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# IoT Query
Consulte datos telemáticos y de negocio de IoT Query mediante PostgreSQL. Conecte herramientas de BI, ejecute análisis personalizados y cree integraciones con su conjunto de datos completo
## Introducción
de Navixy [**IoT Query**](https://navixy.com/en/iot-query/) le brinda acceso directo a sus valiosos datos empresariales y telemáticos en un entorno unificado consultable mediante SQL. Basado en nuestra **Private Telematics Lakehouse (PTL)** infraestructura de base de datos, esta documentación le ayudará a conectarse a sus datos, entender qué está disponible y comenzar a extraer información de inmediato.
## Su recorrido de datos
Cada organización recopila grandes volúmenes de datos operativos a través de la plataforma Navixy. Aunque la interfaz de la plataforma proporciona reportes y visualizaciones estándar, sus preguntas empresariales únicas a menudo requieren un análisis más profundo y personalizado.
Ahí es donde **IoT Query** entra en juego.
Hemos tomado su conjunto de datos completo y lo hemos almacenado en nuestra infraestructura de base de datos PTL, haciéndolo accesible directamente mediante una conexión estándar de PostgreSQL. Esto abre nuevas posibilidades para el análisis, la integración y el descubrimiento de información más allá de lo que es posible mediante los reportes estándar de la plataforma.
### ¿Cuáles son los beneficios clave?
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Acceso directo a SQL
Consulte sus datos directamente mediante PostgreSQL sin restricciones de API
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Acceso completo a los datos
Trabaje con su conjunto completo de datos disponible en la plataforma Navixy
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Personalización
Desarrolle analítica, reportes e integraciones personalizados para sus escenarios específicos
Entorno de datos seguro con controles de acceso adecuados en todos los niveles
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Datos casi en tiempo real
Monitoree los datos con un retardo mínimo de transmisión
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Almacenamiento longitudinal
Acceda a datos históricos para análisis y entrenamiento de modelos
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Uniones cruzadas
Conecte los datos telemáticos y empresariales
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¿Quiere sacar el máximo provecho de su analítica? Active **IoT Query** primero para desbloquear información integral de los datos. Contáctenos para obtener detalles de activación en .
{% endhint %}
### ¿Qué datos están disponibles?
Su **IoT Query** contiene dos tipos principales de información:
{% columns %}
{% column %}
**Datos empresariales**
Incluye la información estructural de su organización:
* Usuarios y empleados
* Dispositivos y objetos
* Gestión de vehículos y asignaciones
* Tareas, zonas y registros operativos
{% endcolumn %}
{% column %}
**Datos telemáticos**
Contiene el flujo continuo de información de sus dispositivos de rastreo:
* Coordenadas GPS y datos de movimiento
* Lecturas de sensores
* Estados
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}
La combinación de tipos de datos permite tanto reportes operativos como información analítica más profunda.
### ¿Cómo se organizan los datos?
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{% column %}
Hemos estructurado sus datos usando una arquitectura de múltiples capas que equilibra el acceso inmediato con el rendimiento analítico. Cada capa por sí misma es suficiente para distintos escenarios:
1. [**Capa de Datos brutos**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/bronze-layer.md) (Disponible ahora) – Un conjunto de datos completo, que comprende datos telemáticos y empresariales, con transformación mínima, listo para la exploración y el análisis detallado
2. [**Capa de transformación**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer.md) (Próximamente) – Datos depurados y transformados optimizados para reportes y análisis
3. **Capa de análisis** (Próximamente) – Data marts listos para el negocio y métricas agregadas para casos de uso específicos
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{% column %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}
### ¿Quiénes pueden beneficiarse de esta plataforma?
**Analistas de datos** apreciarán el acceso directo a SQL para crear reportes personalizados y extraer información que responda a preguntas empresariales específicas.
**Científicos de datos** pueden aprovechar el conjunto de datos completo para análisis avanzados, desarrollando modelos de aprendizaje automático y capacidades predictivas.
**Desarrolladores** obtienen la capacidad de crear integraciones fluidas entre los datos operativos y otros sistemas empresariales mediante conexiones estándar de base de datos.
## **IoT Query** aplicación de demostración
Para mostrar el potencial analítico de su base de datos PTL, proporcionamos Explorer para **IoT Query** - una interfaz web basada en Streamlit que ilustra lo que es posible cuando usted tiene acceso directo a su conjunto completo de datos telemáticos y empresariales.
Esta aplicación de demostración cumple múltiples propósitos:
* **Valor operativo inmediato**: Proporciona paneles en tiempo real y reportes históricos para el monitoreo de flota
* **Demostración analítica**: Demuestra cuatro niveles de capacidad - inteligencia operativa en tiempo real, análisis de patrones históricos, exploración interactiva de datos y analítica avanzada basada en SQL
* **Planificación de producción**: Le ayuda a entender sus requisitos analíticos antes de invertir en infraestructura de BI de producción
La aplicación se conecta directamente a su base de datos PTL y muestra cómo las organizaciones pueden pasar de las limitaciones estándar de la plataforma a soluciones de analítica personalizadas adaptadas a requisitos empresariales específicos.
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Para una analítica de producción escalable, considere integrar herramientas de BI dedicadas como Power BI, Apache Superset o Streamlit directamente con su base de datos PTL. Si tiene dudas sobre qué solución le conviene, consulte [Seleccionar herramientas de BI](/docs/analytics/es/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools.md).
{% endhint %}
## Soporte y asistencia
Para soporte técnico y asistencia con **IoT Query** comuníquese con nuestro equipo de soporte en .
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://navixy.com/docs/analytics/es/iot-query.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
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