Traitement de fichiers de plusieurs millions de lignes et requêtes spatiales ultra-rapides (le temps d’affichage passe de 3 minutes à 8 secondes),
Le nouveau module optionnel, MapInfo Pro advanced, permet de nombreuses autres
fonctionnalités : un nouveau moteur et un nouveau format de grille (Multi Resolution Raster), de nouvelles méthodes d’interpolation et de modélisation pour créer ses propres grilles, ainsi que d’autres fonctionnalités telles que la fusion, le redimensionnement, le rognage, ...
Compatibilité tactile Multi-Touch.
Spectrum est une plateforme orientée service avec traitement géo-spatial et intégration de données, avec des fonctions d’enrichissement sous forme de graphes permettant l’élaboration de web services.
audit des données : Spectrum permet de spécifier quelles sont les données à mettre en œuvre grâce à un travail de data discovery, de profiling, de fiabilisation et de consolidation des données via des connecteurs reliés à une large palette de solutions et bases existantes (Oracle, SSQL, applicatifs, etc.),
Spectrum fournit une interface de monitoring de la qualité des données (suite à actions correctives, l’utilisateur peut suivre ces évolutions – historique, taux moyens d’erreurs etc).
Combinés ensemble, Spectrum et MapInfo permettent de spatialiser la donnée avec un accès point par point, ce qui permet des calculs ultra-précis sur un point géographique donné.
