> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://navixy.com/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://navixy.com/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview.md). # Visión general del esquema Los datos de IoT Query están organizados en las capas Raw, Transformación e Insight. Explore los esquemas disponibles, las estructuras de tablas y aprenda a referenciarlos en SQL Esta sección proporciona una visión general de la **IoT Query** estructura de los esquemas de datos, ayudándole a entender cómo se organizan los datos y cómo acceder a ellos de manera eficaz. El almacén está diseñado para brindarle acceso completo y flexible a los datos de su Plataforma a través de un sistema de base de datos estructurado. **Lo que aprenderá:** * Cómo se estructuran los datos en Capas y esquemas * Las tablas clave de cada esquema y lo que contienen * Cómo se relacionan las tablas de datos entre sí * Cómo acceder a los datos mediante consultas SQL * Cómo funciona la validación de datos * Mejoras próximas a la estructura de datos {% hint style="info" %} **Términos clave:** * **Capas**: Un nivel en un almacén de datos que representa una etapa de procesamiento, organización o acceso de datos, cada una con una función distinta. * **Esquema**: Una agrupación lógica de objetos de base de datos (tablas, vistas, etc.) {% endhint %} ## Estructura de datos El **IoT Query** utiliza una arquitectura de almacenamiento multinivel para organizar sus datos. Esta arquitectura proporciona confiabilidad, rendimiento y escalabilidad, al tiempo que garantiza un aislamiento adecuado de los datos entre clientes. ### Capas de datos El sistema sigue un modelo de tres capas para la organización de datos: #### [**Capa de Datos brutos**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/bronze-layer.md) * Datos brutos con transformación mínima * Ingesta directa desde fuentes de datos de negocio y telemáticos * Estructura de datos original con convenciones de nomenclatura consistentes * Medallion - Bronce #### [**Capa de transformación**](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview/transformation-layer.md) * Datos ya procesados con validación y enriquecimiento * Estructuras transformadas para un análisis mejorado * Se introdujo control de calidad de los datos y aplicación de reglas de negocio * Medallion - Plata #### **Capa de análisis** * Conjuntos de datos listos para el negocio, optimizados para reportes * Métricas preagregadas y estructuras desnormalizadas * Vistas curadas alineadas con procesos específicos de generación de reportes de negocio * Medallion - Oro Más adelante en esta sección de documentación, encontrará esquemas de datos más detallados para cada capa. ### Arquitectura de la base de datos Cada cliente tiene una instancia de base de datos dedicada para garantizar el aislamiento de los datos y la seguridad. Dentro de esta base de datos:

Esquema	Descripción	Contenido
`raw_business_data`	Entidades de negocio y datos operativos	Tablas principales de entidades, datos operativos, datos de referencia, datos históricos, tablas de relaciones
`raw_telematics_data`	Seguimiento de dispositivos y datos del sensor	Datos principales de seguimiento, datos de entrada, datos de estado
BDR	Gestión de activos e inventario	Definiciones de tipo de activo, Campos personalizados, instancias de activo, relaciones de activo, jerarquías de inventario, datos geoespaciales
Metadatos	Datos de referencia del sistema	tabla description_parameters

Al consultar datos, debe especificar tanto el esquema (p. ej. `raw_business_data`) como el nombre de la tabla (p. ej. `objetos`): ```sql SELECT * FROM raw_business_data.objects; ``` ### Metadatos del cliente y aislamiento de datos El sistema utiliza tablas de metadatos para habilitar el aislamiento adecuado de los datos y la compatibilidad multiusuario: * **Metadatos del distribuidor** rastrea las relaciones distribuidor-cliente y los parámetros de infraestructura * **Metadatos del cliente** relaciona los datos de negocio y telemáticos entre esquemas * **Asignación cliente-dispositivo** garantiza que los datos telemáticos estén correctamente asociados con el cliente correcto Esta capa de metadatos garantiza que: * Cada cliente solo puede acceder a sus propios datos * Los datos telemáticos y de negocio se pueden unir correctamente * Las operaciones a nivel de sistema están debidamente segmentadas por cliente --- # 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/schema-overview.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.