Nekt

Projetos de IA são, em essência, projetos de dados. Toda conversa sobre IA costuma começar pelo modelo: qual LLM usar, quanto custa, se responde rápido e por ai vai. Mas na prática, uma solução de IA que funciona depende de dados estruturados. Um modelo só é tão bom quanto os dados que o alimentam: - Relevância: temos acesso os dados necessários pra alimentar o caso de uso em questão - Qualidade: acurácia, completude, consistência e atualidade dos dados - Contexto: definições e regras de negócio documentadas - Rastreabilidade: de onde veio o dado e como ele foi tratado até chegar no destino - Governança: quem é responsável, quem pode acessar e como monitorar mudanças A pergunta não deveria ser “qual modelo vamos usar?”. Deveria ser: “temos os dados certos, confiáveis, contextualizados e governados para sustentar essa solução ao longo do tempo?” Não existe estratégia de IA sem estratégia de dados.

Last day at #WebSummit Lisbon We had our booth on Tuesday, and we’ve been walking around yesterday and today talking with companies. It’s actually nicer to hear what someone is building before jumping into your own pitch. The conversation flows better. You understand the context. And the amount of AI-related products out there is wild. From tools that prep models to tools that help companies price AI usage, there’s something for every part of the chain. There are a lot of founders here with great stories and experiences to share. You learn a lot just by listening. And yes, everyone looks tired today… but that’s part of the game. Glad we’re able to share what we’re building at Nekt. Pedro Ceriotti Lívia Silva Marques Luana "Lupe" Pereira On to the #nekt one 🚀

Nekt officially multi-cloud Last week, Google Cloud support went live in our onboarding flow. To evaluate the experience, we set it up with a few companies we've been in touch with, like Brandili Têxtil Ltda, Nova Gestão, Lysa, and Innovc. We also saw some organic sign-ups choosing GCP instead of AWS. There are some interesting aspects in this GCP context that make it a very compelling option for growing companies. When using Nekt with GCP, the warehouse we automatically create is built in BigQuery — already available for other use cases too. When you use Nekt Sources, data ingestion happens directly into BigQuery. So if your company already runs on GCP, there's no need to use a Destination to move the data there. It goes straight in. Since we're using BigQuery as the warehouse, we don't apply the Delta transformation layer that Nekt automatically performs on AWS. That means ingestion time is shorter. It took some effort to reach this setup. Some parts are easier on GCP, others are more straightforward on AWS. What's interesting is how we've abstracted all of this for the companies using Nekt. From their perspective, the experience of having multiple cloud options feels very similar. When it comes to connectors, we had to expand our architecture because each cloud handles data formats differently. That also brought us closer to our upcoming Azure release. We'll now begin migrating some clients currently using Nekt on AWS to GCP — an agreement we made with those who had created an AWS account just to use Nekt. More than that, we see this expansion into multi-cloud support as a competitive advantage for many of our existing clients as well. Curious to see how adoption between GCP and AWS will play out. On to the #nekt one 🚀

Em uma empresa de produto, atender bem o cliente não é fazer tudo que ele pede. Fazer isso é fácil. Difícil é entender o que ele realmente precisa e entregar ferramentas para ele nem precisar pedir da próxima vez. Isso é ainda mais forte quando seu produto tenta simplificar algo que por baixo dos panos é bastante técnico e cheio de conceitos difíceis de explicar (ETL, Lakehouse, Pipeline... you name it). É um desafio diário encontrar o equilíbrio entre abstração e profundidade. Mas sabendo das dificuldades, a gente busca encontrar soluções escaláveis. Hoje um cliente com pouca profundidade técnica, mas muito conhecimento de negócio, perguntou como extrair insights de fontes de dados de marketing como RD Station, Google Ads e Facebook Ads. Mesmo não sendo nosso domínio principal, encontramos rapidamente uma forma de facilitar esse processo. Numa startup, a principal vantagem é a agilidade para resolver problemas reais em horas ao invés de meses. A pergunta que se deve fazer é: qual a melhor solução para o problema que eu posso implementar hoje, e como posso evoluir pra algo ainda melhor amanhã? Algumas horas depois subimos uma série de queries SQL na nossa documentação com casos de uso reais de análises de campanhas e anúncios. A resposta do cliente: "Ai vocês mataram a pau... 🥳" Um cliente feliz, e outros ainda por vir já com o caminho trilhado para extrair valor dos seus dados de marketing. Porque desenvolver produto é sobre pensar o que pode ser melhorado que fará com que não só esse cliente, mas outros com a mesma dificuldade também tenham sucesso. #nekt #nektjourney #dataengineering #engenhariadedados

#WebSummit Lisbon Pretty excited about this one. It’s such a global event. If you’ve been following us since the start, you know we began with customers from Brazil, the US, and Australia. And more recently, from Europe too. Our GTM so far has been more local. Just a matter of focus. At this early stage, we’ve been going after traction where we can move fast and learn even faster. And being in Brazil, our message spreads more naturally. But from day one, the ambition was always global. This event is the first real chance to see how an international audience reacts to what we’re building. The conversations we’ve had at Web Summit Rio, then Startup Summit, and more recently RD Summit, now we get to see how they land with a broader crowd. If you’re in Lisbon for the event, send a message. We will be at A5-79 today, too. Happy to connect and chat with good people from Brazil and around the world. Pedro Ceriotti Lívia Silva Marques Luana "Lupe" Pereira On to the #nekt one 🚀

Se você trabalha com Growth, Marketing, Vendas ou RevOps, já deve ter ouvido essa frase: "Nossa taxa de conversão está em X%, precisamos melhorar." Claro, todo mundo quer melhorar. Mas será que podemos tirar muitas conclusões olhando só pra taxa de conversão? É como avaliar a saúde de uma pessoa olhando apenas o peso na balança. É um bom indicador, mas sozinho não diz muita coisa. A taxa de conversão é consequência de uma série de etapas e interações que, em maior ou menor escala, contribuem para a decisão de compra do cliente. Quando seu time olha só para taxa de conversão, você deixa de enxergar coisas como: → O estágio onde 40% dos seus deals morrem silenciosamente → Os 15 dias extras que alguns leads ficam parados sem ninguém perceber → A diferença brutal entre o tempo de conversão do seu top performer e da média do time → Quais ações específicas aceleram (ou travam) o avanço da pipeline Quando todas empresas estão fazendo a mesma coisa, o diferencial é alcançado nos detalhes. Ter uma análise de funil completa requer cruzar dados de múltiplas fontes. Calcular tempos entre eventos. Identificar padrões em dados não-estruturados. Criar cohorts. Medir velocidade, não só volume. Mas quase ninguém faz isso. Por quê? Porque é complexo. Algumas empresas tentam, mas desistem e voltam pra boa e velha taxa de conversão. Afinal, é melhor ter isso do que não ter nada. A boa notícia é que não precisa de um PhD em data science ou 6 meses de projeto para fazer isso. Os dados já existem no seu CRM. O que falta é tornar essa análise simples e acessível para quem precisa tomar decisões rápidas. Como comentei no post anterior, migramos do Pipedrive para o Hubspot. Em poucos minutos, nossos dados já estavam fluindo na Nekt. Criamos uma transformação em cima dos dados brutos com algumas linhas de código (e auxílio da IA) para termos uma análise de funil como na imagem abaixo. Com isso, podemos responder perguntas como: → Em qual estágio específico estou perdendo mais oportunidades? → Quanto tempo é "tempo demais" em cada etapa? → Que ações do meu time realmente afetam velocidade de conversão? → Onde pequenas mudanças podem ter maiores impactos? E assim, trabalhar de forma mais inteligente, gerando mais resultado para a empresa. Se quiser saber mais sobre como estruturamos nossa análise de funil, comenta nesse post que te mando mais detalhes! #nekt #nektjourney #dataengineering #engenhariadedados