Sommaire de la publication

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Cely-Pulido, J., Y. BĂ©dard, J. Brodeur, M. Gervais, 2007, SDSS2 : une mĂ©thode de la gĂ©omatique dĂ©cisionnelle pour mieux gĂ©rer l’iintĂ©gration de donnĂ©es spatio-temporelles, GĂ©oCongrès QuĂ©bec 2007, 2 au 5 octobre, QuĂ©bec, Canada

Résumé

‘La mise en place d »un cube de donnĂ©es gĂ©ospatiales dĂ©cisionnelles implique l »intĂ©gration et l »agrĂ©gation de donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources gĂ©omatiques. Dans un contexte de surabondance et d »hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© de donnĂ©es gĂ©ospatiales, il devient impĂ©ratif d »identifier au prĂ©alable les meilleures sources de donnĂ©es Ă  utiliser. Pour cela, la nature des donnĂ©es sources ainsi que l »effort d »intĂ©gration et d »agrĂ©gation requis pour les adapter aux besoins rĂ©els de l »organisation doivent ĂŞtre pris en considĂ©ration. De nos jours, il n »existe aucune mĂ©thode formelle permettant de minimiser l »effort humain lors de la crĂ©ation des cubes de donnĂ©es gĂ©ospatiales. Comme la production de donnĂ©es gĂ©ospatiales est une activitĂ© complexe, longue et onĂ©reuse, une forte proportion de cubes inclut des donnĂ©es cartographiques produites Ă  l »extĂ©rieur de l »organisation, selon des normes et spĂ©cifications variĂ©es.

Les difficultés typiques qui en découlent incluent notamment :

1. l »intĂ©gration de donnĂ©es gĂ©ospatiales qui sont hĂ©tĂ©rogènes spatialement soit parce que les donnĂ©es dĂ©sirĂ©es ne sont pas disponibles d »une seule source pour l »ensemble du territoire, soit parce qu »il y a surabondance apparente (ex. routes, rivières, limites politiques) entre plusieurs jeux de donnĂ©es qui sont produits avec des spĂ©cifications diffĂ©rentes pour des rĂ©gions se recouvrant partiellement,
2. la production d »information gĂ©ospatiale agrĂ©gĂ©e qui est souvent laborieuse dĂ» aux limitations du processus technique de gĂ©nĂ©ralisation cartographique et des modes de production des bases de donnĂ©es Ă  reprĂ©sentations multiples,
3. la grande hétérogénéité temporelle résultant des longs délais requis pour produire les données géospatiales et des fréquences de mises à jour variables chez les producteurs, et
4. l »inexistence d »outil ETL (Extract-Transform-Load) supportant les donnĂ©es gĂ©ospatiales pour le peuplement de cubes de donnĂ©es.

Il devient donc nĂ©cessaire de dĂ©velopper une mĂ©thode efficace d »analyse qui mette en adĂ©quation les sources disponibles, les problèmes Ă  rĂ©soudre et les ressources de l »organisation (incluant leurs logiciels). Cet article prĂ©sentera donc la problĂ©matique abordĂ©e et proposera la mĂ©thode SDSS2 -Spatial Decision Support System for Spatial Data Source Selection-.’