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Quando o dev sai, o pipeline quebra. Scripts custom que quebram toda semana, dependência de uma pessoa técnica, dados atrasados no warehouse. A Kondado resolve isso em minutos, sem código.
Problemas que todo analista conhece:
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Do conector ao warehouse em minutos
Mesmos dados que sustentam seus dashboards no Power BI / Looker / BigQuery, agora consultáveis em chat.
Envie dados para seu data warehouse ou banco de dados
Conecte qualquer ferramenta ao seu data warehouse
Aplique filtros, renomeie campos e faça transformações direto na interface. Para casos avançados, use SQL no destino com nossos modelos de dados.
Crie seu primeiro pipeline grátis →A Kondado escreve as tabelas brutas no seu warehouse, você cria a camada analítica em SQL
A query abaixo cruza Meta Ads e GA4 normalizados para criar uma tabela analítica de performance por campanha. A Kondado replica os dados brutos automaticamente; você cria a transformação:
-- Exemplo ilustrativo. Nomes de tabela seguem o padrão Kondado <fonte>_<tabela>.
-- Verifique os nomes exatos no seu destino após a primeira replicação.
-- Substitua <seu_schema> pelo schema configurado no destino do seu pipeline.
SELECT
m.date,
m.campaign_name,
m.spend,
m.impressions,
m.clicks,
g.sessions,
g.conversions,
g.purchase_revenue,
ROUND(m.spend / NULLIF(g.conversions, 0), 2) AS cost_per_conversion
FROM <seu_schema>.metaads_campaign_performance m
LEFT JOIN <seu_schema>.ga4_traffic_acquisition_daily g
ON m.date = g.date
AND m.utm_campaign = g.session_source_medium
WHERE m.date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
ORDER BY m.date DESC, m.spend DESC;
Exemplo ilustrativo: une gastos do Meta Ads com sessões e conversões do GA4 por dia. Ajuste o campo de join (utm_campaign × session_source_medium ou session_campaign, dependendo de como a UTM é parseada) e o intervalo (7d/30d/90d) conforme seu ciclo de análise.
Em 3 passos, sem código e sem infra
Autentique via OAuth ou credenciais. 80+ fontes disponíveis: APIs, bancos, SaaS, CRMs e mais.
Escolha BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Redshift ou outro. Defina schema, tabelas e frequência de sync.
Dados replicados automaticamente com monitoramento e alertas. Sem manutenção.
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