Created with Raphaël 2.1.2

01. Plataforma

01. Começando

01. Conceitos Básicos

02. Adicionando destinos

03. Adicionando conectores

02. Integrações

01. Criando integrações

02. Funções

01. Conceito

02. Chaves

03. Utilizando funções

04. Funções disponíveis

Cast to boolean

Cast to float

Cast to int

Cast to text

Hash SHA-512 com chave

JSONify

Remove EOL

UUID

03. Modelos

01. Criando modelos

02. Documentando modelos

04. Configurações

IPs Kondado

Planos e Limites

Tokens de acesso

Usuários

Gerenciamento de usuários

05. Metadados

Metadados na Kondado

06. Changelog

01. Changelog (2025)

02. Arquivo changelog (2021-2024)

02. Destinos

BigQuery (destino)

BigQuery (Service Account) (destino)

Excel (destino)

Google Sheets

Microsoft SQL Server

MySQL (destino)

MySQL SSH (destino)

PostgreSQL

PostgreSQL SSH

Redshift

Redshift SSH

S3

Via Kondado

03. Conectores

55PBX

ActiveCampaign

Api4com

Apple App Store

ASAAS

Azure Table Storage

BigQuery (conector)

Bitrix24 CRM

Bling!

Blip (Take)

Brasil.io

ClickUp

Clockify

ContaAzul

Criteo

E-goi

EADBOX

Exact Sales

Facebook

01. Facebook

02. Facebook: Métricas de Páginas

03. Pivotando os dados das tabelas Actions do Facebook

Fatura Simples

Freshdesk

FTP

Google Ads (Adwords)

01. Google Ads (Adwords)

02. Criando uma integração de relatório customizado do Google Ads

03. Exemplo de como criar um relatório de estatísticas de anúncios do Google Ads

04. Referência de relatórios, métricas e dimensões

05. Melhores práticas para relatórios do Google Ads

Google Analytics 4 (GA4)

01. Google Analytics

02. Custom Report: métricas e dimensões

Google Cloud Storage

Google Play Store

Google Search Console (Google Webmasters)

Google Sheets

Granatum

Hi Platform

Hotmart

HubSpot

Huggy

Infusionsoft (Keap)

Instagram

Jira

Kondado

Linkedin

MailChimp

Mandrill

Meetime

Mercado Livre

Microsoft Advertising

01. Microsoft Advertising (Bing)

02. Referência de relatórios, métricas e dimensões

Microsoft SQL Server (conector)

Microsoft SQL Server SSH (conector)

Mixpanel

Monday.com

MongoDB

Movidesk

MySQL (conector)

MySQL SSH (conector)

NectarCRM

Nuvemshop

Omie

Oracle (conector)

Pagar.me

Pipedrive

Pipefy

PipeRun

Ploomes

PostgreSQL (conector)

Pushwoosh

RD Station

01. RD Station

02. Fazendo a carga histórica na integração do RD Station (exclusivo Webhook)

03. Integrando leads ou oportunidades que mudaram de estágio no RD Station (exclusivo Webhook)

RDStation CRM

Recruiterbox

S3 (conector)

Salesforce

Salesforce Marketing Cloud

SenseData

Shopify

Stilingue

Superlógica

Sympla

Taboola

Tangerino

TikTok Ads

Tiny ERP

Toggl

Tray

Trello

Twilio

VNDA

VTEX

Wake Commerce (antigo Tray Corp by FBits)

Webhook

Wootric

YouTube

Zeeng

Zendesk

Zendesk Chat

Índice de Conectores Kondado

04. API

Começando com a API da Kondado

Logs

Models

Parent Collections

Parent Pipelines

Pipelines

05. Visualização

Conexão Looker Studio Via Kondado

Conexão Power BI Via Kondado

Resolvendo o problema de “Contagem distinta” no Looker Studio via Kondado

Templates

Como integrar seus dados ao template de Dashboard da Kondado.

Dashboard Bling! (Looker Studio)

Dashboard Bling! (Power BI)

Dashboard Facebook Ads (Looker Studio)

Dashboard Facebook Ads (Power BI)

Dashboard Google Ads (Looker Studio)

Dashboard Google Ads (Power BI)

Dashboard Google Ads e Facebook Ads (Looker Studio)

Dashboard Google Analytics (GA4) Looker Studio

Dashboard Google Analytics (GA4) Power BI

Dashboard Instagram Looker Studio

Dashboard Instagram Power BI

Dashboard Olist Tiny (Looker Studio)

Dashboard Olist Tiny (PowerBI)

Dashboard Omie Looker Studio

Dashboard Omie Power BI

Dashboard RD Station CRM (Looker Studio)

Dashboard VTEX (Looker Studio)

Dashboard VTEX (Power BI)

Usando o Google Data Studio com o BigQuery e a Kondado

Usando o Google Data Studio com o PostgreSQL e a Kondado

Usando o Power BI com o BigQuery e a Kondado

Usando o Power BI com o PostgreSQL e a Kondado

06. Central de Ajuda

01. Guia de dúvidas mais comuns dos conectores

BigQuery (conector)

O BigQuery é uma solução de Bigdata criada pelo Google que permite o armazenamento e análise de dados em grande escala. A integração de dados do BigQuery para o Data Warehouse criada pela Kondado possibilita que você tenha acesso aos seus dados do BigQuery na sua nuvem analítica.

Adicionando o conector

Para automatizar o ETL do BigQuery com a Kondado para o seu banco de dados, siga os passos abaixo:

1) Faça login na plataforma da Kondado, vá para a página de adicionar conectores e selecione o conector do Google BigQuery

2) Clique em AUTORIZAR

3) Selecione a conta que irá utilizar

4) Na próxima tela, marque TODAS as permissões que são requisitadas e clique em Continue

5) Você será redirecionado para a página da Kondado com o acesso já autorizado. Siga o restante do passo a passo para encontrar o restante das informações necessárias

6) Acesse o seu console do BigQuery na GCP e copie os IDs do projeto (em vermelho na figura abaixo) e o dataset (em verde)

7) Novamente na página do passo (5), cole os valores de projeto e dataset obtidos no passo (6) e dê um nome ao seu conector

ATENÇÃO: Certifique-se que o ID do Dataset NÃO contém o ID do projeto separado por “:”. Por exemplo, “id_projeto:id_dataset” está errado. O correto é que o ID do projeto e ID do Dataset estejam cada um separadamente em seus respectivos campos

Agora basta salvar o conector e começar a integrar os seus dados do BigQuery no Data Lake ou Data Warehouse.

Não se esqueça de clicar em “TESTAR CONEXÃO” para conferir se está tudo certo!

Integrações

Gráfico de relacionamento entre tabelas

Tabelas e Views

  • Com a nossa integração, você poderá integrar tabelas e também views
  • Caso a sua tabela possua uma coluna do tipo datetime/timestamp que marque quando um registro foi alterado/inserido, sua integração poderá ser incremental
  • Será necessário definir a chave primária, que pode ser definida por várias colunas e se refere à coluna (ou conjunto de colunas) que definem um registro como sendo único