Retour

L’essor des marchés de données géospatiales et le défi des sandwichs Subway

19 avril 2021

L’essor des marchés de données géospatiales et le défi des sandwichs Subway

« Je vais prendre le sandwich Subway n° 2. »
« Sur du pain de blé entier ou du pain italien? »
« Italien, je crois »
« Voulez-vous de la laitue avec ça? »
« Bien sûr. »
« Des tomates? »
« Absolument. »
« Aimeriez-vous plus de fromage? »
« Oui! »
« Quelle sorte de fromage? »
« Euh… quelle sorte avez-vous? »
« Eh bien. Nous avons du cheddar, du gruyère, du provolone… »

Voilà une conversation typique sur un sandwich Subway. Je suis certain que vous avez déjà eu une conversation similaire. Souvent, l’embarras du choix peut prolonger une conversation, et même la rendre quelque peu frustrante. Par contre, si vous vous rendez chez McDonald’s, vous n’avez qu’à commander un Big Mac qui contient toujours les mêmes ingrédients, et ce, dans chaque McDonald’s du monde. Dans un tel cas, le choix n’est pas difficile.

Cependant, il arrive parfois que vous souhaitiez obtenir une commande personnalisée plutôt que l’article typique du menu. En revanche, si vous choisissez l’option personnalisée, êtes-vous prêt à faire face à la vaste gamme de choix offerts?

 

L’expérience utilisateur dans le marché de données

L’exemple ci-dessus porte sur la nourriture, mais imaginons maintenant une conversation similaire portant sur les données géospatiales. Lorsqu’un professionnel de données géospatiales ou un analyste de données typique entre dans un magasin virtuel, à quoi devrait-il s’attendre et que doit fournir le marchand? Avec l’augmentation des marchés de données et de données en tant que service (DaaS), quelles sont les attentes de l’utilisateur?

Aujourd’hui, nous sommes conscients de l’abondance de fournisseurs de données géospatiales qui offrent toutes sortes de données : des profils démographiques, des renseignements sur les propriétés et les bâtiments, des points d’intérêt, des rues et des limites de vitesse, et même des données de base telles que les zones de codes postaux ou l’emplacement de chaque Walmart en Amérique du Nord. Ces données, dans des formats conçus pour les systèmes d’information géographique les plus populaire,  sont prêtes à être utilisées pour la plupart des projets géospatiaux.

Lorsqu’il cherche des données, le professionnel de données géospatiales typique est susceptible de visiter ArcGIS Marketplace, CARTO Spatial Data Catalog, Precisely’s Data Experience ou HERE’s Marketplace. Chacune de ses options offre de multiples couches de données et des options à chaque niveau géographique. Les nouveaux utilisateurs de données géospatiales ou analystes de données, qui travaillent quotidiennement avec Tableau ou Microsoft PowerBI, peuvent effectuer des recherches sur d’autres sites comme AWS Data Exchange d’Amazon ou Snowflake Data Marketplace.

Dans le cas d’AWS ou de Snowflake, qui ne sont pas propres au marché des données géospatiales, la disponibilité des données est quelque peu limitée. De même, l’utilisateur doit être un peu plus astucieux et savoir exactement ce qu’il espère accomplir en utilisant ces données. De façon générale, ces marchés offrent des choix par fournisseur, mais pas nécessairement par type de données ou couverture géographique. Les recherches de données génèrent souvent des catégories larges et non des types de données ou des produits spécifiques. Souvent, elles redirigent votre recherche Web vers le fournisseur spécifique.

Alors que certains pourraient prétendre que ces marchés renforcent l’effet captif du fournisseur, il existe une tendance accélérée pour offrir plus de souplesse afin de permettre à l’utilisateur de décider du format dans lequel les données sont livrées, en plus d’offrir la possibilité d’utiliser les données à l’extérieur de l’écosystème du fournisseur.

 

La complexité cachée d’un sandwich Subway

Prenons maintenant un exemple plus près du domaine géospatial.

Vous êtes à la recherche de données démographiques pour effectuer un projet de sélection de sites pour un nouveau magasin Dollorama à Lévis. Dollorama comprend bien la personnalité de l’acheteur typique : revenu faible à moyen, éducation secondaire et un budget qui s’élève en moyenne à 7,35 $ par visite. Cependant, pour discerner une zone commerciale et un revenu moyen par pied carré, vous avez besoin de plus de données.

  • La zone commerciale est-elle basée sur des codes postaux ou sur les secteurs de recensement?
  • Quelle est la durée moyenne des déplacements pour se rendre à chaque magasin? Pour répondre à cette question, vous avez besoin de connaître les rues résidentielles, pas seulement les autoroutes principales.
  • Des renseignements sur le profil psychographique pourraient également vous être utiles. Voulez-vous CAMEO ou PRIZM?
  • Le magasin fera partie d’un regroupement de bâtiments et ne sera pas un bâtiment autonome. Vous aurez donc besoin des renseignements immobiliers disponibles et des taux de location des centres commerciaux.
  • Les statistiques de trafic routier sont également utiles. Souhaitez-vous obtenir des données de HERE Technologies, TomTom, INRIX ou Waze?
  • Les données sur le revenu peuvent être particulièrement utiles. Voulez-vous obtenir des données de l’American Community Survey ou des données de recensements décennaux sont suffisant?
  • Il est également utile d’obtenir des détails sur l’aire de stationnement, comme l’éclairage et le nombre moyen de voitures qui l’utilisent. Où allez-vous obtenir ces données?

Même l’analyste géospatial le plus chevronné aurait du mal à répondre à ces questions. Maintenant, imaginons qu’un analyste de données ou quelqu’un qui ne connaît pas le SIG doive relever ce défi. Ils ne sont pas conscients des choses qu’ils ne savent pas, et le fait de leur présenter un buffet de marché de données ne résoudra pas le problème. Ils semblent être à la recherche d’un Big Mac, mais ce qu’ils veulent vraiment c’est quelque chose de personnalisable.

Le défi est décuplé lorsque les utilisateurs commencent à examiner les contrats de licence d’utilisateur final (CLUF). Certaines restrictions s’appliquent à l’utilisation de données :

  • Utiliseront-ils ces données pour un projet interne ou un projet client?
  • Les données seront-elles publiées sur un site Web public?
  • Les données vont-elles être stockées dans une base de données?
  • Pendant combien de temps souhaitez-vous licencié les données?
  • Combien de fois allez-vous utiliser une API?
  • Combien d’utilisateurs y auront-ils accès?
  • Voulez-vous des frites avec ça?

Désolé, je m’écarte du sujet. Bref… c’est compliqué.

Dernier élément, mais non le moindre, le prix! Il s’agit peut-être de l’un des domaines les plus perplexes pour l’achat de données. Certains fournisseurs facturent par utilisateur, par actif, par transaction, par serveur ou par réseau central, tandis que certains frais dépendent du cas d’utilisation (c.-à-d., la tarification basée sur la valeur). Les géographes comprennent que le monde présente surtout des obstacles physiques comme les montagnes et les océans. Cependant, vous ne voudriez pas vous limiter à l’achat de données pour les Rocheuses seulement. Les utilisateurs veulent des limites administratives définies comme les limites de la ville ou les limites de la zone de marché choisi (DMA). Pourtant, même ces niveaux géographiques sont trop larges, ce qui explique la nécessité de comprendre la zone d’intérêt exacte afin que les utilisateurs puissent s’entendre sur un prix et se conformer aux spécifications de licence.

Mais qu’en est-il si vous avez seulement besoin d’une zone très précise? Ceci est souvent appelé par les fournisseurs comme un rectangle de limite minimale dans lequel l’utilisateur dessine une case pour « découper » uniquement la zone pour laquelle il est prêt à payer. Imaginez, compte tenu des questions posées ci-dessus, comment les fournisseurs établiront le prix de ces demandes de données « personnalisées ». La complexité va bien au-delà de la commande d’un sandwich Subway.

 

Comment acheter intelligemment?

Il est certain que les acheteurs veulent des options et des solutions de rechange. Ils veulent parler à quelqu’un qui est en mesure d’offrir une perspective unique et précieuse du marché. Ils veulent comprendre les pièges et éviter de s’aventurer dans une voie inconnue. Ils veulent faire affaire avec une entreprise auprès de laquelle il est facile d’acheter. En fin de compte, ils veulent de la commodité.

L’achat de données géospatiales n’est pas facile, et le simple fait de l’offrir sur un marché de données ne le rend pas plus pratique. Mais il existe une solution. En tant que revendeur à valeur ajoutée des principaux fournisseurs de données géospatiales, Korem peut répondre à ces questions et travailler avec vous pour s’assurer que les données fournies répondent au cas d’utilisation pour lequel votre projet en sera bénéficiaire. En raison d’une pénurie d’expertise géospatiale, de nombreuses entreprises ne réalisent pas que même si leur entreprise a déjà une multitude de données géospatiales, elle n’utilise peut-être pas les bonnes données pour effectuer les bonnes tâches. Mais ce qui pose un problème encore plus grave, c’est que différents départements d’une même entreprise peuvent acheter exactement les mêmes données de différentes sources qu’ils n’ont peut-être pas le droit légal d’utiliser. Le résultat est une violation du CLUF ou une non-conformité à d’autres spécifications de licence.

Mais il existe des options et Korem est là pour vous aider à acheter intelligemment!

Contactez-nous

 

Restez connecté!

Inscrivez-vous à notre infolettre :

CLAVARDEZ

Restez connecté!

Inscrivez-vous à notre infolettre pour recevoir nos articles sur l’industrie géospatiale.