Conector de origem

Conector ChartMogul

Integração do ChartMogul com bancos de dados, warehouses e ferramentas de BI

Analytics de assinaturas e relatórios de receita. A Datrise captura entidades do ChartMogul como clientes, assinaturas, faturas, movimentos de MRR, planos e eventos de churn, e entrega modelos normalizados e tipados para reporting em warehouse, atribuicao e fluxos de IA.

Dos 6 objetos, 4 sincronizam com upsert por chave primária e 2 como fluxos append-only, então cada execução incremental move só o que mudou desde a última marca d'água. Cada objeto chega na própria tabela (por exemplo `chartmogul_customers`) com esquema derivado da API do ChartMogul, não de um CSV, em qualquer um dos 43 destinos suportados.

A Datrise está em acesso antecipado: escolha um destino abaixo para ver o pipeline do ChartMogul e entre na lista de espera para receber o conector com onboarding guiado.

Sync incrementalMapeamento orientado a schema43 destinos disponíveis

Quais dados do ChartMogul a Datrise extrai

Cada objeto chega na própria tabela tipada. O modo de sync deriva do objeto: objetos de histórico fazem append, o restante faz upsert.

Objeto	Tabela de destino	Modo de sync
customers	chartmogul_customers	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
subscriptions	chartmogul_subscriptions	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
invoices	chartmogul_invoices	Append incremental por timestamp
MRR movements	chartmogul_mrr_movements	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
plans	chartmogul_plans	Upsert por chave primária, incremental por updated-at
churn events	chartmogul_churn_events	Append incremental por timestamp

Destinos populares para ChartMogul

Escolha um destino abaixo para abrir a pagina de pipeline pronta.

A
Airtable
Destino de planilha relacional para equipes de operações e go-to-market.
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A
Amazon Athena
SQL serverless sobre tabelas do data lake no S3.
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A
Amazon DynamoDB
Banco key-value e documental serverless na AWS.
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A
Amazon QuickSight
BI serverless na AWS com SPICE e analytics embutido.
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A
Amazon Redshift
Warehouse em escala petabyte na AWS com Spectrum.
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A
Amazon S3 Data Lake
Zona de landing em object storage para parquet e snapshots.
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A
Apache Superset
BI open source para exploração SQL, gráficos e publicação de dashboards.
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A
Arquivos CSV
Destino de arquivos planos para exports e compartilhamento leve.
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A
Azure Data Lake Storage
Armazenamento ADLS Gen2 para cargas analíticas.
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Perguntas sobre o conector ChartMogul

Quais dados do ChartMogul o conector extrai?: 6 objetos: customers, subscriptions, invoices, MRR movements, plans e churn events. Cada um vai para a própria tabela com tipos preservados; objetos com histórico (2: invoices e churn events) são carregados como append-only.
A integração do ChartMogul é incremental?: Sim. Depois da carga inicial completa, cada execução lê só os registros alterados desde a última marca d'água (updated-at ou timestamp do evento) e aplica upsert ou append conforme o objeto.
Para onde posso carregar os dados do ChartMogul?: Para 43 destinos: bancos relacionais, warehouses, data lakes, planilhas e ferramentas de BI. Cada par ChartMogul → destino tem a própria página com o mapeamento de objetos para tabelas.

Outras fontes de

Outras fontes da mesma categoria, cada uma com a própria página de conector.

Acesso antecipado

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