ÉVALUATION DES PRODUITS COMMERCIAUX OFFRANT DES CAPACITÉS

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pr

É VALUATION DES PRODUITS COMMERCIAUX OFFRANT DES CAPACITÉS COMBINÉES D ’ ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE ET DE CARTOGRAPHIE .

Préparé par

Marie-Josée Proulx, M.Sc.

Sonia Rivest, M.Sc., chargées de recherche

Sous la direction de

Dr Yvan Bédard, professeur-chercheur titulaire de la chaire,

Chaire de recherche industrielle CRSNG en base de données géospatiales décisionnelles Département des Sciences géomatiques

Université Laval

Version révisée 20 novembre 2007

http://MDspatialDB.chair.ulaval.ca

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SOMMAIRE EXÉCUTIF

À l‟été 2007, une étude a été réalisée sur 10 produits commerciaux offrant des capacités combinées d‟analyse multidimensionnelle et de cartographie. L‟objectif de cette étude était d‟identifier, à partir de 12 critères d‟analyse, les solutions les plus complètes pour l‟analyse géospatiale décisionnelle. Plusieurs produits tentent d‟occuper ce marché par des alliances entre fournisseurs SIG et OLAP, mais peu offrent une solution Spatiale OLAP complète telle que définie dans la chaire (

http://MDspatialDB.chair.ulaval.ca)

.

Des solutions cartographiques pour les serveurs/clients OLAP comme par exemple, Microsoft Analysis Services, Hyperion, SAP, Cognos et MicroStrategy ont pu être identifiées parmi l‟offre du marché. Les solutions retenues pour l‟étude sont : OLAP add-on for ArcGIS (ESRI), Location Intelligence (MapInfo), MapIntelligence (Integeo), OLAP add-in for MapPoint (Microsoft), OLAP Server/Map Viewer (Oracle), Tableau Software (Tableau), BI Suite (Targit), JRubik (Source Forge), JMAP Spatial OLAP (Khéops Technology) et SAS Web OLAP Viewer for Java (SAS). Les clients OLAP sans composante cartographique n‟ont pas été retenus (ex. Proclarity, Beyond 20/20 Perspective et Speedware Media).

Certaines solutions utilisent des formats de données spatiaux propriétaires (ou une configuration particulière d‟un format de données spatiales reconnu). Cette particularité fait en sorte que ce type de solution s'intègre plus difficilement au volume de données et au flux de mise à jour des données spatiales propres aux applications géomatiques, puisque les données sont distribuées dans un format spatial reconnu et que le transfert vers un autre format rend inefficace la gestion de cette solution. D‟autres solutions ne possèdent pas toute la richesse nécessaire afin d‟offrir des capacités de forage spatial similaires à celles proposées pour les données non-spatiales comme le forage sur les membres spatiaux et le pivot sur les cartes. Bien qu‟elles offrent des capacités cartographiques riches, le faible niveau d‟automatisation pour la création de cartes interrompt le flux de pensée de l‟usager. Trop souvent, celui-ci doit procéder à des opérations pour compléter la construction de la carte ce qui ralentit son processus de découverte de connaissance et par conséquent réduit la facilité et rapidité espérées d‟un tel outil. Ceci en fait un obstacle fondamental à leur adoption, puisque le SOLAP requiert une fluidité dans la navigation pour permettre l‟exploration INTERACTIVE et non-obstructive au fil de pensée de l‟utilisateur.

Par conséquent, la grande majorité des solutions analysées ne rencontrent pas la philosophie de

navigation spatiale interactive typique des solutions OLAP et le niveau de fluidité espéré. En fait,

seulement 2 produits, soient JMAP Spatial OLAP (Khéops Technologies) et SAS Web OLAP Viewer

for Java (SAS) provenant des solutions intégrées, semblent en octobre 2007, supporter l‟approche

SOLAP. Malgré tout, certaines solutions répondant partiellement à ces exigences pourraient servir à

déployer une solution SOLAP en nécessitant par contre des investissements importants de

programmation et de déploiement puisque celles-ci ne sont pas disponibles sous la forme de solution

intégrée (in-box), mais bien de possibilités de couplage entre des solutions cartographiques et

multidimensionnelles.

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Table des matières

1 Mise en contexte et objectif: ... 4

2 Critères d‟évaluation des produits ... 5

2.1 Caractéristiques de l‟architecture supportée ... 5

2.1.1 Type de composante cartographique supportée : ... 5

2.1.2 Types de composante multidimensionnelle supportée : ... 6

2.1.3 Type de couplage : ... 7

2.2 Fonctionnalités géodécisionnelles supportées ... 9

2.2.1 Supporte les concepts propres aux dimensions spatiales ... 9

2.2.2 Types de forages spatiaux supportés ... 10

2.2.3 Supporte les cartes complexes ... 11

2.2.4 Automatise la création des cartes et l‟application des thématiques. ... 12

2.2.5 Permet le pivot sur les cartes ... 12

3 Évaluation des produits: ... 14

3.1 Produits écartés de l‟évaluation ... 14

3.2 Produits retenus pour l‟évaluation ... 16

3.3 Résumé individuel des produits étudiés ... 18

3.3.1 OLAP add-on for ArcGIS 9.1 or 9.2 (ESRI): ... 18

3.3.2 MapInfo Location Intelligence Component v.1.1 ... 18

3.3.3 Oracle Application Server 10g MapViewer ... 18

3.3.4 MapIntelligence d‟Integeo ... 19

3.3.5 Tableau software 3.0 ... 19

3.3.6 OLAP ADDIN for Microsoft MapPOINT 2002-2003 ... 19

3.3.7 TargIT BI Suite 2K7 ... 20

3.3.8 JRubik basé sur Mondrian OLAP Server ... 20

3.3.9 JMAP SOLAP Extension v1.0.0071 ... 20

3.3.10 SAS Web OLAP Viewer for Java ... 21

4 Conclusion ... 24

Annexe 1: Grille d‟évaluation individuelle des produits commerciaux ... 26

(4)

1 M ISE EN CONTEXTE ET OBJECTIF :

À l‟été 2007, une étude a été réalisée sur 10 produits commerciaux offrant des capacités combinées d‟analyse multidimensionnelle et de cartographie. L‟objectif de cette étude était d‟identifier, à partir de 12 critères d‟analyse, les solutions les plus complètes pour l‟analyse géospatiale décisionnelle. Plusieurs produits tentent d‟occuper ce marché par des alliances entre fournisseurs SIG et OLAP, mais peu offrent une technologie Spatiale OLAP complète telle que nous la définition dans la chaire de recherche CRSNG en bases de données géospatiales décisionnelles (

http://MDspatialDB.chair.ulaval.ca)

.

Une technologie spatiale OLAP peut être définie comme "une plateforme visuelle construite spécialement pour supporter l‟analyse spatio-temporelle facile et rapide et l‟exploration des données en suivant une approche multidimensionnelle qui inclut des niveaux d‟agrégation disponibles sous la forme d‟affichage cartographique aussi bien que des tableaux et des diagrammes." (Bédard, 1997

¹

). Par conséquent, la solution géodécisionnelle doit combiner deux composantes essentielles pour répondre à cette définition, soit une composante multidimensionnelle et une composante cartographique. De plus, une technologie Spatiale OLAP doit utiliser les objets spatiaux comme une composante intégrante dans la navigation et offrir des capacités efficaces pour gérer ces objets. Elle doit offrir une structure permettant l‟exploration des données spatiales des différents niveaux d‟agrégations ainsi qu‟une navigation dans les données cartographiques aussi efficacement que dans les données descriptives. Heureusement, comme nous le constaterons dans l‟étude, certaines solutions disponibles sur le marché répondent déjà entièrement à ce concept.

Dans ce rapport, une grille d‟évaluation basée sur 12 critères d‟analyse permettra au lecteur d‟évaluer ses besoins et éventuellement d‟identifier les différents produits du marché qui se rapprocheront le plus de ses besoins. La grille d‟évaluation est définie en deux parties : l‟architecture supportée et les fonctionnalités supportées. L‟analyse détaillée de 10 produits commerciaux a été réalisée selon la grille d‟évaluation à l‟été 2007. Les produits ont pu être évalués par l‟utilisation d‟une licence d‟évaluation, de démonstration en-ligne ou de lecture de la documentation de l‟application. Un résumé individuel de chaque produit présentera la structure de données spatiales supportée ainsi que leurs fonctionnalités. Des tableaux sommaires présenteront l‟évaluation de chaque produit selon les différents critères retenus.

Nous présenterons en conclusion de ce rapport les solutions les plus complètes et intéressantes pour l‟exploration des données géospatiales dans notre domaine d‟expertise exploitant un fort flux de production et de mise à jour de données spatiales. Les grilles détaillées de l‟évaluation individuelle de chaque produit sont présentées en annexe.

1Bédard, Y., 1997, Spatial OLAP, Forum annuel sur la R-D, Géomatique VI: Un monde accessible, 13-14 novembre.

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2 C RITÈRES D ’ ÉVALUATION DES PRODUITS

Afin de distinguer plus précisément les produits commerciaux supportant des capacités géodécisionnelles, des critères d‟évaluation sont requis pour permettre au lecteur d‟identifier les produits répondant aux mieux à ses besoins.

Au départ, le lecteur doit identifier ses préférences pour chacun des critères de la grille d‟évaluation. Il est possible qu‟une préférence oriente de manière significative le choix final. Comme par exemple, si l‟architecture doit supporter un format précis de données spatial ou si la solution retenue ne doit pas nécessiter de serveur OLAP. Le lecteur comparera ensuite ses préférences avec les résultats obtenus par les solutions étudiées. Les critères d‟évaluation sont définis en deux parties : l‟architecture supportée et les fonctionnalités géodécisionnelles supportées.

2.1 C

ARACTÉRISTIQUES DE L

’

ARCHITECTURE SUPPORTÉE

Un des premiers aspects à étudier sont les caractéristiques de l‟architecture supportée par la solution. Ces caractéristiques forment les premiers critères d‟évaluation permettant d‟identifier le couplage répondant au mieux aux besoins de l‟usager qui souhaite implanter une solution géodécisionnelle. Les technologies utilisées pour le couplage entre les composantes multidimensionnelles et les composantes cartographiques d‟une solution peuvent différer de façon importante de manière à diriger le degré de fonctionnalité supporté par la solution. Il est donc important d‟évaluer les composantes multidimensionnelles et cartographiques qui composent l‟architecture de la solution.

Il a été souligné par LGS Group (2000)

²

qu‟on peut classifier les solutions étudiées selon le niveau d‟intégration entre les composantes cartographique et multidimensionnelles utilisées. Cependant, les technologies utilisées pour le couplage peuvent varier à l‟intérieur d‟une même catégorie ce qui permet de préciser davantage le degré de fonctionnalité supporté par la solution.

2.1.1 Type de composante cartographique supportée :

La solution peut utiliser comme composante cartographique : a) une technologie SIG (ex. ESRI ArcGIS)

b) un serveur SIG-web (ex. ESRI ArcIMS, JMAP Server, MapInfo MapXtrem)

2LGS Group, 2000. Analysis of health surveillance business intelligence tools & applications. Final report for Health Canada.

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c) un visualiseur cartographique (ex. ESRI Arc Explorer)

d) un visualiseur vectoriel (ex. SVG Viewer) e) un visualiseur propriétaire.

Il est clair, que si l‟outil supporte des formats spatiaux reconnus et standardisés (ex. ESRI Shapefile, MID∕MIF MapInfo) la gestion des donnés spatiales et leurs mises à jours dans l‟application est simplifiée. Les informations demandées pour ce critère sont :

a) Type de composante cartographique supportée b) Nom de la composante cartographique supportée c) Noms des formats de données spatiaux supportés

2.1.2 Types de composante multidimensionnelle supportée :

La solution peut utiliser comme composante multidimensionnelle :

a) un serveur OLAP (Ex. Microsoft Analysis Services, SAS OLAP Server, SAP BW) b) un client OLAP (ex. Microstrategy, Business Object XI)

c) aucun serveur/client OLAP requis dans l‟architecture, mais la solution donne l‟accès à:

1. des cubes multidimensionnels existants via le langage OLAP (ex. MDX).

2. des vues relationnelles sur des cubes existants implantées dans un SGBD et interrogée via le langage SQL.

3. une structure en étoile implantée dans un SGBD et interrogées via le langage SQL.

Lorsqu‟un serveur OLAP ou un outil OLAP est requis dans la solution (a ou b), celle-ci devient plus couteuse à mettre en œuvre. Cependant, l‟utilisation d‟un serveur OLAP permet de faciliter la gestion des cubes de données par une structure de données dédiée, des indexes spécialisés, des algorithmes d‟agrégations puissants et très souvent par des processus de mises à jour intégrés.

L‟accès à des cubes multidimensionnels existants (c-1) ou des vues relationnelles sur des cubes existants (c-2) peut éviter le déploiement de serveur OLAP dans l‟architecture client si les données requises sont distribuées sous la forme de cube dans l‟organisation ou via des organismes externes.

Le déploiement unique d‟une structure en étoile (c-3) est un avantage si la gestion des agrégations et des cubes requiert le pré-calcul de l‟ensemble des agrégations et que cette étape est réalisable dans un délai acceptable sans serveur OLAP. De ce fait, cela permet de réduire le coût de déploiement d‟une telle solution. Cependant, ceci peut devenir un désavantage si la quantité d‟agrégation et de cube à déployer est volumineuse ou que l‟utilisation de calculs d‟agrégations à la volée est souhaitée.

Les informations demandées pour ce critère sont :

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a) Nom du client/serveur OLAP requis dans l‟architecture.

b) Accès aux cubes multidimensionnels existants.

c) Accès aux vues relationnelles de cubes existants.

d) Utilisation d‟une structure en étoile.

2.1.3 Type de couplage :

Comme ces solutions possèdent toutes des composantes et des capacités différentes, la définition de catégories de produits s‟est avérée essentielle pour les comparer. De plus, le type de couplage présente en général la composition globale de l‟interface et le degré de fonctionnalités supporté. La façon dont le produit combine ces composantes en dit long sur ses capacités cartographiques et multidimensionnelles.

Aussi, plus l‟approche de développement est intégrée entre les deux composantes, plus l‟interaction entre ceux-ci est évoluée. Selon LGS Group (2000), les différents produits analysés peuvent ainsi être classifiés en trois grands types de couplage:

Les outils SIG dominants sont développés autour d‟une technologie SIG, d‟un serveur SIG-Web ou d‟un visualiseur cartographique dont les capacités d‟analyses spatiales sont poussées à l‟avant bien au delà des capacités multidimensionnelles supportées par la solution. L‟interface de cette solution est celle de la composante cartographique. Par conséquent, étant basé sur des technologies géomatiques, ces solution supportent une structure de données spatiale reconnue. Cette particularité fait en sorte que ce type de solution s'intègre plus difficilement au volume de données et au flux de mise à jour des données spatiales propres aux applications géomatiques. La composante multidimensionnelle est cependant variable d‟une solution à l‟autre.

Les outils OLAP dominants sont développés autour d‟un client ou serveur OLAP dont les capacités de navigation multidimensionnelles supportées sont poussées de l‟avant. L‟interface de cette solution repose sur l‟outil OLAP qui appelle, généralement, via un menu une composante cartographique.

Ces produits sont plus rarement couplés sur des technologies SIG. Par conséquent, elles utilisent parfois des formats de données spatiaux reconnus, mais plutôt une configuration particulière d‟un format de données.

Finalement, les outils intégrés sont des solutions dont le niveau d‟utilisation des composantes

multidimensionnelles et SIG sont équivalents. Ces solutions reposent généralement sur une intégration

des composantes SIG et multidimensionnelle dans la même interface. Cette solution offre des

fonctionnalités plus évoluées que celle des solutions dominantes. Puisque, ces outils intègrent les

capacités de gestion des données multidimensionnelles et spatiales au même niveau, ils facilitent le

déploiement et la mise à jour de cubes spatiaux et s'intègrent mieux au volume de données et au flux de

mise à jour des données spatiales propres aux applications géomatiques. Le Tableau 1 présente la grille

d‟évaluation comprenant les critères relatifs à l‟architecture de la solution ainsi que la partie à remplir par

le lecteur pour indiquer ses préférences.

(8)

Préférences Produit A Produit B

Caractéristiques de l‟architecture supportée Composante cartographique supportée Type de composante cartographique technologie SIG (ex. ESRI ArcGIS) serveur SIG-web (ex. ESRI ArcIMS)

visualiseur cartographique (ex. ESRI Arc Explorer) visualiseur vectoriel (ex. SVG Viewer)

visualiseur propriétaire.

Nom de la composante cartographique Formats de données spatiaux reconnus Composante multidimensionnelle supportée Nom du client ou serveur OLAP requis.

Accès aux cubes multidimensionnels (sans serveur OLAP).

Accès aux vues relationnelles de cubes (sans serveur) Utilisation d‟une structure en étoile

Type de couplage OLAP Dominant SIG Dominant Intégrée

Tableau 1. Grille d’évaluation comprenant les critères relatifs à l’architecture du produit

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2.2 F

ONCTIONNALITÉS GÉODÉCISIONNELLES SUPPORTÉES

En second lieu, les aspects relatifs aux fonctionnalités géodécisionnelles supportées par la solution composent les autres critères d‟évaluation permettant d‟identifier celle répondant aux mieux aux besoins de l‟usager qui souhaite implanter une solution géodécisionnelle.

Certaines fonctionnalités géospatiales sont essentielles afin d‟offrir les capacités de base pour la l‟affichage et la navigation cartographique. Il s‟agit de la gestion (et la configuration) des concepts de dimension spatiale et du forage spatial. Comme nous le verrons dans l‟évaluation, les produits du marché offrent différents degrés d‟implantation de ces fonctionnalités, ce qui fait en sorte que certains produits seront de moins grand intérêt. Des fonctionnalités complémentaires permettront de distinguer les meilleures offres du marché. En fait, le support des cartes complexes (ex. carte avec diagrammes superposés, carte avec multithématiques, multicartes), l‟automatisation de la création des cartes (i.e. sans que l‟usager ait à construire la carte lui-même et connaître les règles cartographique et sémiologique sous- jacentes) et le support des pivots sur les cartes (i.e. opérateur qui permet le changement de la représentation des éléments sur la carte) permettront de distinguer les offres partielles des solutions les plus complètes à ce jour.

2.2.1 Supporte les concepts propres aux dimensions spatiales

Pour être en mesure de supporter de manière automatisée le forage entre les niveaux d‟une dimension spatiale, une configuration particulière doit être faite entre les données multidimensionnelles et les données spatiales. Cette configuration doit permettre de définir pour le cube spatial, les concepts de dimensions spatiales, de hiérarchies spatiales, de niveaux spatiaux et de membres spatiaux. Pour bien comprendre ces notions, voici quelques concepts :

Un membre spatial est un élément de donnée d‟une dimension qui peut être géoréférencé (ex.

Montréal, 233 rue des pins, G0A 4B0). Un membre spatial géométrique est un élément de donnée géoréférencé et représenté à l‟aide de sa géométrie (ex. Montréal à l‟aide d‟un polygone, 233 rue des pins à l‟aide d‟un point).

Une dimension spatiale contient des membres spatiaux de différents niveaux d‟agrégation (ex.

Canada/Québec/Montréal) : Une dimension spatiale nominale contient des membres spatiaux qui ne sont pas représentés à l‟aide de leur géométrie (p.ex. par des polygones). Une dimension spatiale géométrique contient des membres spatiaux géométriques. Et une dimension spatiale mixte contient des membres spatiaux géométriques ou non.

La hiérarchie spatiale de la dimension spatiale se compose de niveaux spatiaux incluant des

membres spatiaux géométriques se référant entres-eux de manière à supporter le forage spatial (i.e. drill

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spatial) au même titre que la dimension d‟un cube multidimensionnel supporte le forage (i.e. drill up, drill down, drill accros, pivot, slice and dice) sur ses membres.

Par conséquent, en liant les membres spatiaux d‟un cube multidimensionnel aux géométries des objets stockés dans les jeux de données, ceux-ci deviennent manipulables dans la carte. Une telle structure résulte de l‟intégration évoluée des composantes cartographiques et multidimensionnelles de la solution. Cette structure intelligente permettra les forages spatiaux sur la carte.

Cependant, afin de définir concrètement ces concepts dans l‟application, il est nécessaire de configurer l‟application à propos des cubes multidimensionnels et des couches spatiales. Dans les applications, cette configuration peut être assistée par des interfaces à l‟usager ou laissée complètement libre par la définition de commandes XML. Le niveau d‟assistance à l‟usager dans cette opération devient donc un critère d‟évaluation important de la solution. Les informations demandées pour ce critère sont :

a) Les concepts spatiaux supportés 1. niveaux spatiaux

2. membres spatiaux

b) Niveau d‟assistance dans la configuration 2.2.2 Types de forages spatiaux supportés

Le forage spatial est un opérateur géodécisionnel permettant à l‟usager de naviguer dans les niveaux de la hiérarchie spatiale. Il s‟agit de forage spatial (i.e. drill down) si on navigue en partant du niveau le plus général au plus détaillé et de remontage spatial (i.e. drill up) si on remonte du niveau le plus détaillé au plus général.

Le forage et remontage spatial qui supporte la philosophie du Spatial OLAP est le forage par membre. Un forage spatial par membre n‟affiche que les membres spatiaux géométriques inclus dans le membre spatial géométrique sélectionné. Par exemple, la sélection d‟une région (membre spatial-parent) permettra le forage sur les éléments spatiaux inclus (ex. villes), soient les membres spatiaux-enfants. Une sélection multiple de membres spatiaux permet d‟appliquer le forage en même temps sur une sélection d‟éléments. Ce type de forage peut se définir comme un forage sur sélection de membres. La structure intelligente définie au point précédent permet les forages spatiaux entre les membres de la dimension spatiale.

Par contre, un autre type de navigation peut être supporté par les outils commerciaux, il s‟agit du

forage par niveau. Ce type de forage affiche tous les membres spatiaux géométriques inclus dans niveau

spatial inférieur sans pour autant discriminer sur une sélection spécifique. Souvent cette capacité est

appelée par une fonctionnalité d‟agrandissement de la carte (i.e. zoom level ou zoom scale). Il s‟agit d‟une

fonctionnalité propre à la technologie SIG qui permet de définir jusqu‟à quelle échelle cartographique les

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éléments géométriques seront affichés lors d‟agrandissement de cartes. À partir d‟un certain seuil, certains élément disparaissent et d‟autres apparaissent. Ceci permet d‟afficher de plus en plus de détails à mesure que l‟usager agrandit la carte sans être ennuyé par les éléments de niveau plus général. Une telle fonctionnalité peut être assimilée à un forage sur le niveau cartographique entier, mais représente une solution incomplète à une vraie navigation multidimensionnelle. La Figure 1 présente les différents forages spatiaux possibles.

Figure 1. Différents types de forage spatiaux.

Par conséquent, des concepts de dimensions spatiaux absents ou partiels dans la solution peuvent conduire à ce type de fonctionnalité sans nécessiter de paramétrer une hiérarchie entre les membres spatiaux de la dimension.

L‟information demandée pour ce critère est de préciser le type de forage spatial supporté:

a) Forage sur les membres (ou sur une sélection de membres).

b) Forage sur le niveau (ou agrandissement d‟échelle).

2.2.3 Supporte les cartes complexes

La composante cartographique peut posséder des capacités de cartographie thématique plus ou moins évoluées. D‟abord, elle doit permettre la construction de carte thématique simple, c'est-à-dire une carte où une classification est appliquée selon une sémiologie graphique précise, telle qu‟illustrée par la Figure 2.

Figure 2. Carte thématique simple.

Cependant, plusieurs solutions offrent des capacités de constructions de cartes complexes comme

les cartes avec multithématiques (i.e. une carte selon plusieurs thématique (ex. une par mesure)), les

multicartes (i.e. plusieurs cartes selon une thématique (ex. une par années)) et les cartes avec diagrammes

superposés comme illustré par la figure 3.

(12)

Aussi, il est avantageux que la solution supporte plusieurs vues cartographiques de façon à permettre les comparaisons. L‟information demandée pour ce critère est de connaître le type de cartes supportées par la solution (thématique simple ou cartes complexes).

2.2.4 Automatise la création des cartes et l’application des thématiques.

Le processus de création de carte peut être fait de façon manuelle par l‟usager à travers différents utilitaires de l‟application. Cette façon de faire exige des connaissances particulières de la part de l‟usager (ex. règles cartographiques et sémiologiques) et nécessite du temps pour l‟exécution de ces tâches. Aussi, la création de la thématique pour une carte est une tâche compliquée. Le type de classification utilisé, le nombre de classes définis ainsi que les couleurs choisies doivent être sélectionnés avec soin afin de se conformer aux règles de l‟art de la sémiologie graphique des cartes. D‟un autre coté, l‟outil peut posséder des règles automatiques de construction de carte permettant de régir le format d‟affichage (ex. multicarte, carte avec diagrammes superposés, carte multithématique) et la sémiologie graphique à appliquer afin de construire des cartes cohérentes suite aux sélections de l‟usager. L‟utilisation de règles automatisées facilite grandement le processus de découverte de connaissance et n‟interrompt pas le flux de pensée de l‟usager par des opérations difficiles à exécuter. Aussi il est avantageux que la solution supporte la même sémiologie graphique entre les différents affichages. Il est alors plus simple pour l‟usager d‟apprécier les valeurs sur la carte et sur un histogramme si ceux-ci sont représentés de la même manière. L‟information demandée pour ce critère est d‟identifier si des règles automatisées de création de carte existent afin d‟apprécier le niveau de fluidité offerte dans la navigation de la solution.

2.2.5 Permet le pivot sur les cartes

Une opération fréquente sur les données multidimensionnelles est le pivot. Le pivot permet de

changer l‟orientation des dimensions d‟affichage de façon à produire un affichage cartographique différent

en une seule opération. Par exemple, un pivot sur une carte des pays avec des diagrammes superposés

représentant des années (dimension temps sur la dimension spatiale) produit une multicarte par année

(dimension spatiale sur la dimension temps) lorsque le pivot est appliqué. La Figure 4 illustre un pivot sur

la carte avec diagrammes superposés.

(13)

Cependant, pour être bien réussit, des règles précises doivent être définies pour produire automatiquement une carte pivotée correspondante. L‟utilisation de pivot sur la carte renforce encore le processus de découverte de connaissance en élevant une fois de plus le niveau de fluidité offerte par l‟outil. L‟information demandée pour ce critère est d‟identifier si la solution permet le pivot sur les cartes.

Le Tableau 2 présente la grille d‟évaluation comprenant les critères relatifs aux fonctionnalités géodécisionnelles supportées ainsi que la partie à remplir par le lecteur pour indiquer ses préférences.

Préférences Produit A Produit B

Fonctionnalités géodécisionnelles supportées Concepts de dimensions spatiales supportés Niveau spatiaux

Membres spatiaux.

Niveau d’assistance dans la configuration Avec assistants ou libre

Types de forages spatiaux supportés Forage sur le niveau

Forage sur les membres

Supporte les cartes complexes (ex. Diagrammes superposés, multicartes)

Automatise la création des cartes.

Permet le pivot sur les cartes

Tableau 2. Grille d’évaluation comprenant les critères relatifs aux fonctionnalités géodécisionnelles supportées.

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3 É VALUATION DES PRODUITS :

3.1 P

RODUITS ÉCARTÉS DE L

’

ÉVALUATION

Lors de l‟été 2007, un groupe de produits offrant des capacités combinées d‟analyse multidimensionnelle et de cartographie a été évaluée afin d‟identifier lesquels offrent une solution géodécisionnelle d‟intérêt. Parmi l‟ensemble des produits sur le marché, certains se sont avéré être hors- catégorie puisqu‟il leur manquait un des deux aspects recherchés soit la capacité cartographique ou la capacité d‟analyse multidimensionnelle.

Les outils rapporteur, bien qu‟il puisse permettre l‟accès à des sources multidimensionnelles, ne possède pas le niveau d‟interactivité des outils OLAP pour la navigation dans les données puisqu‟il donne accès qu‟à des requêtes préprogrammées et non pas à un cube de données complet. D‟un autre coté, les capacités cartographiques supportées ne permettent que d‟illustrer ou de filtrer le contenu du rapport.

Peu d‟outil rapporteur supportent les opérateurs de forages dans les données. Par exemple, Business Object Integration kit for ESRI est une composante qui permet la communication bidirectionnelle entre une plate-forme SIG (ArcIMS ou ArcMap d‟ESRI) et l‟outil de génération de rapports Crystal Xcelsius de BusinessObject XI. Une composante GIS adapter d’ESRI peut s‟utiliser pour déployer une solution avec l‟outil de rapports WebFocus d‟Information Builders

³

. Finalement, Beyond 20/20 Web Data Server version 7.0 est une solution qui offre un pont bidirectionnel entre un visualiseur cartographique propriétaire Map Browser (ou d‟autres configurations ad hoc avec une composante cartographique) et l‟outil rapporteur Beyond 20/20, mais celui-ci ne possède pas d‟accès à des cubes multidimensionnels.

Ensuite, d‟autres produits ne supportent pas l‟accès aux bases de données multidimensionnelles. Il s‟agit dans majoritairement d‟outils de visualisation cartographique ou non comme par exemple, Push’n See

⁴

de Korem, GeoVista Studio

⁵

de Geovista Center et AVS Express

⁶

d‟Advanced Visual Systems.

Malheureusement, parmi les clients OLAP certains ne supportent pas de composante spatiale comme par exemple Cognos 8i Analysis Studio, Beyond 20\20 Perspective et Speedware de Media. Proclarity Analytics 6.0 et Panorama NovaView 5.0, deux client OLAP pour Analysis Services de Microsoft, qui supportaient antérieurement une composante cartographique ne semblent plus

3http://www.informationbuilders.com/products/webfocus/pdf/ESRI_Fact_Sheet.pdf

4 http://www.pushnsee.com/

5 http://www.geovistastudio.psu.edu/jsp/index.jsp 6 http://www.avs.com/software/soft_t/avsxps.html

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supporter la carte. Tous deux sont actuellement intégrés dans Microsoft Performance Point Server et il n‟est pas clair dans la documentation de ce produit quel sera le niveau d‟intégration de ces produits avec la composante cartographique MapPoint de Microsoft. Par conséquent, un seul couplage avec MapPoint de Microsoft a pu être analysé soit l‟OLAP add-in de MapPoint 2002-2004.

Finalement, certains produits sont des outils de développement de tableaux de bord ou d‟applications analytiques, comme par exemple Dundas, iDashbord ou Syntell 4i. Même si ces outils peuvent exploiter des serveurs OLAP et de la cartographie, en règle générale, les fonctionnalités (ex.

forage, règles de construction de cartes) sont développée de manière ad hoc pour chacune des applications. Il est alors complexe d‟évaluer des fonctionnalités associées à ces différents produits, puisque celles-ci varient à l‟intérieur des applications développées à l‟aide de la technologie d‟un même fournisseur. N‟ayant pas accès à un éventail d‟applications d‟un même fournisseur, ni à l‟architecture supportée par chaque application, il nous était impossible de produire une étude comparative représentative pour ce type d‟outils. Nous avons choisi de les exclure de l‟étude.

Par conséquent, ces produits deviennent donc difficilement comparables à des solutions

géodécisionnelles telles qu‟on l‟entend pour cette étude, c'est-à-dire étudier les solutions composées, à la

fois, d‟une composante cartographique et d‟une composante multidimensionnelle.

(16)

3.2 P

RODUITS RETENUS POUR L

’

ÉVALUATION

Plusieurs alliances existent entre fournisseurs SIG et OLAP. Par conséquent, plusieurs couplages cartographiques sont possibles pour les clients et serveurs OLAP populaires. Des solutions technologiques ont été retenues pour tenter de couvrir l‟ensemble des serveurs et clients OLAP populaires (ex. Microsoft Analysis Services, Hyperion, SAP, Cognos et Microstrategy). Le Tableau 3 présente la liste des serveurs et clients OLAP populaires et le nombre de solutions cartographiques étudiées pouvant s‟y coupler.

Nombre de solutions étudiées pouvant se coupler Serveurs OLAP populaires

Microsoft Analysis Services 6

SAP Business Warehouse 4

Hyperion Essbase (acquis récemment par Oracle) 3

SAS OLAP Server 3

Oracle OLAP 4

IBM DB2 OLAP Server 2

Clients OLAP populaires

Cognos (acquis récemment par IBM) 2

Business Object (acquis récemment par SAP) 2

MicroStrategy 1

Tableau 3. Solutions cartographiques pour les serveurs et clients OLAP populaires.

Par conséquent, dix produits seront évalués dans l‟étude. Malheureusement, ce n‟est pas

l‟ensemble des produits qui ont pu être évalués par l‟essai de version d‟évaluation installée dans nos

laboratoires. Certains ont été évalués par la consultation du site internet et de démonstration en-ligne, la

consultation de guides à l‟usager de l‟application et des échanges avec les représentants. Le niveau de

connaissance de notre équipe sur les différents produits est donc variable. Le Tableau 4 présente la liste

des solutions étudiées ainsi que leur méthode d‟évaluation.

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d‟essai Accès aux guides

à l‟usager Site internet et démonstration

en-ligne

Échanges avec le représentant

Solution SIG-Dominant

ESRI OLAP add-on for ArcGIS 9.1 or 9.2 X

MapInfo Location Intelligence 1.1 X X X

MapIntelligence d‟Integeo X

OLAP ADDIN for Microsoft MapPOINT 2002-

2004 X

Oracle Application Server 10g MapViewer X

Solution OLAP-Dominant

Tableau Software 3.0 X X X

TarGIT BI Suite 2K7 X X X

JRuBIK X

Solution intégrée

JMAP SOLAP Extension v1.0.0071 X X

SAS 9.9 Web OLAP Viewer for Java X

Tableau 4. Liste des produits évalués ainsi que leur méthode d’évaluation.

Un résumé individuel de chacun des produits est présenté dans la prochaine section afin de fournir

les informations requises pour évaluer le produit pour l‟ensemble des critères des tableaux d‟évaluation

qui suivront.

(18)

3.3 R

ÉSUMÉ INDIVIDUEL DES PRODUITS ÉTUDIÉS

3.3.1 OLAP add-on for ArcGIS 9.1 or 9.2 (ESRI):

Cette solution permet aux utilisateurs de serveur OLAP (ex. Microsoft SQL Server, SAS OLAP Server et SAP BW) de visualiser leurs données dans l‟environnement ArcGIS 9.1 ou 9.2 sous la forme d‟une vue en lecture seulement. Cette solution n‟offre pas l‟accès au serveur multidimensionnel, mais à un extrait des données sous forme de vue relationnelle. De plus, toute la procédure de construction d‟une carte doit être effectuée manuellement par l‟usager et ce pour chaque vue de données. Pour y parvenir, l‟usager doit créer une connexion vers une source multidimensionnelle, créer une vue pour ce cube en sélectionnant les deux dimensions et la mesure qu‟il souhaite visualiser et finalement créer un lien sur les éléments géographiques communs entre la Table OLAP et le fichier ArcMap. Les concepts de dimensions spatiales n‟existant pas, cet outil n‟offre pas de capacités de forage spatial sur la carte, mais que du forage sur les données du tableau.

3.3.2 MapInfo Location Intelligence Component v.1.1

De son coté, MapInfo Location Intelligence Component v.1.1 se déploie sur une architecture composée du visualiseur cartographique MapXtreme déployé dans un client OLAP (Microstrategy 8, Business Object XI ou Cognos 8i). Cette architecture permet aussi l‟accès à des cubes existants des serveurs SAP BW, Microsoft Analysis Services et Essbase. L‟administration du serveur requiert la préparation d‟un fichier de configuration (Data Binding Definitions) en XML stockant les références des identifiants des objets sur la carte aux identifiants des données multidimensionnelles. Le fichier contient aussi les informations sur les fonctionnalités de drill-down sur les cartes (i.e. DrillPath), comme par exemple le niveau sous-jacent. Le fichier indique aussi quelle mesure peut être cartographiée sur la carte.

La version 1.1 de se distingue de l‟ancienne version par le forage spatial possible (drill down seulement) sur les éléments géométriques en réutilisant automatiquement la thématique appliquée sur le niveau précédent. Cependant, les types de cartes supportées (qui peut être complexes voire des diagrammes sur des cartes ou deux mesures sur la même cartes en couleur et en trame) ainsi que leur style d‟affichage (sémiologie et classification) doivent tous être préalablement définies sur le serveur par l‟administrateur dans le MapManager.

3.3.3 Oracle Application Server 10g MapViewer

Oracle offre un couplage propriétaire entre l‟option OLAP et l‟application Server 10g MapViewer.

Ce couplage a été trouvé sur un fichier vidéo en ligne sur le site d‟Oracle. Cependant, aucune

documentation d‟appoint n‟a pu être identifiée pour compléter l‟analyse du produit. Dans l‟application

présentée aucune fonctionnalité de navigation OLAP n‟y a été implantée, ni vue tabulaire. Il est seulement

possible de voir le résultat d‟une requête OLAP sur une carte thématique sans forage possible, si ce n‟est

que l‟ouverture d‟un niveau cartographique inférieur. Cette application semble être une implantation ad

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hoc pour des fins de démonstrations. De plus, la mise en place d‟une telle solution semble complexe étant donné la nécessité d‟utiliser JDeveloper pour assembler les composantes de l‟application (i.e. MapViewer, OLAP Option, etc.). Cette solution avait été retenue, étant donné le peu d‟offre supportant le serveur OLAP d‟Oracle.

3.3.4 MapIntelligence d’Integeo

MapIntelligence d‟Integeo est une composante s‟interfaçant entre un SIG-web (ArcIMS d‟ESRI ou MapXtreme de MapInfo) et les cubes multidimensionnels (Oracle, Hyperion Essbase, Cognos, BusinessObject) afin d‟offrir des capacités cartographiques et des opérateurs d‟analyses spatiales. Il s‟agit d‟une architecture offrant une vue spatiale des données d‟un cube sans concept de dimension spatiale pour la navigation, ni concept de hiérarchie spatiale, ni capacité de forage spatial. À tout de moins, cette solution supporte les agrandissements d‟échelle (zoom scale) qui permettent de passer d‟un niveau cartographique à un autre simulant le forage par niveau sans supporter le concept de dimension spatiale.

Des capacités variées d‟analyses spatiales sont intégrées à la solution et en fait peut être un avantage par rapport aux autres solutions étudiées qui ne supportent pas cet aspect.

3.3.5 Tableau software 3.0

Cette solution est un visualiseur de données donnant accès aux bases de données multidimensionnelles de Microsoft Analysis Services, Essbase et IBM DB2 Olap server. Bien qu‟offrant une qualité cartographique intéressante (diagrammes sur des cartes, multicartes, etc.), toute la procédure de construction d‟une carte doit être effectuée manuellement par l‟usager. De plus, cette solution nécessite une structure de fichier particulière pour définir les données spatiales. L‟administrateur doit définir un fichier texte où l‟ensemble des valeurs de mesures individuelles doivent être associées aux différents points composant la géométrie de l‟objet. S‟il s‟agit d‟un fichier de polygone, il doit y avoir autant d‟occurrences dans le fichier texte que de couple (valeur de mesure-sommet du polygone). Ensuite, chaque point de géométrie doit être identifié à un objet et un ordre doit être donné entre les points pour construire l‟affichage des lignes ou des polygones. Cette structure particulière devient un frein important dans le déploiement d‟une telle solution dans un domaine géomatique. Les concepts de dimensions spatiales n‟existant pas, cet outil n‟offre pas de capacités de forage spatial sur la carte, mais que du forage sur les données du tableau.

3.3.6 OLAP ADDIN for Microsoft MapPOINT 2002-2003

Cette solution convertit les données de format .cub de Microsoft Analysis Services en format

tabulaire sur lequel MapPoint peut effectuer des requêtes SQL et créer des cartes du résultat. Le processus

de création de requête est entièrement fait par l‟usager dans l‟assistant de requête OLAP. Le cube de

Microsoft SQL Server doit contenir des composantes géographiques tels adresses, nom de lieu,

coordonnées longitudes/latitudes pour que MapPoint puisse placer les mesures automatiquement sur les

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cartes. Il était possible de voir les mesures sous forme d‟ info-bulles en cliquant sur un polygone. Les concepts de dimensions spatiales n‟existant pas, cet outil n‟offre pas de capacités de forage spatial sur la carte. Cette solution demeure par conséquent une des solutions les plus limitées présentées.

3.3.7 TargIT BI Suite 2K7

Cette solution donne accès aux bases de données multidimensionnelles de Microsoft SQL Server 2005, IBM DB2 et Oracle OLAP via un visualiseur cartographique MapXtreme de MapInfo.

L‟administration du serveur TargIT permet la configuration de couches MapInfo pour le déploiement de cartes dont les niveaux cartographiques sont associés aux éléments d‟un cube multidimensionnel et dont le passage entre les niveaux se fait par zoom. Les concepts de dimensions spatiales étant minimaux, cet outil n‟offre pas de capacités de forage spatial sur la carte, mais que du forage sur les données du tableau Le forage sur les membres spatiaux des niveaux n‟existe pas non plus. Cependant, cette solution supporte les agrandissements d‟échelle (zoom scale) qui permettent de passer d‟un niveau cartographique à un autre simulant le forage par niveau sans supporter le concept de dimension spatiale. Les thématiques supportées ainsi que leur style d‟affichage (sémiologie et classification) sont régit par un agent intelligent qui peut être préalablement paramétré par l‟administrateur.

3.3.8 JRubik basé sur Mondrian OLAP Server

JRubik est un client OLAP développé en Java/Swing et basé sur les composantes du projet JPivot.

Le client OLAP se connecte sur les sources de données Mondrian qui un serveur OLAP open-source. Les composantes principales sont le navigateur OLAP, le requêteur MDX, le visualisateur de tableaux, le visualisateur de diagrammes et le visualisateur de cartes.

Le visualisateur de cartes produit une carte basée sur les données OLAP composées de plusieurs mesures ou d‟une dimension combinée avec une dimension spatiale. Les concepts de dimensions spatiales étant minimaux, cet outil n‟offre pas de capacités de forage spatial sur la carte, mais que du forage sur les données du tableau. Ce visualisateur supporte par contre la création automatique de cartes avec diagrammes superposés basée sur des requêtes OLAP sur plusieurs mesures ou une dimension thématique. Malheureusement, le projet JRubik semble ne pas avoir eu de suite depuis la fin de 2005.

3.3.9 JMAP SOLAP Extension v1.0.0071

Cette solution se déploie sur une architecture composée du SIG-web JMap permettant l‟accès à des

données multidimensionnelle structurée en modèle en étoile dans une structure relationnelle ou via des

vues relationnelles. Cette dernière configuration est limitée actuellement aux vues relationnelles

construites sur des cubes Oracle OLAP. Aucun accès à des cubes de données multidimensionnels n‟est

disponible pour l‟instant. Néanmoins, il est prévu dans les spécifications des prochaines versions du

produit d‟étendre l‟accès vers des serveurs multidimensionnels OLAP.

(21)

L‟administration du serveur requiert la saisie des métadonnées du cube dans un fichier de configuration en XML avec l‟assistance d‟un administrateur web. Le fichier contient aussi les informations sur les dimensions spatiales, les hiérarchies spatiales, les niveaux spatiaux ainsi que les données spatiales associées. Le lien entre les éléments graphiques et les membres multidimensionnels se fait par l‟identifiant du membre spatial qui doit être contenir la même clé que les données cartographiques.

L‟administrateur permet aussi de définir les classifications des mesures ainsi que la sémiologie (couleur et trame) à appliquer. Pour y parvenir, des règles de construction de vue s‟appliquent automatiquement afin de construire une carte complexe cohérente avec les règles de l‟art (ex. produire une carte avec diagrammes superposés ou plusieurs cartes selon le cas). Des opérations pivot sur la vue peuvent permettre de passer d‟une disposition cartographique à une autre.

Avec JMAP SOLAP, il est possible dans d‟exécuter les mêmes opérations de forage sur la carte que sur les tableaux (i.e. drill down, drill up, drill accros). Le forage sur les membres spatiaux est aussi possible. De plus, il est possible de basculer d‟un type affichage à l‟autre (ex. basculer d‟un tableau croisé à une carte) et d‟y synchroniser la navigation.

3.3.10 SAS Web OLAP Viewer for Java

Cette technologie se déploie sur une architecture composée du serveur ArcGIS d'ESRI permettant l‟accès au serveur SAS OLAP et aux bases de données multidimensionnelles de SAP BW et Microsoft SQL server. L‟administration du serveur requiert d‟associer les valeurs des données OLAP avec les régions d'une carte d'ESRI correspondantes avec l‟assistance d‟une interface graphique. La propriété de membre nommée SAS_SPATIAL_ID dans la BD multidimensionnelle doit contenir la même clé que les données cartographiques.

Les utilisateurs peuvent forer sur des régions de la carte pour visualiser des informations d'une source de données OLAP en temps réel. SAS OLAP supporte les mêmes opérations de forage sur la carte que sur les tableaux (i.e. drill down, drill up, drill accros). Le forage sur les membres spatiaux est aussi possible. Et il est possible de synchroniser la navigation entre la carte et le tableau.

L‟administrateur permet aussi de définir les classifications des mesures ainsi que la sémiologie à appliquer. Les cartes sont utilisées pour afficher les données OLAP comme d'autres vues des données (ex.

tableaux et graphiques). Cette solution supporte les cartes thématiques simples. L‟outil SAS ne permet pas, à la lumière de la documentation étudiée, de faire des cartes complexes. Cependant, SAS OLAP Server et les technologies BI associées offrent une solution des plus complètes à ce jour, mais elle demeure couteuse et complexe à mettre en œuvre dans les petites organisations.

Les Tableau 5 et Tableau 6 présentent les résultats des différents produits étudiés en regard aux

principales caractéristiques retenues pour l‟architecture ainsi que les fonctionnalités géodécisionnelles

supportées.

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for ArcGIS 9.1 or 9.2 MapInfo Location Intelligence

v. 1.1

Oracle Application Server 10g MapViewer

Tableau Software

3.0 MapIntelligence

d‟Integeo OLAP ADDIN for Microsoft MapPOINT

2002-2004

TarGIT BI Suite

2K7 JRuBIK JMAP SOLAP

Extension v1.0.0071

SAS Web OLAP Viewer for Java

Caractéristiques de l’architecture supportée Composante cartographique supportée Type de composante

cartographique Technologie SIG Serveur SIG-Web Visualisateur

cartographique Visualiseur

propriétaire Serveur SIG-Web Visualiseur

propriétaire Serveur SIG-Web Visualiseur vectoriel reconnu

Serveur SIG-Web Serveur SIG-Web

Nom de la composante

cartographique ArcGIS 9.1 ou 9.2 MapXtreme 4.7 Oracle Application Server 10g MapViewer

Aucune MapXtreme, MapMarker ou ArcIMS, ArcSDE

Microsoft MapPoint

2002 + MapXtreme Adobe SVG

Viewer 3.x Plug-in

JMAP Server v.

3.0.0282 ArcGIS Web Server 9.1 ou 9.2

Formats de données

spatiaux reconnus ESRI MapInfo Oracle spatial

WMS SVG

Aucun ESRI et MapInfo MapPoint, MapInfo et ESRI avec un Add-

on

MapInfo SVG ESRI, MapInfo,

SVG, WMS, etc. ESRI

Composante multidimensionnelle supportée Nom du client ou serveur

OLAP requis Aucun MicroStrategy 8,

Business Objects 6.5, Cognos Visualizer 7.0

Oracle OLAP Aucun Aucun Aucun Aucun Mondrian

(open source) Aucun SAS Olap server

Accès aux cubes (sans

serveur requis). - SAP BW, Microsoft

Analysis Services, Essbase

- Microsoft Analysis Services 2005, Essbase, IBM DB2

Oracle, Essbase, Cognos, SAS BusinessObject, SAP

- Microsoft SQL

Server 2005, IBM DB2, Oracle OLAP

- - SAP BW, Microsoft

Analysis Services

Accès aux vues relationnelles d‟un cube (sans serveur requis).

Microsoft Analysis Services, SAS OLAP

Server, SAP BW

- Oracle OLAP - - Microsoft Analysis

Services 2000 - Mondrian

(open source) Oracle OLAP -

Utilisation d‟une

structure en étoile - - - Oui -

Type de couplage SIG Dominant SIG Dominant SIG Dominant OLAP Dominant SIG Dominant SIG Dominant OLAP Dominant OLAP

Dominant Intégré Intégré

Tableau 5. Sommaire de l’analyse des différents produits pour les caractéristiques de l’architecture.

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for ArcGIS 9.1 or 9.2 MapInfo Location Intelligence

v. 1.1

Oracle Application

Server 10g MapViewer

Tableau Software

3.0 MapIntelligence

d‟Integeo OLAP ADDIN for Microsoft MapPOINT 2002-2004

TarGIT BI Suite

2K7 JRuBIK JMAP SOLAP

Extension v1.0.0071

SAS Web OLAP Viewer for Java

Fonctionnalités spatiales OLAP supportées Supporte les niveaux

spatiaux Non Oui Non Non Oui Non Oui Oui Oui Oui

Supporte les membres

spatiaux Non Non Non Non Non Non Non Non Oui Oui

Niveau d‟assistant dans

la configuration n/a Fichier XML Aucun n/a Interface graphique n/a Interface

graphique Non Administrateur

Web Interface

graphique Types de forages spatiaux supportés

Forage sur membres (ou sur sélection de membres)

Non Non Non Non Non Non Non Non Oui Oui

Forage sur niveaux Non Oui (remontage pas

supporté) Non Non Par agrandissement

d‟échelle Non Par

agrandissement d‟échelle

Non Oui Oui

Supporte les cartes

complexes. Oui Oui Note Oui Oui Oui Non Oui Oui Note

Automatise la création de cartes.

(Applique

automatiquement la thématique)

Non Oui Oui Non Oui Non Oui Oui Oui Oui

Permet le pivot sur les

cartes complexes. Non Non Note Non Non Non Non Non Oui Note

Tableau 6. Sommaire de l’analyse des différents produits étudiés pour les fonctionnalités Spatiales OLAP supportées.

Note : N‟ayant eu accès qu‟à la documentation du produit pour l‟analyse de ce produit, cette fonctionnalité n‟a pas pu être identifiée dans la documentation étudiée.

(24)

4 C ONCLUSION

Une technologie spatiale OLAP peut être définie comme "une plateforme visuelle construite spécialement pour supporter l‟analyse spatio-temporelle facile et rapide et l‟exploration des données en suivant une approche multidimensionnelle qui inclut des niveaux d‟agrégation disponibles sous la forme d‟affichage cartographique aussi bien que des tableaux et des diagrammes." (Bédard, 1997). Par conséquent, la solution géodécisionnelle doit combiner deux composantes essentielles pour répondre à cette définition, soit une composante multidimensionnelle et une composante cartographique. De plus, une technologie doit utiliser les objets spatiaux comme une composante intégrante dans la navigation et offrir des capacités efficaces pour gérer ces objets spatiaux. Elle doit offrir une structure permettant l‟exploration des données spatiales des différents niveaux d‟agrégations ainsi qu‟une navigation dans les données cartographiques qui soit aussi efficace que dans les données descriptives. Cependant, la définition même du SOLAP requiert une fluidité dans l‟exploration des données pour permettre l‟exploration INTERACTIVE non-obstructive au fil de pensée de l‟utilisateur. Par conséquent, un niveau d‟automatisation est essentiel pour la création de cartes et la navigation sur celles-ci afin de répondre à cette exigence.

Cette étude, réalisée à l‟été 2007 sur 10 produits commerciaux offrant des capacités combinées d‟analyse multidimensionnelle et de cartographie, a permis de faire le point sur les solutions spatiales OLAP disponibles sur le marché. L‟objectif de cette étude était d‟identifier, à partir de 12 critères d‟analyse, les solutions les plus complètes pour l‟analyse géospatiale décisionnelle. Bien que plusieurs produits tentent d‟occuper ce marché par des alliances entre fournisseurs SIG et OLAP, notre analyse confirme que peu de solutions offrent une technologie spatiale OLAP complète telle que nous la définition dans la chaire de recherche. Mais heureusement, certaines solutions disponibles sur le marché répondent déjà entièrement à ce concept en offrant la fluidité et l‟interactivité attendues d‟un tel outil.

Cependant, les fonctionnalités disponibles dans la solution proposée sont étroitement liées au type de couplage supporté. Ainsi, les couplages partiels offerts par les solutions OLAP dominants utilisent généralement des formats de données spatiaux propriétaires (ou une configuration particulière d‟un format de données spatiales reconnu). Cette particularité fait en sorte que ce type de solution s'intègre plus difficilement au volume de données et au flux de mise à jour des données spatiales propres aux applications géomatiques, puisque les données sont distribuées par les fournisseurs dans un format spatial reconnu et le transfert vers le format propriétaire rend la solution inefficace.

De plus, les solutions OLAP-dominants et SIG-dominants ne possèdent pas toute la richesse

nécessaire afin d‟offrir des capacités de forage spatial similaires à celles proposées pour les données non-

spatiales comme le forage sur les membres spatiaux et le pivot sur les cartes. Bien qu‟elles offrent des

capacités cartographiques riches, le faible niveau d‟automatisation pour la création de cartes interrompt le

flux de pensée de l‟usager. Trop souvent, celui-ci doit procéder à des opérations pour compléter la

construction de la carte ce qui ralentit son processus de découverte de connaissance et par conséquent

(25)

réduit la facilité et rapidité espérée d‟un tel outil. Ceci en fait un obstacle fondamental à leur adoption, puisque ces solutions s‟opposent à la définition même du SOLAP qui requiert une fluidité dans l‟exploration pour permettre l‟exploration INTERACTIVE des données avec une solution non-obstructive au fil de pensée de l‟utilisateur.

Par conséquent, la grande majorité des solutions analysées ne rencontrent pas la philosophie de navigation spatiale interactive typique des solutions OLAP et le niveau de fluidité espéré. En fait, seulement les 2 produits provenant des solutions intégrées, soient JMAP Spatial OLAP (Khéops Technologies) et SAS Web OLAP Viewer for Java (SAS), peuvent en octobre 2007, prétendre supporter l‟approche SOLAP. Le niveau d‟intégration élevé entre la composante multidimensionnelle et cartographique se manifeste par une gestion plus avancée dans l‟administration des concepts de dimensions spatiales supportées par la solution. En fait, ces deux solutions sont les seules à permettre la gestion au niveau des membres spatiaux et par conséquent supporter le forage par membres spatiaux comme opérateur de navigation. Finalement, leur haut niveau d‟automatisation lors la création de cartes en fait des solutions à privilégier puisque l‟usager est pris en charge lors de son exploration.

Malgré tout, certaines solutions répondant partiellement à ces exigences pourraient satisfaire les

usagers intéressés à déployer une solution géodécisionnelle moins complète.

(26)

5 A NNEXE 1: G RILLE D ’ ÉVALUATION INDIVIDUELLE DES PRODUITS COMMERCIAUX

MapInfo Location Intelligence Component v.1.1 with MicroStrategy 8/Business Object

The Location Intelligence Component for MicroStrategy® or Business Objects is a powerful enhancement for MicroStrategy WebTM and Web UniversalTM that adds state-of-the-art geographic analysis and visualization tools and exceptional location-based querying.

The LIC provides mapping tools so you can manipulate these maps for additional data analysis.

Further data analytics provided by the LIC include layering of data, map thematics, the ability to drill into data and filtered record selection based upon spatial definition.

MapInfo Location Intelligence Component for Microstrategy (new release):

Les informations ont été prises sur le site de MapInfo (MapInfo Location Intelligence Component) et dans les guides a l‟usager disponibles.

Administration Guide, Map Manager Guide et User guide de LIC :

http://reference.mapinfo.com/software/lic_microstrategy/english/1.1/LIC_1-1_MapManager.pdf http://reference.mapinfo.com/software/lic_microstrategy/english/1.1/LIC_MSTR1-1_User.pdf

White paper: Leveraging the Power of Location Intelligence to Enhance Business Intelligence:

http://resource.mapinfo.com/static/Marketing/Needs/North%20America/Business%20Intelligence/ LIforBIWPA_Final.pdf Microstrategy 8:

Évaluation faite à partir d‟une license MicroStrategy 8.0 (30 jours installée sur SVR-SIRS) dans la semaine du 14 août 2007 et complété dans la semaine du 5 septembre 2007.

MicroStrategy Desktop a été évalué étant donné sa simplicité d‟installation comparativement à la version Web qui nécessitait des configurations de serveur Web.

Toutefois, l‟option cartographique ne semble pas incluse dans la version d‟essai, une demande a été faite à MicroStrategy.

Site Internet : MapInfo-Business Intelligence http://www.mapinfo.com/BI Architecture globale de l‟outil

Type de solution: OLAP Dominant GIS-Dominant (MapXtreme) Intégré

L‟application MapXtrem s‟ouvre dans l‟interface de MicroStrategy sous les barres de menus.

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Architecture OLAP supportée

Architecture multidimensionnelle: Tout dépend de l‟outil BI choisi :

HOLAP si Cognos et Business Object ROLAP si Microstrategy

Serveurs OLAP supportés: Microstrategy supporte SAP BW, Analysis Services, Essbase, Freeform SQL

Fonctionnalités OLAP : Le forage dans MicroStrategy se fait à l‟aide du menu droit de a souris, mais a chaque fois l‟usager doit redéfinir son outil de forage (up ou down) et sur quelle dimension l‟appliquée.

L‟opération de forage rafraichit ensuite le rapport en fermant l‟affichage et en n‟en ouvrant une nouvelle. Un message intermédiaire de quelques secondes qui prend l‟écran au complet indique le processus.

Malheureusement, ceci interfère avec le processus de navigation.

Le résultat du forage est affiché dans une nouvelle fenêtre d‟application à chaque fois. Il devient donc possible d‟avoir plusieurs application Microstrategy Desktop d‟ouverte sur notre bureau.

Architecture spatiale supportée

The MapInfo LIC works out-of-the-box, is bi- directional and integrates seamlessly in a zero- footprint environment. It adds state-of-the-art geographic analysis and visualization tools, plus exceptional location-based querying capabilities, to : MicroStrategy Web and Web Universal 8.0

Business Objects Web Intelligence 6.5 Cognos Visualizer 7.0

http://resource.mapinfo.com/static/Marketing/Needs/North%20America/

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Requiert l‟installation de MapXtreme v4.7, MapInfo Location Intelligence.

Configuration des données spatiales :

Source :

http://resource.mapinfo.com/static/files/document /LIforBIWPA_Final.pdf

Administration Guide :

http://reference.mapinfo.com/software/lic_microst rategy/english/1.1/LIC_MSTR1-1_Admin.pdf

L‟administration du serveur requiert la préparation de Data Binding Definitions en XML stockant les références des identifiants des objets sur la carte aux identifiants des données BI.

Le fichier contient aussi les informations sur les fonctionnalités de drill- down (Drill Map) sur les cartes par exemple le niveau sous-jacent. Le fichier indique aussi quelle mesure peut être cartographiée sur la carte.

Le fichier doit être créé en XML sans assistance et la syntaxe est indiquée dans le guide administration de 138 pages.

Ensuite le Map Manager doit être utilisé pour définir les Map définitions (layers et styles) des cartes qui seront accédées par LIC.

Engin de visualisation cartographique supporté MapXtreme compose MapInfo LIC

Analyse spatiale supportées Permet des analyses métriques comme des corridors (select within a radius, select within buffered line, select within a region) et des drives time.

Formats de données spatiales

Formats matriciels supportés Voir specs MapInfo

Autres formats Voir Specs MapInfo

Supporte plusieurs formats de données

géométriques. MapInfo LIC supporte les formats MapInfo TAB et MDFs as insi que les données spatiales stockées dans des SGBD.

Supporte les dimensions spatiales

(i.e. reconnaît les relations entre le membre spatial et sa géométrie, ainsi que les associations entre les niveaux)

Les relations entre les niveaux sont configurées dans le fichier Data Binding Definitions. Il est possible d‟identifier les niveaux cartographiables ainsi que la hiérarchie spatiale qui peut être composées de niveau non cartographiable).