> 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/id/iot-query.md).

# Kueri IoT

## Pendahuluan

<figure><img src="/files/246720cf219ad2cb3a71c9ee9e35566134eb7a5d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Navixy's [**IoT Query**](https://navixy.com/en/iot-query/) memberi Anda akses langsung ke data bisnis dan telematika Anda yang berharga dalam lingkungan terpadu yang dapat di-query dengan SQL. Dibangun di atas **Private Telematics Lakehouse (PTL)** infrastruktur basis data ini, dokumentasi ini akan membantu Anda terhubung ke data Anda, memahami apa saja yang tersedia, dan mulai mengekstrak wawasan segera.

## Perjalanan data Anda

Setiap organisasi mengumpulkan sejumlah besar data operasional melalui platform Navixy. Meskipun antarmuka platform menyediakan laporan dan visualisasi standar, pertanyaan bisnis unik Anda sering kali memerlukan analisis yang lebih mendalam dan lebih disesuaikan.

Di sinilah **IoT Query** berperan.

Kami telah mengambil seluruh dataset Anda dan menyimpannya di infrastruktur basis data PTL kami, sehingga dapat diakses langsung melalui koneksi PostgreSQL standar. Ini membuka kemungkinan baru untuk analisis, integrasi, dan penemuan wawasan di luar apa yang dimungkinkan melalui pelaporan standar platform.

### Apa manfaat utamanya?

| <p><strong>Akses SQL langsung</strong><br><br>Query data Anda secara langsung melalui PostgreSQL tanpa batasan API</p>        | <p><strong>Akses data lengkap</strong><br><br>Bekerja dengan seluruh dataset data Anda yang tersedia di Platform Navixy</p>                                                                                      | <p><strong>Kustomisasi</strong><br><br>Buat analitik, laporan, dan integrasi khusus untuk skenario spesifik Anda</p>    |
| ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| <p><strong>Integrasi data</strong><br><br>Hubungkan dengan alat BI dan analitik untuk visualisasi lanjutan dan penelitian</p> | <p><strong>Model data terstruktur</strong><br><br>Ikuti <a href="#how-data-is-organized">arsitektur berlapis</a>:<br><strong>Data mentah</strong> → <strong>Transformasi</strong> → <strong>Wawasan</strong></p> | <p><strong>Isolasi klien</strong><br><br>Lingkungan data yang aman dengan kontrol akses yang tepat di semua tingkat</p> |
| <p><strong>Data nyaris real-time</strong></p><p>Pantau data dengan penundaan streaming minimal</p>                            | <p><strong>Penyimpanan longitudinal</strong></p><p>Akses data historis untuk analisis dan pelatihan model</p>                                                                                                    | <p><strong>Cross-join</strong></p><p>Hubungkan data telematika dan bisnis<br></p>                                       |

{% hint style="info" %}
Ingin memaksimalkan analitik Anda? Aktifkan **IoT Query** terlebih dahulu untuk membuka wawasan data yang komprehensif. Hubungi kami untuk detail aktivasi di <iotquery@navixy.com>.
{% endhint %}

### Data apa saja yang tersedia?

Milik Anda **IoT Query** berisi dua jenis informasi utama:

{% columns %}
{% column %}
**Data bisnis**

Mencakup informasi struktural organisasi Anda:

* Pengguna dan karyawan
* Perangkat dan objek
* Kendaraan dan penugasan
* Tugas, zona, dan catatan operasional
  {% endcolumn %}

{% column %}
**Data telematika**

Berisi aliran informasi berkelanjutan dari perangkat pelacakan Anda:

* Koordinat GPS dan data pergerakan
* Pembacaan sensor
* Status
  {% endcolumn %}
  {% endcolumns %}

Kombinasi jenis data memungkinkan pelaporan operasional dan wawasan analitis yang lebih mendalam.

### Bagaimana data diatur?

{% columns %}
{% column %}
Kami telah menyusun data Anda menggunakan arsitektur berlapis-lapis yang menyeimbangkan akses langsung dengan performa analitis. Setiap lapisan sendiri memadai untuk skenario yang berbeda:

1. [**Lapisan data mentah**](/docs/analytics/id/iot-query/schema-overview/bronze-layer.md) (Tersedia sekarang) – Dataset lengkap yang mencakup data telematika dan bisnis, dengan transformasi minimal, siap untuk eksplorasi dan analisis mendetail
2. [**Lapisan transformasi**](/docs/analytics/id/iot-query/schema-overview/transformation-layer.md) (Segera hadir) – Data yang dibersihkan dan ditransformasi yang dioptimalkan untuk pelaporan dan analitik
3. **Lapisan wawasan** (Segera hadir) – data mart siap bisnis dan metrik teragregasi untuk kasus penggunaan tertentu
   {% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/aa8cbee6485d4d74bdc91223db734e065ac1cefa" alt="Data pipeline overview Your data flows through a comprehensive pipeline before reaching the warehouse: Business data is collected from client’s cabinet Telematics data streams directly from devices Reference metadata is loaded to enable proper data mapping and relationships Data is stored in the appropriate layer based on its processing stage"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### Siapa yang dapat memperoleh manfaat dari platform ini?

**Analis data** akan menghargai akses SQL langsung untuk membuat laporan khusus dan mengekstrak wawasan yang menjawab pertanyaan bisnis tertentu.

**Ilmuwan data** dapat memanfaatkan dataset lengkap untuk analitik lanjutan, mengembangkan model machine learning, dan kemampuan prediktif.

**Pengembang** memperoleh kemampuan untuk membuat integrasi yang mulus antara data operasional dan sistem bisnis lainnya melalui koneksi basis data standar.

## **IoT Query** aplikasi demo

Untuk menunjukkan potensi analitis basis data PTL Anda, kami menyediakan Explorer untuk **IoT Query** - antarmuka web berbasis Streamlit yang menunjukkan apa yang menjadi mungkin ketika Anda memiliki akses langsung ke seluruh dataset telematika dan bisnis Anda.

Aplikasi demonstrasi ini memiliki beberapa tujuan:

* **Nilai operasional langsung**: Menyediakan dasbor real-time dan laporan historis untuk pemantauan armada
* **Demonstrasi analitis**: Mendemonstrasikan empat tingkat kemampuan - intelijen operasional real-time, analisis pola historis, eksplorasi data interaktif, dan analitik berbasis SQL tingkat lanjut
* **Perencanaan produksi**: Membantu Anda memahami kebutuhan analitis Anda sebelum berinvestasi pada infrastruktur BI produksi

Aplikasi ini terhubung langsung ke basis data PTL Anda dan menunjukkan bagaimana organisasi dapat beralih dari batasan platform standar ke solusi analitik khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis tertentu.

{% hint style="info" %}
Untuk analitik produksi yang dapat diskalakan, pertimbangkan untuk mengintegrasikan alat BI khusus seperti Power BI, Apache Superset, atau Streamlit langsung dengan basis data PTL Anda. Jika ragu solusi mana yang sesuai untuk Anda, lihat [Memilih alat BI](/docs/analytics/id/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools.md).
{% endhint %}

## Dukungan dan bantuan

Untuk dukungan teknis dan bantuan terkait **IoT Query** silakan hubungi tim dukungan kami di <support@navixy.com>.


---

# 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/id/iot-query.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`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.