Voici un extrait d'une offre d'emploi de chargé d'étude Géomarketing, définissant les missions futures du candidat :
 - Prise en charge des paramètres de l'étude et préparation des données nécessaires,
 - Lancement des diverses routines SIG et statistiques,
 - Réalisation des livrables,
  - Accompagnement du consultant commercial chez le client sur certaines prestations.

  Sur quatre missions, les deux premières sont affectées à la mise en place des données. Il est étonnant de voir, d'un côté, le discours marketing des entreprises insister autant sur le décisionnel, et de l'autre, constater que les méthodes de travail restent bien dans le domaine classique de la base de données relationnelle. En effet un des premiers bénéfices attendus de la mise en place d'un système décisionnel est la mise à disposition d'un entrepôt de donnée prêt à consulter !   Or, qui dit " préparation de données " et " lancement de routines statistique " dit aussi " pas de système décisionnel ". En effet la construction d'un système décisionnel prend en considération, dès la phase de conception,  un ensemble de méthode et de données qui garanti une disponibilité immédiate à l'utilisateur final.
Dans un système transactionnel, le besoin d'analyse sur les données doit passer par des phases de préparation plus ou moins complexes suivant l'état des données, les résultats espérés, le temps disponible et les moyens mis en œuvre.  Les outils standardisés utilisés font finalement toujours appels aux mêmes connaissances : conception de base de données, langages informatiques (SQL et programmation), statistique.

Cette organisation offre trois défauts

    a-Qualité des données et présomption de résultats
    Si dès le départ, le chargé d'étude doit se préoccuper de la qualité des données et des méthodes à mettre en œuvre, il fera tout pour soumettre les données aux obligations de résultats (ce qu'on appelle présomption de résultats : on arrive à faire dire ce que l'on veut aux données)
   
    b-Industrialisation laborieuse.
    Pour une étude,  un travail de logistique de données est établi : est-il  utilisable pour d'autres études ? Comment ?  Quel est le coût de son industrialisation ? C'est-à-dire de sa valorisation dans la réutilisation ?  Les techniques liées à la manipulation des Base de Données transactionnelles se prêtent peu à l'extraction. La priorité est donnée à la production de la base (c'est-à-dire aux transactions : saisie , annulation , mise à jour. ), le chargé d'étude aura souvent comme premier réflexe d' échantillonner la base c'est-à-dire de la segmenter. Souvent parce qu'elle trop grande,  ou parce qu'elle contient des données " inutiles " pour l'étude envisagée !  Par ce biais, l'industrialisation est déjà compromise.

    c-Compétences techniques ou compétences métier ?
Dès les premiers instants de la mission, on voit bien que la difficulté technologique est au cœur de la mission. Ce que confirme la définition du profil du candidat : " vous avez déjà utilisé les outils et méthodes géomarketing pour des applications opérationnelles et d'aide à la décision. Vous avez une bonne maîtrise des SIG (MapInfo, Géoconcept,...), des bases de données et tableurs (Access/Excel). Des compétences en développement (VB/Mapbasic) et en statistiques sont des atouts pour ce poste "
Si j'en crois cette définition de profil : il faudrait faire un outil d'aide à la décision, tout en maitrisant des outils qui ne sont pas décisionnel : Base de donnée (et tableur !), programmation et statistique. Cette antinomie classique résulte souvent d'une absence de culture informatique réelle à propos du décisionnel, ce qu'il est censé apporter, à quel coût, avec quelles méthodes.

  A trop vouloir se cantonner au décisionnel de façade, on oublie que l'essentiel du décisionnel est de donner un accès direct à la donnée, aux personnes spécialistes du domaine qu'elles sont censées couvrir. Un chargé d'étude marketing, devrait être compétent en marketing et non pas en programmation ou en base de données !

Quel sens aujourd’hui donner au terme décisionnel quand il est attribué à un système informatique ? Ce sens est il le même lorsque l’on parle de Geo decisionnel ou Geo Intelligence ? Pourquoi ce terme semble aussi répandu ? Que recouvre-t-il exactement ?

  1 – Théorie générale des systèmes décisionnels Du côté de l’informatique en général, il n’y a pas d’ambigüité quand on parle de système décisionnel, cela recouvre un ensemble de méthodes et technologies éprouvées et normées. Que l’on parle de Business Intelligence, ou Intelligence d’Affaire ou d’Informatique décisionnelle on accepte le fait que des méthodes particulières sont appliquées aux données qui sont différentes de celle normalement appliquées dans un système traditionnel de Base de Données. En effet, le système décisionnel obéit a un ensemble de définition aussi strict et détaillé que le système relationnel (ou transactionnel).

  D’un point de vue technique, le système décisionnel ne s’appuie plus sur des outils de type SGBDR (Système de Gestion Base de Données Relationnelles), mais bien sur des entrepôts de données ou datawarehouse. L’ensemble de ces données n’est plus constitué de tables et de relations, mais de cubes avec des dimensions et des mesures. Les méthodes de conception diffèrent très sensiblement de celles utilisées dans le monde relationnel.

   Les bases de données relationnelles sont architecturées autour de la transaction ; on parle alors de systèmes OLTP (On Line Transaction Protocol). Ces systèmes sont pensés pour optimiser la vitesse de transaction tout en garantissant l’intégrité de la base. Ce qui permet, entre autre, d’autoriser un paiement électronique, de créer un compte utilisateur ou de réserver une place dans une salle de spectacle. Par contre, dès lors que l’on utilise OLTP pour faire des requêtes d’ensemble, le système devient beaucoup moins performant. Et, alors qu’il doit continuer à assurer des transactions, il aura de plus en plus de peine à répondre à des besoins de reporting, de bilans et de comparaisons.

   C’est à ce moment que l’on pense à un autre type d’architecture de données, basé non plus sur la transaction, mais sur l’analyse. On parlera alors de systèmes OLAP (On Line Analysis Protocol). Ce principe a pour but d’isoler les taches dédiées à la connaissance des données. D’où l’idée de créer un entrepôt qui permet de faire des analyses sur de grandes quantités, sans mettre en péril les transactions du système OLTP. La conception devient dès lors différente lorsque la contrainte de l’intégrité des données n’existe plus, en effet, dans un système OLAP, il n’y plus de concept de mise à jour ou de saisie d’information. Au contraire, le concepteur de cubes OLAP parlera de « dénormalisation » et de duplication de données. Souvent, un concepteur de datawarhouse détricote le travail du concepteur de base de données. Dans le cas d’un système OLAP, le concepteur va baser son travail sur des axes d’analyse, sur des agrégats et sur la granularité des données. Autant de choses qui n’existent pas du côté OLTP.

  On comprend donc qu’un système décisionnel n’est pas anodin en termes de technologie. On ne fait pas du décisionnel avec des mots, mais avec des outils dédiés et spécialisés (ETL : transformation de données , OLAP pour faire des cubes, restitution pour les analyse croisée) . D’ailleurs les langages de requêtes eux même sont différents , puisqu’il faut oublier le SQL ! bienvenue au MDX ou DMX pour le Datamining. Les impacts sur l’organisation elle-même sont important en terme de coût, bien sûr , mais aussi de compétences et de culture informatique. Le décisionnel est une technologie lourde, complexe et souvent couteuse.

Ce matin je découvre que Street View couvre pratiquement toute la France!

La nouvelle possibilité d'afficher les lieux répertoriés par Google va enfin pouvoir permettre à chacun de comparer les résultats avec Facebook , Foursquare et Dismoiou .

l'API de Google , ne change pas vraiment des autres au point de vu programation , par contre il y a quelques limites au niveau du nombre de résultats renvoyés (20 maximum) c'est pourquoi je propose un menu par thèmes (restaurants, Banques, Fleuristes, Bar , etc)

Comme avec les autres données , il est possible de faires des cartes thématiques en utilisant la données de notation ou la cote de chaque lieu (rating) . ceci est un peu spécial car , ce rating indique une note moyenne (de 1 à 5 ) mais sans que nous sachions combien d'internautes ont effectivement laissés leur avis.

Enfin sachez que pour cette application , j'ai limité le périmetre de recherche à 500 m,  à cause des 20 résultats maximum!

et pour tester c'est toujours gratuit et sans publicité !

http://apps.facebook.com/geomarketing/

Apres une série d'articles sur la cartographie des réseaux sociaux (Dismoiou, Foursquare, et Facebook) , je vous propose une comparaison dans le temps de la meme zone  à 6 mois d'intervalle.

c'est ici

Cette zone représente une partie d'une commune de la premiere couronne autour de Paris (Le Kremlin Bicetre).  A chacun de se faire une idée du traffic géneré par chaque réseau social...

J'attends toujours une clef de test pour Google Places.

Enfin , chacun a la possiblité de faire ses propres cartes en utilisant LIBREMENT l'appli de geomarketing qui est ici