Master Professionnel Informatique Appliquée aux Systèmes d Informations Géographiques. Projet personnel. Thème : Présenté par IOGO Valentin

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1 Master Professionnel Informatique Appliquée aux Systèmes d Informations Géographiques Projet personnel Thème : «Etude exploratoire des systèmes d information géographique décisionnels (SIG décisionnels) (Outils open source GeoKettle, GeoMondrian, )» Présenté par IOGO Valentin Image du Dr Yvan Bédard (http://yvanbedard.scg.ulaval.ca/ ) Version définitive Décembre

2 SOMMAIRE SIGLES ET ABREVIATIONS... 3 PREAMBULE... 4 INTRODUCTION... 5 I. LES SIG DECISIONNELS... 5 I.1. Historique et présentation... 5 I.2. Business Intelligence (BI)... 5 I.3. Entrepôt de données (Datawarehouse)... 6 I.4. Un ETL (Extract Transform Load)... 7 I.5. Serveur SOLAP... 7 I.6. Architecture d un SIG Décisionnel... 8 II. GEOKETTLE ET GEOMONDRIAN... 9 II.1. GEOKETTLE... 9 II.2. GEOMONDRIAN CONCLUSION REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

3 SIGLES ET ABREVIATIONS BI GPS ETL IA-SIG SIG SLOAP LGPL GML Business Intelligence Global Positioning System Extract Transformation Load Informatique Appliquée aux Systèmes d Information Géographique Système d Information Géographique Spatial On-Line Analytical Processing Lesser General Public License Google Maps Language 3

4 PREAMBULE Ce document est élaboré dans le cadre d un projet personnel demandé aux étudiants en formation en Master II «Informatique Appliquée aux Systèmes d Information Géographique» de l Université de Douala. L objectif de ce projet personnel est d initier les étudiants à une recherche bibliographique dans un sujet donné. Le sujet à traiter a pour objet de faire une étude exploratoire des systèmes d information géographique décisionnels (SIG décisionnels) sur les outils opensource GeoKettle, GeoMondrian. Notre travail a consisté à rechercher et analyser la documentation disponible sur ces deux (02) outils et d explorer de manière pratique ces deux logiciels. 4

5 INTRODUCTION Les SIG Décisionnels ont vu le jour grâce à la volonté d associer la dimension spatiale aux outils informatiques conçus pour le monde des affaires. Ne dit-on pas que «Environ 80% des données ont une composante spatiale»? Cette dimension spatiale de l information n est pas toujours exploitée dans les systèmes d information. Le Géodécisionnel est né de l association de la Business Intelligence (BI) et des Systèmes d Information Géographique (SIG). Cela permet de renforcer l analyse et la prise de décision. Cette nouvelle dimension des SIG a vu la naissance de nombreux outils tant propriétaires qu open source. Nous essayerons dans ce document d étudier deux des outils open source que sont GeoKettle et GeoMondrian. I. LES SIG DECISIONNELS I.1. Historique et présentation Le Docteur Yvan Bédard 1 est le pionnier du Géodécisionnel. Les premiers travaux ayant permis de fixer les caractéristiques techniques, logiques et conceptuelles s'appliquant aux SIG Décisionnel ont été initiés par lui. Les SIG décisionnels sont nés de l utilisation de la Business Intelligence (BI) dans les SIG. Cette fusion fait intervenir plusieurs autres concepts et outils. En effet, un SIG décisionnel est une application de la Business Intelligence intégrant une dimension spatiale des informations. Le SIG décisionnel utilise donc des entrepôts de données appelées «Datawarehouses» en anglais, des ETL et le SLOAP. Dans les chapitres qui suivent, nous allons définir chacun de ces concepts pour permettre une bonne assimilation des fonctionnalités des différents outils en étude. I.2. Business Intelligence (BI) 2 La Business Intelligence, appelée aussi «Informatique décisionnelle» désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser, traiter et présenter les données, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la 1 (http://yvanbedard.scg.ulaval.ca/ 2 Définition tirée de 5

6 stratégie d'entreprise d avoir une vue d ensemble de l activité traitée. Elle s intéresse à l ensemble des données de l entreprise, qu elles soient matérielles ou immatérielles. Les applications BI utilisent en règle générale un entrepôt de données (Datawarehouse) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources généralement hétérogènes et fait appel à des traitements par lots pour la collecte de l ensemble des informations du système. I.3. Entrepôt de données (Datawarehouse) 3 Un entrepôt de données, ou «Datawarehouse», est une vision centralisée et universelle de toutes les informations de l'entreprise. C'est une structure qui a pour but, contrairement aux bases de données relationnelles (transactionnelles), de regrouper les données de l'entreprise pour des fins analytiques et pour aider à la décision stratégique. Cela permet aux décideurs d améliorer les performances de l entreprise tant au plan qualitatif que quantitatif. C est donc un gigantesque tas d'informations épurées, organisées, historisées et provenant de plusieurs types de données de sources différentes, pouvant aider aux analyses et à l'aide à la décision. L entrepôt de données qui est actuellement l'élément central de l'informatique décisionnelle est le meilleur moyen trouvé par les professionnels pour modéliser l'information pour des fins d'analyse. Figure 1: Schéma d un entrepôt de données Source : Extrait du cours Géomatique de l Université Laval 3 Définition donnée par Yazig Grim (http://grim.developpez.com/ ) 6

7 I.4. Un ETL (Extract Transform Load) Un ETL (Extract, Transform and Load).est un outil d'extraction, de transformations et de chargement de données Nous avons : ETL Extract extraction depuis les sources Transform transformation des données, afin de corriger les erreurs, les restructurer (changements aux schémas), les rendre conformes à des standards définis, etc. Load chargement des données vers les BD cibles Un ETL peut gérer autant l'insertion de nouvelles données que la mise à jour de données existantes. I.5. Serveur SOLAP 4 Le serveur SOLAP est la version spatiale du serveur OLAP (On-Line Analytical Processing - Traitement Analytique en Ligne), c'est la technologie qui permet de produire des synthèses descriptives en ligne des données contenues dans les grosses bases et les datawarehouses. OLAP repose sur une structure de données spécialement adaptée aux extractions et aux croisements. Il utilise le principe de cube (ou d hypercube). L'hypercube est une construction intellectuelle qui rassemble les données en plusieurs axes appelés dimensions, comme le temps, les pays, les produits... Après avoir été extrait depuis le datawarehouse, l hypercube permet de croiser et d extraire des données de manière interactive suivant des critères qui n avaient pas été imaginés. Les applications qui utilisent les hypercubes sont généralement des décisionnels. 4 Source : 7

8 I.6. Architecture d un SIG Décisionnel Après la présentation de tous les concepts liés au Géo-décisionnel, nous présentons ici une architecture d un SIG décisionnel. Figure 2: Présentation d une architecture d un SIG décisionnel Source : 8

9 II. GEOKETTLE ET GEOMONDRIAN Ces deux outils sont développés par le laboratoire GeoSOA 5 de l université de Laval, sous la direction du Docteur Thierry Badard. Ils intègrent l ensemble des fonctionnalités décrites dans le chapitre précédent, c'est-à-dire la Business Intelligence, les Datawarehouses, des ETL et des serveurs SOLAP. II.1. GEOKETTLE 6 GeoKettle est une version de Pentaho Data Integration (Kettle) supportant la composante spatiale (géo). Ce dernier est un des composants de la suite BI open source offerte par Pentaho. Pentaho Data Integration (Kettle) est un outil ETL puissant dédié à l'intégration de différentes sources d'information au sein d'entrepôts de données. Cette distribution spéciale de Kettle contient des extensions qui rendent possible l'utilisation et la manipulation de données géospatiales. Comme Kettle, GeoKettle est distribué sous licence GNU LGPL. GeoKettle pourrait donc se résumer de la manière suivante : GeoKettle = Kettle +Extensions spatiales Les particularités de GeoKettle Ici nous présenterons quelques caractéristiques de GeoKettle telles que définies par le laboratoire de Géomatique GeoSOA de l Université de Laval. Manipulation des données de type géométrique (basés sur JTS) Objets d'accès de la géométrie dans Javascript Il permet la définition des étapes faites sur commande de transformation par l'utilisateur Attributs topologiques (intersection, croisement, etc.) Définition et transformations de Système de Référence Spatiale Entrée-sortie avec un certain système de gestion de bases de données spatial Compatibilité avec Oracle, PostGIS et MySQL Possibilité d intégration avec MS SQL Server 2008, Ingres et IBM DB2, sous réserve d apporter quelques retouches Type de fichier d Entrée-sortie : Shapefile (et GML bientôt) 5 6 Cette présentation est extraite celle du Dr Thierry BADARD de l Université Laval AGE_id=17. 9

10 II.2. GEOMONDRIAN 7 GeoMondrian 8 est une version "spatialisée" du serveur OLAP open source Mondrian (aussi nommé Pentaho Analysis Services 9, développé également par Pentaho. GeoMondrian est ainsi une implémentation d'un serveur Spatial OLAP (SOLAP). Ce serveur est le premier du genre et open source! GeoMondrian ajoute à Mondrian un type de données Geometry qui permet 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 cœur même des requêtes analytiques. GeoMondrian fournit ainsi une intégration cohérente des objets spatiaux dans la structure même des cubes de données OLAP, et diffère ainsi des approches où les données spatiales sont stockées à l'extérieur du cube, à savoir dans des SGBD, des services web ou encore des fichiers SIG externes. Les particularités de GeoMondrian Première exécution d'un véritable serveur spatial d'olap (SOLAP) Fournit une intégration cohérente des objets spatiaux dans la structure de cube en données d'olap Met en application un type de données conforme à la géométrie Fournit les premiers prolongements spatiaux à la langue de MDX Ajout des possibilités spatiales d'analyse des questions analytiques (Actuellement, seulement le Datawarehouse de PostGIS est supporté) 7 8 Site officiel de GeoMondrian : 9 Site officiel de Pentaho Analysis Services : 10

11 CONCLUSION Au vu de l analyse des deux outils GeoKettle et Geomondrian, nous pouvons affirmer que le géo-décisionnel apporte une plus value aux Systèmes d Information Géographique, car en plus du fait que les SIG sont des outils d aide à la décision à l image des systèmes d information ordinaires (Base de données relationnelles et transactionnelles), ils intègrent désormais la prise en compte des données d archives à des fins d analyses stratégiques. Les SIG décisionnels apportent à la Business Intelligence une plus value permettant aux décideurs de localiser leurs centres d intérêts. Les outils open source GeoKettle et Geomondrian sont des outils complémentaires par leurs natures et leurs fonctionnements. 11

12 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ftp://ftp-developpez.com/grim/conception-datawarehouse.pdf towards_mobile_solap_infrastructure-tbadard_et_edube-final.pdf 12

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