> 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/ru/iot-query.md).
# IoT Query
## Введение
Navixy [**IoT Query**](https://navixy.com/en/iot-query/) дает вам прямой доступ к вашим ценным бизнес-данным и телематическим данным в единой среде, доступной для SQL-запросов. Созданная на основе нашей **Private Telematics Lakehouse (PTL)** базы данных, эта документация поможет вам подключиться к данным, понять, что доступно, и сразу начать извлекать аналитические выводы.
## Ваш путь к данным
Каждая организация собирает огромные объемы операционных данных через платформу Navixy. Хотя интерфейс платформы предоставляет стандартные отчеты и визуализации, уникальные бизнес-вопросы часто требуют более глубокого и более гибкого анализа.
Именно здесь **IoT Query** это и приходит на помощь.
Мы взяли весь ваш набор данных и сохранили его в нашей инфраструктуре базы данных PTL, сделав его напрямую доступным через стандартное подключение PostgreSQL. Это открывает новые возможности для анализа, интеграции и получения аналитических выводов, выходящие за рамки того, что возможно при стандартной отчетности платформы.
### Каковы ключевые преимущества?
|
Прямой доступ SQL
Запрашивайте данные напрямую через PostgreSQL без ограничений API
|
Полный доступ к данным
Работайте со всем набором данных, доступным на платформе Navixy
|
Кастомизация
Создавайте собственную аналитику, отчеты и интеграции для ваших конкретных сценариев
Безопасная среда данных с надлежащими средствами контроля доступа на всех уровнях
|
|
Данные почти в реальном времени
Отслеживайте данные с минимальной задержкой потоковой передачи
|
Долговременное хранение
Получайте доступ к историческим данным для анализа и обучения моделей
|
Кросс-соединения
Связывайте телематические и бизнес-данные
|
{% hint style="info" %}
Хотите получить максимум от своей аналитики? Включите **IoT Query** сначала, чтобы открыть доступ к всесторонним аналитическим выводам по данным. Свяжитесь с нами для получения подробностей по активации по адресу .
{% endhint %}
### Какие данные доступны?
Ваш **IoT Query** содержит два основных типа информации:
{% columns %}
{% column %}
**Бизнес-данные**
Включает структурную информацию вашей организации:
* Пользователи и сотрудники
* Устройства и объекты
* Транспортные средства и назначения
* Задачи, зоны и операционные записи
{% endcolumn %}
{% column %}
**Телематические данные**
Содержит непрерывный поток информации от ваших устройств слежения:
* GPS-координаты и данные о движении
* Показания датчиков
* Состояния
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}
Сочетание этих типов данных позволяет использовать их как для операционной отчетности, так и для более глубокого аналитического анализа.
### Как организованы данные?
{% columns %}
{% column %}
Мы структурировали ваши данные с использованием многослойной архитектуры, которая обеспечивает баланс между немедленным доступом и аналитической производительностью. Каждый слой сам по себе подходит для различных сценариев:
1. [**Слой сырых данных**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/bronze-layer.md) (Доступно сейчас) — полный набор данных, включающий телематические и бизнес-данные, с минимальной обработкой, готовый к исследованию и детальному анализу
2. [**Слой преобразований**](/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview/transformation-layer.md) (Скоро) — очищенные и преобразованные данные, оптимизированные для отчетности и аналитики
3. **Слой аналитических выводов** (Скоро) — витрины данных, готовые к использованию в бизнесе, и агрегированные метрики для конкретных сценариев использования
{% endcolumn %}
{% column %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}
### Кому может быть полезна эта платформа?
**Аналитики данных** оценят прямой доступ SQL для создания собственных отчетов и извлечения аналитических выводов, отвечающих на конкретные бизнес-вопросы.
**Специалисты по данным** смогут использовать полный набор данных для расширенной аналитики, разработки моделей машинного обучения и предиктивных возможностей.
**Разработчики** получат возможность создавать бесшовные интеграции между операционными данными и другими бизнес-системами через стандартные подключения к базе данных.
## **IoT Query** демо-приложение
Для демонстрации аналитического потенциала вашей базы данных PTL мы предоставляем Explorer для **IoT Query** - веб-интерфейс на базе Streamlit, который показывает, что становится возможным при прямом доступе к полному набору телематических и бизнес-данных.
Это демонстрационное приложение служит нескольким целям:
* **Немедленная операционная ценность**: Предоставляет панели мониторинга в реальном времени и исторические отчеты для мониторинга автопарка
* **Демонстрация аналитических возможностей**: Демонстрирует четыре уровня возможностей — оперативную аналитику в реальном времени, анализ исторических закономерностей, интерактивное исследование данных и расширенную SQL-аналитику
* **Планирование внедрения**: Помогает вам понять ваши аналитические требования, прежде чем инвестировать в промышленную BI-инфраструктуру
Приложение напрямую подключается к вашей базе данных PTL и показывает, как организации могут перейти от стандартных ограничений платформы к индивидуальным аналитическим решениям, адаптированным под конкретные бизнес-требования.
{% hint style="info" %}
Для масштабируемой промышленной аналитики рассмотрите возможность интеграции специализированных BI-инструментов, таких как Power BI, Apache Superset или Streamlit, непосредственно с вашей базой данных PTL. Если не уверены, какое решение вам подходит, см. [Выбор BI-инструментов](/docs/analytics/ru/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools.md).
{% endhint %}
## Поддержка и помощь
По вопросам технической поддержки и помощи с **IoT Query** пожалуйста, свяжитесь с нашей службой поддержки по адресу .
---
# 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/ru/iot-query.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.