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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.

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Objetivo

Neste guia, vamos abordar o seguinte:
  • Análise de produto warehouse-native
  • Como integrar o Mitzu ao ClickHouse
Conjuntos de dados de exemploSe você não tiver um conjunto de dados para usar com o Mitzu, pode trabalhar com o NYC Taxi Data. Esse conjunto de dados está disponível no ClickHouse Cloud ou pode ser carregado seguindo estas instruções.
Este guia é apenas uma breve visão geral de como usar o Mitzu. Você pode encontrar informações mais detalhadas na documentação do Mitzu.
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Reúna seus dados de conexão

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:
botão Connect do serviço do ClickHouse Cloud
Escolha HTTPS. Os detalhes de conexão são exibidos em um comando curl de exemplo.
detalhes de conexão HTTPS do ClickHouse Cloud
Se você estiver usando ClickHouse autogerenciado, os detalhes de conexão são definidos pelo administrador do seu ClickHouse.
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Faça login ou cadastre-se no Mitzu

Para começar, acesse https://app.mitzu.io para se cadastrar.
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Configure seu workspace

Depois de criar uma organização, siga o guia de onboarding Set up your workspace na barra lateral à esquerda. Em seguida, clique no link Connect Mitzu with your data warehouse.
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Conectar o Mitzu ao ClickHouse

Primeiro, selecione ClickHouse como o tipo de conexão e informe os detalhes da conexão. Em seguida, clique no botão Test connection & Save para salvar as configurações.
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Configurar tabelas de eventos

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.
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Executar consultas de segmentação

A segmentação de usuários no Mitzu é tão fácil quanto no Amplitude, Mixpanel ou PostHog.A página Explore tem uma área de seleção de eventos à esquerda, enquanto a seção superior permite configurar o horizonte de tempo.
Filtros e detalhamentoA filtragem é feita como esperado: escolha uma propriedade (coluna do ClickHouse) e selecione, no menu suspenso, os valores pelos quais deseja filtrar. Você pode escolher qualquer propriedade de evento ou de usuário para detalhamentos (veja abaixo como integrar propriedades de usuário).
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Executar consultas de funil

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 código SQL.
Visualize tendênciasEscolha Funnel trends para visualizar as tendências do funil ao longo do tempo.
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Executar consultas de retenção

Selecione até 2 etapas para calcular a taxa de retenção. Escolha a janela de retenção para a janela recorrente de Obtenha insights imediatos sobre a taxa de conversão sem escrever uma única linha de código SQL.
Retenção por coorteEscolha Weekly cohort retention para visualizar como suas taxas de retenção mudam ao longo do tempo.
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Executar consultas de jornada

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 oferece um mapa visual de todos os caminhos que os usuários percorrem pelos eventos selecionados.
Detalhar etapasVocê pode selecionar uma propriedade para o segmento Break down para diferenciar os usuários dentro da mesma etapa.

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Executar consultas de faturamento

Se as configurações de receita estiverem definidas, o Mitzu poderá calcular o MRR total e o número de assinaturas com base nos seus eventos de pagamento.
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SQL nativo

O Mitzu é SQL Native, o que significa que ele gera código SQL nativo a partir da configuração escolhida na página Explore.
Continue o trabalho em uma ferramenta de BISe você encontrar alguma limitação na UI do Mitzu, copie o código SQL e continue o trabalho em uma ferramenta de BI.

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Suporte da Mitzu

Se você estiver com dúvidas, fique à vontade para entrar em contato conosco pelo support@mitzu.io Ou acesse nossa comunidade no Slack aqui

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Saiba mais

Encontre mais informações sobre a Mitzu em mitzu.io Visite nossa documentação em docs.mitzu.io
Última modificação em 24 de julho de 2026