Guide et bibliothèque de modèles

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Février 2025

Table des matières

Introduction

Geotab Data Connector est un outil conçu pour permettre aux gestionnaires de flotte d’importer des données organisées provenant de leurs propres flottes dans leur outil de veille stratégique ou de visualisation préféré sans avoir à utiliser manuellement les rapports MyGeotab. De plus, contrairement à la trousse de développement logiciel (SDK) MyGeotab, cet outil permet aux gestionnaires de flotte de personnaliser leurs rapports sans avoir besoin de codage.

Ce document fournit des instructions sur la façon de télécharger et d’accéder initialement aux modèles, ainsi qu’un aperçu des renseignements qu’ils contiennent.

Galerie de modèles

Les modèles se trouvent maintenant sur la page principale de Data Connector, sous Reports (rapports). Chaque modèle est disponible pour PowerBI, Tableau et Excel en unités métriques et impériales.

Pour commencer

Modèle Power BI

Suivez les étapes ci-dessous pour commencer ou visionnez cette vidéo (en anglais).

1. Ouvrez directement le modèle Power BI.

2. ✱ REMARQUE : À la première ouverture du modèle, toutes les feuilles seront vides avec quelques erreurs de connexion, car les informations d’identification de l’utilisateur n’ont pas encore été entrées.

2. Cliquez sur Refresh (Actualiser).

3. 

3. Entrez les informations d’identification (si vous avez déjà accédé à GDC par l’entremise de Power BI auparavant, vos informations d’identification peuvent déjà être enregistrées localement) :
4. 1. Nom d’utilisateur : <Nom de la base de données MyGeotab>/<Nom d’utilisateur MyGeotab>
   2. 1. Par exemple : Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Mot de passe : <Mot de passe MyGeotab>
   2. Niveau pour appliquer les paramètres : https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Cliquez sur Connect.

5. 

5. Si vous devez modifier les informations d’identification ultérieurement, vous pouvez le faire en sélectionnant File > Options, puis Settings > Data source settings pour modifier les autorisations de chaque tableau.

Modèle Tableau

1. Ouvrez le modèle Tableau directement.

2. ✱ REMARQUE : À la première ouverture du modèle, toutes les feuilles seront vides avec quelques erreurs de connexion, car les informations d’identification de l’utilisateur n’ont pas encore été entrées.

2. Recherchez votre URL d’accès de base dans MyGeotab > Administration > Geotab Data Connector. Pour en savoir plus sur l’URL d’accès, reportez-vous au Guide de l’utilisateur de Geotab Data Connector.

3. Si votre URL d’accès de base est https://odata-connector-1.geotab.com/odata/v4/svc/, faites ce qui suit :

4. 1. Cliquez sur Refresh All Extracts (Actualiser toutes les extractions).

5. 

3. Cliquez sur Refresh (Actualiser) dans la fenêtre qui s’affiche.

4. 

4. Tableau vous invite alors à entrer les informations d’identification pour les quatre tableaux sources. Entrez vos informations d’identification MyGeotab dans la fenêtre contextuelle :
5. 1. Nom d’utilisateur : <Nom de la base de données MyGeotab>/<Nom d’utilisateur MyGeotab>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Mot de passe : <Mot de passe MyGeotab>

6. 

5. Une fois les renseignements d’identification entrées pour chaque tableau source, vos données sont chargées dans le modèle.

7. Si vous avez une autre URL d’accès de base, procédez comme suit :

8. 1. Sous Data, naviguez jusqu’à la première source de données et sélectionnez Edit Data Source.

   2. 

   2. Mettez à jour le serveur pour qu’il corresponde à votre URL d’accès, en veillant à conserver l’identificateur de tableau à la fin de l’URL. Entrez vos informations d’identification MyGeotab et sélectionnez Sign In.

   3. 

   3. Une fois le sommaire de la connexion chargé, naviguez jusqu’à n’importe quel onglet du tableau de bord au bas de l’écran.

   5. 

   4. Répétez les étapes 1 à 3 pour les quatre autres sources de données.
   5. Cliquez sur Refresh All Extracts (Actualiser toutes les extractions).

9. 

6. Cliquez sur Refresh (Actualiser) dans la fenêtre qui s’affiche.

Modèle Excel

1. Ouvrez le modèle Excel.

2. ✱ REMARQUE : À la première ouverture du modèle, toutes les feuilles seront vides avec quelques erreurs de connexion, car les informations d’identification de l’utilisateur n’ont pas encore été entrées.

2. Dans le menu Data (Données), sélectionnez Refresh All (Actualiser tout).

3. 

3. Entrez les informations d’identification (si vous avez déjà accédé à GDC par l’entremise de Power BI auparavant, vos informations d’identification peuvent être déjà enregistrées localement) :
4. 1. Nom d’utilisateur : <Nom de la base de données MyGeotab>/<Nom d’utilisateur MyGeotab>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Mot de passe : <Mot de passe MyGeotab>
   2. Niveau pour appliquer les paramètres : https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Cliquez sur Connect.

5. 

5. Si vous devez modifier les informations d’identification ultérieurement, vous pouvez le faire en sélectionnant Data > Get Data > Data source settings afin de modifier les autorisations de chaque tableau.

Vue d’ensemble du modèle d’IRC du véhicule

Les modèles sont conçus en vue de fournir une solution prête à l’emploi qui illustre comment utiliser Data Connector pour répondre aux questions clés sur votre flotte. Une fois les modèles téléchargés, vous pouvez personnaliser votre tableau de bord comme bon vous semble en fonction de vos besoins.

✱ REMARQUE : Il existe actuellement des modèles de visualisations de données prêtes à être visualisées pour Power BI et Tableau. Le modèle Excel fournit seulement des exemples de données à des fins de conception et d’essais.

Distance et temps

Mesures cumulatives mensuelles portant sur la distance GPS et le temps de conduite des six derniers mois terminés, notamment :

1. Quelles ont été les tendances en matière de distance et de temps de conduite de ma flotte au cours des six derniers mois?
2. Quelle est la distance de conduite mensuelle moyenne de ma flotte?
3. Quel est le temps de conduite mensuel moyen de ma flotte?
4. Quel véhicule a roulé le plus longtemps ou sur la plus longue distance le mois dernier?
5. Quel véhicule a roulé le moins longtemps ou sur la plus courte distance le mois dernier?
6. Comment le temps et la distance de conduite du mois dernier se comparent-ils à ceux du mois précédent?

8. 

9. Métrique	Calcul
   Distance GPS mensuelle moyenne (milles)	Somme de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliée par 0,621371 pour convertir les kilomètres en milles, divisée par le nombre total de mois
   Distance GPS totale (milles)	Somme de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliée par 0,621371 pour convertir les kilomètres en milles
   Distance GPS du mois dernier (milles)	Somme de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliée par 0,621371 pour convertir les kilomètres en milles, filtrée pour inclure seulement le dernier mois terminé
   Temps mensuel moyen (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures, divisée par le nombre total de mois
   Temps total (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures
   Heure du mois dernier (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures, filtrée pour inclure seulement le dernier mois terminé

10. Marche au ralenti

11. Mesures cumulatives mensuelles portant sur le temps de marche au ralenti et la consommation de carburant au ralenti des six derniers mois terminés, notamment :

7. Quelles ont été les tendances en matière de temps de marche au ralenti et de consommation de carburant au ralenti au cours des six derniers mois?
8. Quelle est la consommation de carburant au ralenti mensuelle moyenne de ma flotte?
9. Quel est le temps de marche au ralenti mensuel moyen de ma flotte?
10. Quel véhicule a consommé le plus de carburant au ralenti ou a marché au ralenti le plus longtemps le mois dernier?
11. Quel véhicule a consommé le moins de carburant au ralenti ou a marché au ralenti le moins longtemps le mois dernier?
12. Comment la consommation de carburant au ralenti et le temps de marche au ralenti du mois dernier se comparent-ils à ceux du mois précédent?

13. 

14. Métrique	Calcul
    Quantité moyenne de carburant consommé au ralenti par mois (gal)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons, divisée par le nombre total de mois
    Quantité totale de carburant consommé au ralenti (gal)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons
    Quantité de carburant consommé au ralenti le mois dernier (gal)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons, filtrée pour inclure seulement le dernier mois terminé
    Temps de marche au ralenti mensuel moyen (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures, divisée par le nombre total de mois
    Temps total de marche au ralenti (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures
    Temps de marche au ralenti le mois dernier (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures, filtrée pour inclure seulement le dernier mois terminé

15. Consommation de carburant

16. Mesures cumulatives mensuelles portant sur l’économie de carburant des six derniers mois terminés. Il est important de noter que la distance de carburant peut être différente de la distance GPS, car la distance de carburant est enregistrée seulement lorsque le dispositif a également enregistré la consommation de carburant. Cela permet de s’assurer que les calculs d’économie de carburant sont exacts dans le cas où la consommation de carburant n’est pas déclarée pour certains véhicules ou segments de trajet, et il est raisonnable de supposer qu’ils sont représentatifs du rendement total dans la grande majorité des cas.

13. Quelles ont été les tendances en matière d’économie de carburant de ma flotte au cours des six derniers mois?
14. Quelles ont été les tendances en matière de consommation et de distance de carburant de ma flotte au cours des six derniers mois?
15. Quelle est l’économie de carburant moyenne de ma flotte?
16. Quelle est l’économie de carburant moyenne de ma flotte par type de carburant?
17. Comment l’économie de carburant du mois dernier se compare-t-elle à celle du mois précédent?
18. Comment la consommation de carburant du mois dernier se compare-t-elle à celle du mois précédent?

19. 

20. Métrique	Calcul
    Distance de carburant totale (milles)	Somme de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] multipliée par 0,621371 pour convertir les kilomètres en milles
    Quantité de carburant totale (gal)	Somme de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons
    Économie totale de carburant (mpg)	Somme de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] divisée par la somme de VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres] multipliée par 2,35215 pour convertir les km/L en mpg
    Économie de carburant le mois dernier (mpg)	Somme de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] divisée par la somme de VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres] multipliée par 2,35215 pour convertir les km/L en mpg, filtrée pour inclure seulement le dernier mois terminé
    Consommation de carburant le mois dernier (gal)	Somme de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons, filtrée pour inclure seulement le dernier mois terminé

21. Utilisation

22. Mesures cumulatives mensuelles portant sur l’utilisation des six derniers mois terminés. Cet onglet présente deux méthodes de calcul de l’utilisation.

19. Quelles ont été les tendances en matière d’utilisation de mes véhicules au cours des six derniers mois?
20. Quelles ont été les tendances en matière d’utilisation de ma flotte au cours des six derniers mois?
21. Comment l’utilisation des véhicules du mois dernier se compare-t-elle à celle du mois précédent?
22. Comment l’utilisation de la flotte du mois dernier se compare-t-elle à celle du mois précédent?

Analyse quotidienne

Les mesures cumulatives quotidiennes présentent les principales mesures des quatre premiers onglets de données cumulatives mensuelles comme une tendance quotidienne pour les 30 derniers jours. Elle comprend une carte visuelle de traçage des dernières coordonnées de localisation connues de chaque véhicule pour chaque jour.

1. Quelles ont été les tendances en matière de mesures clés de ma flotte par jour au cours des 30 derniers jours?
2. Où se trouve la dernière localisation quotidienne enregistrée de chacun de mes véhicules?

Aperçu du modèle d’analyse comparative des données de sécurité

Le modèle d’analyse comparative de la sécurité est conçu pour fournir un aperçu de haut niveau du rendement global de la flotte en matière de sécurité et une comparaison avec les points de référence et les principaux acteurs du secteur. Ce modèle est accompagné d’un support visuel interactif montrant les secteurs où les résultats pour les véhicules sont supérieurs ou inférieurs aux points de référence.

Le diagramme à quadrant est conçu pour vous aider à identifier les chauffeurs individuels qui ont le plus besoin d’attention. Par exemple, le quadrant en haut à droite comprend les cas dont le taux de collision est plus élevé que celui prévu par l’indice de référence. Le quadrant en haut à gauche comprend les cas dont le taux de collision est inférieur à celui prévu.

Ce modèle fournit aussi une comparaison relative des différents groupes en fonction de leur taux de collision moyen prévu et une vue détaillée du rendement à l’échelle du véhicule.