Analyse personnalisée & Configurateur SQL

Le Custom Analysis & SQL Configurator active l'accès direct à la base de données pour des analyses personnalisées de la flotte au-delà des rapports standard. Rédigez des requêtes SQL, explorez votre ensemble de données complet et créez des visualisations interactives dans une interface intégrée.

Vue d'ensemble de l'interface

L'espace de travail de SQL Configurator se compose de 3 sections principales :

1. Explorateur du schéma de la base de données - Affichez les structures des tables et cliquez sur les schémas pour explorer les relations de manière interactive sur dbdiagram.io

2. Panneau d'exécution des requêtes SQL - Rédigez des requêtes PostgreSQL et consultez les résultats avec un retour immédiat

3. Interface de visualisation interactive - Transformez les résultats de requêtes en graphiques en utilisant la fonctionnalité glisser-déposer

Votre structure de données

Impact de la configuration: Votre système traite différentes catégories de données en fonction des paramètres de configuration. Si des tables attendues semblent indisponibles, vérifiez vos paramètres de catégorie de données dans configuration du système.

Vos données PTL apparaissent via deux schémas principaux organisés par source et objectif :

raw_business_data	raw_telematics_data
Informations organisationnelles et opérationnelles. - Entités principales : users, devices, objects, vehicles, employees - Données opérationnelles : tasks, forms, zones, places, garages - Données de référence : models, entities, status information - Tables de relation : affectations véhicule-chauffeur, mappings utilisateur-zone	Suivi GPS en temps réel, relevés de capteurs et état des dispositifs - tracking_data_core : Coordonnées GPS, vitesse, altitude, données d'événements - inputs : Relevés de capteurs (carburant, température, tension) - states : Indicateurs d'état de l'appareil (contact, portes, modes opérationnels)

Pour des détails sur les schémas de données disponibles dans votre DataHub, voir Aperçu du schéma.

Création de visualisations à partir des résultats de requête

Transformez les résultats de vos requêtes SQL en visualisations interactives via un flux de travail structuré :

1

Vérifier la configuration des données

Vérifiez que toutes les catégories de données requises sont activées dans les paramètres de votre système :

1. Accédez à Panneau de configuration PTL dans la barre latérale gauche

2. Vérifiez que les catégories de données nécessaires (Données de suivi, Entrées, États) sont activées pour répondre à vos besoins d'analyse

3. Si des modifications sont nécessaires, mettez à jour la configuration et envisagez d'exécuter le chargement des données historiques pour une application rétroactive

2

Développer et exécuter votre requête

Dans le Panneau d'exécution des requêtes SQL:

1. Rédigez votre requête d'analyse en utilisant la syntaxe PostgreSQL et les exigences de format ci-dessus

2. Incluez les noms de champs appropriés, les conversions de données et le filtrage pour vos besoins de visualisation

3. Cliquez Exécuter pour lancer votre requête et générer l'ensemble de données

4. Examinez les résultats pour garantir la qualité des données et le format de sortie attendu

3

Accéder à l'interface de visualisation

Une fois votre requête exécutée avec succès :

1. Basculez vers l'onglet Visualisation qui apparaît au-dessus des résultats de votre requête

2. Les résultats de votre requête deviennent automatiquement disponibles comme champs de données dans l'interface de visualisation

3. Le générateur de graphiques interactifs se charge avec votre ensemble de données prêt pour la création de visualisations par glisser-déposer

4

Créer des visualisations interactives

Utilisez l'interface de visualisation pour créer des graphiques :

1. Faites glisser les champs des résultats de votre requête vers les zones de configuration du graphique (axe X, axe Y, filtres, couleurs)

2. Choisissez des types de visualisation appropriés en fonction des caractéristiques de vos données et des objectifs d'analyse

3. Appliquez des filtres et du style pour affiner votre présentation visuelle

4. Exportez les visualisations complètes dans plusieurs formats (PNG, SVG, CSV, base64) pour le partage et les rapports\

Guide détaillé de visualisation: Des instructions complètes étape par étape pour la création de graphiques sont couvertes dans le Créer des visualisations personnalisées.

Conseils pour le développement de requêtes

Déployez les sections ci-dessous pour découvrir les pratiques recommandées pour travailler avec des requêtes dans SQL Configurator.

Exigences de format des données pour l'analyse télématique

Vos données télématiques utilisent un stockage entier mis à l'échelle qui nécessite une conversion :

Type de données	Format de stockage	Conversion requise
Coordonnées GPS	Entiers mis à l'échelle	Diviser par 10 000 000 pour obtenir des degrés décimaux
Valeurs de vitesse	Format entier	Diviser par 100 pour km/h
Horodatages	Deux variantes	Utilisez device_time pour les événements, platform_time pour le traitement

Optimisation des performances et de la qualité des données

Pratiques essentielles pour une analyse fiable :

• Appliquer un filtrage basé sur le temps: Réduit la taille des ensembles de données et améliore les temps de réponse avec WHERE device_time > now() - INTERVAL '7 days'

• Utiliser des champs indexés: Inclure device_id et device_time dans les clauses WHERE pour des performances de requête optimales

• Valider les plages de données: Filtrez les limites de coordonnées et de vitesse pour identifier les lectures anormales

• Vérifier les relations: Recoupez les relations des données métier pour garantir que les jointures produisent les résultats attendus

• Gérer les jeux de résultats: Ajoutez des clauses LIMIT appropriées pour les requêtes exploratoires afin d'éviter des problèmes de performance

• Gérer les lacunes de données: Attendez-vous à des variations normales comme des interruptions de connectivité en cas de mauvaises conditions de signal

Caractéristiques de données attendues: Les relevés de capteurs nécessitent une validation de calibration périodique, et les données récentes peuvent être encore en cours de traitement lors d'analyses en temps réel.

Schémas d'analyse inter-schémas

Combinez les données organisationnelles et de suivi pour des informations complètes :

• Intégration métier-télématique: Joindre en utilisant device_id comme clé de relation principale entre les schémas

• Corrélation employé-véhicule: Connectez via les relations de la table objects pour l'analyse de productivité

• Interprétation des capteurs: Utilisez la table de référence description_parameters pour traduire les valeurs codées en libellés lisibles

• Analyse géographique: Combinez les coordonnées de suivi avec les définitions de zones pour des informations opérationnelles

Exemple : Vue d'ensemble complète de la flotte avec LEFT JOIN

Lors de l'analyse des opérations de flotte, vous devez souvent voir tous les véhicules indépendamment de leur état d'activité actuel. Cet exemple montre comment LEFT JOIN préserve les enregistrements complets des véhicules même lorsque les données de suivi ou les affectations de conducteur sont manquantes.

-- Afficher tous les véhicules avec les affectations de conducteur et la dernière activité
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;

Insight clé: LEFT JOIN garantit que tous les véhicules apparaissent dans les résultats, même en l'absence de suivi récent ou d'affectations de conducteur.

Exemples de requêtes: Des modèles complets spécifiques aux cas d'utilisation sont disponibles dans le SQL Recipe Book.

Étapes suivantes

• Créer des visualisations personnalisées - Processus complet pour créer des graphiques et des analyses visuelles

• SQL Recipe Book - Modèles de requêtes avancés organisés par scénario analytique

• Documentation de la couche Bronze - Référence complète du schéma de base de données et définitions des champs

Analytique en production: Pour des rapports et tableaux de bord à l'échelle entreprise, envisagez des outils BI dédiés qui se connectent directement à votre instance PTL pour des fonctionnalités accrues de scalabilité et de collaboration. En savoir plus dans Sélection d'outils BI.