/fr/tag/dashboard/DashboardHugo Blox Builder (https://hugoblox.com)fr-frSun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000/media/icon_hua2ec155b4296a9c9791d015323e16eb5_11927_512x512_fill_lanczos_center_3.png/fr/tag/dashboard//fr/project/dashboards/pollux/Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000/fr/project/dashboards/pollux/<h2 id="description-du-projet">Description du projet</h2> <p>Ce projet vise à développer un tableau de bord interactif sur la plateforme ESRI pour visualiser et analyser les zones d&rsquo;intérêt environnemental sous pression (gestion de l&rsquo;eau, érosion, pollution lumineuse, etc.). Ces tableaux de bord intègrent de nombreuses données spatiales détaillées issues de multiples sources de données.</p> <h2 id="compétences-exploitées-et-livrables">Compétences exploitées et livrables</h2> <ul> <li>ArcGIS Online</li> <li>ArcGIS</li> <li>Data Visualisation</li> <li>Data Management</li> </ul> <h2 id="galerie-dimages">Galerie d’images</h2> <div class="gallery" style="--cols: auto-fill "> </div>/fr/project/dashboards/ppe/Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 +0000/fr/project/dashboards/ppe/<h3 id="-projet-de-suivi-de-la-ressource-en-eau-potable-en-nouvelle-calédonie">📝 Projet de suivi de la ressource en eau potable en Nouvelle-Calédonie</h3> <p><strong>Contexte :</strong> Dans le cadre de mes fonctions au sein d’une association environnementale, j’ai assuré la responsabilité du pôle système d’information et projets géomatique. Une mission simple m&rsquo;a été confié pour concevoir un <strong>tableau de bord territorial de suivi de la ressource en eau potable</strong> à l’échelle de la Nouvelle-Calédonie, à destination d&rsquo;une institution publique (DAVAR).</p> <p><strong>Objectifs :</strong></p> <ul> <li>Identifier, formaliser et produire une dizaine d’<strong>indicateurs géographiques</strong> pertinents pour le suivi de la ressource.</li> <li>Construire une <strong>solution technique pérenne et reproductible</strong>, évolutive à long terme.</li> <li>Automatiser le traitement et l’agrégation des données géographiques vectorielles (fournies par le commanditaire).</li> </ul> <p><strong>Rôle et actions :</strong></p> <ul> <li>Conception et <strong>développement d’un framework de traitements géospatiaux scriptés</strong> (Python/GDAL, YAML), avec des étapes de croisement géométrique, filtrage, agrégation, etc.</li> <li>Structuration des données selon une logique <strong>bronze / argent / or</strong> (modèle de Data Lakehouse adapté aux données géographiques).</li> <li>Mise en place d’un <strong>catalogue de données</strong> et de modèles standardisés pour faciliter l’analyse multi-échelles.</li> <li>Refus explicite des traitements manuels (type QGIS), au profit d’un système <strong>industrialisé, reproductible et documenté</strong>.</li> <li>Dialogue constant avec les partenaires publics pour affiner les indicateurs et anticiper les usages futurs, applicant ainsi une approche agile.</li> </ul> <p><strong>Résultats et impacts :</strong></p> <ul> <li>Livraison réussie de la première version du tableau de bord et des indicateurs.</li> <li><strong>Adoption du framework comme socle technique pour l’ensemble des projets environnementaux</strong> future de l’observatoire.</li> <li>Gain de temps significatif dans les projets ultérieurs et meilleure fiabilité des traitements.</li> <li>Structuration d’une <strong>culture de traitement automatisé et maintenable</strong> au sein de l’équipe.</li> </ul> <p><strong>Enseignements :</strong></p> <ul> <li>L’importance d’imposer une <strong>vision technique claire et robuste</strong>, même lorsqu’elle diverge des pratiques en place.</li> <li>La <strong>pédagogie</strong> et la formation est un facteur clé pour faire adhérer les équipes à des outils techniques plus avancés.</li> <li>Un choix méthodologique assumé peut générer <strong>un effet levier durable</strong> à l’échelle d’une organisation.</li> </ul> <h2 id="compétences-exploitées">Compétences exploitées</h2> <div class="skills-grid"> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-chart-pie"></i> <span>Data Visualisation</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-database"></i> <span>Data Management</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fab fa-python"></i> <span>Python Development</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-robot"></i> <span>Data Automation</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-water"></i> <span>Data Lakehouse</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-cogs"></i> <span>Data Processing</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-search"></i> <span>Data Analysis</span> </div> <div class="skill-item"> <i class="fas fa-wrench"></i> <span>Data Engineering</span> </div> </div> <h2 id="technologies-utilisées">Technologies utilisées</h2> <div class="techno-cards"> <div class="techno-card"> <div class="techno-icon"><i class="fab fa-python"></i></div> <h3 class="techno-name">Python</h3> </div> <div class="techno-card"> <div class="techno-icon"><i class="fas fa-map-marked-alt"></i></div> <h3 class="techno-name">GDAL</h3> </div> <div class="techno-card"> <div class="techno-icon"><i class="fas fa-file-alt"></i></div> <h3 class="techno-name">YAML</h3> </div> <div class="techno-card"> <div class="techno-icon"><i class="fas fa-server"></i></div> <h3 class="techno-name">DBT</h3> </div> <div class="techno-card"> <div class="techno-icon"><i class="fas fa-cloud"></i></div> <h3 class="techno-name">ArcGIS Online</h3> </div> <div class="techno-card"> <div class="techno-icon"><i class="fas fa-globe-americas"></i></div> <h3 class="techno-name">ArcGIS</h3> </div> </div> <div class="python-libs-list"> <h3 class="list-title">Bibliothèques Python</h3> <ul> <li> <div class="lib-item"> <span class="lib-name">Pandas</span> <p class="lib-description">Bibliothèque pour la manipulation et l&#39;analyse de données.</p> </div> </li> <li> <div class="lib-item"> <span class="lib-name">rasterio</span> <p class="lib-description">Lecture et écriture de données raster géospatiales.</p> </div> </li> <li> <div class="lib-item"> <span class="lib-name">geopandas</span> <p class="lib-description">Extension de Pandas pour travailler avec des données géospatiales.</p> </div> </li> <li> <div class="lib-item"> <span class="lib-name">intake</span> <p class="lib-description">Découverte, gestion et accès aux données.</p> </div> </li> <li> <div class="lib-item"> <span class="lib-name">Dask</span> <p class="lib-description">Traitement parallèle de données à grande échelle.</p> </div> </li> </ul> </div>/fr/project/dashboards/vulcain/Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000/fr/project/dashboards/vulcain/<h2 id="description-du-projet">Description du projet</h2> <p>Ce projet vise à développer un tableau de bord interactif sur la plateforme ESRI pour visualiser et analyser les zones d&rsquo;intérêt environnemental sous pression (incendies, érosion, pollution lumineuse, etc.). Ces tableaux de bord intègrent de nombreuses données spatiales détaillées issues de multiples sources de données.</p> <h2 id="compétences-exploitées-et-livrables">Compétences exploitées et livrables</h2> <ul> <li>ArcGIS Online</li> <li>ArcGIS</li> <li>Data Visualisation</li> <li>Data Management</li> </ul> <h2 id="galerie-dimages">Galerie d’images</h2> <div class="gallery" style="--cols: auto-fill "> </div>