Análisis personalizado y Configurador SQL

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

Descripción general de la interfaz

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

1. Explorador de esquema de 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 los 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 principales organizados por origen y propósito:

raw_business_data	raw_telematics_data
Información organizacional y operativa. - Entidades principales: usuarios, devices, objects, vehicles, employees - Datos operativos: tasks, forms, zones, places, garages - Datos de referencia: models, entities, status information - Tablas de relación: vehicle-driver assignments, user-zone mappings	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 (ignición, puertas, modos operativos)

Para detalles sobre los esquemas de datos disponibles en su Consulta de IoT, consulte Descripción del esquema.

Creación de visualizaciones a partir de resultados de consultas

Transforme los resultados de sus consultas SQL en visualizaciones interactivas mediante un flujo de trabajo estructurado:

1

Verificar la configuración de datos

Verifique que todas las categorías de datos requeridas estén habilitadas en la configuración del sistema:

1. Navegue a Configuración PTL en la barra lateral izquierda

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

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

2

Desarrollar y ejecutar su consulta

En el Panel de ejecución de consultas SQL:

1. Escriba su consulta de análisis usando la sintaxis PostgreSQL y los requisitos de formato anteriores

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

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

4. Revise los resultados para garantizar 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 correctamente:

1. Cambie a la Visualización pestaña que aparece encima de 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

Use la interfaz de visualización para construir gráficos:

1. Arrastre campos de 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 estilos para refinar su presentación visual

4. Exporte las visualizaciones completadas en múltiples formatos (PNG, SVG, CSV, base64) para compartir e informar\

Guía detallada de visualización: Las instrucciones completas paso a paso para la creación de gráficos se tratan en la 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 de enteros escalados que requiere conversión:

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

Optimización de rendimiento y calidad de datos

Prácticas esenciales para un análisis fiable:

• Aplicar 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 las cláusulas WHERE para un rendimiento óptimo de las consultas

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

• Verificar relaciones: Correlacione los datos empresariales para asegurar que los JOIN produzcan los resultados esperados

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

• Manejar lagunas de datos: Espere variaciones normales como interrupciones de conectividad durante condiciones de señal deficiente

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

Patrones de análisis entre esquemas

Combine datos organizacionales y de seguimiento para obtener insights completos:

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

• Correlación empleado-vehículo: Conecte a través de las relaciones de la tabla objects para el 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 insights operativos

Ejemplo: Visión 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 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;

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

Ejemplos de consultas: Patrones completos específicos por caso 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 consultas 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 BI dedicadas que se conecten directamente a su instancia PTL para una mayor escalabilidad y funciones de colaboración. Aprenda más en Seleccionar herramientas de BI.