MitzuとClickHouseの接続
Mitzuはノーコードのウェアハウスネイティブプロダクト分析アプリケーションです。Amplitude、Mixpanel、PostHogのようなツールと同様に、MitzuはユーザーがSQLやPythonの専門知識なしでプロダクト使用データを分析できるようにします。
しかし、これらのプラットフォームとは異なり、Mitzuは企業のプロダクト使用データを複製することはありません。代わりに、企業が既に持っているデータウェアハウスやデータレイク上でネイティブなSQLクエリを生成します。
目標
このガイドでは以下の内容を取り扱います：
- ウェアハウスネイティブプロダクト分析
- MitzuをClickHouseに統合する方法
Mitzuに使用するデータセットがない場合は、NYC Taxi Dataを利用できます。このデータセットはClickHouse Cloudで利用可能であり、これらの手順でロードすることもできます。
このガイドはMitzuを使用する際の簡単な概要です。詳細な情報はMitzuのドキュメントをご覧ください。
1. 接続情報を集める
ClickHouseにHTTP(S)で接続するには、次の情報が必要です:
-
HOST と PORT: 通常、ポートはTLSを使用する場合は8443、TLSを使用しない場合は8123です。
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DATABASE NAME: デフォルトでは、
defaultという名前のデータベースがあります。接続したいデータベースの名前を使用してください。 -
USERNAME と PASSWORD: デフォルトでは、ユーザー名は
defaultです。あなたのユースケースに適したユーザー名を使用してください。
あなたのClickHouse Cloudサービスの詳細はClickHouse Cloudコンソールで確認できます。接続するサービスを選択し、Connectをクリックしてください:
HTTPSを選択すると、詳細は例のcurlコマンドに表示されます。
セルフマネージドのClickHouseを使用している場合、接続の詳細はあなたのClickHouse管理者によって設定されています。
2. Mitzuにサインインまたはサインアップする
最初のステップとして、https://app.mitzu.ioにアクセスしてサインアップします。
3. ワークスペースを設定する
組織を作成したら、左側のサイドバーにあるワークスペースをセットアップするオンボーディングガイドに従います。次に、データウェアハウスとMitzuを接続リンクをクリックします。
4. MitzuとClickHouseを接続する
まず、接続タイプとしてClickHouseを選択し、接続情報を設定します。次に、接続をテストして保存ボタンをクリックして設定を保存します。
5. イベントテーブルを設定する
接続が保存されたら、イベントテーブルタブを選択し、テーブルを追加ボタンをクリックします。モーダルで、使用するデータベースとMitzuに追加したいテーブルを選択します。
チェックボックスを使用して少なくとも1つのテーブルを選択し、テーブルを設定ボタンをクリックします。これにより、各テーブルのキーとなるカラムを設定するモーダルウィンドウが開きます。
ClickHouseの設定でプロダクト分析を行うには、テーブルからいくつかのキーとなるカラムを指定する必要があります。
これらは以下の通りです：
- ユーザーID - ユーザーの一意の識別子となるカラム。
- イベント時刻 - イベントのタイムスタンプカラム。
- オプション[イベント名] - テーブルに複数のイベントタイプが含まれている場合、イベントをセグメント化するカラムです。
すべてのテーブルが設定されたら、保存してイベントカタログを更新ボタンをクリックします。これにより、Mitzuが上記で定義されたテーブルからすべてのイベントとそのプロパティを見つけます。このステップは、データセットのサイズによって数分かかることがあります。
6. セグメンテーションクエリを実行する
Mitzuでのユーザーセグメンテーションは、Amplitude、Mixpanel、PostHogと同様に簡単です。
Exploreページには、左側にイベントを選択するエリアがあり、上部のセクションでは時間の範囲を設定できます。
フィルタリングは予想通りに行われます：プロパティ（ClickHouseカラム）を選択し、フィルタリングしたい値をドロップダウンから選択します。ブレイクダウンとして任意のイベントまたはユーザーのプロパティを選択できます（ユーザーのプロパティを統合する方法については下記を参照してください）。
7. ファネルクエリを実行する
ファネルのステップを最大9つまで選択します。ユーザーがファネルを完了するための時間ウィンドウを選択します。単一のSQLコードを書くことなく、即座にコンバージョン率のインサイトを得ることができます。
ファネルトレンドを選択して、時間の経過によるファネルトレンドを可視化します。
8. リテンションクエリを実行する
リテンション率計算のために2つまでのステップを選択します。リテンションウィンドウを選択して、リカーリングウィンドウを設定します。単一のSQLコードを書くことなく、即座にコンバージョン率のインサイトを得ることができます。
週間コホートリテンションを選択して、リテンション率が時間の経過でどのように変化するかを可視化します。
9. ジャーニークエリを実行する
ファネルのために最大9つのステップを選択します。ユーザーがジャーニーを完了するための時間ウィンドウを選択します。Mitzuのジャーニーチャートは、選択されたイベントを通じてユーザーがたどるすべてのパスの視覚的な地図を提供します。
セグメントブレイクダウンのプロパティを選択して、同じステップの中でユーザーを区別することができます。
10. 収益クエリを実行する
収益設定が構成されている場合、Mitzuは支払いイベントに基づいて総MRRとサブスクリプション数を計算できます。
11. SQLネイティブ
MitzuはSQLネイティブであり、Exploreページで選択した構成からネイティブSQLコードを生成します。
Mitzu UIに制限がある場合は、SQLコードをコピーしてBIツールで作業を続けてください。
Mitzuサポート
迷った場合は、[email protected]までお気軽にお問い合わせください。
または、私たちのSlackコミュニティにこちらから参加できます。
もっと学ぶ
Mitzuに関する詳細情報はmitzu.ioをご覧ください。
文書ページはdocs.mitzu.ioで確認できます。