Dans notre économie mondialisée, où les entreprises sont présentes dans de nombreux pays différents et où l'e-commerce permet de faire ses achats à partir d'un appareil connecté, nous sommes entourés de données spatiales. Par ailleurs, la prolifération d'appareils mobiles et de technologies portables permet d'analyser plus facilement le sens des données et la géolocalisation. Compte tenu de ces facteurs, la demande pour des cartes interactives connaît une forte croissance, en particulier pour les cartes liées aux données spatiales, et les entreprises se doivent d'intégrer ce type de cartes dans leurs activités BI.

Étant donné que de nombreuses décisions s'appuient sur les données géographiques, la BI spatiale apporte un avantage indéniable aussi bien pour les entreprises et les administrations que pour les services publics et les organismes divers. Dans cette vue d'ensemble, nous allons expliquer ce que sont les données spatiales et comment elles sont utilisées, puis présenter quelques points importants à garder à l'esprit lorsque vous les utilisez dans le cadre de votre ensemble de données.

Que sont les données spatiales ?

Également appelées informations géographiques ou données géospatiales, les données spatiales désignent les informations liées à des objets ou éléments présents dans un espace géographique. Il existe deux types de base pour les données spatiales : le type vectoriel et le type raster.

  • Type vectoriel : ce type utilise des points, des lignes et des polygones pour représenter les villes, les routes, les montagnes ou les étendues d'eau qui sont cartographiées et enregistrées dans les systèmes d'informations géographiques.
  • Type raster : ce type utilise des cellules pour représenter les caractéristiques spatiales, par exemple les données des satellites.

Carte de données spatiales présentant les activités de covoiturage à Philadelphie.Carte utilisant des données spatiales pour présenter la concentration des activités de covoiturage à Philadelphie. Visualisation de Kent Marten.

Avez-vous déjà consulté une carte de votre ville présentant les quartiers où le taux de criminalité est le plus élevé ? Ou, si vous êtes une entreprise, peut-être avez-vous besoin de comprendre quels produits sont plus performants dans certaines régions ou de connaître les différences dans le niveau des stocks pour l'un de vos entrepôts ? Lorsqu'une personne consulte une carte, elle commence inconsciemment à la transformer en informations et à explorer son contenu pour découvrir des tendances ou prendre des décisions en fonction de ce qu'elle voit.

C'est ce que l'on appelle « l'analyse spatiale », et nous réalisons ce type d'analyse naturellement en regardant une carte.

Exemples de visualisations de données utilisant des données spatiales

Les avancées technologiques nous permettent de capturer chaque jour davantage de données spatiales. Auparavant limités aux tracés sur une carte physique, les types de cartes ont évolué avec l'explosion de ce type de données et l'avènement des nouvelles technologies (appareils mobiles, services de géolocalisation, etc.).

Voici quelques types de visualisation courants qui utilisent des données spatiales :

Comment les données spatiales enrichissent votre ensemble de données et votre analyse

L'intégration de données spatiales dans un ensemble de données donne à votre analyse des informations contextuelles qui ne sont pas toujours détectables dans une feuille de calcul, dans une courbe ou dans un graphique à secteurs. Ce contexte supplémentaire permet de mieux prioriser, prévoir et réaliser ses objectifs. Par exemple :

  • Connexion de points de données à des frontières concrètes. Imaginons que vous collaboriez avec des communautés locales pour analyser les observations d'oiseaux aquatiques dans les bassins versants. Vous souhaitez savoir combien d'oiseaux ont été observés dans chaque bassin. Vous disposez de données de polygone pour les emplacements des bassins versants et de points de données indiquant les observations d'oiseaux. Grâce aux jointures spatiales (une fonction disponible dans certaines solutions analytiques), vous pouvez combiner les données géographiques des observations d'oiseaux aux données des limites des emplacements des bassins versants pour obtenir vos réponses et approfondir votre analyse.

Cette visualisation créée par Kent Marten utilise les jointures spatiales pour combiner des fichiers de formes des divers secteurs aux emplacements de chaque puits.

  • Combinaison de types de graphiques différents pour accélérer la compréhension. Une carte combinée à des graphiques à secteurs permet de présenter une analyse des pourcentages dans différentes régions. Si vous travaillez dans la vente, cette combinaison peut être utile pour analyser le volume relatif des ventes dans certaines régions et l'impact de ces données sur la rentabilité.
  • Création d'histoires avec des tableaux de bord. Le fait de combiner des cartes avec des tendances dans le temps et d'autres graphiques dans des tableaux de bord permet de découvrir des tendances, d'appuyer l'analytique prédictive et les prévisions, et d'identifier facilement les valeurs inhabituelles. Par exemple, la visualisation de Timothy Vermeiren ci-dessous présente les effets de la météo dans différentes villes en fonction de leur distance par rapport à l'équateur et de la position de la Terre autour du soleil. La combinaison de graphiques et de cartes permet aux utilisateurs de faire le rapprochement entre ces informations et leur propre expérience.

Tableau de bord présentant la relation entre la météo et la position de la Terre. Visualisation de Timothy Vermeiren.

Pour en savoir plus sur la manière d'exploiter les données spatiales dans vos cartes afin de faciliter les analyses détaillées et pour découvrir comment y parvenir grâce à une solution comme Tableau, lisez notre page de solutions pour la cartographie.

Points importants lors de l'utilisation de données spatiales

Bien que l'utilisation de telles données dans votre ensemble de données présente de nombreux avantages, vous devez garder certains points à l'esprit. Par exemple :

  • Big Data et Internet des objets = restrictions technologiques. À mesure que le volume de données augmente, les données spatiales sont de plus en plus faciles à collecter. Néanmoins, vous pouvez vous heurter à des limitations de ressources pour le stockage et l'analyse de ces données.
  • Celles-ci proviennent d'une multitude de sources, ce qui augmente le volume de données et la diversité des formats. Il peut être compliqué d'absorber les données spatiales, de vérifier leur justesse et d'éviter les généralisations. Vous devez trouver les technologies les mieux adaptées qui donnent la priorité à la gouvernance des données, vous aident à rationaliser les ensembles volumineux et vous permettent de faire émerger des détails essentiels.
  • Confidentialité des données. La confidentialité est essentielle lorsque vous travaillez avec des données spatiales contenant des informations personnelles identifiables. Il est important de mettre en place des mesures de gouvernance et d'éthique des données, pour prioriser et gérer les politiques de confidentialité.
  • Propriété intellectuelle et licences. Vous devez tenir compte des droits de propriété intellectuelle et des licences à obtenir pour l'utilisation de certaines données. Vous devez employer des experts qui comprennent les enjeux tels que les conflits de données, les droits et les licences, qui savent comment gérer ces problématiques et qui peuvent générer du sens et de la valeur à partir de vos données.

Lorsqu'elles sont correctement analysées, les données spatiales constituent une ressource extrêmement utile. La première étape consiste à choisir une plate-forme interactive qui offre une gouvernance maximale, avec la flexibilité d'utiliser plusieurs sources et des filtres personnalisés, et permettant de réaliser diverses analyses. Si vous définissez vos priorités avant de sélectionner la plate-forme qui répond le mieux à vos besoins, vous serez mieux en mesure de déterminer les opportunités à exploiter et les défis à relever. Au final, vous pourrez faire émerger des découvertes importantes et des histoires insoupçonnées en combinant vos données spatiales à toutes vos autres données.