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# Tabela para parâmetros

<figure><img src="/files/cVtcWnjEq4wzblXyUKV7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

A **Tabela para parâmetros** no **Gaio DataOS** permite converter valores de uma ou mais colunas de uma tabela em **parâmetros reutilizáveis** dentro do seu fluxo. Esse recurso é ideal para extrair dados dinamicamente e utilizá-los como entrada em outras tarefas, filtros ou dashboards.

{% hint style="warning" %}
&#x20;Esta task só pode ser utilizada quando uma **tabela** estiver selecionada no fluxo.
{% endhint %}

***

## Como usar

### 1. Abrir a task

No menu lateral esquerdo, navegue até:\
**Tasks > ETL > Table to Param**

***

### 2. Definir informações básicas

* **Rótulo (opcional):** Nome para identificar esta etapa no fluxo.
* **Tabela:** Preenchida automaticamente com a tabela selecionada\
  (ex.: `new_sales`).

***

### 3. Opções avançadas

* **Salvar valores como padrão**\
  Quando habilitada, armazena os valores extraídos como valores padrão dos parâmetros, ficando disponíveis fora do fluxo atual, se necessário.
* **Referência personalizada da coluna para o parâmetro**\
  Quando habilitada, permite mapear manualmente cada coluna da tabela para um parâmetro específico.

***

### 4. Mapear colunas para parâmetros

Para cada coluna listada, selecione o parâmetro ao qual seu valor será atribuído.

* É possível escolher entre parâmetros já existentes
* Apenas **uma linha** é lida — normalmente a **primeira linha** da tabela selecionada

**Exemplo de mapeamento:**

| Coluna       | Parâmetros mapeados |
| ------------ | ------------------- |
| `order_id`   | `@order_id`         |
| `region`     | `@user_region`      |
| `total_sale` | `@total_sales`      |

***

### 5. Salvar e utilizar

* Clique em **Save** para incluir a task no fluxo de dados

Os valores capturados passarão a estar disponíveis como **parâmetros do ambiente** e poderão ser utilizados em:

* Queries SQL
* Filtros
* Dashboards
* Blocos de **Python** ou **JavaScript**

***

### Casos de uso

* Capturar valores de entrada para personalizar relatórios
* Alimentar parâmetros com base nos resultados de tabelas
* Controlar lógica condicional a partir de valores dinâmicos
* Criar dashboards reativos baseados em variáveis de execução