Przewodnik po szablonach i biblioteka szablonów

EN - CS-CZ - DE-DE - ES-ES - ES-LATAM - FR-CA - FR-FR - IT-IT - JA-JP - KO-KR - NL-NL - PT-BR - SV-SE

Sierpień 2023 r.



Spis treści

Wprowadzenie

Geotab Data Connector (GDC) to narzędzie zaprojektowane z myślą o kierownikach floty, które umożliwi im importowanie wyselekcjonowanych danych z licznych źródeł danych firmy Geotab (pochodzących z ich własnej floty) do preferowanych narzędzi do wizualizacji / analityki biznesowej. Narzędzie to umożliwia kierownikom floty uzyskanie dostępu do zagregowanych danych w preferowanych narzędziach do analityki biznesowej bez konieczności ręcznego przenoszenia raportów z MyGeotab. Ponadto, w przeciwieństwie do witryny MyGeotab SDK, narzędzie to pozwala kierownikom floty na dostosowanie raportów bez konieczności znajomości programowania. Dokument ten zawiera instrukcje dotyczące wstępnego pobrania i dostępu do szablonów oraz przegląd dostępnych w nich informacji.

Biblioteka szablonów

Przed rozpoczęciem pracy upewnij się, że rozwiązanie Geotab Data Connector jest włączone w bazie danych, jak wspomniano w sekcji Wymagania w Podręczniku użytkownika.

Poniżej znajduje się pełna lista obecnie dostępnych szablonów rozwiązania Geotab Data Connector — aby pobrać szablon, wystarczy kliknąć odpowiednie łącze. Nowe dodatki będą najpierw ogłaszane za pośrednictwem strony społeczności rozwiązania Geotab Data Connector, więc zachęcamy do jej regularnego odwiedzania.

Wprowadzenie

Szablon narzędzia Power BI

1. Otwórz bezpośrednio szablon narzędzia Power BI.

✱ UWAGA: podczas pierwszego otwarcia szablonu wszystkie arkusze będą puste i mogą zawierać błędy połączenia, ponieważ dane logowania użytkownika nie zostały jeszcze wprowadzone.

2. Kliknij opcję Odśwież:

3. Wprowadź dane logowania (jeśli wcześniej uzyskano dostęp do rozwiązania GDC za pośrednictwem narzędzia Power BI, dane logowania mogą być już zapisane lokalnie):
4. 1. Nazwa użytkownika: <nazwa bazy danych MyGeotab>/<nazwa użytkownika MyGeotab>
   2. 1. Przykład: Database123/johnsmith@geotab.com
   2. Hasło: <hasło MyGeotab>
   3. Poziom zastosowania ustawień: https://data-connector.geotab.com/
   

4. Kliknij opcję Połącz.

5. Jeśli zajdzie potrzeba późniejszego edytowania danych logowania, możesz to zrobić, klikając kolejno Plik > Opcje, a następnie Ustawienia > Ustawienia źródła danych, aby edytować uprawnienia dla każdej tabeli.

Szablon narzędzia Tableau

1. Otwórz bezpośrednio szablon narzędzia Tableau.

✱ UWAGA: podczas pierwszego otwarcia szablonu wszystkie arkusze będą puste i mogą zawierać błędy połączenia, ponieważ dane logowania użytkownika nie zostały jeszcze wprowadzone.

2. Znajdź podstawowy adres URL dostępu w MyGeotab > Administracja > Geotab Data Connector. Więcej informacji na temat adresu URL dostępu można znaleźć w Podręczniku użytkownika rozwiązania Geotab Data Connector.

Jeśli podstawowy adres URL dostępu to https://odata-connector-1.geotab.com/odata/v4/svc/, wykonaj następujące czynności:

3. 1. Kliknij opcję Odśwież wszystkie wyodrębnione dane:
   

3. W wyświetlonym oknie kliknij przycisk Odśwież:

4. Narzędzie Tableau wyświetli monit o wprowadzenie danych logowania dla wszystkich czterech tabel źródłowych. Wprowadź dane logowania MyGeotab, gdy pojawi się okno:
5. 1. Nazwa użytkownika: <nazwa bazy danych MyGeotab>/<nazwa użytkownika MyGeotab>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   2. Hasło: <hasło MyGeotab>
   

5. Po wprowadzeniu danych logowania dla każdej tabli źródłowej dane zostaną załadowane do szablonu.



Jeśli masz inny podstawowy adres URL dostępu, wykonaj następujące czynności:

6. 1. W sekcji Dane przejdź do pierwszego źródła danych i wybierz opcję Edytuj źródło danych:
   
   2. Zaktualizuj serwer, aby dopasować adres URL dostępu, pamiętając o zachowaniu identyfikatora tabeli na końcu adresu URL. Wprowadź dane logowania MyGeotab i kliknij przycisk Zaloguj się:
   
   3. Po załadowaniu podsumowania połączenia przejdź do dowolnej zakładki pulpitu nawigacyjnego w dolnej części ekranu:
   
   
   
   4. Powtórz czynności 1–3 dla czterech pozostałych źródeł danych.
   5. Kliknij opcję Odśwież wszystkie wyodrębnione dane:
   

6. W wyświetlonym oknie kliknij przycisk Odśwież:

Szablon programu Excel

1. Otwórz bezpośrednio szablon programu Excel.

✱ UWAGA: podczas pierwszego otwarcia szablonu wszystkie arkusze będą puste i mogą zawierać błędy połączenia, ponieważ dane logowania użytkownika nie zostały jeszcze wprowadzone.

2. W menu Dane kliknij przycisk Odśwież wszystko:

3. Wprowadź dane logowania (jeśli wcześniej uzyskano dostęp do rozwiązania GDC za pośrednictwem narzędzia Power BI, dane logowania mogą być już zapisane lokalnie):
4. 1. Nazwa użytkownika: <nazwa bazy danych MyGeotab>/<nazwa użytkownika MyGeotab>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   2. Hasło: <hasło MyGeotab>
   3. Poziom do zastosowania ustawień: https://data-connector.geotab.com/
   

4. Kliknij przycisk Połącz:

5. Jeśli zajdzie potrzeba późniejszego edytowania danych logowania, możesz to zrobić, klikając kolejno Dane > Pobierz dane > Ustawienia źródła danych, aby edytować uprawnienia dla każdej tabeli.

Przegląd szablonów

Szablony zaprojektowano w celu zapewnienia gotowego rozwiązania analitycznego. Pokazują one, jak za pomocą rozwiązania Data Connector można znaleźć odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące floty. Pamiętaj, że po pobraniu szablonów możesz dowolnie dostosować swój pulpit nawigacyjny, by dopasować go jak najlepiej do swoich potrzeb.

✱ UWAGA: szablony wizualizacji danych gotowych do wglądu są obecnie dostępne dla narzędzi Power BI i Tableau. Szablon programu Excel zawiera wyłącznie przykładowe dane do celów projektowych i testowych.

Odległość i czas

Miesięczne zagregowane wskaźniki dotyczące odległości GPS i czasu jazdy w ciągu ostatnich 6 miesięcy.

1. W jaki sposób kształtowały się przejechana odległość i czas jazdy pojazdów floty w ciągu ostatnich 6 miesięcy?
2. Jaki jest średnia miesięczna przejechana odległość pojazdów floty?
3. Jaki jest średni miesięczny czas jazdy pojazdów floty?
4. Który pojazd przejechał w zeszłym miesiącu największą odległość lub spędził w trasie najwięcej czasu?
5. Który pojazd przejechał w zeszłym miesiącu najmniejszą odległość lub spędził w trasie najmniej czasu?
6. Jak wyglądają czas jazdy oraz przejechana odległość w ubiegłym miesiącu w porównaniu z poprzednim miesiącem?




Wskaźnik	Obliczenia
Średnia miesięczna odległość GPS (w milach)	Suma VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] pomnożona przez 0,621371 w celu przeliczenia kilometrów na mile, podzielona przez całkowitą liczbę miesięcy
Całkowita odległość GPS (w milach)	Suma VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] pomnożona przez 0,621371 w celu przeliczenia kilometrów na mile
Odległość GPS w zeszłym miesiącu (w milach)	Suma VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] pomnożona przez 0,621371 w celu przeliczenia kilometrów na mile i przefiltrowana w celu uwzględnienia tyko ostatniego, pełnego miesiąca
Średni miesięczny czas (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny, podzielona przez całkowitą liczbę miesięcy
Całkowity czas (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny
Czas w zeszłym miesiącu (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny i przefiltrowana w celu uwzględnienia tylko ostatniego, pełnego miesiąca

Praca silnika na biegu jałowym

Miesięczne zagregowane wskaźniki dotyczące czasu pracy silnika na biegu jałowym i zużyciu paliwa na biegu jałowym w ciągu ostatnich 6 miesięcy.

7. W jaki sposób kształtowały się tendencje zużycia paliwa na biegu jałowym i czasu pracy silnika na biegu jałowym pojazdów floty w ciągu ostatnich 6 miesięcy?
8. Jakie jest średnie miesięczne zużycie paliwa na biegu jałowym pojazdów floty?
9. Ile wynosi średni miesięczny czas pracy silnika na biegu jałowym pojazdów floty?
10. W którym pojeździe w zeszłym miesiącu wystąpiło największe zużycie paliwa na biegu jałowym lub wystąpił najdłuższy czas pracy na biegu jałowym?
11. W którym pojeździe w zeszłym miesiącu wystąpiło najmniejsze zużycie paliwa na biegu jałowym lub wystąpił najkrótszy czas pracy na biegu jałowym?
12. Jak wyglądało zużycie paliwa na biegu jałowym i czas pracy silnika na biegu jałowym w ostatnim miesiącu w porównaniu z poprzednim miesiącem?






Wskaźnik	Obliczenia
Średnie miesięczne zużycie paliwa na biegu jałowym (w galonach)	Suma VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony, podzielona przez całkowitą liczbę miesięcy
Całkowite zużycie paliwa na biegu jałowym (w galonach)	Suma VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony
Zużycie paliwa na biegu jałowym w zeszłym miesiącu (w galonach)	Suma VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony i przefiltrowana w celu uwzględnienia tylko ostatniego, pełnego miesiąca
Średni miesięczny czas pracy silnika na biegu jałowym (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny, podzielona przez całkowitą liczbę miesięcy
Całkowity czas pracy silnika na biegu jałowym (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny
Czas pracy silnika na biegu jałowym w ostatnim miesiącu (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Monthly[IdleDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny i przefiltrowana w celu uwzględnienia tylko ostatniego, pełnego miesiąca

Zużycie paliwa

Miesięczne zagregowane wskaźniki dotyczące oszczędności zużycia paliwa w ciągu ostatnich 6 miesięcy. Należy pamiętać, że przejechana odległość na podstawie danych paliwa może się różnić od odległości GPS, ponieważ odległość ta jest rejestrowana tylko wtedy, gdy urządzenie zarejestrowało również zużycie paliwa. Zapewnia to dokładność obliczeń zużycia paliwa w przypadku, gdy zużycie paliwa nie jest zgłaszane dla niektórych pojazdów lub odcinków kursu. Można założyć, że ten wskaźnik przedstawia całkowitą wydajność w zdecydowanej większości przypadków.

13. W jaki sposób kształtowała się tendencja zużycia paliwa pojazdów floty w ciągu ostatnich 6 miesięcy?
14. W jaki sposób kształtowała się tendencja zużycia paliwa i przejechanej odległości pojazdów floty na podstawie danych paliwa w ciągu ostatnich 6 miesięcy?
15. Jakie jest średnie zużycie paliwa pojazdów floty?
16. Jakie jest średnie zużycie paliwa pojazdów floty w zależności od rodzaju paliwa?
17. Jak wyglądała oszczędność zużycia paliwa w ostatnim miesiącu w porównaniu z poprzednim?
18. Jak wyglądało zużycie paliwa w ostatnim miesiącu w porównaniu z poprzednim?




Wskaźnik	Obliczenia
Całkowita, przejechana odległość na podstawie danych paliwa (w milach)	Suma VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] pomnożona przez 0,621371 w celu przeliczenia kilometrów na mile
Całkowite zużycie paliwa (w galonach)	Suma VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony
Całkowita oszczędność zużycia paliwa (w milach na galon)	Suma VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] podzielona przez sumę VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres] pomnożona przez 2,35215 w celu przeliczenia kilometrów na litr na mile na galon
Oszczędność zużycia paliwa w zeszłym miesiącu (w milach na galon)	Suma VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] podzielona przez sumę VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres] pomnożona przez 2,35215 w celu przeliczenia kilometrów na litr na mile na galon i przefiltrowana w celu uwzględnienia tylko ostatniego, pełnego miesiąca
Zużycie paliwa w zeszłym miesiącu (w galonach)	Suma VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony i przefiltrowana w celu uwzględnienia tylko ostatniego, pełnego miesiąca

Eksploatacja

Miesięczne zagregowane wskaźniki dotyczące wykorzystania w ciągu ostatnich 6 miesięcy. W tej zakładce pokazane są dwie metody obliczania wskaźnika wykorzystania.

19. W jaki sposób kształtowała się tendencja wykorzystania pojazdu w ciągu ostatnich 6 miesięcy?
20. W jaki sposób kształtowała się tendencja wykorzystania pojazdów floty w ciągu ostatnich 6 miesięcy?
21. W jaki sposób wyglądało wykorzystanie pojazdów w ostatnim miesiącu w porównaniu z poprzednim?
22. W jaki sposób wyglądało wykorzystanie pojazdów floty w ostatnim miesiącu w porównaniu z poprzednim?

Analiza dzienna

Dzienne zagregowane wskaźniki wyświetlające główne wskaźniki z pierwszych czterech miesięcznych zagregowanych zakładek jako dzienna tendencja w ciągu ostatnich 30 dni. Obejmuje wizualizację mapy przedstawiającej współrzędne ostatniej znanej pozycji każdego pojazdu na każdy dzień.

1. W jaki sposób kształtowała się dzienna tendencja kluczowych wskaźników floty w ciągu ostatnich 30 dni?
2. Gdzie znajduje się ostatnia zarejestrowana dzienna pozycja każdego z pojazdów?






Wskaźnik	Obliczenia
Czas jazdy (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Daily[DriveDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny
Pokonywana odległość (w milach)	Suma VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] pomnożona przez 0,621371 w celu przeliczenia kilometrów na mile
Czas pracy silnika na biegu jałowym (w godzinach)	Suma VehicleKpi_Daily[IdleDuration_Seconds] podzielona przez 3600 w celu przeliczenia sekund na godziny
Zużycie paliwa na biegu jałowym (w galonach)	Suma VehicleKpi_Daily[IdleFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony
Oszczędność zużycia paliwa (w milach na galon)	Suma VehicleKpi_Daily[FuelEconomy_Distance_Km] podzielona przez sumę VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres] pomnożona przez 2,35215 w celu przeliczenia kilometrów na litr na mile na galon
Zużycie paliwa (w galonach)	Suma VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres] pomnożona przez 0,264172 w celu przeliczenia litrów na galony
Wykorzystanie pojazdu	Suma VehicleKpi_Daily[TotalEngine_Hours] podzielona przez daną liczbę pojazdów we flocie pomnożona przez całkowity czas w godzinach
Wykorzystanie floty	Dana liczba pojazdów we flocie z VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] > 0 podzielona przez daną liczbę pojazdów we flocie

Analiza godzinowa

Godzinowe zagregowane wskaźniki wyświetlające główne wskaźniki z pierwszych czterech miesięcznych zagregowanych zakładek jako dzienna tendencja w ciągu ostatnich 14 dni. Obejmuje wizualizację mapy przedstawiającej współrzędne ostatniej znanej pozycji każdego pojazdu na każdy dzień.

3. W jaki sposób kształtowały się kluczowe wskaźniki floty w poszczególnych godzinach w ciągu ostatnich 14 dni?
4. Gdzie znajduje się ostatnia zarejestrowana godzinna pozycja każdego z pojazdów?

Przegląd szablonu poziomów odniesienia dotyczących bezpieczeństwa

Szablon ten został zaprojektowany z myślą o zapewnieniu bardzo szczegółowego przeglądu ogólnego stanu bezpieczeństwa floty i porównania tych danych z poziomem odniesienia i liderem grupy porównawczej, Szablon jest wzbogacony o interaktywne elementy wizualne przedstawiające obszary, w których pojazdy radzą sobie lepiej lub gorzej w stosunku do poziomów odniesienia.

Kwadratowe pola zostały zaprojektowane z myślą o pomocy w identyfikacji jednostek, które wymagają najwięcej uwagi. Na przykład prawe górne pole uwzględnia przypadki, w których pojazdy miały wyższy wskaźnik kolizji niż prognozowany poziom odniesienia. Natomiast lewe górne pole uwzględnia przypadki, w których pojazdy miały niższy wskaźnik kolizji niż prognozowany poziom odniesienia.

Szablon zapewnia również względne porównanie różnych grup na podstawie ich średniego prognozowanego wskaźnika kolizji, a także szczegółowy przegląd wydajności na poziomie pojazdu.

Przegląd szablonów serwisu