Le futur des SIG par RichAnalysis

1,888 views
1,740 views

Published on

Introduction à l'analyse de données géographiques et panorama des principales formes de représentations visuelles

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,888
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
775
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Le futur des SIG par RichAnalysis

  1. 1. GeoDatavis : Panorama des principales formes de représentations cartographiquesdavid.biscarrat@richanalysis.net@ Think thank « Visual Decision »Beaubourg Paris – 20.12.11
  2. 2. Avec le « Temps »,la dimension géographiqueest un facteur clé pourcomprendre ce qui sepasse et prendre lesdécisions adéquates
  3. 3. 80%des données ont uncaractère géographique
  4. 4. Cela concernetous les secteurs…
  5. 5. Ceux qui gèrent des flux de marchandises,d’informations ou de personnes
  6. 6. un nombre important de clients
  7. 7. On pense évidement au domaine des transports
  8. 8. à la distribution
  9. 9. Mais aussi à : Telecom Immobilier Secteur public Energie Médias Loisirs Banque Assurance BTP La défense Urgences AutomobilesEtc.
  10. 10. Et ça ne faitque commencer
  11. 11. Pourtant…
  12. 12. Seuldes personnes utilisent cette dimensiondans leur analyse
  13. 13. SIG Expert
  14. 14. Avec des systèmes extrêmementsophistiqués
  15. 15. Heureusement que larévolution Google Maps est arrivé en 2004
  16. 16. SIG ExpertGoogle Maps Grand public
  17. 17. XXX
  18. 18. Pendant ce temps là, en entreprise…
  19. 19. NAMIBIE BOTSWANA 56 86 SWAZILAND 18 AFRIQUE DU SUD LESOTHO 528 64Part de marché  10%10%< PDM  20%20%< PDM  30%
  20. 20. SIG Expert P ProfessionnelGoogle Maps Grand public
  21. 21. Fort de ce constat,on a décidé de…
  22. 22. …démocratiser l’usage des SIG en offrant à TOUSdes solutions de cartographie simples et performantes.
  23. 23. SIG Expert RichAnalysis ProfessionnelGoogle Maps Grand public
  24. 24. 2 challenges
  25. 25. 1_Géo-coder automatiquement ungrand nombre de données postales
  26. 26. 2_ Big_Geo_DataReprésenter un grand nombred’informations, sans pertedu sens
  27. 27. fonds
  28. 28. Désormais de très nombreux fondscartographiques s’offrent à nous
  29. 29. En plus, on peut entièrement les personnaliser
  30. 30. « c’est beau une ville la nuit ! »
  31. 31. geoLayer
  32. 32. Mais se sont les couches d’informationssuperposées sur la carte qui apportenttoute l’intelligence.Pour cela, nous avons développé plusieurstypes de représentations visuelles…
  33. 33. Bulles www.richanalysis.net/demos/GoogleMapsCompare/FlexGoogleMapsPrepared.swf
  34. 34. Clusteringwww.richanalysis.net/demos_blog/clustering/MultiDataViz.swf
  35. 35. HeatMapwww.richanalysis.net/richcarto
  36. 36. MiniPoints http://projects.nytimes.com/crime/homicides/map
  37. 37. Regroupement par zone
  38. 38. géo + art + dataConstat : 3 mois pour s’apercevoir qu’un client n’a pas renouvelé son achatProblème : trop tard pour le relancer et comprendre les raisons de son départSolution : permettre au responsable commercial d’accéder à cette information entemps réel afin d’identifier les clients à cibler en vue d’actions commerciales etmarketing spécifiques
  39. 39. geo + art + data
  40. 40. Et si l’on croisait ces 4 sources de données ?XXX
  41. 41. prettymaps.stemen.com
  42. 42. prettymaps.stemen.com

×