Retour sur un challenge de dataviz VISEO avec SAP Analytics Cloud

Le challenge DataViz VISEO

Un des grands challenges du monde du consulting est de toujours rester à l'affut des nouveaux outils et d'être capable de s'autoformer pour pouvoir être opérationnel rapidement.

Aussi c'est la deuxième année que VISEO propose un challenge interne de data visualisation.

Le principe : il faut créer une dataviz basée sur un jeu de données en un mois. Il n'y a pas de contrainte sur l'outil à utiliser ou le support de la dataviz et on peut participer seul ou en équipe de deux.

L'an dernier, le jeu de données reprenait les chiffres du commerce extérieur Français, cette année le challenge tourne autour des bornes de recharge de véhicules électriques en France.

Et quand on a le choix de l'outil autant profiter de l'occasion pour expérimenter des outils que nous n'avons pas encore eu l'occasion d'exploiter.

Raison pour laquelle l'an dernier, nous avions monté les 20 millions de lignes du jeu de données dans une base de données SAP HANA express pour extraire en temps réel les KPI dans une page en SAPUI5 dynamique. Des outils que nous n'avions jamais eu l'occasion d'utiliser dans ces conditions.

La solution SAP Analytics Cloud pour le challenge DataViz

Pour le challenge de cette année nous avons voulu expérimenter une solution de création de visualisation proposée par SAP : SAP Analytics Cloud.

Cet outil web permet de charger dans le cloud des données de différentes sources (fichier csv, Google drive, oData, SQL...), de corriger/manipuler les données, de créer des liens entre les colonnes et de créer des visualisations graphiques dynamiques.

Pour nous permettre plus de liberté sur les données, nous avons décidé de monter le jeu de données sur une base SAP HANA Express Edition.

Ainsi nous avons pu nous assurer de la qualité des données, de faire les premières adaptations, et de récupérer des informations d'enrichissement supplémentaires (coordonnées GPS correspondant au code INSEE, ainsi que les régions et départements de codes INSEE)

Une fois les données remontées dans le cloud par le connecteur Odata, nous avons pu commencer à manipuler les différents objets de data visualisation.

Dans SAP Analytics Cloud, on retrouve en plus de graphiques classiques des cartes avec la possibilité d'ajouter des données sur le fond de carte assez divers : heatmap, bubble layer, coloration par département ou par région.

SAP Analytics Cloud permet aussi d'appliquer des filtres directement sur les objets ainsi que la possibilité d'activer l'application de filtres sur tous les objets graphiques de la page.

Ainsi sélectionner une région de la carte applique un filtre sur tous les objets graphiques de la page

L'étape suivante consiste à créer un axe d'informations à présenter à partir des données. La visualisation a été découpée en 3 parties :

 1) Les bornes : 

              - affichage de carte avec heatmap

              - informations numériques sur le nombre de bornes

              - graphique sur la répartition des prises dans les bornes du dataset

              - graphique pour la répartition des prises par département

2)  Informations administratives des bornes :

              - affichage de la position des bornes différenciés par marque

              - TreeView de répartition par aménageur, opérateur et marque

3) Vues sur l'avenir :

              - problématique de la multiplication des marques, impliquant une multiplication des badges

              - problématique des bornes de recharge sur autoroute avec informations des bornes de recharges très rapide

              - opportunité des bornes de recharge gratuite associée à un service (supermarché, hôtel, restaurant) où l'usage est réservé aux clients.

Bilan de l'expérimentation: SAP Analytics Cloud, un outil ergonomique et fonctionnel

Force est de constater que SAP Analytics Cloud est un outil complet et simple à prendre en main. Il dispose de nombreux tutoriels graphiques à jour qui expliquent bien les fonctionnalités. De plus l'outil est suffisamment complet et rapide pour pouvoir faire des itérations rapides.

Il est possible de faire des adaptations directement sur le dataset si on remarque des problèmes de données et tester l'effet rapidement.

"Entre le moment où j'ai eu accès à SAP Analytics Cloud et la fin du challenge il n'y avait que 2 semaines, et en 2 semaines avec la simplicité de l'outil j'ai réussi à faire la présentation que je souhaitais, explique Alexios. Comme avec tous les outils graphiques faciles à prendre en main, on est limité par les fonctionnalités de ce dernier et on peut se retrouver vite bloqué dans certaines représentations."

Il n'y a par exemple pas de moyen simple d'afficher une courbe d'isochrone directement sur un fond de carte (pour indiquer par exemple, la distance qu'on peut parcourir avec 10 minutes de charge en fonction de la puissance de charge).

Mais il est toujours possible d'insérer une page externe en tant qu'iFrame et la fonction d'ajouter un objet de R-Script ouvre de nombreuses possibilités.