> 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/pt-br/explorer-for-iotquery.md). # Explorer do IoT Query Interface web baseada em Streamlit que apresenta painéis em tempo real, Relatórios históricos e recursos de análise SQL personalizada da sua instância de IoT Query O **Explorer do IoT Query** A aplicação fornece uma interface baseada na web para explorar os recursos analíticos disponíveis por meio da sua **IoT Query**. Baseada em Python e no framework Streamlit, esta aplicação demonstra os recursos e as vantagens da **IoT Query** como soluções analíticas flexíveis, adaptadas aos seus requisitos operacionais. {% hint style="warning" %} Observe que esta aplicação destina-se apenas a fins de demonstração. Ela oferece uma referência rápida de como Python e Streamlit podem ser usados para construir sua própria aplicação com dados subjacentes e lógica de cálculo personalizada dentro dela. {% endhint %} ## Sua jornada analítica: de modelos a insights personalizados Comece com necessidades operacionais imediatas, descubra padrões que revelem oportunidades de otimização e, em seguida, desenvolva soluções que atendam aos seus desafios de negócios exclusivos.
## Itens principais do menu Os usuários podem começar sua jornada na análise de dados usando painéis e relatórios predefinidos que cobrem casos de uso e expectativas comuns, ou explorar consultas de dados personalizadas para análises adicionais. ### Inteligência operacional em tempo real **Painéis** fornecem visibilidade imediata dos objetos monitorados, seus status, atributos e valores. **IoT Query** contém dados quase em tempo real necessários para operações gerais. Nesta seção, você pode encontrar três painéis mostrando insights e contexto para diferentes propósitos. Eles fornecem informações com os mais recentes valores calculados personalizados **status de movimento e de conexão** dos objetos monitorados, **valores dos dados dos sensores** e a tabela de resumo de inteligência de ativos, que inclui os status mais recentes dos dados de negócios e telemática em um só lugar. ### Análise de padrões históricos **Relatórios** revelam oportunidades de otimização ao longo de períodos de tempo por meio de [relatórios históricos](/docs/analytics/pt-br/explorer-for-iotquery/historical-reports.md). O relatório do Sensor de medidas identifica padrões de manutenção por meio de combustível, temperatura e outros tipos de sensores para análise aprofundada. O relatório de atividade de objeto oferece visibilidade das atividades pré-agregadas que podem ajudar a identificar ineficiências de rota. O relatório de turnos analisa a produtividade da equipe. ### Desenvolvimento analítico personalizado [Acesso direto aos dados](/docs/analytics/pt-br/explorer-for-iotquery/custom-analysis-sql-configurator.md) por meio de consultas SQL permite soluções especializadas quando relatórios ou painéis padrão não atendem a necessidades específicas. O navegador de esquema do banco de dados exibe os relacionamentos de dados disponíveis. A execução de consultas SQL permite análises complexas. A criação de visualizações personalizadas oferece criação de gráficos por arrastar e soltar. Avance aqui para soluções direcionadas que atendam a requisitos operacionais exclusivos. ## Avalie seus requisitos Experimente esses recursos analíticos para determinar se estes modelos e visuais são suficientes com os insights apresentados ou se você precisa de insights mais profundos e de análises abrangentes: * **Continue usando esta aplicação** se painéis e relatórios padrão atendem aos seus requisitos operacionais, e análises personalizadas ocasionais atendem a necessidades especializadas. * **Explore outras soluções de BI** se você precisa de segurança empresarial, sistemas automatizados de geração de relatórios, desempenho avançado de visualização ou acesso analítico em toda a organização. Use a experiência prática para tomar decisões informadas sobre a infraestrutura analítica. Para opções de produção, consulte [guia de seleção de ferramentas de BI](/docs/analytics/pt-br/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools.md). ## Recursos de apoio Acesse documentação abrangente e orientação técnica para maximizar seus recursos analíticos e otimizar o desempenho do sistema: * [Visão geral do esquema de dados](/docs/analytics/pt-br/iot-query/schema-overview.md) explica a estrutura e os relacionamentos dos dados. * [Consultas de exemplo](/docs/analytics/pt-br/example-queries.md) fornece padrões analíticos comprovados e técnicas de otimização. * [Configurações e parametrização](/docs/analytics/pt-br/explorer-for-iotquery/settings-and-configuration.md) abrange otimização de desempenho e opções de configuração. Transforme a coordenação reativa em gestão proativa orientada por dados. Descubra como os recursos analíticos evoluem de insights imediatos para otimização estratégica, ao mesmo tempo em que desenvolve entendimento dos requisitos da infraestrutura de produção. --- # 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/pt-br/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.