Trazer dado não estruturado para dentro do Catálogo, PDFs, imagens e documentos para a IA ler, é recurso dos planos Growth e Custom.
Cada stream é uma tabela a mais pra sincronizar. Menos streams, sync mais rápido e catálogo enxuto. Marque o que responde uma pergunta e ligue o resto quando precisar.
Marque a frequência só na fonte. As transformações rodam em cascata, quando a etapa anterior termina, sem execução à toa e sem dado pela metade.
Cada empresa organiza as camadas como fizer sentido. O que importa é o conceito: bruto, refinado, pronto.
| pedido | valor | status | cliente | canal |
|---|---|---|---|---|
| a83f | R$ 1.234,50 | aprovado | Loja Silva | |
| b91c | R$ 890,00 | pendente | Café Aurora |
receita_por_canal diz o que é sem abrir a tabela.A camada é convenção. O que guia o consumo é a tabela ter um nome claro e estar no lugar esperado.
| Coluna | Descrição |
|---|---|
status int |
1 = ativa, 2 = cancelada, 3 = em atraso |
mrr decimal |
Receita recorrente mensal, em BRL |
cliente_id int |
Referência ao cliente dono da assinatura |
Enriquecer via API externa, aplicar um modelo de ML, processar texto livre ou JSON aninhado, e cálculos iterativos. Regra prática: SQL pra maioria, notebook quando precisa de lógica ou libs.
| canal | mes | receita |
|---|---|---|
| 2026-06 | R$ 42.000 | |
| 2026-06 | R$ 31.500 | |
| Orgânico | 2026-06 | R$ 18.900 |
"Some a receita aprovada por canal e mês" e o MCP escreve essa query pra você.
Query e notebook escrevem no mesmo Gold. Quem consome não sabe (nem precisa saber) como a tabela foi feita.
Não monte um star schema quando uma wide table resolve. Modelo bonito no diagrama costuma ser caro na prática.
| data_id → dim_data |
cliente_id → dim_cliente |
produto_id → dim_produto |
valor |
|---|---|---|---|
| d_031 | c_5521 | p_88 | R$ 1.234 |
| d_031 | c_7702 | p_88 | R$ 890 |
| data | cliente | produto | canal | valor |
|---|---|---|---|---|
| 06-01 | Loja Silva | Plano Pro | R$ 1.234 | |
| 06-01 | Café Aurora | Plano Lite | R$ 890 |
{
"conta_id": "c_5521",
"uso_mes": 1842,
"limite": 5000
}
O vendedor não abre o Lakehouse da Nekt. O score calculado no Gold aparece direto no card do HubSpot, onde ele já está.
O mesmo gold.receita_por_canal que o agente lê alimenta o painel de BI. Ninguém recalcula, ninguém diverge.
Alerta por Slack ou email nas rotinas que alguém depende. O barato é avisar cedo.
O agente enxerga exatamente o que o usuário do token enxerga. Token Scoped limita às tabelas escolhidas.
| COHORT | M0 | M1 | M2 | M3 |
|---|---|---|---|---|
| Jan | 100 | 72 | 58 | 49 |
| Fev | 100 | 75 | 61 | · |
| Mar | 100 | 78 | · | · |
Churn conta só assinaturas que já pagaram ao menos uma vez. Trial cancelado não é churn.
| data | cliente | canal | investimento | leads |
|---|---|---|---|---|
| 2026-06-01 | Loja Silva | Meta | R$ 320 | 18 |
| 2026-06-01 | Loja Silva | R$ 410 | 22 | |
| 2026-06-01 | Café Aurora | Meta | R$ 280 | 15 |
| 2026-06-01 | Café Aurora | R$ 190 | 9 |
Prefixo ou coluna por cliente garante que os dados nunca se misturam.