> 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/explorer-for-iotquery.md). # Explorador de IoT Query Interfaz web basada en Streamlit que muestra paneles en tiempo real, reportes históricos y capacidades de análisis SQL personalizado de su instancia de IoT Query El **Explorador para IoT Query** la aplicación proporciona una interfaz basada en la web para explorar las capacidades analíticas disponibles a través de su **IoT Query**. Basada en Python y en el framework Streamlit, esta aplicación demuestra las capacidades y ventajas de la **IoT Query** como soluciones analíticas flexibles adaptadas a sus requisitos operativos. {% hint style="warning" %} Tenga en cuenta que esta aplicación está destinada únicamente a fines de demostración. Ofrece una referencia rápida de cómo Python y Streamlit pueden usarse para crear su propia aplicación con datos subyacentes y lógica de cálculo personalizada en su interior. {% endhint %} ## Su recorrido analítico: de plantillas a conocimientos personalizados Comience con las necesidades operativas inmediatas, descubra patrones que revelen oportunidades de optimización y luego construya soluciones que aborden sus desafíos empresariales únicos.
## Elementos del menú principal Los usuarios pueden comenzar su recorrido en el análisis de datos mediante tableros y Reportes predefinidos que cubren casos de uso y expectativas comunes, o explorar consultas de datos personalizadas para un análisis adicional. ### Inteligencia operativa en tiempo real **Tableros** proporcionan visibilidad inmediata de los objetos monitoreados, sus estados, atributos y valores. **IoT Query** contiene datos casi en tiempo real necesarios para las operaciones generales. En esta sección puede encontrar tres tableros que muestran perspectivas y contexto para diferentes propósitos. Estos proporcionan información con los últimos datos calculados a medida **estados de Movimiento y conexión** de los objetos monitoreados, **valores de los Datos del sensor** y la tabla resumida de inteligencia de activos, que incluye en un solo lugar los últimos estados de los datos de negocio y telemáticos. ### Análisis histórico de patrones **Reportes** revela oportunidades de optimización a lo largo de distintos períodos mediante [Reportes históricos](/docs/analytics/es/explorer-for-iotquery/historical-reports.md). El Reporte de Sensor de medición identifica patrones de Mantenimiento mediante sensores de Combustible, temperatura y otros tipos de sensores para un análisis profundo. El Reporte de actividad del Objeto proporciona visibilidad de las actividades preagregadas que podrían ayudar a identificar ineficiencias de Ruta. El Reporte de turnos analiza la productividad de la fuerza laboral. ### Desarrollo analítico personalizado [Acceso directo a los datos](/docs/analytics/es/explorer-for-iotquery/custom-analysis-sql-configurator.md) mediante consultas SQL permite soluciones especializadas cuando los Reportes o tableros estándar no abordan necesidades específicas. El explorador del esquema de la base de datos muestra las relaciones de datos disponibles. La ejecución de consultas SQL permite análisis complejos. La creación de visualizaciones personalizadas ofrece la construcción de gráficas mediante arrastrar y soltar. Avance aquí para soluciones específicas que aborden requisitos operativos únicos. ## Evalúe sus requisitos Experimente estas capacidades analíticas para determinar si estas plantillas y visualizaciones son suficientes para las perspectivas presentadas o si necesita perspectivas más profundas y un análisis integral: * **Continúe usando esta aplicación** si los tableros y Reportes estándar satisfacen sus requisitos operativos, y el análisis personalizado ocasional cubre necesidades especializadas. * **Explore otras soluciones de BI** si necesita seguridad empresarial, sistemas automatizados de Reportes, rendimiento avanzado de visualización o acceso analítico para toda la organización. Utilice la experiencia práctica para tomar decisiones informadas sobre la infraestructura analítica. Para opciones de producción, consulte [la guía de selección de herramientas de BI](/docs/analytics/es/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools.md). ## Recursos de apoyo Acceda a documentación completa y orientación técnica para maximizar sus capacidades analíticas y optimizar el rendimiento del sistema: * [Visión general del esquema de datos](/docs/analytics/es/iot-query/schema-overview.md) explica la estructura y las relaciones de los datos. * [Consultas de ejemplo](/docs/analytics/es/example-queries.md) proporciona patrones analíticos comprobados y técnicas de optimización. * [Configuración y ajustes](/docs/analytics/es/explorer-for-iotquery/settings-and-configuration.md) cubre la optimización del rendimiento y las opciones de configuración. Transforme la coordinación reactiva en una gestión proactiva basada en datos. Descubra cómo evolucionan las capacidades analíticas desde perspectivas inmediatas hasta la optimización estratégica, al tiempo que construye una comprensión de los requisitos de la infraestructura de producción. --- # 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/explorer-for-iotquery.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.