Mitzu は、ノーコードのウェアハウスネイティブなプロダクトアナリティクスアプリケーションです。Amplitude、Mixpanel、PostHog のようなツールと同様に、SQL や Python の専門知識がなくてもプロダクト利用データを分析できます。
ただし、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利用データを複製しません。代わりに、企業の既存のデータウェアハウスやデータレイクに対して、ネイティブ SQL クエリを直接生成します。
このガイドでは、以下の内容を説明します。
- ウェアハウスネイティブなプロダクトアナリティクス
- Mitzu を ClickHouse と統合する方法
サンプルデータセットMitzu で使用でき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 で利用できるほか、こちらの手順に従って読み込むこともできます。 curl コマンドの例として表示されます。
セルフマネージド ClickHouse を使用している場合、接続情報は ClickHouse 管理者によって設定されます。
まずは、https://app.mitzu.io にアクセスして新規登録します。
組織を作成したら、左側のサイドバーにある Set up your workspace オンボーディングガイドに従って設定を進めてください。次に、Connect Mitzu with your data warehouse リンクをクリックします。
4. Mitzu を ClickHouse に接続する
Test connection & Save ボタンをクリックして設定を保存します。
接続を保存したら、Event tables タブを選択し、Add table ボタンをクリックします。モーダルで、データベースと Mitzu に追加するテーブルを選択します。
チェックボックスを使って少なくとも 1 つのテーブルを選択し、Configure table ボタンをクリックします。モーダルウィンドウが開き、各テーブルのキーカラムを設定できます。
ClickHouse 環境でプロダクトアナリティクスを実行するには、テーブル内の
いくつかの重要なキーカラムを指定する必要があります。
該当するのは次のとおりです。
- User id - ユーザーを一意に識別するためのカラム。
- Event time - イベントのタイムスタンプカラム。
- Optional[Event name] - テーブルに複数のイベントタイプが含まれている場合、このカラムでイベントを分類します。
すべてのテーブルの設定が完了したら、Save & update event catalog ボタンをクリックします。すると Mitzu が、上で定義したテーブルからすべてのイベントとそのプロパティを検出します。この手順には、データセットのサイズによっては数分かかる場合があります。
Mitzu でのユーザーセグメンテーションは、Amplitude、Mixpanel、PostHog と同じように簡単に行えます。
Explore ページには、左側にイベントの選択エリアがあり、上部では対象期間を設定できます。
フィルターとブレークダウンフィルタリングは一般的な操作と同じです。プロパティ (ClickHouse のカラム) を選択し、ドロップダウンから絞り込みに使う値を選びます。
ブレークダウンには、任意のイベントプロパティまたはユーザープロパティを使用できます (ユーザープロパティを統合する方法については以下を参照してください) 。
トレンドを可視化する時間の経過に伴うファネルのトレンドを可視化するには、Funnel trends を選択します。
コホートリテンションWeekly cohort retention を選択すると、リテンション率が時間の経過とともにどのように変化するかを可視化できます。
ステップを内訳表示する同じステップ内のユーザーを区別するには、セグメント Break down に使用するプロパティを選択できます。
BI ツールで作業を続けるMitzu の 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。
