Cube library

A Cube library é uma galeria de cubos Mondrian funcionais para domínios comuns de analytics — métricas SaaS, e-commerce, relatórios de saúde, HR analytics. Cada template tem uma descrição, as medidas e dimensões que ele traz e um botão de adotar em um clique que copia o schema para o seu tenant remapeado para as suas tabelas.

É o caminho mais rápido para um cubo funcionando quando o formato dos seus dados bate aproximadamente com um dos templates. Se você tem uma tabela orders com customer_id, product_id, total e uma data created_at, o template de e-commerce te leva a um cubo consultável em cerca de dois minutos — significativamente menos que até o Schema designer.

Adotar um template

Navegue pelos templates. Cada card lista o que está no cubo; clique em Usar este no que se encaixar.
Escolha uma conexão. O template precisa de um data warehouse para apontar.
Mapeie os nomes de tabela esperados pelo template para os seus reais. O seletor te guia por isso — se as suas tabelas casarem com os defaults do template (padrão fact_* e dim_*, o mais comum), o mapeamento se preenche automaticamente.
Clique em Adotar. Nós clonamos o template, remapeamos para as suas tabelas e salvamos como um schema novo no seu tenant. Ele aparece na página Schemas e fica consultável a partir do Analyze imediatamente.

Depois da adoção, o schema é seu — edite livremente na página Schemas; o template permanece intocado.

O que tem na library hoje

Métricas SaaS — MRR, churn, ARPU, distribuição de plano, signups vs. cancelamentos.
E-commerce — pedidos, receita, AOV, taxa de conversão, abandono de carrinho.
Relatórios de saúde — contagem de pacientes, volume de visitas, tempo de permanência, mix de pagadores.
HR analytics — headcount, tempo de casa, atrito, faixas de comp.

Mais templates são lançados periodicamente. Se há um domínio que você gostaria que cobríssemos, nos avise.

Quando o template não encaixa direito

Duas opções quando seu data warehouse usa nomenclatura ou colunas diferentes do que o template assume:

Renomear durante a adoção. O passo de mapeamento permite apontar a fact_sales esperada do template para a sua analytics.commerce.transactions real.
Adotar e depois editar. Pegue o template como está e use o editor de XML da página Schemas para ajustar.

Se nenhum caminho te der o que precisa, o Schema designer é seu amigo — comece do zero com assistência de IA em vez de forçar o template a se encaixar.

Relacionado

Schemas — templates adotados vivem aqui.
Schema designer — comece a partir de um data warehouse em vez de um template.
Conexões — o data warehouse para onde você apontará o template.