Guide des modèles et bibliothèque

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Février 2025

Sommaire

Introduction

Le Geotab Data Connector est un outil conçu pour permettre aux gestionnaires de flotte d’importer dans leur outil BI/de visualisation préféré des données sélectionnées provenant de leurs véhicules sans avoir à exploiter manuellement les rapports MyGeotab. En outre, cet outil permet aux gestionnaires de flotte de personnaliser leurs rapports sans avoir besoin de coder, contrairement au SDK (kit de développement logiciel) MyGeotab.

Ce document fournit des instructions sur la façon de télécharger et d’accéder initialement aux modèles, ainsi qu’un aperçu des informations disponibles dans ces derniers.

Galerie de modèles

Les modèles sont désormais disponibles sur la page principale de Data Connector, dans la section Reports (Rapports). Chaque modèle est disponible pour PowerBI, Tableau et Excel en unités métriques et impériales.

Mise en route

Modèle pour Power BI

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

1. Ouvrez directement le modèle Power BI.

2. ✱ REMARQUE : lors de la première ouverture du modèle, toutes les feuilles sont vides avec quelques erreurs de connexion, car les identifiants de l’utilisateur n’ont pas encore été saisis.

2. Cliquez sur Refresh (Actualiser).

3. 

3. Saisissez les identifiants de connexion (si vous avez déjà accédé à GDC via Power BI, il est possible que vos identifiants soient déjà enregistrés localement) :
4. 1. Nom d’utilisateur : <Nom de la base de données MyGeotab>/<Nom d’utilisateur MyGeotab>
   2. 1. Exemple : Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Mot de passe : <Mot de passe MyGeotab>
   2. Niveau d’application des paramètres : https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Cliquez sur Connect (Se connecter).

5. 

5. Si vous devez modifier les identifiants ultérieurement, vous pouvez le faire en cliquant sur File (Fichier) > Options puis Settings (Paramètres) > Data source settings (Paramètres de la source de données) afin de modifier les autorisations pour chaque tableau.

Modèle pour Tableau

1. Ouvrez directement le modèle Tableau.

2. ✱ REMARQUE : lors de la première ouverture du modèle, toutes les feuilles sont vides avec quelques erreurs de connexion, car les identifiants de l’utilisateur n’ont pas encore été saisis.

2. Trouvez votre URL d’accès à la base à partir de MyGeotab > Administration > Geotab Data Connector. Pour plus d’informations 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/, procédez comme suit :

4. 1. Cliquez sur Refresh All Extracts (Actualiser tous les extraits).

5. 

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

4. 

4. Tableau vous demandera de saisir les identifiants pour les quatre tableaux sources. Saisissez vos identifiants MyGeotab lorsque les fenêtres apparaissent :
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 identifiants saisis pour chaque tableau source, vos données seront chargées dans le modèle.

7. Si votre URL d’accès de base est différente, procédez comme suit :

8. 1. Sous Data (Données), allez jusqu’à la première source de données et sélectionnez Edit Data Source (Modifier la source de données).

   2. 

   2. Mettez à jour le serveur pour qu’il corresponde à votre URL d’accès, en veillant à conserver l’identifiant du tableau à la fin de l’URL. Saisissez vos identifiants MyGeotab et cliquez sur Sign In (Connexion).

   3. 

   3. Après le chargement du résumé de la connexion, allez jusqu’à l’un des onglets du tableau de bord en bas de l’écran.

   5. 

   4. Répétez les étapes 1 à 3 pour les quatre sources de données restantes.
   5. Cliquez sur Refresh All Extracts (Actualiser tous les extraits).

9. 

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

Modèle pour Excel

1. Ouvrez le modèle Excel.

2. ✱ REMARQUE : lors de la première ouverture du modèle, toutes les feuilles sont vides avec quelques erreurs de connexion, car les identifiants de l’utilisateur n’ont pas encore été saisis.

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

3. 

3. Saisissez les identifiants de connexion (si vous avez déjà accédé à GDC via Power BI, il est possible que vos identifiants soient déjà enregistrés 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 d’application des paramètres : https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Cliquez sur Connect (Se connecter).

5. 

5. Si vous devez modifier les identifiants ultérieurement, vous pouvez le faire en cliquant sur Data (Données) > Get Data (Obtenir des données) > Data source settings (Paramètres des sources de données) afin de modifier les autorisations pour chaque tableau.

Aperçu du modèle KPI des véhicules

Les modèles sont conçus pour fournir une solution prête à l’emploi illustrant comment le Data Connector peut être utilisé pour répondre à des questions clés sur votre flotte. Une fois les modèles téléchargés, vous êtes libre de personnaliser votre tableau de bord pour répondre au mieux à vos besoins en renseignements.

✱ REMARQUE : des modèles de visualisation de données prêts à l’emploi sont actuellement disponibles pour Power BI et Tableau. Le modèle Excel fournit uniquement un échantillon de données à des fins de développement et de test.

Distance et temps

Métriques agrégées mensuelles portant sur la distance GPS et le temps de conduite pour les 6 derniers mois révolus, y compris :

1. Comment la distance parcourue et le temps de conduite de ma flotte ont-ils évolué au cours des 6 derniers mois révolus ?
2. Quelle distance de conduite ma flotte parcourt-elle en moyenne chaque mois ?
3. Quel est le temps de conduite moyen de ma flotte chaque mois ?
4. Quel véhicule a parcouru la plus grande distance ou a enregistré le temps de conduite le plus long le mois dernier ?
5. Quel véhicule a parcouru la plus courte distance ou a enregistré le temps de conduite le plus court le mois dernier ?
6. Comment le temps de conduite et la distance parcourue le mois dernier se comparent-ils à ceux du mois précédent ?

8. 

9. Indicateur	Calcul
   Distance GPS mensuelle moyenne (miles)	Somme de VehicleKpi_Monthly [GPS_Distance_km] multipliée par 0,621371 pour convertir les km en miles, divisée par le nombre total de mois
   Distance GPS totale (miles)	Somme de VehicleKpi_Monthly [GPS_Distance_km] multipliée par 0,621371 pour convertir les km en miles
   Distance GPS du mois dernier (miles)	Somme de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] multipliée par 0,621371 pour convertir les km en miles et filtrée pour n’inclure que le dernier mois révolu
   Durée moyenne mensuelle (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
   Durée du mois dernier (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly [DriveDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures et filtrée pour n’inclure que le dernier mois révolu

10. Marche au ralenti

11. Métriques mensuelles agrégées portant sur le temps de marche au ralenti et le carburant utilisé au ralenti au cours des 6 derniers mois révolus, y compris :

7. Comment la consommation de carburant et le temps de marche au ralenti de ma flotte ont-ils évolué au cours des 6 derniers mois révolus ?
8. Quelle est la consommation mensuelle moyenne de carburant en marche au ralenti de ma flotte ?
9. Quel est le temps moyen mensuel de marche au ralenti de ma flotte ?
10. Quel est le véhicule dont la consommation de carburant en marche au ralenti ou le temps de marche au ralenti a été le plus élevé le mois dernier ?
11. Quel est le véhicule dont la consommation de carburant en marche au ralenti ou le temps de marche au ralenti a été le plus faible le mois dernier ?
12. Comment la consommation de carburant en marche au ralenti et le temps de marche au ralenti du mois dernier se comparent-ils à ceux du mois précédent ?

13. 

14. Indicateur	Calcul
    Consommation mensuelle moyenne de carburant en marche au ralenti (gallons)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons et divisée par le nombre total de mois
    Total du carburant au ralenti (gallons)	Somme de VehicleKpi_Monthly [IdleFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons
    Consommation de carburant en marche au ralenti le mois dernier (gallons)	Somme de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons et filtrée pour n’inclure que le dernier mois révolu
    Période moyenne de la marche au ralenti par mois (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly [IdleDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures, divisée par le nombre total de mois
    Période totale de marche au ralenti (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly [IdleDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures
    Période de marche au ralenti le mois dernier (heures)	Somme de VehicleKpi_Monthly [IdleDuration_Seconds] divisée par 3 600 pour convertir les secondes en heures et filtrée pour n’inclure que le dernier mois révolu

15. Économie de carburant

16. Métriques mensuelles agrégées portant sur l’économie de carburant au cours des 6 derniers mois révolus. Il convient de noter que la distance en carburant peut être différente de la distance GPS, car la distance en carburant n’est enregistrée que lorsque le boîtier a également enregistré la consommation de carburant. Cela permet de garantir que les calculs d’économie de carburant sont exacts même si la consommation de carburant n’est pas signalée pour certains véhicules ou segments de trajet, et il est raisonnable de penser qu’ils sont représentatifs des performances totales dans la grande majorité des cas.

13. Comment l’économie de carburant de ma flotte a-t-elle évolué au cours des 6 derniers mois révolus ?
14. Comment la consommation de carburant et la distance parcourue par ma flotte ont-elles évolué au cours des 6 derniers mois révolus ?
15. Quelle est l’économie moyenne de carburant de ma flotte ?
16. Quelle est l’économie moyenne de carburant de ma flotte par type de carburant ?
17. Quelle a été la consommation de carburant du mois dernier par rapport à celle du mois précédent ?
18. Quelle a été la consommation de carburant du mois dernier par rapport à celle du mois précédent ?

19. 

20. Indicateur	Calcul
    Distance totale en carburant (miles)	Somme de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] multipliée par 0,621371 pour convertir les km en miles
    Carburant total (gallons)	Somme de VehicleKpi_Monthly [IdleFuel_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 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 Somme de VehicleKpi_monthly [TotalFuel_Litres] multipliée par 2,35215 pour convertir les km/L en mpg et filtrée pour n’inclure que le dernier mois révolu.
    Consommation de carburant le mois dernier (gallons)	Somme de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] multipliée par 0,264172 pour convertir les litres en gallons et filtrée pour n’inclure que le dernier mois révolu

21. Utilisation

22. Métriques mensuelles agrégées portant sur l’utilisation au cours des 6 derniers mois révolus. Deux méthodes de calcul de l’utilisation sont présentées dans cet onglet.

19. Comment l’utilisation de mon véhicule a-t-elle évolué au cours des 6 derniers mois révolus ?
20. Comment l’utilisation de ma flotte a-t-elle évolué au cours des 6 derniers mois révolus ?
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

Métriques agrégées par jour affichant les principales métriques des quatre premiers onglets agrégés par mois sous forme de tendance quotidienne pour les 30 derniers jours. Comprend une carte visuelle indiquant les coordonnées du dernier emplacement connu de chaque véhicule pour chaque jour.

1. Quelle a été la tendance quotidienne des principaux indicateurs de ma flotte au cours des 30 derniers jours ?
2. Quel est le dernier emplacement quotidien enregistré de chacun de mes véhicules ?

Aperçu du modèle d’analyse comparative de la sécurité

Le modèle d’analyse comparative de la sécurité est conçu pour donner un aperçu général de la sécurité globale de la flotte et sa comparaison à une référence et aux meilleurs du groupe. Il est accompagné de visuels interactifs pour montrer les points sur lesquels les véhicules font mieux ou moins bien que leurs références.

Le quadrant est conçu pour vous aider à identifier les conducteurs qui ont le plus besoin d’attention. Par exemple, le quart en haut à droite présente les cas dont le taux de collision est supérieur au taux prédictif de la référence. Le quart en haut à gauche présente les cas dont le taux de collision est inférieur au taux prédictif de la référence.

Le modèle fournit également une comparaison relative des différents groupes basée sur leur taux prédictif de collision, ainsi qu’un aperçu détaillé des performances au niveau du véhicule.