Contexte & Objectifs

Un régulateur public supervise l'accès équitable aux services essentiels pour un grand nombre de zones géographiques, telles que le commerce de détail, le transport public et les zones industrielles sur tout le territoire. Ils ont fait face à un défi majeur : comprendre des données géographiques complexes pour orienter des décisions stratégiques.

Leurs données brutes étaient dispersées dans différents systèmes et formats - allant des cartes de couverture aux points de localisation - rendant difficile l'extraction d'insights exploitables. Ce dont ils avaient besoin était une manière simple de transformer ces données techniques en insights clairs pouvant guider les décisions politiques.

Les objectifs du client étaient clairs :

• Intégrer et traiter les données géographiques de divers formats (cartes de couverture, points, polygones, etc.)

• Extraire des informations précises sur les infrastructures et commodités clés

• Assurer le plus haut niveau de fiabilité

• Permettre une prise de décision rapide et éclairée grâce à des visualisations intuitives

Approche

En nous appuyant sur notre expertise en systèmes d'informations géographiques (SIG) et en intelligence économique, nous avons conçu une solution qui comble le fossé entre les données géospatiales brutes et les insights commerciaux exploitables.

1. Intégration unifiée des données

Nous avons consolidé toutes les sources de données géographiques en un seul actif robuste. Cela impliquait l'harmonisation des cartes de couverture, des points de localisation des commodités et des polygones complexes représentant les zones de service et les frontières démographiques. Nos routines avancées de nettoyage et de transformation de données ont garanti la cohérence et la fiabilité de l'ensemble des ensembles de données, y compris la conversion des données des systèmes cadastraux hérités vers la base cadastrale la plus récente.

2. Extraction fiable des commodités

Ensuite, nous avons développé des algorithmes pour identifier et extraire avec précision les commodités telles que les magasins de détail, les gares et les zones industrielles basés sur les données ouvertes. En exploitant des sources de données externes, nous avons été en mesure d'évaluer la fiabilité des extractions réalisées et de trouver des alternatives si nécessaire.

3. Visualisation adaptée aux entreprises

Enfin, nous avons traduit des données géospatiales complexes en tableaux de bord clairs et interactifs avec Power BI. Ces visualisations ont permis aux décideurs d'explorer les écarts de couverture, la distribution des commodités et les tendances démographiques en un coup d'œil. Des filtres personnalisés et des capacités de zoom ont permis aux utilisateurs de répondre eux-mêmes à leurs questions sans nécessiter de support technique, transformant les données en un atout quotidien pour la prise de décision stratégique.

Résultats

L'institution avait transformé son approche des données géographiques :

• Efficacité accrue : L'intégration et le traitement automatisés des données ont réduit la charge de travail manuelle de plus de 60 %, une étape également sujette à erreur dans le processus.

• Cartographie précise des commodités : La précision des rapports de l'institution s'est considérablement améliorée, les taux d'erreur dans la cartographie des commodités ayant chuté de plus de 80 %.

• Insights exploitables : Les décideurs pouvaient désormais visualiser instantanément et comprendre la distribution des commodités clés, identifier les lacunes dans le service et prioriser les interventions.