Analyse personnalisée & Configurateur SQL

Le Custom Analysis & SQL Configurator active l'accès direct à la base de données pour une analyse personnalisée 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 unique.

Aperçu de l'interface

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

1. Explorateur de schéma de base de données - Affichez la structure 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 des requêtes en graphiques grâce à la fonctionnalité glisser-déposer

La structure de vos 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 catégories de données dans configuration système.

Les données PTL s'affichent via deux schémas principaux organisés par source et par finalité :

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 relations : assignations véhicule-conducteur, mappings utilisateur-zone	Suivi GPS en temps réel, relevés de capteurs et état des appareils - tracking_data_core : Coordonnées GPS, vitesse, altitude, données d'événements - inputs : Relevés de capteurs (carburant, température, tension) - states : Indicateurs d'état de l'appareil (allumage, portes, modes de fonctionnement)

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

Création de visualisations à partir des résultats de requêtes

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

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Vérifier la configuration des données

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

1. Accédez à 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 historique des données pour une application rétroactive

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Développer et exécuter votre requête

Dans la section Panneau d'exécution des requêtes SQL:

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

2. Incluez les noms de champs appropriés, les conversions de données et les filtres nécessaires 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

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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 en tant que champs de données dans l'interface de visualisation

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

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Créer des visualisations interactives

Utilisez l'interface de visualisation pour construire des graphiques :

1. Faites glisser les champs issus 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 la présentation visuelle

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

Guide de visualisation détaillé : 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 de données pour l'analyse télématique

Vos données télématiques utilisent un stockage d'entiers 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 de l'ensemble de données et améliore les temps de réponse avec WHERE device_time > now() - INTERVAL '7 days'

• Utiliser des champs indexés : Incluez device_id et device_time dans les clauses WHERE pour des performances optimales des requêtes

• Valider les plages de données : Filtrez les limites des coordonnées et de la 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 les problèmes de performance

• Gérer les lacunes de données : Attendez-vous à des variations normales comme des interruptions de connectivité en cas de mauvaise réception

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

Modèles d'analyse inter-schémas

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

• Intégration métier-télématique : Joignez en utilisant device_id comme clé de relation primaire 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 statut 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 absentes.

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