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1 Veille technologique portant sur le mariage judicieux de l intelligence d affaires et l information géospatiale Colloque Géomatique 2009, Montréal Marie-Josée Proulx, M.Sc., Présidente-directrice générale 22 octobre 2009 Déroulement de la présentation Objectifs de le veille Classification des besoins Types de produits Critères de comparaison Types de composants cartographiques Types de composants BI Effort de déploiement des applications Équilibre des composants Conclusion 1

2 Objectifs de cette veille technologique Dresser un portrait des solutions d intelligence d affaires actuelles qui peuvent se marier avec les technologies géospatiales générateurs de rapports systèmes d analyse OLAP tableaux de bord Fournir une classification des outils en fonction des besoins de l organisation Fournir des critères comparatifs pour aider l organisation à faire un choix éclairé Classification des besoins Accélérer la Règles de gestion interne Aucune requête ad hoc permise Grand nombre d usagers TABLEAU DE BORD STRUCTURÉ Contrôlés/qualifiés Structuré Usine de décisions Buffet d information Autonome Hypothèse explorée Nouveau monde Ouvert/non qualifiés Source Gartner (juillet 2007) 2

3 Classification des besoins Contrôlés/qualifiés Croiser différentes informations Portail décisionnel Volume de données important Configuré sur des couches sémantiques OLAP et RAPPORTS Structuré Usine de décisions Buffet d information Autonome Hypothèse explorée Nouveau monde Ouvert/non qualifiés Source Gartner (juillet 2007) Classification des besoins Contrôlés/qualifiés Structuré décision bien définis Applications verticales Produire les modèles de l usine de décision Nombre d usagers plus restreints Usine de décisions Hypothèse explorée Buffet d information Nouveau monde Autonome TABLEAU DE BORD et OLAP Ouvert/non qualifiés Source Gartner (juillet 2007) 3

4 Classification des besoins Contrôlés/qualifiés Structuré Usine de décisions Buffet d information Autonome Hypothèse explorée Nouveau monde Ouvert/non qualifiés Exploration des données Liberté dans les analyses Accès à données externes Pas nécessairement structuré en contexte décisionnel OLAP, RAPPORTS AD HOC et DATA MINING Type de produits (1/3) Générateur de rapports Produit des rapports à partir de requêtes libres ou préprogrammées Offre une couche sémantique pour la construction des requêtes Capacités cartographiques limitées à filtrer le contenu du rapport. Beyond 20/20 Web Data Server 7.0 Business Object Integration kit for ESRI (ESRI ArcGIS + Business Object) KOREM LIC (Cognos Viewer+MapExtrem ) ESRI GIS Connector for WebFOCUS (ESRI ArcGIS+ Information Builders) Vantage (SpotOn Systems) (Cognos 8i+ ESRI ArcGIS Server) 4

5 Type de produits (2/3) OLAP spatial Supporte les données agrégées Supporte le croisement de toute information disponible dans le cube Représentation moins schématisée que les tableaux de bord Représentation visuelle interchangeable (ex. carte, diagramme et tableau) La navigation libre à l aide d outils de forage SAS Web OLAP viewer for Java JMAP Spatial OLAP MapInfo Location Intelligence 9 Type de produits (3/3) Tableaux de bord spatiaux Outil qui présente des vues simples, explicites et structurées des indicateurs clés utiles aux décideurs (Traduction libre, Bédard et al, 2006) Les indicateurs sont schématisés (aucun contrôle sur la représentation des indicateurs ) Issus d une réflexion respectant les règles de l organisation La navigation limitée, structurée et réfléchie a priori Cognos 8i Dundas Microsoft Performance Point Oracle Interactive Dashboard 5

6 Critères de comparaison Composant cartographique utilisé Composant d intelligence d affaires (BI) utilisé Composant cartographique (Visualisateur propriétaire SIG-web) Équilibre des composants Composant BI (transactionnel MOLAP) Équilibre des composants Efforts de déploiement (prête à l emploi vs assemblage) Composant cartographique Capacité à supporter le flux de mise à jour des données géospatiales (gestion, intégration, mise à jour) dans un contexte de grand volume de données et de mises a jour fréquentes Dundas (Dundas + Dundas Maps) Monitor Analyser (GeoAnalyser) (Microsoft SharePoint + Bing Maps) SAS Web OLAP (SAS OLAP + ESRI ArcGIS Server) 6

7 Composant cartographique Capacité à supporter le flux de mise à jour des données géospatiales (gestion, intégration, mise à jour) dans un contexte de grand volume de données et de mises a jour fréquentes Supporte nativement les formats géospatiaux Supporte des formats géospatiaux reconnus Supporte une variété de formats géospatiaux (environnement multi-sources) Supporte l affichage d un grand volume de données géospatiales Dundas (Dundas + Dundas Maps) Monitor Analyser (GeoAnalyser) (Microsoft SharePoint + Bing Maps) SAS Web OLAP (SAS OLAP + ESRI ArcGIS Server) Composant d intelligence d affaires Facilite le flux de mise à jour des données décisionnelles (gestion, agrégation, mise à jour) dans un contexte de mises à jour massives et fréquentes OLAP add-on for ArcGIS (ESRI) JMAP spatial OLAP (JMAP Server) Panorama Novaview GIS (Novaview + ESRI ArcGIS ) 7

8 Composant d intelligence d affaires Facilite le flux de mise à jour des données décisionnelles (gestion, agrégation, mise à jour) dans un contexte de mises à jour massives et fréquentes Idéalement avoir accès à différents types ROLAP, MOLAP et transactionnel Répartition d agrégations calculées à la volée versus stockées Supporte les grands volumes de données OLAP add-on for ArcGIS (ESRI) JMAP spatial OLAP (JMAP Server) Panorama Novaview GIS (Novaview + ESRI ArcGIS ) Effort de déploiement (1/4) Nécessitant de la programmation Effort de programmation.net, Silverlight Java, etc. On construit l interface client, les fonctionnalités selon ses préférences Oracle Interactive Dashboard (Oracle BI Server+ Oracle Java Viewer) Spatialytics (open-source) (Pentaho Georeport + SOLAP Layers) Pentaho BI Suite (open-source) (Pentaho dashboard+ GoogleMaps) Well360 (StoneBridge) (Microsoft SharePoint + Bing Maps Microsoft.NET) Spago BI Suite (open-source) SpagoBI Server + SBIGeo) 8

9 Effort de déploiement (2/4) Nécessitant l assemblage de composants Efforts de construction d interface dans l environnement BI On construit l interface-client selon ses préférences SYNTELL 4i (SynOLAP + SharpMap) Panorama Novaview GIS (Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server) Vantage (SpotOn Systems) (Cognos 8i+ ESRI ArcGIS Server) KOREM LIC (Cognos Viewer+MapExtrem ) Effort de déploiement (3/4) Prêt à l emploi Solution prête à l emploi (out-of-box) Aucun assemblage requis pour déployer l interface-client Déploiement immédiat On aime ou on n aime pas l interface Tableau Software JMAP spatial OLAP (JMAP Server) 9

10 Effort de déploiement (4/4) Facilite le déploiement d application en offrant des éléments pré-construits (e.g. gestionnaire de cube, fonctionnalités, GUI) Pentaho BI Suite (Pentaho dashboard+ GoogleMaps) Panorama Novaview GIS (Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server) JMAP spatial OLAP Effort de déploiement (4/4) Facilite le déploiement d application en offrant des éléments pré-construits (e.g. gestionnaire de cube, fonctionnalités, GUI) Interface existante (ne requiert aucune programmation) Offre des fonctionnalités pour la visualisation et la navigation Pentaho BI Suite (Pentaho dashboard+ GoogleMaps) Panorama Novaview GIS (Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server) JMAP spatial OLAP 10

11 Équilibre des composants (1/4) 2 composants (cartographique + BI) Composant dominant= GUI + fonctionnalités principales Second composant= sous-ensemble des fonctionnalités Analyse spatiales Cartographie Modification Accès aux cubes de données Agrégation Forage Pivot Accès aux couches géospatiales SIG-dominant BI-dominant Agrégation de données géospatiales Analyse spatiales en-ligne Forage sur la carte Pivot sur la carte Intégré Accès aux cubes géospatiaux (dimensions spatiales, niveaux spatiaux, membres spatiaux) Équilibre des composants (2/4) SIG Dominant Environnement SIG dans lequel on déploie des fonctions décisionnelles (ex. connecteur cube OLAP ou serveur OLAP). Accès aux fonctions d analyse spatiale du SIG La création des cartes peut être ou non automatisée Visual Crossing (MapServer+ Microstrategy 8) MapInfo Location Intelligence (MapXtrem + Business Object) OLAP add-on for ArcGIS (ESRI + Cube Analysis Services) MapIntelligence (Integeo) ( ESRI + Essbase) 11

12 Équilibre des composants (3/4) BI Dominant Environnement BI dans lequel on déploie un composant cartographique Accès aux fonctions complètes de l outil BI (ex. niveau d alerte) BusinessObject XI (BusinessObject XI + ESRI ArcGIS) Oracle Interactive Dashboard (Oracle BI Server+ Oracle Java Viewer) Monitor Analyser (GeoAnalyser) (Microsoft SharePoint + Bing Maps) Tableau Software Équilibre des composants (4/4) Solution intégrée Environnement qui supporte la définition des concepts de dimensions géospatiale, hiérarchie géospatiale et membres géospatiaux Les possibilités cartographiques sont plus riches (ex. cartes multi-variées, diagrammes superposés, multicartes) Construction automatisée des cartes Panorama Novaview GIS (Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server) JMAP spatial OLAP (JMAP+ JfreeChart) SAS Web OLAP (SAS OLAP + ESRI ArcGIS Server) Vantage (SpotOn Systems) (Cognos 8i+ ESRI ArcGIS Server) KOREM LIC (Cognos Viewer+MapExtrem ) 12

13 Conclusion Le marché est beaucoup plus mature qu il y a 5 ans (26 produits identifiés) Composant cartographique * Visualisateur propriétaire Visualisateur cartographique Serveur SIG 29% 46% 35% * 46 % supportent les shapefiles Programmation Assemblage Prêt à l emploi Efforts déploiement 34% 53% 15% Appartient à une suite BI Produit unique Évolutivité 42% 58% Conclusion L évolutivité de la solution et la richesse des fonctionnalités sont dépendantes de la nature des composantes (cartographie et BI) supportées et du niveau d intégration de celles-ci. Pour ces raisons, il faut favoriser: L utilisation de SIG ou SIG-Web pour faciliter la gestion du flux de données géospatiales (gestion, agrégation et mise à jour) L utilisation de serveur OLAP pour faciliter la gestion des cubes de données (gestion, agrégation et mise à jour) Les solutions intégrées pour bénéficier de fonctionnalités existantes (ex. interface client prête à l emploi, fonctions de forages, outils d administration ) et réduire les efforts de déploiement 13

14 Conclusion Développer une application géodécisionnelle est beaucoup moins un défi technique qu un défi analytique, c est-à-dire qu il faut: Répondre adéquatement aux besoins adressés Mettre en valeur des données et systèmes existants Être en mesure d ajouter une plus-value aux données existantes Présenter les analyses de manière efficace Assurer la validité des résultats Assurer un usage approprié des données décisionnelles Marie-Josée Proulx, Présidente directrice-générale 2750 rue Einstein, bureau 130 Québec, G1P 4R1 Tél : (418) Fax: (418) Remerciements Louis Cloutier (Syntell) Darren Nelson (SpotOn Systems) Jean-Sébastien Turcotte (KOREM) André Lafrenière (SAS) Kevin Fox, Shimon Shlevich (Panorama Software) Stéphane d Avril-Favreau (Microsoft Canada) 14

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