Vorlagenhandbuch und -bestand

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Februar 2025

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

Der Geotab Data Connector ist ein Tool für Fuhrparkmanager, mit dem sie kuratierte Daten aus ihren eigenen Fuhrparks ohne manuellen Zugriff auf MyGeotab-Berichte in ihr bevorzugtes BI-/Visualisierungstool importieren können. Im Gegensatz zum MyGeotab-SDK ermöglicht dieses Tool Fuhrparkmanagern außerdem die Anpassung ihrer Berichte ohne Programmieraufwand.

Dieses Dokument enthält Anweisungen zum erstmaligen Herunterladen und Aufrufen der Vorlagen sowie einen Überblick über die darin verfügbaren Informationen.

Vorlagengalerie

Die Vorlagen befinden sich jetzt auf der Hauptseite von Data Connector unter „Berichte“. Jede Vorlage ist für PowerBI, Tableau und Excel in metrischen und imperialen Einheiten erhältlich.

Erste Schritte

Power BI-Vorlage

Gehen Sie für Ihre ersten Schritte so vor, wie in folgender Anleitung oder diesem Video (auf Englisch) angegeben.

1. Öffnen Sie die Power BI-Vorlage direkt.

2. ✱ HINWEIS: Beim ersten Öffnen der Vorlage sind alle Blätter leer und es treten Verbindungsfehler auf, da die Zugangsdaten für den Benutzer noch nicht eingegeben wurden.

2. Klicken Sie auf Aktualisieren.

3. 

3. Geben Sie die Zugangsdaten ein (falls Sie zuvor über Power BI auf GDC zugegriffen haben, sind Ihre Zugangsdaten eventuell bereits lokal gespeichert):
4. 1. Benutzername: <MyGeotab-Datenbankbezeichnung>/<MyGeotab-Benutzername>
   2. 1. Beispiel: Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Passwort: <My Geotab-Passwort>
   2. Ebene, auf der die Einstellungen übernommen werden sollen: https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Klicken Sie auf Verbinden.

5. 

5. Sie können die Zugangsdaten bei Bedarf zu einem späteren Zeitpunkt bearbeiten, indem Sie auf Datei > Optionen und dann auf Einstellungen > Einstellungen Datenquellen klicken, um die Berechtigungen für die einzelnen Tabellen zu ändern.

Tableau-Vorlage

1. Öffnen Sie die Tableau-Vorlage direkt.

2. ✱ HINWEIS: Beim ersten Öffnen der Vorlage sind alle Blätter leer und es treten Verbindungsfehler auf, da die Zugangsdaten für den Benutzer noch nicht eingegeben wurden.

2. Die Basis-URL für den Zugriff finden Sie unter MyGeotab > Administration > Geotab Data Connector. Weitere Informationen zur URL für den Zugriff finden Sie im Benutzerhandbuch für Geotab Data Connector.

3. Wenn die Basis-URL für den Zugriff https://odata-connector-1.geotab.com/odata/v4/svc/ lautet, gehen Sie wie folgt vor:

4. 1. Klicken Sie auf Alle Extrakte aktualisieren.

5. 

3. Klicken Sie im angezeigten Fenster auf Aktualisieren.

4. 

4. Tableau fordert Sie auf, Zugangsdaten für alle vier Quelltabellen einzugeben. Geben Sie Ihre Zugangsdaten für MyGeotab in die sich öffnenden Fenster ein:
5. 1. Benutzername: <MyGeotab-Datenbankbezeichnung>/<MyGeotab-Benutzername>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Passwort: <MyGeotab-Passwort>

6. 

5. Nach Eingabe der Zugangsdaten für jede Quelltabelle werden Ihre Daten in die Vorlage geladen.

7. Wenn Sie über eine andere URL für den Basiszugriff verfügen, gehen Sie wie folgt vor:

8. 1. Navigieren Sie unter Daten zur ersten Datenquelle und wählen Sie Datenquelle bearbeiten aus.

   2. 

   2. Aktualisieren Sie den Server so, dass er mit Ihrer Zugriffs-URL übereinstimmt, und achten Sie darauf, die Tabellen-ID am Ende der URL beizubehalten. Geben Sie Ihre Zugangsdaten für MyGeotab ein und klicken Sie auf Anmelden.

   3. 

   3. Nachdem die Zusammenfassung der Verbindung geladen wurde, navigieren Sie zu einer der Dashboard-Registerkarten am unteren Bildschirmrand.

   5. 

   4. Wiederholen Sie die Schritte 1 bis 3 für die vier verbleibenden Datenquellen.
   5. Klicken Sie auf Alle Extrakte aktualisieren.

9. 

6. Klicken Sie im angezeigten Fenster auf Aktualisieren.

Excel-Vorlage

1. Öffnen Sie die Excel-Vorlage.

2. ✱ HINWEIS: Beim ersten Öffnen der Vorlage sind alle Blätter leer und es treten Verbindungsfehler auf, da die Zugangsdaten für den Benutzer noch nicht eingegeben wurden.

2. Klicken Sie im Menü Daten auf Alle aktualisieren.

3. 

3. Geben Sie Ihre Zugangsdaten ein (falls Sie zuvor über Power BI auf GDC zugegriffen haben, sind Ihre Zugangsdaten eventuell bereits lokal gespeichert):
4. 1. Benutzername: <MyGeotab-Datenbankbezeichnung>/<MyGeotab-Benutzername>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Passwort: <MyGeotab-Passwort>
   2. Ebene, auf der die Einstellungen übernommen werden sollen: https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Klicken Sie auf Verbinden.

5. 

5. Sie können die Zugangsdaten bei Bedarf zu einem späteren Zeitpunkt bearbeiten, indem Sie auf Daten > Daten abrufen > Einstellungen Datenquellen klicken, um die Berechtigungen für die einzelnen Tabellen zu ändern.

Übersicht über die Fahrzeug-KPI-Vorlage

Vorlagen sind als sofort einsatzbereite Lösung entwickelt, mit der veranschaulicht wird, wie Sie den Data Connector zur Beantwortung wichtiger Fragen zu Ihrem Fuhrpark verwenden können. Nach dem Herunterladen der Vorlagen können Sie Ihr Dashboard ganz nach Bedarf individuell anpassen.

✱ HINWEIS: Vorlagen für erkenntnisorientierte Datenvisualisierungen sind derzeit für Power BI und Tableau verfügbar. Die Excel-Vorlage enthält nur Beispieldaten für Design- und Testzwecke.

Entfernung und Zeit

Monatlich aggregierte Kennzahlen mit Schwerpunkt auf GPS-Entfernung und Fahrzeit für die letzten sechs abgeschlossenen Monate, darunter:

1. Wie haben sich die Fahrstrecke und die Fahrzeit meines Fuhrparks in den letzten sechs abgeschlossenen Monaten entwickelt?
2. Wie hoch ist die durchschnittliche monatliche Fahrstrecke meines Fuhrparks?
3. Wie hoch ist die durchschnittliche monatliche Fahrzeit meines Fuhrparks?
4. Welches Fahrzeug ist im letzten Monat die längste Strecke oder Zeit gefahren?
5. Welches Fahrzeug ist im letzten Monat die kürzeste Strecke oder Zeit gefahren?
6. Wie verhielten sich Fahrzeit und Strecke des letzten Monats im Vergleich zum Vormonat?

8. 

9. Metrik	Berechnung
   Durchschnittliche monatliche GPS-Entfernung (mi)	Summe von VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliziert mit 0,621371 zur Umrechnung von km in mi, dividiert durch die Gesamtzahl der Monate
   GPS-Gesamtentfernung (mi)	Summe von VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliziert mit 0,621371 zur Umrechnung von km in mi
   GPS-Entfernung letzter Monat (mi)	Summe von VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliziert mit 0,621371 zur Umrechnung von km in mi und gefiltert, sodass nur der letzte abgeschlossene Monat enthalten ist
   Durchschnittliche monatliche Zeit (Std)	Summe von VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] geteilt durch 3.600 zur Umrechnung von Sekunden in Stunden, geteilt durch die Gesamtzahl der Monate
   Gesamtzeit (Std)	Summe von VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] geteilt durch 3.600 zur Umrechnung von Sekunden in Stunden
   Zeit letzter Monat (Std)	Summe von VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] geteilt durch 3.600 zur Umrechnung von Sekunden in Stunden und gefiltert, sodass nur der letzte abgeschlossene Monat enthalten ist

10. Leerlauf

11. Monatlich aggregierte Kennzahlen mit Schwerpunkt auf Leerlaufzeiten und Kraftstoffverbrauch im Leerlauf für die letzten sechs abgeschlossenen Monate, darunter:

7. Wie haben sich Leerlaufzeit und der Kraftstoffverbrauch im Leerlauf meines Fuhrparks in den letzten sechs abgeschlossenen Monaten entwickelt?
8. Wie hoch ist der durchschnittliche monatliche Kraftstoffverbrauch im Leerlauf bei meinem Fuhrpark?
9. Wie hoch ist die durchschnittliche monatliche Leerlaufzeit meines Fuhrparks?
10. Welches Fahrzeug hatte im letzten Monat den höchsten Kraftstoffverbrauch im Leerlauf oder die längste Leerlaufzeit?
11. Welches Fahrzeug hatte im letzten Monat den geringsten Kraftstoffverbrauch im Leerlauf oder die kürzeste Leerlaufzeit?
12. Wie verhielten sich der Kraftstoffverbrauch im Leerlauf und die Leerlaufzeit im letzten Monat im Vergleich zum Vormonat?

13. 

14. Metrik	Berechnung
    Durchschnittlicher monatlicher Kraftstoffverbrauch im Leerlauf (gal)	Summe von VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliziert mit 0,264172 zur Umrechnung von Litern in Gallonen, geteilt durch die Gesamtzahl der Monate
    Kraftstoffverbrauch im Leerlauf insgesamt (gal)	Summe von VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliziert mit 0,264172 zur Umrechnung von Litern in Gallonen
    Kraftstoffverbrauch im Leerlauf letzter Monat (gal)	Summe von VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliziert mit 0,264172 zur Umrechnung von Litern in Gallonen und gefiltert, sodass nur der letzte abgeschlossene Monat enthalten ist
    Durchschnittliche monatliche Leerlaufzeit (Std)	Summe von VehicleKPI_Monthly[IdleDuration_Seconds] geteilt durch 3.600 zur Umrechnung von Sekunden in Stunden, geteilt durch die Gesamtanzahl der Monate
    Gesamte Leerlaufzeit (Std)	Summe von VehicleKPI_Monthly[IdleDuration_Seconds] geteilt durch 3.600 zur Umrechnung von Sekunden in Stunden
    Leerlaufzeit letzter Monat (Std)	Summe von VehicleKPI_Monthly[IdleDuration_Seconds] geteilt durch 3.600 zur Umrechnung von Sekunden in Stunden und gefiltert, sodass nur der letzte abgeschlossene Monat enthalten ist

15. Kraftstoffverbrauch

16. Monatliche aggregierte Kennzahlen mit Schwerpunkt auf dem Kraftstoffverbrauch der letzten sechs abgeschlossenen Monate. Wichtiger Hinweis: Die Kraftstoffreichweite kann sich von der GPS-Entfernung unterscheiden, da sie nur dann erfasst wird, wenn das Gerät auch den Kraftstoffverbrauch erfasst hat. Dadurch wird sichergestellt, dass die Berechnungen des Kraftstoffverbrauchs genau sind, wenn dieser für bestimmte Fahrzeuge oder Fahrtabschnitte nicht gemeldet wird, und dass in den meisten Fällen davon ausgegangen werden kann, dass sie repräsentativ für die Gesamtleistung sind.

13. Wie hat sich der Kraftstoffverbrauch meines Fuhrparks in den letzten sechs abgeschlossenen Monaten entwickelt?
14. Wie haben sich die Gesamtmenge des verbrauchten Kraftstoffs und die Reichweite meines Fuhrparks in den letzten sechs abgeschlossenen Monaten entwickelt?
15. Wie hoch ist der durchschnittliche Kraftstoffverbrauch meines Fuhrparks?
16. Wie hoch ist der durchschnittliche Kraftstoffverbrauch meines Fuhrparks nach Kraftstoffart?
17. Wie verhielt sich der Kraftstoffverbrauch des letzten Monats im Vergleich zum Vormonat?
18. Wie verhielt sich die Gesamtmenge des verbrauchten Kraftstoffs des letzten Monats im Vergleich zum Vormonat?

19. 

20. Metrik	Berechnung
    Reichweite insgesamt (mi)	Summe von VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] multipliziert mit 0,621371 zur Umrechnung von km in mi
    Gesamtmenge des verbrauchten Kraftstoffs (gal)	Summe von VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] multipliziert mit 0,264172 zur Umrechnung von Litern in Gallonen
    Kraftstoffverbrauch insgesamt (mpg)	Summe von VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] geteilt durch die Summe von VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres], multipliziert mit 2,35215 zur Umrechnung von km/L in mpg
    Kraftstoffverbrauch letzter Monat (mpg)	Summe von VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] geteilt durch die Summe von VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres], multipliziert mit 2,35215 zur Umrechnung von km/L in mpg und gefiltert, sodass nur der letzte abgeschlossene Monat enthalten ist
    Kraftstoffverbrauch letzter Monat (gal)	Summe von VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] multipliziert mit 0,264172 zur Umrechnung von Litern in Gallonen und gefiltert, sodass nur der letzte abgeschlossene Monat enthalten ist

21. Auslastung

22. Monatliche aggregierte Kennzahlen mit Schwerpunkt auf der Auslastung für die letzten sechs abgeschlossenen Monate. Diese Registerkarte zeigt zwei Methoden zur Berechnung der Auslastung.

19. Wie hat sich die Fahrzeugauslastung in den letzten sechs abgeschlossenen Monaten entwickelt?
20. Wie hat sich die Auslastung meines Fuhrparks in den letzten sechs abgeschlossenen Monaten entwickelt?
21. Wie verhielt sich die Fahrzeugauslastung des letzten Monats im Vergleich zum Vormonat?
22. Wie verhielt sich die Fuhrparkauslastung des letzten Monats im Vergleich zum Vormonat?

Tägliche Analyse

Täglich aggregierte Kennzahlen, die die wichtigsten Kennzahlen aus den ersten vier monatlich aggregierten Registerkarten als täglichen Trend für die letzten 30 Tage anzeigen. Umfasst eine visuelle Kartendarstellung mit den letzten bekannten Standortkoordinaten jedes Fahrzeugs für jeden Tag.

1. Wie haben sich die wichtigsten Kennzahlen meines Fuhrparks in den letzten 30 Tagen pro Tag entwickelt?
2. Wo befindet sich der zuletzt erfasste tägliche Standort für jedes meiner Fahrzeuge?

Übersicht Vorlage für das Sicherheits-Benchmarking

Die Vorlage für das Sicherheits-Benchmarking ist darauf ausgelegt, einen Überblick über die wichtigsten Sicherheitsdaten des Fuhrparks zu bieten und einen Vergleich mit ähnlichen Fuhrparks zu ermöglichen. Der Vorlage folgen einige interaktive Diagramme, die zeigen, in welchen Bereichen Ihre Fahrzeuge besser oder schlechter abschneiden als die Benchmarks.

Das Quadrantendiagramm unterstützt Sie bei der Ermittlung der einzelnen Fahrer mit den meisten Problemen. Der rechte obere Quadrant umfasst zum Beispiel die Fälle, die eine höhere Kollisionsrate aufweisen als die prognostizierte Benchmark. Der obere linke Quadrant umfasst Fälle, die eine geringere Kollisionsrate als die prognostizierte Benchmark aufweisen.

Die Vorlage ermöglicht darüber hinaus einen relativen Vergleich der verschiedenen Gruppen auf der Grundlage ihrer durchschnittlichen prognostizierten Kollisionsrate sowie einen detaillierten Überblick über die Leistung einzelner Fahrzeuge.