Ligue 26 plataformas de marketing ao BigQuery sem código, com sincronizações automáticas e um construtor de queries com IA nativo que entrega tabelas com esquema otimizado em menos de 5 minutos.
Agências, freelancers e times internos que pararam de lutar com seus conectores do BigQuery.
Conecte suas fontes de dados de marketing, agrupadas por categoria. 26 integrações prontas para usar em mídia paga, redes sociais, ecommerce, CRM e mais.
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A Porter envia seus dados de marketing para 10+ destinos além do BigQuery — mesma assinatura, sem assentos extras, sem taxas por destino.
Real workflows marketers ship with Porter — built on top of your live data.
Unifique Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads e LinkedIn Ads num único conjunto de dados BigQuery para comparar custo, impressões e conversões em todos os canais pagos.
Combine dados de vendas Shopify com investimento Meta e Google Ads para calcular o verdadeiro ROAS, custo de aquisição de cliente e lifetime value dentro do BigQuery.
Consolide dados de Meta Ads e Google Ads de múltiplas contas de clientes num único armazém BigQuery para dashboards de agência automatizados e escaláveis.
O que torna os conectores da Porter Metrics melhores que qualquer outro no mercado.
A Porter consulta a API da fonte diretamente, então seus dados estão sempre atualizados. Ative o armazenamento para mais velocidade e estabilidade.
Acesse todo o histórico da fonte sem limites. Analise tendências em qualquer período sem limites da API.
A Porter vem com um data warehouse BigQuery integrado que gerencia automaticamente backfills para APIs com limites de taxa (HubSpot, Shopify). Sem SQL, sem configuração de schema.
Data Studio, Sheets, Power BI, BigQuery, Slack e Zapier fazem parte de todos os planos. Sem taxas por destino, sem assentos extras.
Mescle dezenas de contas da mesma fonte em uma tabela unificada. Feito para agências que gerenciam muitos clientes.
Seus números correspondem exatamente ao gerenciador da fonte. A Porter não transforma, amostra ou reinterpreta seus dados.
Segmente por cada métrica e dimensão que a API expõe. Sem schemas pré-prontos, sem campos ocultos.
Datas, nomes de campanha, parâmetros UTM, gastos, impressões, cliques, conversões e receita unificados entre fontes. Sem criação de tabelas, sem mapeamento de campos, sem SQL. Confiado por 1.500+ times de marketing em 60 países.
Escolha qualquer um dos 25+ conectores do grid acima — Meta Ads, Google Ads, TikTok, GA4, Shopify, HubSpot e mais.
Use a mesma conta Google que você usa no BigQuery.
Conceda acesso somente leitura. Você pode revogá-lo a qualquer momento na sua conta.
Escolha uma conta ou mescle várias em uma única fonte de dados — perfeito para agências.
Carregue um template grátis da Porter ou comece do zero. Seus dados atualizados estão prontos.
Número de contas de fonte de dados
Faturado anualmente · $12.5/conta
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O Google BigQuery é um armazém de dados totalmente gerido e serverless, construído na Google Cloud Platform, que permite análises SQL rápidas sobre conjuntos de dados de escala petabyte, utilizando um modelo de preços pay-per-query. Lançado em 2011, foi um dos primeiros armazéns de dados empresariais a separar o armazenamento do processamento, permitindo que as organizações escalem cada um independentemente sem necessidade de aprovisionar servidores ou gerir infraestruturas.
O BigQuery armazena dados em formato colunar e executa queries através de uma arquitetura distribuída que pode analisar terabytes em segundos. Suporta SQL standard, campos aninhados e repetidos, e integra-se nativamente com o ecossistema Google Cloud, incluindo Google Ads, Google Analytics 4 e Looker Studio (anteriormente Google Data Studio). As equipas de dados utilizam-no como repositório central para dados estruturados e semi-estruturados, executando análises ad-hoc, relatórios agendados e fluxos de trabalho de machine learning através do BigQuery ML. Para as equipas de marketing em particular, o BigQuery resolve o problema da fragmentação de dados: em vez de extrair relatórios de plataformas individuais, as equipas podem carregar todos os dados de marketing num único armazém e consultá-los com SQL.
As equipas de marketing adotam o BigQuery para resolver três problemas recorrentes: silos de dados fragmentados, relatórios manuais lentos e a impossibilidade de executar atribuição cross-channel em escala.
Primeiro, **análise cross-channel unificada**. O BigQuery permite que os marketers consolidem dados de plataformas de publicidade, CRMs, analytics web e fontes offline num único esquema. Isto torna possível calcular o verdadeiro custo de aquisição de clientes em todos os canais, identificar audiências sobrepostas e construir modelos de atribuição personalizados que nenhuma plataforma individual fornece.
Segundo, **relatórios automatizados em escala**. Em vez de exportar CSVs ou depender de fluxos de trabalho apenas em folhas de cálculo, as equipas podem agendar queries SQL para atualizar dashboards de hora em hora ou diariamente. Isto elimina problemas de controlo de versões e reduz o tempo gasto a reconciliar números entre plataformas.
Terceiro, **infraestrutura de dados pronta para machine learning**. O BigQuery ML permite que as equipas construam modelos preditivos — como probabilidade de churn ou estimativas de lifetime value — diretamente sobre os dados do armazém, sem os mover para ferramentas separadas. As equipas tipicamente escolhem o BigQuery em vez de ferramentas de BI de uso geral quando o volume de dados excede o que bases de dados em memória ou locais conseguem processar, quando necessitam de unir grandes conjuntos de dados de múltiplas fontes, ou quando querem reduzir a sobrecarga de infraestrutura utilizando um serviço totalmente gerido.
