Análisis personalizado y Configurador SQL

La Custom Analysis & SQL Configurator habilita el acceso directo a la base de datos para análisis personalizados de la flota más allá de los informes estándar. Escriba consultas SQL, explore su conjunto de datos completo y cree visualizaciones interactivas en una interfaz integrada.

Descripción de la interfaz

El espacio de trabajo de SQL Configurator consiste en 3 secciones principales:

1. Explorador del esquema de la base de datos - Vea las estructuras de las tablas y haga clic en los esquemas para explorar relaciones de forma interactiva en dbdiagram.io

2. Panel de ejecución de consultas SQL - Escriba consultas PostgreSQL y vea resultados con retroalimentación inmediata

3. Interfaz de visualización interactiva - Transforme los resultados de las consultas en gráficos usando la funcionalidad de arrastrar y soltar

Su estructura de datos

Impacto de la configuración: Su sistema procesa diferentes categorías de datos según la configuración. Si las tablas esperadas parecen no estar disponibles, verifique la configuración de categorías de datos en configuración del sistema.

Sus datos PTL aparecen a través de dos esquemas primarios organizados por origen y propósito:

raw_business_data	raw_telematics_data
Información organizacional y operativa. - Entidades principales: usuarios, dispositivos, objetos, vehículos, empleados - Datos operativos: tareas, formularios, zonas, lugares, garajes - Datos de referencia: modelos, entidades, información de estado - Tablas de relaciones: asignaciones vehículo-conductor, mapeos usuario-zona	Seguimiento GPS en tiempo real, lecturas de sensores y estado del dispositivo - tracking_data_core: Coordenadas GPS, velocidad, altitud, datos de eventos - inputs: Lecturas de sensores (combustible, temperatura, voltaje) - states: Indicadores de estado del dispositivo (encendido, puertas, modos operativos)

Para más detalles sobre los esquemas de datos disponibles en su DataHub, consulte Descripción general del esquema.

Crear visualizaciones a partir de los resultados de consultas

Transforme los resultados de su consulta SQL en visualizaciones interactivas mediante un flujo de trabajo estructurado:

1

Verificar la configuración de datos

Compruebe que todas las categorías de datos requeridas estén habilitadas en la configuración de su sistema:

1. Navegue a Panel de configuración PTL en la barra lateral izquierda

2. Verifique que las categorías de datos necesarias (Datos de rastreo, Entradas, Estados) estén habilitadas para sus requisitos de análisis

3. Si se necesitan cambios, actualice la configuración y considere ejecutar la carga de datos históricos para la aplicación retroactiva

2

Desarrolle y ejecute su consulta

En el Panel de ejecución de consultas SQL:

1. Escriba su consulta de análisis utilizando la sintaxis PostgreSQL y los requisitos de formato indicados arriba

2. Incluya los nombres de campo apropiados, conversiones de datos y filtrado para sus necesidades de visualización

3. Haga clic Ejecutar para ejecutar su consulta y generar el conjunto de datos

4. Revise los resultados para asegurar la calidad de los datos y el formato de salida esperado

3

Acceder a la interfaz de visualización

Una vez que su consulta se ejecute con éxito:

1. Cambie a la Visualización pestaña que aparece sobre los resultados de su consulta

2. Los resultados de su consulta se convierten automáticamente en campos de datos en la interfaz de visualización

3. El generador de gráficos interactivo se carga con su conjunto de datos listo para crear visualizaciones mediante arrastrar y soltar

4

Crear visualizaciones interactivas

Utilice la interfaz de visualización para construir gráficos:

1. Arrastre campos desde los resultados de su consulta a las áreas de configuración del gráfico (eje X, eje Y, filtros, colores)

2. Elija tipos de visualización apropiados según las características de sus datos y los objetivos de análisis

3. Aplique filtros y estilo para refinar la presentación visual

4. Exporte las visualizaciones completas en múltiples formatos (PNG, SVG, CSV, base64) para compartir y generar informes\

Guía detallada de visualización: Las instrucciones completas paso a paso para la creación de gráficos se tratan en el Crear visualizaciones personalizadas.

Consejos para el desarrollo de consultas

Expanda las secciones a continuación para descubrir prácticas recomendadas para trabajar con consultas en SQL Configurator.

Requisitos de formato de datos para análisis telemático

Sus datos telemáticos usan almacenamiento como enteros escalados que requieren conversión:

Tipo de dato	Formato de almacenamiento	Conversión requerida
Coordenadas GPS	Enteros escalados	Dividir por 10.000.000 para grados decimales
Valores de velocidad	Formato entero	Dividir por 100 para km/h
Timestamps	Dos variantes	Use device_time para eventos, platform_time para procesamiento

Optimización de rendimiento y calidad de datos

Prácticas esenciales para un análisis fiable:

• Aplique filtrado por tiempo: Reduce el tamaño del conjunto de datos y mejora los tiempos de respuesta con WHERE device_time > now() - INTERVAL '7 days'

• Use campos indexados: Incluya device_id y device_time en cláusulas WHERE para un rendimiento óptimo de las consultas

• Validar rangos de datos: Filtre límites de coordenadas y velocidad para identificar lecturas anómalas

• Verificar relaciones: Cruzar referencias de relaciones de datos empresariales para asegurar que los JOINs produzcan los resultados esperados

• Gestionar conjuntos de resultados: Añada cláusulas LIMIT apropiadas para consultas exploratorias para evitar problemas de rendimiento

• Manejar brechas de datos: Espere variaciones normales como interrupciones de conectividad durante condiciones de señal débil

Características de datos esperadas: Las lecturas de sensores requieren validación periódica de calibración, y los datos recientes pueden seguir procesándose durante el análisis en tiempo real.

Patrones de análisis entre esquemas

Combine datos organizacionales y de seguimiento para obtener conocimientos integrales:

• Integración negocio-telemática: Realice JOIN usando device_id como clave de relación primaria entre esquemas

• Correlación empleado-vehículo: Conecte a través de las relaciones de la tabla objects para análisis de productividad

• Interpretación de sensores: Use la tabla de referencia description_parameters para traducir valores codificados a etiquetas legibles

• Análisis geográfico: Combine las coordenadas de seguimiento con las definiciones de zonas para obtener información operativa

Ejemplo: Vista completa de la flota con LEFT JOIN

Al analizar las operaciones de la flota, a menudo necesita ver todos los vehículos independientemente de su estado de actividad actual. Este ejemplo demuestra cómo LEFT JOIN preserva los registros completos de vehículos incluso cuando faltan datos de seguimiento o asignaciones de conductor.

-- Mostrar todos los vehículos con asignaciones de conductor y última actividad
SELECT 
    o.object_label as vehicle_name,
    e.first_name || ' ' || e.last_name as assigned_driver,
    MAX(t.device_time) as last_seen,
    COUNT(t.device_id) as tracking_points_7days
FROM raw_business_data.objects o
LEFT JOIN raw_business_data.employees e ON o.object_id = e.object_id  
LEFT JOIN raw_telematics_data.tracking_data_core t ON o.device_id = t.device_id
    AND t.device_time > CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
GROUP BY o.object_label, e.first_name, e.last_name
ORDER BY last_seen DESC NULLS LAST;

Percepción clave: LEFT JOIN asegura que todos los vehículos aparezcan en los resultados, incluso sin seguimiento reciente o asignaciones de conductor.

Ejemplos de consultas: Patrones completos específicos de casos de uso están disponibles en el SQL Recipe Book.

Próximos pasos

• Crear visualizaciones personalizadas - Proceso completo para crear gráficos y análisis visual

• SQL Recipe Book - Patrones avanzados de consulta organizados por escenario analítico

• Documentación de la capa Bronze - Referencia completa del esquema de la base de datos y definiciones de campos

Analítica de producción: Para informes y paneles a escala empresarial, considere herramientas de BI dedicadas que se conecten directamente a su instancia PTL para mayor escalabilidad y funciones de colaboración. Obtenga más información en Selección de herramientas BI.