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Le géodécisionnel: origine, évolution, état de l'art, enjeux, R&D Prof. Yvan Bédard, PhD, Ing. Université Laval Centre de recherche en géomatique Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris Centre de Recherche sur les Risques et les Crises Sophia-Antipolis, France 29 octobre 2010

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Le géodécisionnel: origine, évolution, état de l'art, enjeux, R&DProf. Yvan Bédard, PhD, Ing. Université LavalCentre de recherche en géomatique

Ecole Nationale Supérieuredes Mines de ParisCentre de Recherchesur les Risques et les CrisesSophia-Antipolis, France29 octobre 2010

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Agenda

• Origine• Évolution• État de l’art• Enjeux• R&D

– Résumé des travaux sous ma direction depuis 15 ans• Conclusion

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Origine: Informatique décisionnelle

• Les organisations à travers le monde investissent des dizaines de milliards de dollars annuellement pour saisir d’énormes volumes de données

• Elles le font bien grâce aux systèmes transactionnels (ex. SGBD)

… par contre…

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Origine: Informatique décisionnelle

• Ces grands volumes de données sont difficiles à exploiter par les analystes/gestionnaires qui ont besoin d’information de nature « analytique ou décisionnelle » : - information agrégée - analyse de tendances- comparaisons - corrélations - synthèse temporelle - requêtes ad hoc- exploration interactive - découverte de connaissances - développement d’hypothèses - …

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Origine: Informatique décisionnelle

• Aussi connue sous le nom d’Intelligence d’affaires(Business Intelligence ou BI)

• Offre des solutions depuis le milieu des années 90 pour les données non-spatiales– Serveurs d’entrepôts de données– Requêteurs/Rapporteurs– Tableaux de bord– OLAP (On-Line Analytical Processing)– Forage automatique (Data mining)– ETL (Extract-Transform-Load)/Data Cleaning

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Origine: Géomatique décisionnelle

• Les données géospatiales analytiques ont égalementune nature:– Synthèse, agrégative, statistique– Spatio-temporelle: historique, actuelle, prédictive– Comparative– Multi-niveaux de granularité

• Géographique: local -> régional -> national• Temporelle: jour -> mois -> année• Thématique: souliers -> vêtements -> marchandise

– Disponible sur demande– …

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Origine: Géomatique décisionnelle

• Mariage du BI et des SIG pour les données spatiales:– 1996-2000 : précurseurs

• Prototypes universitaires précurseurs- U. Laval - U. Simon Fraser - U. Minnesota

– 2001-2004 : innovateurs (early adopters)• Prototypes universitaires avancés• Premières applications dans l’industrie

– 2005-... : premières technologies sur le marché • Grand nombre d’applications ad hoc• Arrivée de technologies SOLAP, tableaux de bord, ETL

propriétaires et plus récemment open-source afin de faciliter le développement d’applications géodécisionnelles

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Origine: Géomatique décisionnelle

SGBD

Nature décisionnelle des données

Nature géospatiale desdonnées

Géospatiale

Non-géospatiale

De détail De synthèse

SIG

EDOLAP

TB/R/RDM

EDGSOLAP

TB/R/R-GSDM

S’appuient sur les systèmes en place, ne les remplacent pas

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Origine: Géomatique décisionnelle

• Aussi appelée “le géodécisionnel”:– “géo” (Terre) + “informatique décisionnelle” (aussi

appelée intelligence d’affaires (BI))• BI (Business Intelligence) regroupe les technologies :

– Entrepôts de données (data warehousing/datamarts)– Générateurs de rapports– Tableaux de bord– OLAP (serveurs MOLAP/ROLAP/HOLAP, clients)– Data mining– ETL/data cleaning

• “géo” apporte la référence spatiale avec la cartographie– Terme utilisé depuis la fin des années 1990

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État de l’art

• Les diapos qui suivent sont extraites de la présentation suivante:– Proulx, Marie-Josée, 2009. Veille technologique portant

sur le mariage judicieux de l’intelligence d’affaires et de l’information géospatiale. Géomatique 2009, Association Canadienne des Sciences Géomatiques, Montréal, 22 octobre

– Mme Proulx est PDG de la compagnie Intelli3 qui commercialise le logiciel Map4DecisionDes adaptations minimales ont été apportées sur certainesdiapositives. L’original non-modifié est disponible sur le site www.intelli3.com

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Classification des besoins

Source Gartner (juillet 2007)

Accès et analyse des informationsContrôlés/qualifiés

Accès et analyse des informationsOuvert/non qualifiés

Processus de prise de décision

Structuré

Processus de prise de décision

Autonome

Usine de décisions Buffet d’information

Hypothèse explorée Nouveau monde

• Accélérer la prise de décision• Règles de gestion interne• Aucune requête ad hoc permise• Grand nombre d’usagers

TABLEAU DE BORD STRUCTURÉ

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Classification des besoins

Source Gartner (juillet 2007)

Accès et analyse des informationsContrôlés/qualifiés

Accès et analyse des informationsOuvert/non qualifiés

Processus de prise de décision

Structuré

Processus de prise de décision

Autonome

Usine de décisions Buffet d’information

Hypothèse explorée Nouveau monde

• Croiser différentes informations• Portail décisionnel• Volume de données important• Configuré sur des couches

sémantiques

OLAP et RAPPORTS

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Classification des besoins

Source Gartner (juillet 2007)

Accès et analyse des informationsContrôlés/qualifiés

Accès et analyse des informationsOuvert/non qualifiés

Processus de prise de décision

Structuré

Processus de prise de décision

Autonome

Usine de décisions Buffet d’information

Hypothèse explorée Nouveau monde

• Processus de décision biendéfinis

• Applications verticales• Produire les modèles de l’usine

de décision• Nombre d’usagers plus

restreints

TABLEAU DE BORD et OLAP

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Classification des besoins

Accès et analyse des informationsContrôlés/qualifiés

Accès et analyse des informationsOuvert/non qualifiés

Processus de prise de décision

Structuré

Processus de prise de décision

Autonome

Usine de décisions Buffet d’information

Hypothèse explorée Nouveau monde

• Exploration des données• Liberté dans les analyses• Accès à données externes• Pas nécessairement structuré

en contexte décisionnel

OLAP, RAPPORTS AD HOC et DATA MINING

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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

ESRI GIS Connector for WebFOCUS

(ESRI ArcGIS+ Information B ild )

Business Object Integration kit for ESRI

(ESRI ArcGIS + Business Object)

Vantage (SpotOn Systems)(Cognos 8i+ ESRI ArcGIS Server)

KOREM LIC(Cognos Viewer+MapExtrem )

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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

1SAS Web OLAP viewer for Java MapInfo Location IntelligenceMap4Decision

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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

Microsoft Performance Point

Cognos 8i DundasOracle Interactive Dashboard

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Critères de comparaison

Composant BI(transactionnel… MOLAP)

Composant cartographique

(Visualisateurpropriétaire… SIG-

web)

• Composant cartographique utilisé• Composant d’intelligence d’affaires (BI) utilisé

• Équilibre des composants• Efforts de déploiement (prête à l’emploi vs assemblage)

Équilibre des composants

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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

Monitor Analyser (GeoAnalyser)(Microsoft SharePoint + Bing

Maps)

Dundas(Dundas + Dundas Maps)

SAS Web OLAP(SAS OLAP + ESRI ArcGIS

Server)

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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

Monitor Analyser (GeoAnalyser)(Microsoft SharePoint + Bing

Maps)

Dundas(Dundas + Dundas Maps)

SAS Web OLAP(SAS OLAP + ESRI ArcGIS

Server)

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

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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

Map4Decision)

Panorama Novaview GIS(Novaview + ESRI ArcGIS )

OLAP add-on for ArcGIS(ESRI)

Composant d’intelligence d’affaires

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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

Map4Decision Panorama Novaview GIS(Novaview + ESRI ArcGIS )

OLAP add-on for ArcGIS(ESRI)

Composant d’intelligence d’affaires

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

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Effort de déploiement (1/4)Nécessitant de la programmation

• Effort de programmation .NET, Silverlight Java, etc.

• On construit l’interface client, les fonctionnalitésselon ses préférences

Pentaho BI Suite (open-source)(Pentaho dashboard+ GoogleMaps) Well360 (StoneBridge)

(Microsoft SharePoint + Bing MapsMicrosoft .NET)

Spago BI Suite (open-source)SpagoBI Server + SBIGeo)

Spatialytics (open-source)(Pentaho Georeport + SOLAP

Layers)

Oracle Interactive Dashboard(Oracle BI Server+ Oracle Java Viewer)

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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

Panorama Novaview GIS(Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server)

Vantage (SpotOn Systems)(Cognos 8i+ ESRI ArcGIS

Server)KOREM LIC

(Cognos Viewer+MapExtrem )

SYNTELL 4i(SynOLAP + SharpMap)

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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 (après paramétrisation)• On aime ou on n’aime pas l’interface…

Map4Decision

Tableau Software

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Panorama Novaview GIS(Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server)

Effort de déploiement (4/4)

Facilite le déploiement d’application en offrant des éléments pré-construits(e.g. gestionnaire de cube, fonctionnalités, GUI)

Map4Decision

Pentaho BI Suite(Pentaho dashboard+ GoogleMaps)

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Panorama Novaview GIS(Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server)

Effort de déploiement (4/4)

Facilite le déploiement d’application en offrant des éléments pré-construits(e.g. gestionnaire de cube, fonctionnalités, GUI)

Map4Decision

Pentaho BI Suite(Pentaho dashboard+ GoogleMaps)

Interface existante (ne requiert aucune programmation) Offre des fonctionnalités pour la visualisation et la

navigation

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Équilibre des composants (1/4)

2 composants (cartographique + BI)Composant dominant= GUI + fonctionnalités principalesSecond composant= sous-ensemble des fonctionnalités

SIG-dominant

Analyse spatialesCartographieModification…

Accès auxcubes de données

BI-dominant

Accès auxcouches géospatialesAgrégation

ForagePivot…

Intégré

Agrégation de données géospatialesAnalyse spatiales en-ligneForage sur la cartePivot sur la carte

Accès aux cubes géospatiaux (dimensions spatiales, niveaux spatiaux, membres spatiaux)

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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

MapInfo Location Intelligence(MapXtrem + Business Object)

MapIntelligence (Integeo)( ESRI + Essbase)

OLAP add-on for ArcGIS(ESRI + Cube Analysis Services)

Visual Crossing(MapServer+ Microstrategy 8)

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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)

Monitor Analyser (GeoAnalyser)(Microsoft SharePoint + Bing Maps)

Oracle Interactive Dashboard(Oracle BI Server+ Oracle Java Viewer)

Tableau Software

BusinessObject XI(BusinessObject XI + ESRI ArcGIS)

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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

Map4Decision(JMAP+ JfreeChart)

SAS Web OLAP(SAS OLAP + ESRI ArcGIS

Server)Vantage (SpotOn Systems)

(Cognos 8i+ ESRI ArcGIS Server)

Panorama Novaview GIS(Panorama Novaview + ESRI ArcGIS Server)

KOREM LIC(Cognos Viewer+MapExtrem )

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Etat de l’art

• Le marché est beaucoup plus mature qu’il y a 5 ans (26 produits identifiés en 2009)

Visualisateurpropriétaire

Visualisateurcartographique

Serveur SIG

Composant cartographique *

29% 46% 35%

* 46 % supportent les shapefiles

Appartient à une suite BI Produit unique

Évolutivité 42% 58%

Programmation Assemblage Prêt à l’emploi

Efforts déploiement

34% 53% 15%

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Etat de l’art

• 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)• N.B. : sauf si agrégation non-automatisable avec serveur (fréquent

en géomatique) et si on veut minimiser le nombre de technologies différentes a gérer dans l’organisation

• 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

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Etat de l’art: cas du SOLAPExemples de caractéristiques souhaitables : Visualisation des données :

Plusieurs types d’affichages (cartographique, tabulaire, diagrammes statistiques)

Gestion flexible des affichages (ex. nombre illimité, position, synchronisation, rappel)

Représentation de plusieurs mesures à la fois (ex. cartes multivariées)

Sémiologie graphique intelligente (riche, suggérée par le logiciel, cohérente entre les affichages, modifiable au besoin)

Légende interactive (s'ajuste dynamiquement au contenu) et forable

Affichage de données cartographiques de contexte

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Etat de l’art: cas du SOLAPExemples de caractéristiques souhaitables : Exploration des données :

Opérateurs disponibles dans tous les affichages et consistants Fonctions d’analyse spatio-temporelle (métriques et

topologiques) Navigation temporelle à l’aide d’une ligne du temps forable Mesures calculées et recatégorisation à la volée Filtrage sur les membres des dimensions (ex. sélection, filtre

spatial) Affichage des agrégations significatives seulement ou gestion

de la qualité

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Etat de l’art: cas du SOLAP

Exemples de caractéristiques souhaitables : Structure des données pouvant supporter :

Plusieurs dimensions spatiales géométriques dans un cube Dimensions spatiales à hiérarchies alternatives Dimensions spatiales mixtes Toutes les primitives géométriques et leurs complexes (ISO) Passage d’un type géométrique à un autre lors des opérations

de navigation Primitives géométriques différentes dans une même

dimension Généralisation automatique et représentation multiple Stockage de données géométriques temporelles Différentes sources de données géométriques (formats)

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Enjeux

• 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

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Enjeux

• Les premières applications sont souvent cartographique-ment simples– C’est déjà un grand pas vers l’avant !– Facilité + rapidité d’obtention de l’IG agrégée = nouvelles

possibilités non-imaginées auparavant• Met en valeur les données des SIG• Élargit le cercle d’utilisateurs de l’IG

• Mais, cela requiert:– nouvelle expertise– technologies supplémentaires

• Soulève des enjeux:– Technologiques– Informationnels– Conception – R&D

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Enjeux techniques

• Couplage des capacités SIG + BI– BI dominant (volet cartographique limité)– SIG dominant (volet analytique limité)– BI Spatial intégré (« bridge » SIG-BI, couche client)

• Ces 3 couplages peuvent être faits avec:– Environnement de développement (“résultat sur

mesure” mais complexe, long, coûteux, risqué, difficile à maintenir/évoluer, difficile à adapter)

– Logiciel prêt à l’usage (paramétrisation nécessaire, plus ou moins rapide selon les produits, limités par les fonctions du produit, coût initial apparent)

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Enjeux techniques

• Intégration dans le flux de production et demise à jour des données géospatiales

• Intégration dans le flux de production et derafraîchements des cubes de données

• Achat et maintenance de nouveaux logiciels• Appropriation du vocabulaire multidimensionnel

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• Il existe des milliers de façons de mesurer la position, la forme, l’orientation et la taille des phénomènes et objets

• L’incertitude des données varie spatialement et dans le temps– Ambiguïté des concepts (sémantique, géométrie) – Résolution et précision mal connues – Manque de mise à jour– Jeux de données incomplets– …

• Chaque fois qu’une donnée est réutilisée ou transformée, une incertitude additionnelle peut être introduite

• Gros défi : préparation des données (potentiel d’automatisation et qualité des résultats agrégés)

Enjeux informationnels(qualité des données)

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Enjeux informationnels(qualité des données)

Qualité des données:Préoccupation majeure des compagnies utilisant les technologies du BIObstacle important à l’augmentation de l’utilisationdes données spatiales

Défis majeurs (comme pour SIG):Nettoyer les données géospatialesIntégrer des données

de sources hétérogènesd’époques différentesde granularités différentes

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• Il est du devoir de l’expert d’impliquer le client dans les phases décisives du développement d’une application géodécisionnelle

• Cette implication doit inclure des décisions concernant la gestion des risques liés à la définition, la sélection, la production, la diffusion et la réutilisation possible des données spatiales

• Les décisions liées aux risques doivent êtrecomprises et approuvées par le client

Enjeux informationnels(qualité des données)

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• Analyse des besoins est différente (analytique)• Importance accrue de l’architecture technologique

– Intégration fréquente de technologies non-conçues pour aller ensemble– Fluidité des données spatiales

• Analyse des meilleures sources de données disponibles (qualité, complémentarité, intégration, etc.)

• Analyse des processus d’intégration/agrégation des données• Apprivoisement de la courbe d’apprentissage• Design des cubes de données• Etc.

C’est un paradigme différent à apprivoiser.

Enjeux de conception

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• Exemples d’éléments à considérer: – Nombre de cubes, nombre d’axes d’analyse par cube– Nombres de niveaux hiérarchiques dans les axes du cube– Fréquences, types et seuils de mises à jour– Choix des géométries de représentation par niveau, par axe– Gestion de l’évolution (ex. évolution spatiale)– Proposition de nouveaux agrégats/indicateurs– Définition des contraintes d’intégrité pour avoir des croisements

valides de données (summarizability, hypercellability, ...)– Contrôle des accès, de la confidentialité, des mises en garde– …

• Une mauvaise conception peut avoir des conséquences importantes (ex. besoins, validité, ROI)

Importance de l’expérience

Enjeux de conception

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ENJEUX

• Une trentaine de logiciels combinant à différents degrés des fonctionnalités SIG et OLAP ont été mis sur le marché : – cf. présentation M.J. Proulx d'Intelli3

• Très peu offrent un ensemble riche des fonctions• Ils s'intègrent plus ou moins bien aux flux de

production de données selon les logiciels• Certains défis demeurent en recherche

– Cubes raster– Améliorer les méthodes de conception (incluant “qualité”)– Nouveaux opérateurs analytiques spatio-temporels (en

ETL ou à la volée)

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SURVOL DES TRAVAUX EN GÉODÉCISIONNEL DES 15 DERNIÈRES ANNÉES

Programme de recherche – Professeur Yvan Bédard

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LE DÉBUT (1995-97)

LE SIG N’EST PAS L’OUTIL IDÉAL POUR SUPPORTER L’ANALYSE SPATIO-TEMPORELLE

LE OLAP PEUT SUPPORTER CE TYPE D’ANALYSE

Constat

Hypothèse

CONTRAT DE LA DÉFENSE DU CANADA

Opportunité

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Évolution de la connaissance (1/5)

-Revue des concepts OLAP

- Confirmation du potentiel d’un OLAP Spatial

-Création de l’acronyme SOLAP

1995-1998

1997

1998

1997

Étude du potentiel OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

Définition et présentation des concepts de base d’un outil SOLAP

Simulation d’une application SOLAP (La vision originale)

Développement d’une 1ere application SOLAP fonctionnelle (non intégrée)

- Mise en évidence des défis propres aux données spatiales

- Utilisation parallèle d’un SIG(Intergraph GeoMedia) et d’un outil OLAP (Cognos

Powerplay)

1998 Étude sur les besoins de visualisation et de rapidité d’exécution des requêtes

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Étude du potentiel du OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

• Problématique : Un SIG n’est pas l’outil idéal pour l’analyse spatio-temporelle. Besoin de nouveaux outils : OLAP ?

• Revue des concepts OLAP :– Définitions, vocabulaire, règles de Codd, opérations– Nouvelle définition OLAP : « Catégorie de logiciels axés

sur l’exploration et l’analyse rapides des données selon une approche multidimensionnelle à plusieurs niveaux d’agrégation »

– Création de l’acronyme SOLAP• Travaux de M.Sc. (P.-Y. Caron).

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Étude du potentiel de OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

• Expérimentation avec un logiciel client OLAP (Cognos Powerplay) et des données descriptives localisées (i.e. avec localisant nominal seulement)

• Réalisation de 3 analyses spatio-temporelles types

• Constat du potentiel de OLAP pour l’analyse spatio-temporelle : facilité et rapidité

• Proposition d’améliorations en vue du développement d’un éventuel outil SOLAP

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Évolution de la connaissance (1/5)

-Revue des concepts OLAP

- Confirmation du potentiel d’un OLAP Spatial

-Création de l’acronyme SOLAP

1995-1998

1997

1998

1997

Étude du potentiel OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

Définition et présentation des concepts de base d’un outil SOLAP

Simulation d’une application SOLAP (La vision originale)

Développement d’une 1ere application SOLAP fonctionnelle (non intégrée)

- Mise en évidence des défis propres aux données spatiales

- Utilisation parallèle d’un SIG(Intergraph GeoMedia) et d’un outil OLAP (Cognos

Powerplay)

1998 Étude sur les besoins de visualisation et de rapidité d’exécution des requêtes

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Présentation de concepts de base d’un outil SOLAP

Visualisation

Modélisation et simulation

Système d’aideà la décision

Système derégulation

Intervention

Con

nais

sanc

es

Analyse spatialePourquoi de nouveaux outils ?

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Présentation de concepts de base d’un outil SOLAP

• Concepts de base:– Volets descriptif et cartographique– Opérations spatiales et thématiques– Ajout d’opérations d’analyse spatiale– Intelligence de la légende et de la sémiologie graphique

• Vision présentée par une simulation avec des données de la Forêt Montmorency

• Vidéo-conférence, 2e Forum annuel sur la R-D, Géomatique VI: Un monde accessible. Association Canadienne des Sciences Géomatiques (Montréal, 1997)– Première présentation publique d’un SOLAP

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Évolution de la connaissance (1/5)

-Revue des concepts OLAP

- Confirmation du potentiel d’un OLAP Spatial

-Création de l’acronyme SOLAP

1995-1998

1997

1998

1997

Étude du potentiel OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

Définition et présentation des concepts de base d’un outil SOLAP

Simulation d’une application SOLAP à partir de données forestières

Développement d’une 1ere application SOLAP fonctionnelle (non intégrée)

- Mise en évidence des défis propres aux données spatiales

- Utilisation parallèle d’un SIG(Intergraph GeoMedia) et d’un outil OLAP (Cognos

Powerplay)

1998 Étude sur les besoins de visualisation et de rapidité d’exécution des requêtes

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La vision qui déclencha la R&D en SOLAP: Simulation d’un SOLAP forestier

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Évolution de la connaissance (1/5)

-Revue des concepts OLAP

- Confirmation du potentiel d’un OLAP Spatial

-Création de l’acronyme SOLAP

1995-1998

1997

1998

1997

Étude du potentiel OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

Définition et présentation des concepts de base d’un outil SOLAP

Simulation d’une application SOLAP (La vision originale)

Développement d’une 1ere application SOLAP fonctionnelle (non intégrée)

- Mise en évidence des défis propres aux données spatiales

- Utilisation parallèle d’un SIG(Intergraph GeoMedia) et d’un outil OLAP (Cognos

Powerplay)

1998 Étude sur les besoins de visualisation et de rapidité d’exécution des requêtes

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Développement d’une 1ere application SOLAP fonctionnelle (non intégrée)

• Adaptation d’une base de données forestières pour une application SOLAP

• Application SOLAP (Cognos Powerplay et Transformer) : – Problèmes de nettoyage des données spatiales – Problèmes pour l’intégration de données spatiales de

différentes sources et différentes époques :• Unités spatiales redéfinies au cours de la période• Certaines données historiques non conservées• Sémantique et codification modifiées• Changement de système de référence spatiale• …

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Développement d’une 1ere application SOLAP (non intégrée)

• Résultat : utilisation parallèle d’un système d’information géographique (Intergraph GeoMedia) et d’un outil OLAP (Cognos Powerplay) pour la réalisation d’analyses spatio-temporelles

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Développement d’une 1ere application SOLAP (non intégrée)

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Développement d’une 1ere application SOLAP (non intégrée)

1973 1992

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Évolution de la connaissance (1/5)

-Revue des concepts OLAP

- Confirmation du potentiel d’un OLAP Spatial

-Création de l’acronyme SOLAP

1995-1998

1997

1998

1997

Étude du potentiel OLAP pour supporter l’analyse spatio-temporelle

Définition et présentation des concepts de base d’un outil SOLAP

Simulation d’une application SOLAP (La vision originale)

Développement d’une 1ere application SOLAP fonctionnelle (non intégrée)

- Mise en évidence des défis propres aux données spatiales

- Utilisation parallèle d’un SIG(Intergraph GeoMedia) et d’un outil OLAP (Cognos

Powerplay)

1998 Étude sur les besoins de visualisation et de rapidité d’exécution des requêtes

Page 63: Le géodécisionnel: origine, évolution, état de l'art ...yvanbedard.scg.ulaval.ca/wp-content/documents/slideshow/... · SpagoBI Server + SBIGeo) Spatialytics (open- source) (Pentaho

Étude sur les besoins de visualisation et de rapidité d’exécution des requêtes• Étude des concepts des outils SOLAP• Recherche sur la visualisation et sur le besoin de

rapidité d’exécution des requêtes spatio-temporelles

• Essai d’Oracle Express avec données de transport

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Évolution de la connaissance (2/5)

1998-2003

1999-2000

Développement d’une dimension d’opérateurs spatiaux-temporels topologiques

Projet ICEM – SE (santé environnementale)

- Dépôt d’une déclaration d’invention au réseau GEOIDE

1998-2002

Projet avec le ministère des Transports du Québec

- Investigation des modes d’intégration physique entre un serveur de base de données multidimensionnelle et un SIG

- Établissement des caractéristiques souhaitables d’un outil SOLAP

- Développement de solutions d’intégration OLAP – SIG (ProClarity, SQL Server, GeoMedia et VB) en utilisant des données de transport

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Développement d’une dimension d’opérateurs spatiaux-temporels topologiques• Travaux Ph.D. (Pierre Marchand) :

– Le raisonnement topologique est la base du raisonnement spatial et temporel

– Déterminer toutes les relations topologiques (spatiales, temporelles et spatio-temporelles) entre tous les éléments et sauvegarder le résultat en tant quedimension dans un cube au sein d’une BD multidimensionnelle

– Utiliser cette dimension d’opérateurs pour faciliter et accélérer l’analyse topologique

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Évolution de la connaissance (2/5)

1998-2003

1999-2000

Développement d’une dimension d’opérateurs spatiaux-temporels topologiques

Projet ICEM – SE (santé environnementale)

- Dépôt d’une déclaration d’invention au réseau GEOIDE

1998-2002

Projet avec le ministère des Transports du Québec

- Investigation des modes d’intégration physique entre un serveur de base de données multidimensionnelle et un SIG

- Établissement des caractéristiques souhaitables d’un outil SOLAP

- Développement de solutions d’intégration OLAP – SIG (ProClarity, SQL Server, GeoMedia et VB) en utilisant des données de transport

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Projet ICEM-SE (1998-2002)

• Objectif : Construire un système intranet pour décrire et analyser les phénomènes de santé environnementale en utilisant une interface cartographique et une approche multidimensionnelle (OLAP)

• Revue de littérature et des besoins en SIG, OLAP et applications WWW en santé environnementale

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Projet ICEM-SE (1998-2002)

• Premiers essais sur les données de santé avec Cognos Powerplay (V. Pujos)

• 2 prototypes (low-end et high-end) : – Access et SoftMap– Oracle et AVS -> SQL Server, ProClarity et MapInfo

MapX (Web)• Étude de l’utilisation de la sémiologie graphique• Une déclaration d’invention a été déposée au

réseau GEOIDE

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Projet ICEM-SE (1998-2002)

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Projet ICEM-SE (1998-2002)

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Évolution de la connaissance (2/5)

1998-2003

1999-2000

Développement d’une dimension d’opérateurs spatiaux-temporels topologiques

Projet ICEM – SE (santé environnementale)

- Dépôt d’une déclaration d’invention au réseau GEOIDE

1998-2002

Projet avec le ministère des Transports du Québec

- Investigation des modes d’intégration physique entre un serveur de base de données multidimensionnelle et un SIG

- Établissement des caractéristiques souhaitables d’un outil SOLAP

- Développement de solutions d’intégration OLAP – SIG (ProClarity, SQL Server, GeoMedia et VB) en utilisant des données de transport

+

+

+

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Projet avec le ministère des Transportsdu Québec (1999-2000)

• Objectif : Exploration des possibilités d’analyse à l’aide d’un outil combinant OLAP et SIG

• Essai de M.Sc. de Sonia Rivest : Investigation des modes d’intégration physique entre un serveur de base de données multidimensionnelle et un SIG

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Projet avec le ministère des Transportsdu Québec (1999-2000)

• Établissement des caractéristiques souhaitables d’un outil SOLAP

• Étude des solutions technologiques potentielles : – SIG vs logiciel de visualisation– Serveur OLAP vs système de gestion de bases de

données• Essai de logiciels existants : Knosys ProClarity,

Cognos Visualizer• Développement de solutions d’intégration OLAP –

SIG (ProClarity, SQL Server, GeoMedia et VB) en utilisant des données de transport

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Projet avec le ministère des Transportsdu Québec (1999-2000)

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Projet avec le ministère des Transportsdu Québec (1999-2000)

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Évolution de la connaissance (3/5)

2000-2002 Projets avec divers ministères (expérimentations)

- Différentes applications – différentes problématique

- Mise en évidence du besoin d’avoir une solution plus générique

- Réflexion sur une méthodologie de définition des besoins

2002 Travaux sur la Forêt Montmorency

- Utilisation d’une structure matricielle pour faciliter les comparaisons

- Expérimentation de plusieurs structures multidimensionnelles

2002 Travaux sur l’évolution des structures OLAP

- Évolution de schéma vs évolution d’instance

- Définition d’opérateurs d’évolution

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Projets avec divers ministères (2000-2002)

• Différentes problématiques – Données différentes : – Solution plus générique– Nouvelles fonctionnalités– Réflexion sur une méthodologie de définition des

besoins

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Projets avec divers ministères (2000-2002)

• Ministère des Transports du Québec (secteur maritime)

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Projets avec divers ministères (2000-2002)

• Ministère de la Sécurité publique du Québec

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Évolution de la connaissance (3/5)

2000-2002 Projets avec divers ministères (expérimentations)

- Différentes applications – différentes problématique

- Mise en évidence du besoin d’avoir une solution plus générique

- Réflexion sur une méthodologie de définition des besoins

2002 Travaux sur la Forêt Montmorency

- Utilisation d’une structure matricielle pour faciliter les comparaisons

- Expérimentation de plusieurs structures multidimensionnelles

2002 Travaux sur l’évolution des structures OLAP

- Évolution de schéma vs évolution d’instance

- Définition d’opérateurs d’évolution

Page 81: Le géodécisionnel: origine, évolution, état de l'art ...yvanbedard.scg.ulaval.ca/wp-content/documents/slideshow/... · SpagoBI Server + SBIGeo) Spatialytics (open- source) (Pentaho

Travaux sur la forêt Montmorency (2002)

• Évaluation des données comparables dans le temps

• Utilisation d’une structure matricielle pour faciliter les comparaisons

• Reclassification des données descriptives• Expérimentation de plusieurs structures

multidimensionnelles

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Évolution de la connaissance (3/5)

2000-2002 Projets avec divers ministères (expérimentations)

- Différentes applications – différentes problématique

- Mise en évidence du besoin d’avoir une solution plus générique

- Réflexion sur une méthodologie de définition des besoins

2002 Travaux sur la Forêt Montmorency

- Utilisation d’une structure matricielle pour faciliter les comparaisons

- Expérimentation de plusieurs structures multidimensionnelles

2002 Travaux sur l’évolution des structures OLAP

- Évolution de schéma vs évolution d’instance

- Définition d’opérateurs d’évolution

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Travaux sur l’évolution des structures OLAP

• Stage (DEA) de Mathurin Body (INSA- Lyon)– Évolution de schéma vs évolution d’instance– Définition d’opérateurs d’évolution– Utilisation de modes temporels de présentation– Élaboration de prototypes (OLAP et SOLAP)

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Évolution de la connaissance (4/5)

2003 Analyse du potentiel du SOLAP pour l'exploration des données spatiales 3D

2006 Définition des concepts de SOLAP temps réel, quasi-réel & just-in-time

2002 Début des travaux sur la qualité des données géodécisionnelles

- Manuel à l’usagerr

- Prototype MUM

2004 Transfert technologique vers KHEOPS Technologies

-Commercialisation de la solution SOLAP sous le nom de JMap Spatial

OLAP

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Évolution de la connaissance (5/5)

2004-2009 Obtention d’une subvention structurante : Chaire de recherche industrielle CRSNG en bases de données géospatiales décisionnelles

-Formation de 50 étudiants dans le domaine du géodécisionnel

- 41 projets de recherche (recherche fondamentale, recherche appliquée & transfert technologique)

- 15 nouvelles approches et méthodologies (Méthode de gestion des risques, modèle et langage formels de définition des contraintes d’intégrité, méthode de modélisation multidimensionnelle, etc.)

- 21 applications ou prototypes fonctionnels (domaines variés: transports, énergie, sécurité civile, santé publique, réchauffement climatique, environnement, hydrographie … et gestion de la recherche!)

- 140 publications scientifiques

-Démarrage et transfert technologique d’Intelli3

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Évolution de la connaissance (5/5)

2004-2009 Obtention d’une subvention structurante : Chaire de recherche industrielle CRSNG en bases de données géospatiales décisionnelles

Exemples de projets de recherche :- Interopérabilité sémantiques de bases de données multidimensionnelles

- Définition des contraintes d’intégrité pour les cubes de données

- Amélioration de la visualisation pour les applications SOLAP

- Développement d’un service web de constitution en temps réel de mini cubes SOLAP pour

clients mobiles

- Analyse du potentiel de l’analyse matricielle pour optimiser la création de cubes spatio-

temporels

- Conception et développement d'un service web de mise à jour incrémentielle pour les

cubes de données spatiales

- Gestion des risques d'usages inappropriés des données géodécisionnelles

- Qualité décisionnelle a posteriori

- Qualité décisionnelle a priori

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L'interopérabilité sémantique des bases de données multidimensionnelles

• Problématique– Malgré le besoin d’interopérer les cubes de données

spatiales, et malgré les conflits sémantiques spécifiques à l’interopérabilité de ces cubes, il n’existe aucune approche pour supporter une telle interopérabilité.

• Résultats:– Définir et implémenter 1) un framework qui supporte la

communication entre des agents représentant les éléments des cubes hétérogènes, et 2) une approche qui gère les risques liés à l’interopérabilité sémantique entre les cubes de données spatiales.

Ph.D. : T. Sboui (2010)

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Modèle et langage pour identifier les contraintes d’intégrité dans les cubes

• Problématique – Aucun modèle de cube inclut explicitement les

contraintes d’intégrité• Résultats

– Classification formelle des CI dans les BDST– Définition d’un modèle formel des cubes de données

spatiales Identification des contraintes d’intégrité pour des cubes Définition d’un langage formel pour spécifier les CI des

cubes

Ph.D. : M. Salehi (2009)

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Modèle spatial pour la définition de contraintes d’intégrité pour objets flous

• Problématique – Limites des modèles existants pour la définition des

contraintes d’intégrités topologiques d’objets flous• Résultats

– Modèle spatial permettant de représenter différents niveaux de vague (modèle QMM)

Extension du langage de contraintes spatial OCL et son implémentation pour des régions avec des limites vagues

Ph.D. : L. Bejaoui (2009)

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Approche de saisie photogrammétrique multi-représentation

• Problématique– Difficultés liées au peuplement des bases de données à

représentations multiples pour mieux supporter la cartographie sur demande

• Résultats– Méthode semi-automatisée de saisie en représentation

multiples à l’aide de patrons géométriques 3D et 2D par procédés photogrammétriques

Ph.D. : B. Frédéricque (2008)

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Évaluation et sélection de données sources• Problématique

– Il n'existe aucune méthode formelle permettant de minimiser l'effort humain lors de la création des cubes de données géospatiales (intégration et agrégation de données de n sources)

• Résultats obtenus jusqu’à maintenant– Méthode SDSS2 – Spatial Decision Support System for

Spatial Data Source Selection• Évolution de ETL -> EMTDLEA (Extract-Move-Transform-

Document – Loading-Exchange-Administer)

Ph.D. : J. W. Cely Pulido (finissant)

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Outil d’agrégation des données spatio-temporelles• Problématique

– Absence de méthodes formelles d’agrégation géospatiale pour peupler les bases de données multidimensionnelles géospatiales dans un contexte d’analyse spatio-temporelle

• Résultats obtenus jusqu’à maintenant:– Description du potentiel d'enrichissement de l’analyse spatio-temporelle

des cubes géospatiaux à l’aide d’opérateurs agrégatifs géospatiaux– Catégorisation et formalisation des opérateurs agrégatifs géospatiaux– Définition de la propriété de summarizability pour les données et

opérateur agrégatifs géospatiaux

Définition du processus d’agrégation de données géospatiales en fonction de la qualité résultante désirée

Élaboration d'une approche d’agrégation de données géospatiales pour le peuplement de cubes géospatiaux dans le but d’enrichir le potentiel d’analyse spatio-temporelle

Ph.D. : E. Grenier (en cours)

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Gestion de l’incertitude spatiale

• Problématique– Absence d’une méthode collaborative de gestion de

l’incertitude des données géospatiales qui adresse la qualité de ces données conformément aux bonnes pratiques en génie logiciel (i.e. de manière préventive, depuis le début du cycle de développement)

• Résultats attendus– approche collaborative de gestion de l’incertitude sur la

qualité d’un jeu de données– cadre pratique de gestion collaborative de la qualité:– prototype mettant en évidence l'apport d'un référentiel

collaboratif de la qualité dans l'amélioration de la qualité

Ph.D. : J. Grira (en cours)

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Géovisualisation et cubes de données

• Problématique – Manque de contrôle sur les représentations

(représentations inutiles, fausses inférences, interprétations difficiles)

• Résultats– Taxonomie des concepts de géovisualisation pour le

SOLAP Développement d’une

méthode de géovisualisation des cubes de données spatiales (GéoViz) Bases de connaissances

sémiologiquesM.Sc. : V. Beaulieu (2009)

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Intégration du matriciel dans le SOLAP

• Problématique– Le potentiel des analyses spatiales vectorielles est

limité dans les outils SOLAP• Résultats

– Définition de 4 nouvelles dimensions spatiales (matricielle, hybride, mixte matricielle, mixte hybride)

Nouvelles techniques d’intégration du matriciel dans le SOLAP

Méthode d’exploitation des analyses spatiales matricielles dans le SOLAP

M.Sc. : R. McHugh (2008)

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Constitution de mini-cubes pour applications mobiles

• Problématique – Les outils SOLAP sont conçus pour les

environnements de bureau• Résultats

– Définition du concept de mini-cube dans un contexte de mobilité

– Conception d’une architecture orientée services pour SOLAP mobile

– Définition d’un encodage XML/GML pour cubes SOLAP

M.Sc. : E. Dubé (2008)

– Mise en œuvre du service Web de constitution de mini-cubes

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Méthode de gestion des risques d’usages inappropriés des cubes spatiaux

• Problématique – Absence de méthodes formelles pour prévenir les risques

de mauvais usages des données décisionnelles• Résultats

– Méthode intégrée de gestion des risques, inspirée des normes ISO/IEC Guide 51 et ISO 3864

M.Sc. : M.-A. Levesque (2008))

Outils de référence (questionnaire et formulaires)

Prototype pour l’émission de mises en garde

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Méthode de gestion de l’évolution interactive des données 3D dans le SOLAP

• Problématique – L’impossibilité de modifier les données incluses dans un

SOLAP « durant » l’analyse.

• Résultats– Définition d’un nouveau traitement, i.e. la révision, qui

repose sur des processus itératifs de modifications volontaires pour une meilleure interprétation possible

M.Sc. : N. Rageul (2007)

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Méthode et outil pour évaluer la qualité décisionnelle a posteriori

• Problématique – Le manque de métadonnées fines, lorsqu'il se produit, est

de nature à nuire à une évaluation juste de la qualité externe d’un jeu de données géospatiales.

• Résultats– Méthode de génération des métadonnées dite « top-

down »– Une extension au modèle QIMM de Devillers [2004] afin

de permettre la gestion de la métaqualité (i.e. l’hétérogénéité des sources).

– Enrichissement du système MUM

M.Sc. : J. Levesque (2007)

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Méthode de peuplement en temps quasi-réel de cubes à partir de données GPS

• Problématique– Les analyses ne tiennent pas compte des données

actuelles dans les applications ayant des données à faible latence

• Résultats– Méthode permettant d’ajouter des données en temps quasi-

réel dans les cubes spatiaux– Prototype d’actualisation des cubes

M.Sc. M. Lambert (2006)

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Élaboration d’une approche d’agrégation dedonnées géospatiales pour le peuplement de cubes géospatiaux

• Problème :– Absence de méthode formelle d’agrégation géospatiale pour

peupler les bases de données multidimensionnelles géospatiales dans un contexte d’analyse spatio-temporelle.

– L’agrégation géospatiale dépend du type de géométrie des objets, de leurs interrelations spatiales et de leur définition sémantique.

• Objectif :– Élaborer une approche d’agrégation de données

géospatiales pour le peuplement de cubes géospatiaux dans le but d’enrichir le potentiel d’analyse spatio-temporelle.

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• Problématique– Résultats d'analyses spatiales, dans un cube vectoriel, disponibles à

la volée impliquent un pré calcul

• Objectif– Cubes matriciels constituent une alternative au pré calcul des

analyses

• Résultats– Stratégie de création de cubes

• Forme des résultats– Identifier les facteurs de performance des analyses spatiales

matricielles à la volée– Redéfinition des besoins d’affaires en gestion de projet

geodécisionnel pour inclure les besoins spécifiques des analyses spatiales matricielles

Exploration du potentiel de traitement à la volée des analyses spatiales matricielles dans les cubes spatiaux

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Conclusion

1996 1997 1998 1999 2004 2006 2009 2010

35

1 2

46

Démonstration du potentiel du OLAP à supporter l’analyse spatio-temporelle

Évol

utio

n de

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onna

issa

nce

1

Définition du SOLAP et de ses caractéristiques

2

3 Projet ICEM-SE & Déclaration d’invention

4Développement d’une solution générique & intégrée (projet MTQ)

5 Transfert technologique vers KHEOPS Technologies

6 CHAIRE

7 Démarrage d’Intelli3

7

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Conclusion

• La géomatique décisionnelle est accessible

• Les possibilités offertes correspondent à des besoinscertains

• Comme pour les SIG, il reste a des enjeux à régler

• Ces enjeux nécessitent des connaissances spécialiséeset de l’expérience supplémentaires à celleshabituellement rencontrées en SIG

• Il est possible d’améliorer les systèmes actuels et de mettre en valeur les investissements déjà réalisés en données géospatiales avec la géomatique décisionnelle

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Merci!

Pour de nombreux articles et présentations, voir:

Yvan Bédard, Ph.D.http://sirs.scg.ulaval.ca/yvanbedard