Guia de modelos e biblioteca

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Agosto de 2023

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Índice

Introdução

Com a ferramenta Geotab Data Connector (GDC), os gerentes de frota podem importar dados selecionados de várias fontes de dados da Geotab e provenientes de sua própria frota para sua ferramenta preferencial de BI/visualização. Com a ferramenta, os gerentes de frota podem acessar dados agregados em sua ferramenta de BI preferencial sem a necessidade de recorrer manualmente a relatórios do MyGeotab. Além disso, ao contrário do SDK do MyGeotab, a ferramenta permite que os gerentes de frota personalizem seus relatórios sem a necessidade de codificação. Este documento fornece instruções sobre como baixar e acessar inicialmente os modelos, além de uma visão geral das informações disponíveis nesses modelos.

Biblioteca de modelos

Antes de começar, certifique-se de que o Geotab Data Connector esteja ativado em sua base de dados, conforme mencionado na seção Requisitos do Guia do usuário.

Veja abaixo uma lista completa dos modelos para o Geotab Data Connector disponíveis no momento. Para fazer o download, basta clicar no link de seu interesse. As novas adições serão anunciadas primeiro através da página da comunidade do Geotab Data Connector, por isso consulte-a regularmente.

Primeiros passos

Modelo para o Power BI

1. Abra o modelo do Power BI diretamente.

2. ✱ OBSERVAÇÃO: ao abrir o modelo pela primeira vez, todas as folhas estarão em branco com alguns erros de conexão, pois as credenciais do usuário ainda não foram inseridas.

2. Clique em Atualizar:

3. 

3. Insira as credenciais de login (se você já acessou o GDC pelo Power BI, suas credenciais podem já estar salvas localmente):
4. 1. Nome de usuário: <Nome da base de dados do MyGeotab>/<Nome de usuário do MyGeotab>
   2. 1. Exemplo: Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Senha: <Senha do MyGeotab>
   2. Nível para aplicar as configurações: https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Clique em Conectar.

5. 

5. Se for preciso editar as credenciais posteriormente, clique em Arquivo > Opções e em Configurações > Configurações da fonte de dados para editar as permissões de cada tabela.

Modelo para o Tableau

1. Abra o modelo do Tableau diretamente.

2. ✱ OBSERVAÇÃO: ao abrir o modelo pela primeira vez, todas as folhas estarão em branco com alguns erros de conexão, pois as credenciais do usuário ainda não foram inseridas.

2. Encontre o URL de acesso básico em MyGeotab > Administração > Geotab Data Connector. Para obter mais informações sobre o URL de acesso, consulte o Guia do usuário do Geotab Data Connector.

3. Se o URL de acesso base for https://odata-connector-1.geotab.com/odata/v4/svc/, faça o seguinte:

4. 1. Clique em Atualizar todas as extrações:

5. 

3. Clique em Atualizar na janela exibida:

4. 

4. O Tableau solicitará que você insira as credenciais de todas as quatro tabelas de origem. Insira suas credenciais do MyGeotab quando a janela surgir:
5. 1. Nome de usuário: <Nome da base de dados do MyGeotab>/<Nome de usuário do MyGeotab>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Senha: <Senha do MyGeotab>

6. 

5. Após inserir as credenciais de cada tabela de origem, seus dados serão carregados no modelo.

7. Se você tiver um URL de acesso base diferente, faça o seguinte:

8. 1. Em Dados, navegue até a primeira fonte de dados e selecione Editar fonte de dados:

   2. 

   2. Atualize o Servidor para corresponder ao URL de acesso, certificando-se de manter o identificador da tabela no fim do URL. Insira suas credenciais do MyGeotab e clique em Fazer logon:

   3. 

   3. Após o resumo da conexão ser carregado, navegue até qualquer uma das guias do painel na parte inferior da tela:

   5. 

   4. Repita as etapas 1 a 3 para as quatro fontes de dados restantes.
   5. Clique em Atualizar todas as extrações:

9. 

6. Clique em Atualizar na janela exibida:

Modelo para o Excel

1. Abra o modelo do Excel diretamente.

2. ✱ OBSERVAÇÃO: ao abrir o modelo pela primeira vez, todas as páginas estarão em branco com alguns erros de conexão, pois as credenciais do usuário ainda não foram inseridas.

2. No menu Dados, clique em Atualizar tudo:

3. 

3. Insira suas credenciais de login (se você já acessou o GDC pelo Power BI, suas credenciais podem já estar salvas localmente):
4. 1. Nome de usuário: <Nome da base de dados do MyGeotab>/<Nome de usuário do MyGeotab>
   2. 1. Database123/johnsmith@geotab.com
   1. Senha: <Senha do MyGeotab>
   2. Nível para aplicar as configurações: https://data-connector.geotab.com/

5. 

4. Clique em Conectar:

5. 

5. Se for preciso editar as credenciais posteriormente, clique em Dados > Obter dados > Configurações da fonte de dados para editar as permissões de cada tabela.

Visão geral dos modelos

Os modelos foram criados para fornecer uma solução pronta para uso e insights que demonstram como o Data Connector pode ser usado para responder às suas principais perguntas sobre a frota. Lembre-se de que, tão logo os modelos sejam baixados, você estará livre para personalizar seu painel da maneira que for mais adequada às suas necessidades de insights.

✱ OBSERVAÇÃO: os modelos para visualização de dados prontos para insights estão atualmente disponíveis para o Power BI e o Tableau. O modelo do Excel fornece apenas dados de amostra para fins de projeto e testes.

Distância e tempo

Métricas agregadas mensalmente com foco na distância do GPS e no tempo de condução nos últimos 6 meses completos.

1. Qual foi a tendência da minha frota em termos de distância e tempo de condução nos últimos 6 meses completos?
2. Qual é a distância média de condução mensal da minha frota?
3. Qual é o tempo médio de condução mensal da minha frota?
4. Qual veículo percorreu a maior distância ou tempo no último mês?
5. Qual veículo percorreu a menor distância ou tempo no último mês?
6. Como o tempo e a distância de condução do último mês se compararam ao mês anterior?

8. 

9. Métrica	Cálculo
   Distância média mensal do GPS (km)	Soma de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] dividida pelo número total de meses
   Distância total do GPS (km)	Soma de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km]
   Distância do GPS no último mês (km)	Soma de VehicleKpi_Monthly[GPS_Distance_km] filtrada para incluir apenas o último mês completo
   Tempo médio mensal (horas)	Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas, dividida pelo número total de meses
   Tempo total (horas)	Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas
   Tempo no último mês (horas)	Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas e filtrada para incluir apenas o último mês completo

10. Frota parada com motor ligado

11. Métricas agregadas mensalmente com foco no tempo da frota parada com motor ligado e no tempo de condução nos últimos 6 meses completos.

7. Qual foi a tendência em termos de uso de combustível da frota parada com motor ligado e do tempo da frota parada com motor ligado nos últimos 6 meses completos?
8. Qual é o consumo médio mensal de combustível da minha frota parada com motor ligado?
9. Qual é o tempo médio da minha frota parada com motor ligado?
10. Qual veículo registrou o maior uso de combustível parado com motor ligado ou tempo de parada com motor ligado no último mês?
11. Qual veículo registrou o menor uso de combustível parado com motor ligado ou tempo de parada com motor ligado no último mês?
12. Como o uso de combustível da frota parada com motor ligado e o tempo parado com motor ligado do último mês se compararam ao mês anterior?

14. 

16. Métrica	Cálculo
    Média mensal de combustível da frota parada com motor ligado (litros)	Soma de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Liters] dividida pelo número total de meses
    Total de combustível usado do veículo parado com motor ligado	Soma de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres]
    Combustível da frota parada com motor ligado no último mês (litros)	Soma de VehicleKpi_Monthly[IdleFuel_Litres] filtrada para incluir apenas o último mês completo
    Tempo médio mensal da frota parada com motor ligado (horas)	Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas, dividida pelo número total de meses
    Tempo total da frota parada com motor ligado (horas)	Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas
    Tempo da frota parada com motor ligado no último mês (horas)	Soma de VehicleKpi_Monthly[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas e filtrada para incluir apenas o último mês completo

17. Rendimento de combustível

18. Métricas agregadas mensalmente com foco no rendimento de combustível nos últimos 6 meses completos. Notar que a distância do combustível pode ser diferente da distância do GPS, pois a distância do combustível só é registrada quando o dispositivo também registrou o uso de combustível. Isso garante que os cálculos de rendimento de combustível sejam precisos nos casos em que o uso de combustível não é informado para determinados veículos ou segmentos de viagem, e é razoável presumir que é representativo do desempenho total na grande maioria dos casos.

13. Qual foi a tendência em termos de rendimento de combustível da minha frota nos últimos 6 meses completos?
14. Qual foi a tendência em termos de uso de combustível e distância de combustível da minha frota nos últimos 6 meses completos?
15. Qual é o rendimento médio de combustível da minha frota?
16. Qual é o rendimento médio de combustível da minha frota por tipo de combustível?
17. Como o rendimento de combustível do último mês se comparou ao mês anterior?
18. Como o uso de combustível do último mês se comparou ao mês anterior?

19. 

21. Métrica	Cálculo
    Distância total do combustível (km)	Soma de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km]
    Combustível total (litros)	Soma de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres]
    Rendimento total de combustível (km/l)	Soma de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres]
    Rendimento de combustível no último mês (km/l)	Soma de VehicleKpi_Monthly[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_monthly[TotalFuel_Litres filtrada para incluir apenas o último mês completo
    Uso de combustível no último mês (litros)	Soma de VehicleKpi_Monthly[TotalFuel_Litres] filtrada para incluir apenas o último mês completo

22. Utilização

23. Métricas agregadas mensalmente com foco na utilização nos últimos 6 meses completos. Dois métodos de cálculo da utilização são demonstrados nesta guia.

19. Qual foi a tendência em termos da minha utilização de veículos nos últimos 6 meses completos?
20. Qual foi a tendência em termos de utilização da minha frota nos últimos 6 meses completos?
21. Como a utilização de veículos no último mês se comparou ao mês anterior?
22. Como a utilização da frota no último mês se comparou ao mês anterior?

Análise diária

Métricas agregadas diariamente exibindo as principais métricas referentes às quatro primeiras guias agregadas mensalmente como tendência diária nos últimos 30 dias. Inclui a vista de um mapa plotando as últimas coordenadas de localização conhecidas de cada veículo em cada dia.

1. Qual foi a tendência das principais métricas da minha frota por dia nos últimos 30 dias?
2. Onde está a última localização diária registrada de cada um dos meus veículos?

4. 

6. Métrica	Cálculo
   Tempo de condução (horas)	Soma de VehicleKpi_Daily[DriveDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas
   Distância de condução (km)	Soma de VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km]
   Tempo da frota parada com motor ligado (horas)	Soma de VehicleKpi_Daily[IdleDuration_Seconds] dividida por 3600 para converter segundos em horas
   Combustível da frota parada com motor ligado (litros)	Soma VehicleKpi_Daily[IdleFuel_Litres]
   Rendimento de combustível (km/l)	Soma de VehicleKpi_Daily[FuelEconomy_Distance_Km] dividida pela soma de VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres]
   Uso de combustível (litros)	Soma de VehicleKpi_Daily[TotalFuel_Litres]
   Utilização de veículos	Soma de VehicleKpi_Daily[TotalEngine_Hours] dividida pela contagem distinta de veículos na frota e multiplicada pelo período total em horas
   Utilização da frota	Contagem distinta de veículos VehicleKpi_Daily[GPS_Distance_Km] > 0 dividida pela contagem distinta de veículos na frota

7. Análise horária

8. Métricas agregadas por hora exibindo as principais métricas referentes às quatro primeiras guias agregadas mensalmente como tendência diária nos últimos 14 dias. Inclui a vista de um mapa plotando as últimas coordenadas de localização conhecidas de cada veículo em cada dia.

3. Qual foi a tendência das principais métricas da minha frota por hora nos últimos 14 dias?
4. Onde está a última localização horária registrada de cada um dos meus veículos?

Visão geral do modelo de benchmarks de segurança

O modelo foi desenvolvido para fornecer uma visão geral de alto nível do desempenho geral de segurança da frota e comparação com o benchmark e o líder do setor. O modelo é acompanhado por alguns visuais interativos para mostrar as áreas em que os veículos apresentam um desempenho melhor ou pior do que os benchmarks.

O gráfico em quadrantes foi projetado para ajudar a identificar os indivíduos que precisam de mais atenção. Por exemplo, o quadrante superior direito inclui os casos com taxa de colisão mais alta do que o parâmetro de comparação previsto. O quadrante superior esquerdo inclui casos com taxa de colisão mais baixa do que o parâmetro de comparação previsto.

O modelo também fornece uma comparação relativa dos diferentes grupos com base em sua taxa de colisão prevista média, bem como uma visão geral detalhada do desempenho no nível do veículo.

Visão geral do modelo de manutenção