Data Visualisation Géographique - Visualisez efficacement vos données sur de superbes cartes

Les histoires révélées par vos données impliquent très souvent une localisation, un endroit, des villes, des pays où se trouvent vos clients, vos points de ventes, où se sont passés des évènements liés à votre métier. La visualisation graphique de vos données quantitatives est à la fois abstraite (point sur la carte) et physique (fond de carte utilisé).
Chez BIME, nous trouvons cette visualisation tellement passionnante et efficace que nous l'avons retravaillée pour y apporter encore plus d'options.
Ces améliorations en font le moyen le plus simple et le plus beau pour réaliser vos analyses spatiales. Et le Cloud rend les choses bien plus simples. Voici pourquoi …

La partie la plus importante de l'analyse spatiale est l'extraction de l'information géographique dans un texte. En effet, la plupart des informations géographiques sont rarement disponibles sous la forme parfaite "latitude & longitude" mais plutôt dans des colonnes de textes au sein de bases de données, de services en ligne ou de fichiers Excel.
BIME convertit la valeur texte en latitude & longitude. Si en plus le point de données est déjà connu par BIME, la position sera renvoyée à la vitesse de la lumière. En effet, BIME ne fait cette conversion qu’une seule fois. BIME stocke le couple valeur texte - coordonnées dans une base de données hautement disponible. Dès lors, le point peut être projeté rapidement, sur n’importe quelle carte de BIME et tous les utilisateurs en bénéficient. Ils ont aussi la possibilité de regéocoder un point, de façon assez inédite. Montpellier existe aussi aux Etats-Unis par exemple alors quand BIME localise vos données à Montpellier, France, en un clic, vous pouvez préciser que le lieu est « Montpellier, USA ». BIME est en quelque sorte “tolérant” envers vos jeux de données.
La puissance du Cloud sur lequel BIME repose permet à la fois un géocodage rapide sur des volumétries de données très importantes et surtout, provenant de sources très hétérogènes. Vous pouvez cartographier vos données stockées dans vos fichiers csv, vos bases de données Oracle, Google BigQuery même vos données Salesforce, depuis la même interface.

L'information géographique est physique. La modéliser, c'est trouver l’image qui représentera les caractéristiques physiques de type routes, terrain, lacs, bref, toutes celles qui vous paraissent les plus importantes pour l'exercice et le rendu que vous recherchez. Si vous êtes responsable des ventes de plusieurs magasins situés sur une même zone industrielle, vous pourriez vouloir les représenter par taille de revenus même à l'échelle d'une rue. C'est possible aujourd'hui.

L'importance est de bien choisir le type ou thème de carte pour servir la pertinence de votre analyse. Le but étant de représenter une réalité physique sur une carte tout en gommant les aspect visuels qui ne vous sont pas nécessaires. L'information géographique nécessaire sur votre GPS (panneaux, embranchements) pour votre conduite est rarement pertinente lorsqu'il s'agit de représenter vos données quantitatives telles que les performances de vos points de vente sur une carte régionale ou internationale.

Voici quelques propositions de thèmes, disponibles à la volée dans BIME.

Le contraste y est élevé, entre les couleurs disponibles par défaut pour représenter vos données et la carte sous-jacente. Ce thème affiche le minimum d'informations concernant le nom des rues et des routes.
Les détails géographiques qui ne vous intéressent pas ont été gommés pour ne voir que ce qui est nécessaire et ne pas distraire votre analyse.

Les noms des rues et des villes ont été ajoutés pour pouvoir les identifier plus rapidement et simplement.
Les couleurs magnifient ce fond de carte.

Il s'agit de la version 'Light', mais déclinée en noir. Pour les tableaux de bord penchant du côté obscur nous direz-vous.
En choisissant une couleur très claire pour représenter votre information quantitative sur un fond très foncé, la valeur de vos données devient évidente et renvoie le fond de la carte bien en arrière plan.

Il s'agit là d'un très beau thème (notre favori), quasi poétique, dessinant les rues de manière extrêmement légère, qui propose un contraste élevé avec vos points de données. Celui-ci fonctionne très bien lorsque vous zoomez sur une zone à forte densité de population.

Les informations topographiques et de routes y sont cette fois très précises.
Un directeur de plusieurs stations de ski pourrait être intéressé ici par l'importance de la consommation de certains produits alimentaires en fonction de l'altitude de ses points de ventes.

Différentes représentations géographiques sont donc nécessaires en fonction du type d'analyse que vous souhaitez réaliser. Elles sont toutes légitimes mais servent des buts différents. Ces cartes sont le fruit du travail de chercheurs, d'ingénieurs en cartographie qui depuis que le monde est monde, ont toujours cherché à représenter les éléments physiques de la manière la plus universelle et efficace possible.
Il vous faut aborder la représentation quantitative de vos données sur ces 'bijoux' que sont les cartes avec le même soin.

Regroupement
Un grand nombre de cartes de données souffrent d'un problème d'occlusion des points. Sur la nouvelle carte BIME, les points trop proches sont automatiquement fusionnés. Regardez ci-dessous l'ancienne et la nouvelle proposition de fusion des données.

Cette approche a de nombreux avantages dont :
- LA VISUALISATION - Image plus claire et précise des données avec moins de points représentés.
- LA PERFORMANCE - Meilleure performance car le moteur de rendu n'a pas à afficher des milliers de points sur la carte.
- EN DETAILS - Détails sur demande. Le zoom est très facile en cliquant sur vos zones d'intérêt.

Vous pouvez encoder plusieurs valeurs numériques au travers du texte, de la couleur et de la taille des points. Ces trois axes de représentation sont aujourd'hui ce qu'il y a de plus efficace pour analyser vos données. Plus la taille d'un point est importante, plus la valeur l'est.
La nouvelle carte de BIME vous donne également la capacité d'analyser plusieurs catégories à la fois, grâce à la représentation en camembert.
Analyser plusieurs catégories sur un même point géographique avec l'insertion d'un petit graphique en barres aurait été moins pertinent qu'un camembert car la base ou abscisse de chacun n'étant pas alignée, cela empêche une comparaison efficace de la longueur des barres affichées.

Une Heatmap ou carte de chaleur est une visualisation utilisée pour décrire l'intensité des données sur certains points géographiques. Lorsque la représentation de type Heatmap est activée, une superposition de couleurs apparaît sur la carte. Par défaut, les zones à la plus forte intensité apparaissent en jaune, et les zones à la plus faible intensité apparaissent en violet.
Ces couleurs paraissent intuitivement ordonnées grâce à la saturation lumineuse.

Grâce à la capacité de filtrer des résultats s’appliquant à tous vos différents graphiques en même temps, un point géographique sélectionné vous raconte son histoire corrélée aux autres analyses graphiques. La sélection d'une ville par exemple sur votre carte permet d'interagir avec les autres visualisations présentes dans votre tableau de bord, pouvant ainsi renvoyer l'évolution du nombre d'habitants années après années, pour la ville sélectionnée, dans un graphique en lignes adjacent. Depuis un seul et même endroit, vous pouvez organiser clairement votre tableau de bord interactif avec autant d'informations quantitatives et physiques pertinentes pour vos analyses et pour vos explorations « où, quand, comment ».

Les cartes sont des visualisations fondamentales : elles maximisent la capacité cognitive de l'analyste pour comprendre les données à travers l'espace. Elles sont très faciles à utiliser grâce à des réglages par défaut comme les regroupements et une multitude d'options vous permettent dorénavant de créer de superbes cartes personnalisées.

Pour en savoir (encore) plus : GIS Cartography: A Guide to Effective Map Design.
Parmi nos sources : Stephen Few -http://www.perceptualedge.com/articles/visual_business_intelligence/geographical_data_visualization.pdf