# Tableau de bord d'analyse des hébergements touristiques du Jura

> Recensement des meublés de tourisme du Jura avec création d'une base de données et tableau de bord interactif pour accompagner porteurs de projets, investisseurs et propriétaires d'hébergements touristiques.

Publié le 27 octobre 2025
Source : https://cyril-gervais.com/projets/analyse-hebergements-jura/

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## Contexte du projet

En tant que structure officielle et référente des actions touristiques locales à l’échelle du département, **Jura Tourisme et Attractivité** est régulièrement sollicité par les porteurs de projets, investisseurs et financeurs afin de fournir des données fiables et vérifiées sur les meublés de tourisme du département. Ne disposant pas de bases de données consolidées et actualisées, ce travail de collecte et d’analyse peut s’avérer particulièrement chronophage et complexe.

Quant à **Gîtes de France Jura**, la structure ne dispose pas d’une vision exhaustive et détaillée des caractéristiques de son parc de meublés, ce qui limite sa capacité à accompagner ses adhérents et à positionner son offre sur le marché, nottament face à des acteurs comme **Airbnb**.

*[Vidéo : Présentation du tableau de bord]*

### Face à ce constat la méthodologie suivante a été retenue :
- Recueullir un maximum de data pertinentes auprès de Gîtes de France via son site marchant (scrapping des fiches produits afin de reconstituer de manière structurée l'inventaire du parc de meublés et ses caractéristiques) et les données des réservations (API du prestatires de service).

- Compiler ces données et constituer une base de données ad-hoc afin de maitriser et d'assuer la pérénité de l'accès à ces datas.

- Mettre à dispositions des équipes de **Jura Tourisme et Attractivité** et à la direction de **Gîtes de France Jura** un tableau de bord sur-mesure qui permet de remonter facilement différente métriques clés de manière simple et synthétique. Permettre l'export des données via PDF sous forme de fiche synthèse.

- Intégrer des filtres incrémentaux permettetant d'exploiter la granulité géographique (en respectant les zones de segmentations géographiques utilisées par le CDT) et temporellle des données.

- Penser le système afin qu'il soit évolutif dans la durée.

### Architecture de la base de données finale :

| Tables | Couverture | Type de données |
|---|---|---|
| `hebergement` | 100% | Données maîtres |
| `geo` | 100% | Géolocalisation |
| `tarifs_2024` | 89,5% | Historique des tarifs sur l'année 2024 |
| `classement` | 94,9% | Classements (épis et étoiles)/Labels |
| `equipements_exterieurs` | 98,7% | Équipements extérieurs |
| `equipements_interieurs` | 99,8% | Équipements intérieurs |
| `services` | 96,9% | Services |
| `reservations` | 60,8% | Historique des réservations, durées de séjour et origines des visiteurs |