Analyse et visualisation des données BIM via Power BI

PowerBI est devenu le principal outil de visualisation et d’analyse des données, grâce à un ETL (Extract-Transform-Load) intégré, PowerBI permet d’extraire et de modéliser des données multi-sources. 

En collaboration avec BIMdata.io nous avons développé des dashboard interactif, via les API de BIMdata.io, permettant de mapper toutes les données de la maquette numérique BIM de la plateforme BIMdata.io vers PowerBI d’une manière automatique. Le but est de créer des indicateurs métiers pertinents pour aider l’utilisateur à prendre des décisions. A noter : il est important de définir les informations qu’on souhaite visualiser, c.à.d de bien définir les « user stories » avec son terme anglais, qui varie avec l’utilisation de la maquette, par exemple dans une perspective d'utilisation BIM GEM, il est important d’avoir des informations sur les équipements (marques, modèles, dates de pose, etc.), localisation des équipements par rapport aux pièces, logements, étages, bâtiments. 

Flux des données

Une fois que le connecteur est installé en local, il faut renseigner depuis powerBI les trois ID (Cloud, projet et IFC) pour que BIMdata.io envoie les données d'une ou plusieurs maquettes vers powerBI. Ensuite, l'étape suivante sera d'analyser les données de la maquette numérique...

Cas d’étude : développement des Dashboards pour un bailleur Habitat Hauts de France (HHF)

Nous accompagnons HHF dans la mise en place du BIM dans le processus de gestion, d’exploitation et de maintenance de leur patrimoine. La mise en place de connecteur BIMdata.io vers PowerBI fait partie de ce processus global. 

Avec les gestionnaires, la DSI, les directeurs techniques de HHF, nous avons définis certains ensembles de User stories qui traduisent leurs quotidiens, notamment vis-à-vis des difficultés rencontrées avec leurs méthodes traditionnelles tout comme les améliorations à apporter, etc… 

Dashboard n°1

Extraction et visualisation des quantités depuis la maquette : Nombre de logements par typologies, quantités de menuiseries par étage et total, surface des logements/ parties communes, surfaces des murs extérieurs et intérieurs, surfaces de plancher, mètre linéaire de garde-corps, … 

Dashboard n°2

‍Pour connaitre de plus près le contenu de chaque étage et les logements, nous avons utilisé le graphique treemap, permettant de visualiser les logements/parties communes par typologie (graphe 1), et aussi visualiser le contenu des logements par rapport aux pièces (graphe 2). Les deux graphiques sont liés à un système filtre permettant de découper, consulter la visualisation des logements par étage, de plus, un deuxième filtre permet de se focaliser spécifiquement sur un logement de cet étage.  Grâce à ce système de filtre, l’utilisateur peut naviguer d’une manière simple et rapide dans les données. 

Dashboard n°3

‍Une vue d’ensemble sur les équipements a été créé sur ce troisième graphique. Ces différents graphes permettent d’extraire les informations nécessaires à la gestion d’équipements comme la marque, dates des pose, etc… Ils sont couplés avec un système de filtre pour une navigation plus fine, par exemple on pourra se focaliser sur une entrée du bâtiment, un logement ou une pièce, sur une catégorie ou un type d’équipement. 

Synthèse

Ces différents dashboards permettent d’accéder et de naviguer facilement dans les données de la maquette numérique. L'interface graphique est simple et elle ne nécessite pas une connaissance avancée ou une maîtrise de l’outil pour utiliser les dashboards. 

Retour très positif sur l’utilité de l'outil Power BI de la part de Habitat Haut de France, que nous remercions vivement pour leur confiance.