> 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/fr/explorer-for-iotquery.md). # Explorateur pour IoT Query Interface web basée sur Streamlit présentant des tableaux de bord en temps réel, des Rapports historiques et des capacités d’analyse SQL personnalisée de votre instance IoT Query Le **Explorateur pour IoT Query** l'application fournit une interface web pour explorer les capacités analytiques disponibles via votre **IoT Query**. Basée sur Python et le framework Streamlit, cette application démontre les capacités et les avantages de la **IoT Query** telles que des solutions analytiques flexibles adaptées à vos exigences opérationnelles. {% hint style="warning" %} Veuillez noter que cette application est destinée uniquement à des fins de démonstration. Elle offre une référence rapide sur la manière dont Python et Streamlit peuvent être utilisés pour créer votre propre application avec des données sous-jacentes et une logique de calcul personnalisée intégrée. {% endhint %} ## Votre parcours analytique : des modèles aux analyses personnalisées Commencez par les besoins opérationnels immédiats, découvrez des schémas qui révèlent des opportunités d'optimisation, puis construisez des solutions qui répondent à vos défis métier uniques.
## Éléments du menu principal Les utilisateurs peuvent commencer leur parcours dans l'analyse de données en utilisant des tableaux de bord et des rapports prédéfinis couvrant les cas d'utilisation et les attentes courants, ou explorer des extractions de données personnalisées pour une analyse plus poussée. ### Intelligence opérationnelle en temps réel **Tableaux de bord** fournissent une visibilité immédiate sur les objets de surveillance, leurs statuts, attributs et valeurs. **IoT Query** contient des données quasi temps réel nécessaires aux opérations générales. Dans cette section, vous trouverez trois tableaux de bord présentant des analyses et un contexte pour différents usages. Ceux-ci fournissent des informations avec les derniers calculs personnalisés **statuts de mouvement et de connexion** des objets de surveillance, **valeurs des Données du capteur** et le tableau récapitulatif de l'intelligence des actifs, qui regroupe en un seul endroit les derniers statuts des données métier et télématiques. ### Analyse des schémas historiques **Rapports** révéler des opportunités d'optimisation au fil des périodes grâce aux [Rapports historiques](/docs/analytics/fr/explorer-for-iotquery/historical-reports.md)Le rapport Capteur de mesure identifie des schémas d'Entretien grâce au Carburant, à la température et à d'autres types de capteurs pour une analyse approfondie. Le rapport d'activité du Traceur offre une visibilité sur les activités pré-agrégées afin d'identifier les inefficacités d'Itinéraire. Le rapport des équipes analyse la productivité de la main-d'œuvre. ### Développement analytique personnalisé [Accès direct aux données](/docs/analytics/fr/explorer-for-iotquery/custom-analysis-sql-configurator.md) via des requêtes SQL permet des solutions spécialisées lorsque les rapports standard ou les tableaux de bord ne répondent pas à des besoins spécifiques. Le navigateur de schéma de base de données affiche les relations de données disponibles. L'exécution de requêtes SQL permet des analyses complexes. La création de visualisations personnalisées offre une génération de graphiques par glisser-déposer. Poursuivez ici pour des solutions ciblées répondant à des exigences opérationnelles uniques. ## Évaluez vos besoins Découvrez ces capacités analytiques pour déterminer si ces modèles et visuels suffisent au regard des analyses présentées ou si vous avez besoin d'analyses plus approfondies et plus complètes : * **Continuez à utiliser cette application** si les tableaux de bord standard et les rapports répondent à vos exigences opérationnelles, et qu'une analyse personnalisée occasionnelle répond à des besoins spécialisés. * **Explorez d'autres solutions BI** si vous avez besoin d'une sécurité d'entreprise, de systèmes de rapports automatisés, de performances avancées de visualisation ou d'un accès analytique à l'échelle de l'organisation. Appuyez-vous sur une expérience pratique pour prendre des décisions éclairées concernant l'infrastructure analytique. Pour les options de production, voir [guide de sélection des outils BI](/docs/analytics/fr/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools.md). ## Ressources complémentaires Accédez à une documentation complète et à des conseils techniques pour maximiser vos capacités analytiques et optimiser les performances du système : * [Vue d'ensemble du schéma de données](/docs/analytics/fr/iot-query/schema-overview.md) explique la structure des données et les relations. * [Exemples de requêtes](/docs/analytics/fr/example-queries.md) fournit des schémas analytiques éprouvés et des techniques d'optimisation. * [Paramètres et configuration](/docs/analytics/fr/explorer-for-iotquery/settings-and-configuration.md) couvre l'optimisation des performances et les options de configuration. Passez d'une coordination réactive à une gestion proactive fondée sur les données. Découvrez comment les capacités analytiques évoluent de la compréhension immédiate à l'optimisation stratégique tout en développant votre compréhension des exigences de l'infrastructure de production. --- # 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/fr/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.