L'importance de l'analyse spatiale

L'analyse géospatiale est une analyse qui porte sur des données spatiales et qui peut s'avérer très utile pour votre organisation. Les données visualisées sur des cartes améliorent la collaboration, facilitent la prise de décision, réduisent les coûts et rationalisent les processus. Ce n'est pas rien !

Mais qu'entend-on exactement par "analyse géospatiale" ? C'est ce que je vais vous expliquer dans cet article.

La question la plus simple est "où ?". Pour la ramener à des situations connues de tous, il s'agit de questions telles que "où ai-je garé ma voiture ?", "où se trouve le supermarché le plus proche ?" ou "où trouve-t-on les meilleures pizzas ?". Cependant, l'analyse spatiale ne se limite pas à la question du "où". Et comme environ 80 % des données ont une composante de localisation, il y a probablement de nombreuses questions que vous pouvez poser et auxquelles l'analyse spatiale peut répondre, peut-être même qu'elle vous mènera à un trésor caché.

Pour bien comprendre ce que l'analyse géospatiale peut apporter à votre organisation, partons en voyage avec Anna, qui a ouvert un restaurant il y a un an et qui souhaite faire passer son établissement à la vitesse supérieure en utilisant les données géospatiales.

Donnez-lui un emplacement et placez-le sur une carte

Anna a de nombreux invités inscrits à sa lettre d'information et ils ont indiqué leur adresse lorsqu'ils se sont inscrits à la lettre d'information. En utilisant un service de géocodage, elle peut ajouter des coordonnées XY aux adresses. Elle est maintenant en mesure de placer les coordonnées sur une carte et, comme elle s'y attendait, de nombreuses personnes inscrites à la lettre d'information vivent à proximité du restaurant, mais elle observe également quelques groupes dans d'autres quartiers de la ville. Étant donné que les personnes vivant plus loin sont moins susceptibles de venir spontanément, elle se demande s'il ne serait pas intéressant de lancer un service de livraison.

Routage

Elle se fixe quelques exigences, comme la distance à parcourir pour la livraison, qui ne doit pas dépasser 20 minutes. Sa prochaine question est la suivante : combien d'adresses de destinataires de la lettre d'information se trouvent à moins de 20 minutes en voiture ? Et serait-il possible de trouver un itinéraire optimal pour livrer à plusieurs adresses sur le même itinéraire ? Grâce à une analyse spatiale, elle découvre qu'elle peut livrer en moins de 20 minutes dans les zones de regroupement des clients, et que lorsqu'elle a plusieurs clients dans des zones différentes, il existe même un itinéraire optimal, de sorte qu'elle peut toujours livrer en moins de 20 minutes, même à plusieurs clients vivant dans des zones différentes.

Combiner des données et trouver des modèles

Elle pense que si elle ne livre qu'aux personnes qui reçoivent la lettre d'information, il ne serait pas financièrement intéressant de mettre en place un service de livraison. Comme ses invités semblent vivre dans certaines zones, elle se demande si ses invités peuvent être liés à certaines données démographiques. Elle ajoute sur la carte des données démographiques fournies par un tiers et constate directement qu'il existe une relation entre l'âge et le revenu et les clients qu'elle a. En ajoutant la couche de la distance maximale de livraison, elle découvre qu'il y a un quartier qui a les mêmes caractéristiques démographiques que la plupart de ses clients, mais où elle n'a presque pas d'abonnés à sa lettre d'information. Elle décide de lancer une campagne de marketing pour ses premières livraisons dans les zones où la démographie correspond à la distance de livraison, en mettant l'accent sur le quartier où elle n'a encore presque pas d'abonnés.

Scénarios de localisation

Après un an de service de livraison, les affaires sont florissantes et elle peut envisager d'ouvrir un autre établissement. Mais que doit-elle faire ? Ouvrir un restaurant à l'autre bout de la ville ? Ou commencer dans une toute nouvelle ville ? Elle commence par se fixer des objectifs. Elle veut atteindre des personnes qui ne sont pas actuellement à distance de livraison et il ne doit pas y avoir de chevauchement dans les zones de livraison. Elle souhaite également que le restaurant soit situé dans un quartier où vivent de nombreuses personnes correspondant au profil démographique de ses clients, et qu'il y ait au moins trois autres points chauds dans la zone de livraison. En créant des scénarios de localisation sur la carte en fonction de ses exigences, elle découvre qu'il existe une ville proche offrant les meilleures opportunités commerciales et décide d'y ouvrir un nouveau restaurant.

Qu'est-ce que cela peut signifier pour vous ?

Ces exemples montrent comment Anna utilise l'analyse géospatiale en exploitant les données de son restaurant et des données externes. Il s'agit d'un exemple simplifié, vos organisations ont probablement plus de silos de données, mais il montre clairement les avantages des données spatiales. Et ce n'est pas limité à ces exemples, vous pouvez ajouter la composante temps, 3D et les données de capteurs en temps réel. Par exemple, pour créer une image opérationnelle en temps réel d'une usine, d'un processus logistique, de la gestion des actifs ou des opérateurs sur le terrain. Le niveau suivant consisterait à utiliser la science des données. 

Et comme dans le cas d'Anna, la valeur est créée en combinant les données spatiales avec d'autres données commerciales. D'après notre expérience, c'est le cas pour de nombreuses organisations. Mais par où commencer dans votre organisation ? La première étape consiste à déterminer où l'analyse spatiale pourrait vous offrir le meilleur retour sur investissement. Quel est le défi actuel qui pourrait être résolu avec l'aide de l'analyse spatiale, qu'est-ce qui créera la carte de votre trésor caché ?