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# Data Warehouse

> Consulte seus dados diretamente com SQL. Disponível para empresas com acesso habilitado.

# Data Warehouse

A Treble disponibiliza um Data Warehouse que permite consultar diretamente seus dados operacionais com SQL. Isso te dá a flexibilidade de criar relatórios personalizados, conectar ferramentas de BI e analisar seus dados sem depender do time da Treble.

<Note>
  O acesso ao Data Warehouse está disponível somente para empresas que solicitarem o onboarding. Se você tem interesse, entre em contato com seu Account Manager ou escreva para o suporte para iniciar o processo.
</Note>

## O que você pode consultar?

* Histórico de conversas atendidas pelos seus agentes
* Mensagens enviadas e recebidas em cada conversa
* Transferências entre agentes
* Disponibilidade e tempos de conexão dos agentes
* Produtividade diária por agente
* Detalhe e métricas de envios de campanhas outbound
* Sessões inbound e outbound

## Conexão

Uma vez habilitado o acesso, você receberá credenciais para se conectar:

| Parâmetro          | Valor                                |
| ------------------ | ------------------------------------ |
| **Host**           | Fornecido pela Treble                |
| **Porta**          | `8443` (HTTPS) / `9440` (Native TLS) |
| **Banco de dados** | `client_analytics`                   |
| **Usuário**        | Fornecido pela Treble                |
| **Senha**          | Fornecida pela Treble                |

Você pode usar qualquer cliente compatível com ClickHouse: DBeaver, DataGrip, `clickhouse-client`, ou conectar diretamente desde Google Sheets, Metabase, Looker ou outra ferramenta de BI.

## Segurança e Limites

* **Dados seguros:** Seus dados estão protegidos por políticas de privacidade. Somente sua empresa pode acessar as informações da sua conta.
* **Somente leitura:** Seu usuário não pode modificar, criar nem excluir dados.
* **Limites de proteção:** As consultas têm um tempo máximo de 30 segundos e limites de linhas e memória para garantir a estabilidade do sistema.

## Frequência de Atualização

* Os dados têm um **atraso máximo de 3 horas** em relação à operação em tempo real.
* As tabelas contêm dados dos **últimos 3 meses**.
* Algumas tabelas (dimensões de agentes, equipes, tags) podem ter uma frequência de atualização maior, próxima a 10 minutos.

## Boas Práticas

Para escrever consultas eficientes e aproveitar ao máximo a estrutura colunar do ClickHouse, consulte o guia de [Otimização de Consultas](/pt/docs/data-warehouse/query-optimization).

## Tabelas Disponíveis

### Tabelas de fatos (facts)

Contêm os eventos e transações da sua operação.

| Tabela                                                                           | O que responde?                                                  | Granularidade                 |
| -------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | ----------------------------- |
| [`fact_conversations`](/pt/docs/data-warehouse/fact-conversations)               | Quantas conversas foram atendidas? Por quem? Quanto duraram?     | 1 linha por conversa          |
| [`fact_agent_messages`](/pt/docs/data-warehouse/fact-agent-messages)             | O que foi dito em cada conversa? Quem enviou cada mensagem?      | 1 linha por mensagem          |
| [`fact_redirections`](/pt/docs/data-warehouse/fact-redirections)                 | Quantas transferências houve? De quem para quem?                 | 1 linha por transferência     |
| [`fact_agent_status_changes`](/pt/docs/data-warehouse/fact-agent-status-changes) | Quando os agentes se conectaram e desconectaram?                 | 1 linha por mudança de estado |
| [`fact_agent_daily`](/pt/docs/data-warehouse/fact-agent-daily)                   | Qual foi a produtividade de cada agente por dia?                 | 1 linha por agente por dia    |
| [`fact_sessions`](/pt/docs/data-warehouse/fact-sessions)                         | Quantas sessões teve a campanha? Inbound ou outbound?            | 1 linha por sessão            |
| [`fact_deployment_status`](/pt/docs/data-warehouse/fact-deployment-status)       | Qual foi o resultado de cada envio outbound?                     | 1 linha por envio             |
| [`fact_deployment_daily`](/pt/docs/data-warehouse/fact-deployment-daily)         | Quantos envios por campanha por dia? Taxa de entrega e resposta? | 1 linha por campanha por dia  |
| [`fact_hsm_responses`](/pt/docs/data-warehouse/fact-hsm-responses)               | O que os usuários responderam aos templates HSM?                 | 1 linha por resposta          |
| `fact_target_events`                                                             | Quais objetivos de conversão foram cumpridos? *(Em breve)*       | 1 linha por objetivo cumprido |

### Tabelas de dimensões (dims)

Contêm informações de referência que você pode cruzar com as tabelas de fatos.

| Tabela                                                 | Descrição                                  |
| ------------------------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| [`dim_agents`](/pt/docs/data-warehouse/dimensions)     | Agentes: nome, email, estado ativo/inativo |
| [`dim_tags`](/pt/docs/data-warehouse/dimensions)       | Filas ou tags de atribuição                |
| [`dim_teams`](/pt/docs/data-warehouse/dimensions)      | Equipes de trabalho                        |
| [`dim_hsm`](/pt/docs/data-warehouse/dimensions)        | Templates HSM (templates de WhatsApp)      |
| [`dim_agent_tags`](/pt/docs/data-warehouse/dimensions) | Relação agente ↔ tag ↔ equipe              |

## Exemplo Rápido

```sql theme={null}
-- Conversas atendidas nos últimos 7 dias
SELECT
    created_at,
    conversation_id,
    agent_name,
    status,
    finish_type
FROM client_analytics.fact_conversations
WHERE created_at >= now() - INTERVAL 7 DAY
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 100
```