# Ferramentas de Gestão de Dados: 8 Categorias, 30 Plataformas e Quanto Cada Uma Custa > Um guia com as 8 categorias de ferramentas de gestão de dados, de ELT e warehouses a BI e MDM, com preços de 30 plataformas comparadas. Source: https://www.erathos.com/blog/ferramentas-de-gestao-de-dados-8-categorias-30-plataformas Published: 2026-09-15 Category: Guias de Ferramentas ![Ferramentas de Gestão de Dados](https://cms-media.erathos.com/Ferramentas de Gestão de Dados.png) Ferramentas de gestão de dados são o software que move, armazena, limpa, rastreia e mostra os dados de uma empresa. O termo cobre oito trabalhos diferentes, e um produto quase nunca faz todos eles. Este guia organiza 30 ferramentas nessas oito categorias, com a unidade de cobrança, o plano gratuito e o status de código aberto que cada fornecedor publica. Os preços abaixo vêm da própria página de preços de cada fornecedor, atualizados em setembro de 2026. Confira a página antes de comprar, porque os planos mudam. ## O que são ferramentas de gestão de dados? Ferramentas de gestão de dados são o software que uma empresa usa para entregar, controlar, proteger e melhorar seus dados durante toda a vida deles. Essa definição segue a [definição de gestão de dados da DAMA](https://dama.org/about-dama/what-is-data-management/), que lista governança, qualidade, segurança, arquitetura, metadados e integração como as áreas de conhecimento principais. Na prática, uma "ferramenta de gestão de dados" é um de oito produtos diferentes. Um pipeline ELT que copia o Salesforce para o BigQuery é um deles. O warehouse para onde ele copia também é. Assim como o projeto dbt que o modela, o catálogo que o documenta, e a ferramenta de dashboard que o mostra. Um comprador que busca por "ferramentas de gestão de dados" geralmente está procurando uma ou duas dessas, e o primeiro trabalho é descobrir qual. O mercado para tudo isso é grande. A Grand View Research espera que o mercado de gestão de dados corporativos [alcance US$ 221,58 bilhões até 2030](https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-enterprise-data-management-market), crescendo 12,4% ao ano a partir de 2025. Dados ruins também são caros. Na pesquisa de 2025 da IBM, [43% dos diretores de operações](https://www.ibm.com/think/insights/cost-of-poor-data-quality) apontaram qualidade de dados como sua principal prioridade em dados, e mais de um quarto das organizações estimou perdas acima de US$ 5 milhões por ano por dados de baixa qualidade. ## Quais são as 8 categorias de ferramentas de gestão de dados? As oito categorias são integração de dados (ELT/ETL), warehouse ou lakehouse, transformação, orquestração, catálogo e governança, qualidade e observabilidade de dados, gestão de dados mestre (MDM), e business intelligence (BI). Cada uma resolve um problema diferente, e as ferramentas de uma categoria raramente substituem as ferramentas de outra. Categoria O trabalho que faz Ferramentas de exemplo Integração de dados (ELT/ETL) Copiar dados de apps e bancos de dados para um só lugar Erathos, Fivetran, Airbyte, Estuary, Kondado, Weld, Matillion, dlt, Bruin, Nekt Warehouse / lakehouse Armazenar e consultar os dados copiados Snowflake, BigQuery, Databricks Transformação Transformar tabelas brutas em tabelas modeladas e testadas dbt Orquestração Agendar jobs e gerenciar o que roda depois do quê Apache Airflow, Dagster Catálogo / governança Documentar quais dados existem, quem é o dono, de onde vieram DataHub, OpenMetadata, Atlan, Collibra Qualidade / observabilidade Testar dados e alertar quando algo quebra Great Expectations, Soda, Monte Carlo Gestão de dados mestre Manter um registro confiável por cliente, produto ou fornecedor Informatica MDM, Reltio Business intelligence Construir relatórios e dashboards para as pessoas Metabase, Power BI, Looker A própria página de ranking da Fivetran agrupa o espaço em [cinco camadas](https://www.fivetran.com/learn/data-management-tools) (integração, MDM, governança, warehousing, qualidade), e a da Estuary cobre [quatro](https://estuary.dev/blog/data-management-tools/). As duas pulam transformação, orquestração e BI. Essas três são onde um time pequeno de dados passa a maior parte da semana, então elas ganham suas próprias seções aqui. ## Quais ferramentas de integração de dados e ELT você deveria comparar? As ferramentas de integração que vale a pena comparar são Erathos, Fivetran, Airbyte, Estuary, Weld, Kondado, Matillion, dlt, Bruin e Nekt. Elas se diferenciam principalmente em como cobram: linhas totais, linhas alteradas, gigabytes mais conectores, créditos de computação, ou uma assinatura fixa. ELT significa extract, load, transform: a ferramenta copia os dados brutos para o warehouse primeiro e você os transforma lá com SQL. ETL transforma antes de carregar. Toda ferramenta nesta tabela é ELT ou dá suporte a isso. Ferramenta Unidade de cobrança Plano gratuito Código aberto Implantação [Erathos](https://www.erathos.com/en/pricing) Total de linhas escritas no warehouse por mês Até 1M linhas/mês, 5 jobs de pipeline, atualizações diárias Não SaaS gerenciado [Fivetran](https://www.fivetran.com/pricing) Monthly active rows (MAR), conta só registros alterados 500.000 MAR de conexão Não SaaS gerenciado; híbrido no Enterprise [Airbyte](https://airbyte.com/pricing) Volume (Standard) ou capacidade de Data Worker (Pro) Edição open-source auto-hospedada Sim, Elastic License 2.0 Nuvem, auto-hospedado, ou on-prem (Enterprise Flex) [Estuary](https://estuary.dev/pricing/) US$ 0,50/GB mais US$ 100/mês por instância de conector 10 GB/mês, 2 instâncias de conector Parcialmente SaaS gerenciado; privado/BYOC no Enterprise [Weld](https://weld.app/pricing) Assinatura mais excedente de MAR (US$ 49 por 5M de MAR extra) Teste de 14 dias Não SaaS gerenciado [Kondado](https://kondado.io/en/pricing.html) Registros (uma linha de até 500 bytes) inseridos no destino Teste de 14 dias, 10M registros Não SaaS gerenciado [Matillion](https://www.matillion.com/pricing) Créditos consumidos por horas de tarefa e usuários desenvolvedores Sem tabela de preços publicada Não SaaS hospedado; híbrido no Scale [dlt](https://dlthub.com/pricing) Biblioteca gratuita; runtime gerenciado dltHub é US$ 11.900/mês anualmente A biblioteca é gratuita para sempre Sim, Apache 2.0 Python auto-gerenciado, ou dltHub na nuvem [Bruin](https://github.com/bruin-data/bruin) CLI gratuita; pipelines definidos em YAML CLI open-source Sim, Apache 2.0 Auto-gerenciado [Nekt](https://www.nekt.com/pricing) Créditos (Starter US$ 149/mês por 1.000 créditos) 40 créditos/mês, 3 fontes, 3 destinos, 10 GB de armazenamento Não SaaS gerenciado com warehouse próprio A **Erathos** cobra pelo [total de linhas escritas no seu warehouse](https://www.erathos.com/en/pricing), sem limite no número de conectores. O plano Free cobre até 1M de linhas por mês. O Movement custa US$ 29/mês para 2M linhas com atualizações a cada hora. O Pro é US$ 250/mês para 5M linhas e adiciona change data capture (CDC), conectores customizados, atualizações a cada cinco minutos e acesso à API. O [diretório de conectores](https://www.erathos.com/en/connectors) lista 139 fontes e destinos, incluindo BigQuery, Snowflake, Databricks, Redshift, Postgres e ClickHouse. Por baixo dos panos, a Erathos extrai para um bucket temporário na nuvem, depois carrega no warehouse com um comando [COPY em lote ou o equivalente do destino](https://docs.erathos.com/platform/how-we-move-data), e depois apaga os arquivos temporários. Cargas incrementais usam uma coluna cursor e precisam de uma [chave primária mais uma coluna de data ou datetime](https://docs.erathos.com/platform/connections/sync-types) na tabela de origem. Se uma tabela não tiver nenhuma das duas, ela roda como um full refresh. A **Fivetran** cobra por [monthly active rows](https://www.fivetran.com/pricing): registros distintos que foram inseridos, atualizados ou deletados em um mês. Sincronizações iniciais e linhas sem mudança em uma re-sincronização são gratuitas. O plano Free inclui 500.000 MAR de conexão. O Standard sincroniza a cada 15 minutos com mais de 700 conectores; o Enterprise sincroniza a cada minuto e oferece implantação híbrida. Esse modelo fica barato quando seus dados mudam pouco e caro quando há muita rotatividade. A **Airbyte** vende três planos. O Standard cobra por volume e sincroniza no máximo [uma vez por hora](https://airbyte.com/pricing). O Pro cobra por Data Workers, unidades de computação dedicadas, e sincroniza a cada 15 minutos. O Enterprise Flex roda on-premises ou em um modo híbrido onde a Airbyte hospeda o control plane e você hospeda o data plane. A versão auto-hospedada é distribuída sob a [Elastic License 2.0](https://github.com/airbytehq/airbyte/blob/master/LICENSE), que é source-available e gratuita para rodar mas restringe oferecê-la como um serviço hospedado. A **Estuary** cobra [US$ 0,50 por GB mais US$ 100 por mês por instância de conector](https://estuary.dev/pricing/) para as primeiras seis instâncias, depois US$ 50 cada. O plano Developer é gratuito até 10 GB e dois conectores. A Estuary foca em streaming em tempo real, então se encaixa quando latência abaixo de um minuto é o requisito. **Weld, Kondado e Nekt** são as opções para times pequenos. O plano Basic da Weld é [US$ 99/mês cobrado anualmente](https://weld.app/pricing) para dois conectores, um usuário e sincronizações diárias, com 5M de MAR incluídos. O plano de entrada da Kondado é [US$ 19/mês](https://kondado.io/en/pricing.html) para quatro pipelines e 1M de registros; atingir o limite de registros pausa os pipelines até o mês seguinte. A Nekt empacota um [warehouse gerenciado junto com seus pipelines](https://www.nekt.com/pricing) e cobra em créditos, com um plano gratuito de 40 créditos, 3 fontes, e 10 GB de armazenamento. **dlt e Bruin** são para times que querem código. O dlt é uma [biblioteca Python gratuita sob Apache 2.0](https://dlthub.com/pricing); o dltHub é o runtime gerenciado pago a US$ 11.900/mês cobrado anualmente. O Bruin é uma [CLI sob Apache 2.0](https://github.com/bruin-data/bruin/blob/main/LICENSE.md) que define ingestão, transformações em SQL e Python, e testes de qualidade em YAML em um único repositório. ## Qual warehouse ou lakehouse deveria armazenar seus dados analíticos? Snowflake, BigQuery e Databricks são os três warehouses para onde a maioria das ferramentas de integração carrega. Os três cobram computação separadamente do armazenamento, então o fator de custo é quantas consultas você roda, não quanto você armazena. Warehouse Cobrança de computação Cobrança de armazenamento Plano gratuito [Snowflake](https://www.snowflake.com/en/pricing-options/) Créditos por segundo de tempo de virtual warehouse; edições Standard, Enterprise e Business Critical Taxa mensal sobre o armazenamento comprimido médio Sob demanda ou capacidade pré-paga [BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery/pricing) Sob demanda: US$ 6,25 por TiB escaneado após 1 TiB gratuito/mês. Capacidade: a partir de US$ 0,04 por slot-hora (edição Standard, Iowa) US$ 0,000031507 por GiB-hora de armazenamento lógico ativo, primeiros 10 GiB gratuitos 1 TiB de consultas e 10 GiB de armazenamento por mês [Databricks](https://www.databricks.com/product/pricing) Databricks Units (DBUs), por segundo; Data Engineering a partir de US$ 0,15/DBU, Data Warehousing a partir de US$ 0,22/DBU Cobrado pelo seu provedor de nuvem Teste gratuito (o provedor de nuvem ainda pode cobrar) O BigQuery é serverless: [sem instâncias ou máquinas virtuais para dimensionar](https://cloud.google.com/bigquery/pricing), e consultas sob demanda podem usar até 2.000 slots concorrentes por projeto. A Snowflake vende computação como créditos e permite comprar [sob demanda mês a mês ou capacidade pré-paga](https://www.snowflake.com/en/pricing-options/) com desconto. O Databricks precifica em DBUs, sua unidade normalizada de poder de processamento, e lista [Data Warehousing a US$ 0,22 por DBU](https://www.databricks.com/product/pricing). Armazenamento, rede e custos relacionados vêm da sua própria conta de nuvem. Qual você escolhe geralmente segue sua nuvem. A Erathos tem conectores de destino para [BigQuery](https://www.erathos.com/en/connectors/bigquery), [Databricks](https://www.erathos.com/en/connectors/databricks), Snowflake, Redshift, Postgres e ClickHouse, então a escolha do warehouse não trava a escolha da ferramenta de integração. ## Quais ferramentas de transformação e orquestração se encaixam no seu time? O dbt é a ferramenta padrão de transformação, e o Airflow ou o Dagster são os orquestradores padrão. Transformação transforma tabelas brutas carregadas em tabelas limpas e modeladas com SQL. Orquestração decide quando os jobs rodam e o que roda depois de cada falha. Ferramenta O que faz Código aberto Plano pago [dbt](https://www.getdbt.com/pricing) Modelos SQL, testes, documentação dentro do warehouse dbt Core, Apache 2.0 Developer gratuito (1 assento, 3.000 modelos construídos/mês); Starter US$ 100/usuário/mês (5 assentos, 15.000 modelos/mês) [Apache Airflow](https://airflow.apache.org/) Workflows definidos em Python com uma interface web e operadores para a maioria dos sistemas Apache 2.0 Nenhum da Apache; versões gerenciadas da Astronomer e de provedores de nuvem [Dagster](https://dagster.io/pricing) Orquestração baseada em assets com linhagem embutida Apache 2.0 Dagster+ Solo US$ 10/mês + US$ 0,040/crédito; Starter US$ 100/mês + US$ 0,035/crédito; teste de 30 dias Os planos pagos do dbt limitam "modelos construídos com sucesso por mês." O Developer recebe [3.000 e o Starter recebe 15.000](https://www.getdbt.com/pricing). Uma execução de modelo conta toda vez que um job agendado o constrói, então um projeto de 100 modelos rodando a cada hora consome 72.000 construções por mês e precisa do Enterprise (100.000). Rodar o dbt Core no seu próprio agendador não tem esse limite. O Dagster+ conta créditos por [assets materializados e ops executadas](https://dagster.io/pricing). A computação Serverless adiciona US$ 0,010 por minuto; a opção Hybrid, onde você roda a computação, não tem cobrança de computação. O Airflow em si é [workflows em Python sob Apache 2.0](https://airflow.apache.org/) sem fornecedor para pagar, mas você roda o scheduler, o banco de dados e os workers você mesmo. Uma ferramenta ELT com seu próprio agendador cobre boa parte desse terreno antes de você precisar de um orquestrador. A Erathos roda cada pipeline em uma [programação de a cada 5 minutos até semanal](https://docs.erathos.com/platform/connections/sync-schedule), com retentativas no Pro. A orquestração se torna necessária quando uma execução do dbt precisa esperar três cargas diferentes terminarem, ou quando um job que falhou em um sistema precisa bloquear um job em outro. ## Quais ferramentas de catálogo, governança, qualidade e observabilidade você deveria adicionar? Catálogos (DataHub, OpenMetadata, Atlan, Collibra) respondem "quais dados nós temos e de onde vieram." Ferramentas de qualidade e observabilidade (Great Expectations, Soda, Monte Carlo) respondem "esses dados estão certos, e chegaram." As duas têm boas opções open-source, e os dois tipos de fornecedores enterprise vendem por cotação. Ferramenta Categoria Código aberto Preço [DataHub](https://datahub.com/products/cloud-vs-core/) Catálogo, linhagem, governança Core, Apache 2.0, auto-hospedado Cloud é gerenciado com SLA de 99,5%, precificado pelo escopo [OpenMetadata](https://open-metadata.org/) Catálogo, metadados Apache 2.0, mais de 130 integrações de serviços de dados Serviço gerenciado via Collate [Atlan](https://atlan.com/pricing/) Catálogo, governança Não Página de preços é um formulário de contato com vendas [Collibra](https://www.collibra.com/us/en/products/data-intelligence-cloud) Governança, catálogo Não Cotação [Great Expectations](https://greatexpectations.io/) Testes de qualidade de dados GX Core, Apache 2.0 Cloud, preço não publicado [Soda](https://soda.io/pricing) Testes de qualidade e observabilidade Parcialmente Plano gratuito com Soda Processing Units; Team US$ 750/mês [Monte Carlo](https://montecarlo.ai/request-for-pricing/) Observabilidade Não Créditos; camada Start até 10 usuários e 1.000 monitores, só cotação O DataHub traça a linha entre auto-hospedagem e gerenciado de forma clara. O Core é gratuito para rodar, mas [você cuida da instalação, configuração, upgrades, disponibilidade e resolução de problemas](https://datahub.com/products/cloud-vs-core/) com suporte da comunidade. O Cloud é o mesmo produto hospedado pela DataHub com um SLA. Esse trade-off se aplica a toda linha open-source deste artigo. O GX Core do Great Expectations é [Apache 2.0](https://greatexpectations.io/) e roda como testes Python dentro do seu orquestrador. O Monte Carlo lista [quatro camadas sem valores em dólar](https://montecarlo.ai/request-for-pricing/); o Start cobre até 10 usuários, até 1.000 monitores, e 10.000 chamadas de API por dia. O Soda publica um [plano Free de US$ 0 e um plano Team de US$ 750/mês](https://soda.io/pricing), cobrado em Soda Processing Units. Um catálogo justifica seu custo quando as pessoas não conseguem achar a tabela certa, ou quando um regulador pergunta de onde veio uma coluna. Uma ferramenta de qualidade justifica o seu na primeira vez que um dashboard mostra números desatualizados por uma semana e ninguém percebe. ## Quando você precisa de gestão de dados mestre e ferramentas de BI? Master data management (MDM) é para quando o mesmo cliente, produto ou fornecedor existe em cinco sistemas com cinco IDs diferentes e você precisa de um registro confiável. BI é para transformar tabelas modeladas em dashboards que as pessoas abrem. A maioria das empresas precisa de BI no primeiro dia e de MDM bem mais tarde, se é que precisa. Ferramenta Categoria Modelo de preço [Informatica MDM](https://www.informatica.com/products/master-data-management.html) MDM Informatica Processing Units (IPUs); MDM cobrado [por registros de domínio](https://www.informatica.com/products/cloud-integration/pricing.html), cotação [Reltio](https://www.reltio.com/products/multidomain-mdm/) MDM SaaS nativo em nuvem, cotação [Metabase](https://www.metabase.com/pricing) BI Código aberto, gratuito, usuários ilimitados auto-hospedado. Cloud Starter US$ 100/mês para 5 usuários depois US$ 6/usuário; Pro US$ 575/mês para 10 usuários depois US$ 12/usuário [Power BI](https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/products/power-bi/pricing) BI Pro US$ 14/usuário/mês pago anualmente (modelo de 1 GB, 8 refreshes/dia); Premium Per User US$ 24/usuário/mês (100 GB, 48 refreshes/dia) [Looker](https://cloud.google.com/looker/pricing) BI Taxa de plataforma mais licenças por usuário; edição Standard para times abaixo de 50 usuários inclui 10 usuários Standard e 2 Developer; compromisso anual via vendas O MDM da Informatica é vendido através do seu modelo de consumo, onde [IPUs dão acesso a todos os serviços elegíveis na nuvem](https://www.informatica.com/products/cloud-integration/pricing.html) e o MDM é medido por registros por domínio. A Reltio vende um [MDM SaaS nativo em nuvem multidomínio](https://www.reltio.com/products/multidomain-mdm/) com resolução de entidades e gestão de dados de referência. Nenhuma das duas publica um preço em dólar. Para BI, a unidade de preço é quase sempre um assento. A edição open-source do Metabase é [gratuita com usuários ilimitados](https://www.metabase.com/pricing) se você a hospedar. O Power BI Pro é [US$ 14 por usuário por mês](https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/products/power-bi/pricing), e a Microsoft observa que o preço varia por região. O Looker separa uma [taxa de plataforma das licenças de usuário](https://cloud.google.com/looker/pricing) e te manda para vendas para saber o número. ## Como os modelos de preço mudam o custo das ferramentas de gestão de dados? Seis unidades de cobrança aparecem entre essas 30 ferramentas: linhas totais, linhas alteradas (MAR), registros, gigabytes mais instâncias de conector, créditos de computação, e assentos. A mesma carga de trabalho pode custar valores muito diferentes sob cada uma delas, então a unidade de cobrança importa tanto quanto o preço de tabela. Unidade de cobrança Quem usa Fica barato quando Fica caro quando Linhas totais escritas Erathos Os dados mudam bastante mas o volume é pequeno Você faz full refresh de tabelas grandes diariamente Linhas alteradas (MAR) Fivetran, Weld Tabelas são grandes mas majoritariamente estáticas Tabelas têm alta rotatividade (logs de eventos, updated\_at em todo lugar) Registros inseridos Kondado Cargas pequenas e previsíveis Linhas largas acima de 500 bytes contam como múltiplos registros GB mais conectores Estuary Poucos conectores, muitos dados Muitas fontes pequenas (cada instância custa US$ 100/mês) Créditos de computação Matillion, Dagster+, Snowflake, Databricks, Nekt Você controla a frequência de execução Os jobs rodam com frequência ou por muito tempo Assentos dbt, Power BI, Looker, Metabase Cloud Time pequeno Todo mundo na empresa precisa de um login Dois exemplos mostram a diferença. A Erathos conta [cada linha escrita no warehouse](https://www.erathos.com/en/pricing), então uma tabela de 5M de linhas em um full refresh conta 5M de linhas por execução. A Fivetran conta só [linhas que mudaram](https://www.fivetran.com/pricing) e exclui a sincronização inicial, então essa mesma tabela estática custa quase nada depois do primeiro dia. Inverta a carga de trabalho para uma tabela de eventos que anexa 5M de linhas novas por dia, e as duas contam 5M por dia. A forma de manter os custos baseados em linhas baixos é a carga incremental. O [partial refresh](https://docs.erathos.com/platform/connections/sync-types) da Erathos usa uma coluna cursor para que cada execução escreva só as linhas depois do último valor de cursor. O CDC no plano Pro lê o log de mudanças do banco de dados em vez disso. O [guia de cursor vs. CDC](https://www.erathos.com/en/blog/cursor-based-sync-vs-change-data-capture) cobre quando cada um faz sentido. ## Times pequenos precisam de todas as categorias de ferramentas de gestão de dados? Um time pequeno precisa de três das oito categorias para começar: uma ferramenta de integração, um warehouse e uma ferramenta de BI. A transformação vem em seguida quando as tabelas brutas param de ser suficientes para os dashboards. As outras quatro são para problemas específicos que ainda não aconteceram. Adicione esta categoria Quando Integração + warehouse + BI No primeiro dia. Copie os dados, armazene-os, mostre-os. Transformação (dbt) Os dashboards precisam de tabelas unidas, deduplicadas ou renomeadas Orquestração Um job em uma ferramenta precisa esperar por, ou bloquear, um job em outra Qualidade / observabilidade Um dashboard mostrou dados errados ou desatualizados e ninguém percebeu Catálogo / governança As pessoas não conseguem achar a tabela certa, ou compliance pede linhagem MDM A mesma entidade tem registros conflitantes entre sistemas e isso custa dinheiro A própria lista de oito ferramentas da Fivetran as descreve como [produtos especializados montados lado a lado](https://www.fivetran.com/learn/data-management-tools), e esse é o retrato honesto. Não existe uma única "ferramenta de gestão de dados." Existe uma stack, e a stack cresce um problema de cada vez. A stack funcional mais barata hoje é uma camada de integração gratuita, um plano gratuito de warehouse, e BI open-source. O Erathos Free cobre [1M de linhas por mês](https://www.erathos.com/en/pricing), o BigQuery dá [1 TiB de consultas e 10 GiB de armazenamento](https://cloud.google.com/bigquery/pricing) por mês grátis, e o Metabase auto-hospedado é [gratuito com usuários ilimitados](https://www.metabase.com/pricing). Isso roda o relatório de uma empresa pequena por US$ 0 em software. O [tutorial de pipeline](https://www.erathos.com/en/blog/how-to-build-and-manage-data-pipeline) percorre a parte de integração. ## Experimente a Erathos grátis por 14 dias Toda nova conta da Erathos recebe o [plano Pro por 14 dias](https://www.erathos.com/en/pricing): CDC, sincronizações a cada cinco minutos, conectores customizados, e 5M de linhas. Cada nova conexão também ganha sua própria janela de duas semanas para testar o conector e ver o que ele faz com sua contagem de linhas. Depois do teste, a conta muda para o Free se você não escolheu um plano. 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