Como conectar o Mitzu ao ClickHouse

Mitzu é um aplicativo de análise de produto sem código e warehouse-native. Semelhante a ferramentas como Amplitude, Mixpanel e PostHog, o Mitzu permite que os usuários analisem dados de uso do produto sem exigir conhecimento de SQL ou Python. No entanto, ao contrário dessas plataformas, o Mitzu não duplica os dados de uso do produto da empresa. Em vez disso, gera consultas SQL nativas diretamente no data warehouse ou data lake já existente da empresa. Neste guia, vamos abordar o seguinte:

• Análise de produto warehouse-native
• Como integrar o Mitzu ao ClickHouse

Este guia é apenas uma breve visão geral de como usar o Mitzu. Você pode encontrar informações mais detalhadas na documentação do Mitzu. Para se conectar ao ClickHouse via HTTP(S), você precisa das seguintes informações: Os detalhes do seu serviço do ClickHouse Cloud estão disponíveis no console do ClickHouse Cloud. Selecione um serviço e clique em Connect: Escolha HTTPS. Os detalhes de conexão são exibidos em um comando curl de exemplo. Se você estiver usando ClickHouse autogerenciado, os detalhes de conexão são definidos pelo administrador do seu ClickHouse. Para começar, acesse https://app.mitzu.io para se cadastrar. Após criar uma organização, siga o guia de onboarding Set up your workspace na barra lateral esquerda. Em seguida, clique no link Connect Mitzu with your data warehouse. Primeiro, selecione ClickHouse como o tipo de conexão e defina os detalhes da conexão. Em seguida, clique no botão Test connection & Save para salvar as configurações. Depois que a conexão for salva, selecione a aba Event tables e clique no botão Add table. No modal, selecione seu banco de dados e as tabelas que deseja adicionar ao Mitzu. Use as caixas de seleção para escolher pelo menos uma tabela e clique no botão Configure table. Isso abrirá uma janela modal na qual você poderá definir as colunas-chave de cada tabela.

Para executar análises de produto na sua configuração do ClickHouse, você precisa > especificar algumas colunas-chave da sua tabela. São elas:

• ID do usuário - a coluna do identificador único dos usuários.
• Hora do evento - a coluna de timestamp dos seus eventos.
• Optional[Nome do evento] - Esta coluna segmenta os eventos se a tabela contiver vários tipos de evento.

Quando todas as tabelas estiverem configuradas, clique no botão Save & update event catalog, e o Mitzu localizará todos os eventos e suas propriedades a partir da tabela definida acima. Esta etapa pode levar alguns minutos, dependendo do tamanho do seu dataset. A segmentação de usuários no Mitzu é tão fácil quanto no Amplitude, Mixpanel ou PostHog. A página Explore tem, à esquerda, uma área de seleção de eventos, enquanto a seção superior permite configurar o intervalo de tempo.
Selecione até 9 etapas para um funil. Escolha a janela de tempo em que seus usuários podem concluir o funil. Obtenha insights imediatos sobre a taxa de conversão sem escrever uma única linha de SQL.
Selecione até 2 etapas para calcular a taxa de retenção. Escolha a janela de retenção para a janela recorrente para Obtenha insights imediatos sobre a taxa de conversão sem escrever uma única linha de SQL.
Selecione até 9 etapas para um funil. Escolha a janela de tempo em que seus usuários podem concluir a jornada. O gráfico de jornada do Mitzu fornece um mapa visual de todos os caminhos que os usuários percorrem entre os eventos selecionados.

Se as configurações de receita estiverem configuradas, o Mitzu poderá calcular o MRR total e o número de assinaturas com base nos seus eventos de pagamento. O Mitzu usa SQL nativo, o que significa que ele gera código SQL nativo com base na configuração escolhida na página Explore.
Se você estiver com dúvidas, fique à vontade para entrar em contato conosco pelo support@mitzu.io Ou acesse nossa comunidade no Slack aqui Encontre mais informações sobre a Mitzu em mitzu.io Visite nossa documentação em docs.mitzu.io