01
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Treinamento Nekt · Agências · ~1h

A agência
movida a dados.

Os dados de todos os clientes num só lugar, prontos pra virar decisão. Com contexto e IA, multi-tenant, sem planilha manual.
academy.nekt.com
Agenda
O que vamos ver
01
Ingestão
O modelo mental e a conexão das fontes de cada cliente.
02
Catálogo
Lakehouse e a organização do workspace multi-tenant.
03
Contexto e transformação
Camada semântica e modelagem, quando compensa.
04
Ativação
Consumo, governança e os casos de agência.
01
SEÇÃO 01

O modelo mental

A jornada de maturidade em dados, e por que valor vem antes de otimização.
A raiz do problema
Cada plataforma é uma ilha
Hoje · cada cliente, N fontes soltas
MMeta Ads
GGoogle Ads
TTTikTok
GAAnalytics
CRMCRM
GSSheets
Com a Nekt · um só lugar
Ambiente único
Lakehouse + Catálogo
gold.midia_consolidada gold.funil_por_cliente gold.performance_360
A Nekt consolida as plataformas de cada cliente num único ambiente, isoladas e comparáveis. Sem isso, cada uma conta uma história diferente.
O que a fragmentação causa
O mesmo cliente, quatro números Quantas conversões o cliente teve?
M
Meta Ads
painel
320
Conversões atribuídas pela plataforma
G
Google Ads
painel
280
Conversões contadas pelo Google
GA
Analytics
site
240
Sessões que converteram no site
CRM
CRM
vendas reais
180
Vendas que de fato fecharam
180
240
280
320
140 conversões de diferença Quatro plataformas, quatro verdades. Sem uma base única por cliente, o número gera reunião, não decisão.
Modelo de maturidade
Quatro etapas, valor desde cedo
01
Consolidar
As fontes de todos os clientes juntas no mesmo workspace.
02
Extrair valor
Contexto mais IA, e você já conversa com os dados de qualquer cliente. O valor aparece aqui, antes de qualquer modelagem.
03
Transformar
As consolidações que viram rotina, quando compensa, viram tabela.
04
Produção
Dashboards e agentes por cliente rodando no dia a dia da agência.
O princípio que guia tudo
Contexto e agentes já entregam alta assertividade. A modelagem vem depois, quando compensa.
Otimização não é o começo da jornada, é consequência de ter achado o que importa em cada conta.
02
SEÇÃO 02

Conectando fontes

Trazer as contas de cada cliente, do jeito certo, sem manusear senha alheia.
O que dá pra conectar
As fontes de uma agência
M
Meta Ads
Gasto, resultado e campanhas
G
Google Ads
Cliques, custo e conversões
TT
TikTok Ads
Investimento e performance
GA
Google Analytics 4
Sessões, eventos e conversões
HS
HubSpot / RD / Pipedrive
Deals, estágios e contatos
SH
Shopify / Nuvemshop
Pedidos e faturamento
GS
Google Sheets
Metas e controles manuais
API
API REST
Qualquer fonte com endpoint
Sem conector nativo? Sales Navigator e afins entram via export CSV ou planilha, a Nekt ingere.
Onboarding sem senha
Modo draft: o cliente autentica
01 · Agência
Cria a source em draft
02 · Agência
Envia o link de auth
03 · Cliente
Autentica na conta dele
04 · Pronto
Source conectada
Por que isso muda o jogo

A agência conecta a conta de Google Ads ou Meta do cliente sem nunca tocar na senha dele. É o jeito certo de escalar o onboarding de dezenas de contas.

E todo esse fluxo também roda por API ou MCP: criar as sources em draft e disparar os links de auth de forma programática, para automatizar o onboarding em escala.
Sync e custo
Atualização x custo
Sync completo
Full
Relê a fonte inteira a cada execução. Simples e à prova de erro: o destino é sempre um retrato exato da origem.
Sync incremental
Incremental
Só o que mudou desde o último sync. Barato nas tabelas grandes de mídia diária, precisa de uma coluna de data confiável.
Economia de créditos, com muitos clientes

Incremental nas tabelas grandes, rode em horário comercial e dias úteis, e desligue pipelines de contas que saíram.

03
SEÇÃO 03

Fundamentos: o lakehouse

Como o dado de cada cliente é refinado, do bruto ao pronto para consumo.
Arquitetura medallion
Bronze, Silver e Gold
Bronze
Camada bruta
Como veio de cada fonte
  • Espelho fiel de cada plataforma
  • Uma por fonte, por cliente
  • Tipos crus, muitas vezes texto
  • Sem edição, imutável
refina
Silver
Camada tratada
Canais unificados
  • Schema comum entre plataformas
  • Tipos corretos, sem duplicatas
  • Meta, Google e TikTok comparáveis
  • Agradável de ler
refina
Gold
Camada de consumo
Pronto por entregável
  • Consolidado por cliente e por agência
  • Tabelas prontas pra decisão
  • É daqui que BI, MCP e API leem
  • Uma fonte de verdade
Uma recomendação, não uma regra

Cada agência organiza as camadas como fizer sentido. O que importa é o conceito: bruto, refinado, pronto.

A mesma linha, refinada
Do cru ao pronto
meta_insights · bronze como veio
{ "campaign_id": "238841", "spend": "320.55", "actions": "18", "date_start": "2026-06-01" } // cada plataforma num formato, difícil de somar
gold.consolidado_midia pronto
data cliente canal invest leads
2026-06-01Loja SilvaMetaR$ 32018
2026-06-01Loja SilvaGoogleR$ 41022
2026-06-01Café AuroraMetaR$ 28015
Tipado, legível, com cliente e canal já padronizados. Meta, Google e TikTok na mesma régua, prontos pra somar e comparar.
04
SEÇÃO 04

Organização do workspace

Operar dezenas de clientes num só lugar: isolados um do outro e, ao mesmo tempo, consolidados numa visão da agência.
O desafio
Muitos clientes, muitas fontes
12 clientes
cada um com o seu conjunto de contas e plataformas.
5 fontes
por cliente em média: mídia, analytics, CRM, e-commerce.
60+
fontes no total, cada uma no seu padrão.
A armadilha

Misturar dados de clientes na mesma tabela sem isolamento quebra tudo, e confunde a IA. O cruzamento manual em planilha não escala.

A regra mais importante
Uma layer por cliente
Layer · acme
Acme
acme_meta_ads_daily
acme_googleads_daily
acme_ga4_events
acme_crm_deals
Layer · loja_silva
Loja Silva
loja_silva_meta_ads_daily
loja_silva_ga4_events
loja_silva_shopify_orders
Layer · cafe_aurora
Café Aurora
cafe_aurora_meta_ads_daily
cafe_aurora_googleads_daily
cafe_aurora_crm_deals
Escolha um padrão e mantenha

Uma layer por cliente, ou pastas por cliente dentro das camadas. O importante é o isolamento não ter exceção.

Nomenclatura das tabelas
Um nome que a IA entende
{cliente}_{fonte}_{granularidade}
acme_googleads_campaign_daily
acme_meta_ads_daily
loja_silva_crm_deals
É o prefixo do cliente que faz o MCP achar a tabela certa entre dezenas, sem confundir contas.
Documento de contexto por cliente
Cada cliente, a sua régua
cliente-acme.md Context document
# Acme ## CAC Investimento de mídia dividido pelas vendas fechadas no CRM, no mês. ## ROAS Receita atribuída sobre o investimento. Custo sempre líquido de impostos. ## Lead qualificado Estágio do CRM maior ou igual a "Reunião realizada".
A definição de CAC, ROAS e lead muda de cliente pra cliente. O documento por cliente fixa a regra certa.
O efeito na IA

Com a métrica registrada, o agente responde com a regra de negócio daquela conta, em vez de adivinhar.

O pulo do gato
Isolado e consolidado
gold.consolidado_agencia 1 tabela · N clientes
cliente canal invest receita roas
AcmeMetaR$ 8,2 milR$ 41 mil5,0x
Loja SilvaGoogleR$ 5,1 milR$ 12 mil2,3x
Café AuroraMetaR$ 3,4 milR$ 18 mil5,3x
A coluna cliente mantém a separação, e ao mesmo tempo dá a visão da carteira inteira numa consulta só.
Cada cliente isolado. A agência, uma visão só.
Os dois ao mesmo tempo

Prefixo por cliente garante o isolamento. Uma Gold consolidada com a coluna cliente dá o panorama da agência, sem misturar.

05
SEÇÃO 05

Contexto e semântica

O que faz a IA entender as métricas de cada cliente do jeito da agência.
Duas casas, dois papéis
Onde mora cada coisa
Descrição no Catálogo · o que o dado é
tabela acme_meta_ads_daily
ColunaDescrição
spend decimal Investimento do dia, líquido de impostos, em BRL
actions int Conversões atribuídas pela plataforma
campaign text Nome da campanha, padrão da agência
Context document · o que a métrica significa
metricas-agencia.md Context document
# Métricas da agência ## CPL Investimento sobre leads qualificados. ## Atribuição Último clique, janela de 7 dias. ## Comparação Sempre na mesma granularidade e fuso.
A mensagem
O que mais move a assertividade não é modelar tudo. É dar contexto.
06
SEÇÃO 06

Modelagem: quando otimizar

Unificar canais e consolidar quando o valor já apareceu.
O padrão de agência
Silver unificada por canal
Cada plataforma
Schema diferente
Silver
Schema comum: data, cliente, canal, custo, conversões
Gold
Uma por entregável
Nem sempre do zero

Há templates prontos pros casos comuns de agência, consolidação de mídia e CRM espelhado, então nem sempre é preciso escrever o SQL na mão.

Valor primeiro, modelo depois
Modele o que se repete
  • Valor primeiro. Modele só depois que a resposta provou que serve.
  • A consolidação de mídia que roda todo dia merece virar tabela.
  • Para IA, a Nekt tende a favorecer wide tables, sem joins.
Cuidado com over-engineering

Não monte um star schema quando uma wide table resolve. Modelo bonito no diagrama costuma ser caro na prática.

Duas ferramentas de transformação
Query ou notebook?
SQL · declarativa
Query
Joins, agregações, filtros: o dia a dia da transformação. Roda agendada, é rápida de escrever e o MCP já gera pra você.
SELECT canal, SUM(invest) FROM silver.anuncios GROUP BY canal
Python / PySpark · procedural
Notebook
Quando a lógica não cabe em SQL: passo a passo, bibliotecas e integrações. Também gerado pelo MCP em linguagem natural.
import nekt df = nekt.load_table("Silver", "anuncios") df = consolida_canais(df) nekt.save_table(df, "Gold", ...)
O que só o notebook faz

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.

Dois jeitos de organizar
Star schema vs wide table
gold.fato_midiachaves · precisa juntar
data_id
→ dim_data
cliente_id
→ dim_cliente
canal_id
→ dim_canal
invest
d_06cl_31ch_1R$ 320
d_06cl_31ch_2R$ 410
Guarda só as chaves. Pra ler cliente ou canal, precisa de joins com as dimensões.
gold.midia_wide 1 tabela · sem joins
data cliente canal invest conv
06-01AcmeMetaR$ 32018
06-01AcmeGoogleR$ 41022
06-01Loja SilvaMetaR$ 28015
Tudo numa tabela larga. Sem joins, ótima pra IA e exploração rápida.
07
SEÇÃO 07

Consumindo os dados

O último quilômetro: onde o dado de cada cliente vira decisão e entregável.
Duas formas de consumir
Data API vs MCP
Data API · o dashboard do cliente · determinístico
GET/v1/tables/gold.consolidado_midia?cliente=acme
resposta
{
  "cliente": "acme",
  "invest_mes": 8200,
  "roas": 5.0
}
Um dashboard por cliente pede, a mesma tabela responde igual toda vez.
MCP · atendimento e exploração · natural
Gestor de contas
Como foi o ROAS da Acme em junho, por canal?
Agente
Acha as tabelas da Acme pelo prefixo, aplica a regra de ROAS do documento e responde, sem você abrir plataforma nenhuma.
Uma pergunta em português, a resposta pronta pro cliente.
MCP com dezenas de clientes
O agente acha a conta certa
Time
Compare o CPL da Loja Silva e do Café Aurora neste mês.
Agente
Localiza loja_silva_* e cafe_aurora_* pelo prefixo, usa a definição de CPL da agência e devolve os dois lado a lado.
O prefixo do cliente é a bússola do agente.
A receita do acerto

Prefixo por cliente, mais descrições de tabela, mais documentos de contexto. Com isso, o agente navega dezenas de clientes sem se perder.

08
SEÇÃO 08

Operação e governança

Rodar com confiança e controlar quem, de cada cliente, vê o quê.
Governança e permissões
Cada cliente vê só o dele Growth
Nível 01
Viewer
Vê e usa, read-only. Ideal pro cliente final olhar só a layer dele.
Nível 02
Editor
Tudo do Viewer, e edita e cria: o analista da conta mexe no que é do cliente.
Nível 03
Manager
Tudo do Editor, e concede acesso. O papel de quem administra a agência.
Token scoped por cliente

Um token limitado às tabelas de um cliente faz o agente enxergar só aquela conta. O dashboard do cliente nunca alcança dado de outro.

Quando algo falha
Leia o log e o resumo por IA
run #1 · falhou Runs
falha Source Meta Ads · Acme · 30/06 05:58 · 14s · 401 Unauthorized
Resumo do analista · gerado por IA
O que aconteceu
O token da conta de Meta da Acme expirou e a fonte respondeu 401 Unauthorized. O run parou no início e nenhuma linha foi processada.
Ações recomendadas
1) Reenviar o link de auth ao cliente  ·  2) Verificar permissões  ·  3) Reprocessar o pipeline
A primeira medida diante de uma falha: abrir o run e ler. A Nekt já explica o que houve e o que fazer.
09
SEÇÃO 09

Casos de uso de agência

O que dá pra montar em cima da base consolidada de clientes.
Panorama
Cinco casos que a agência liga rápido
Mídia
Performance consolidada
Google, Meta e TikTok de cada conta num lugar só, comparáveis.
Data app
Portal do cliente
Um data app onde o cliente vê campanhas e performance por conta própria.
CRM
CRM espelhado
Marketing e comercial alinhados no mesmo estágio de funil.
Receita
Revenue analytics
CAC, atribuição e forecast, com agente que sugere ação.
Interno
Visão da agência
O CRM da própria agência via chat: pipeline e receita.
E muito mais
A base é a mesma
Uma vez consolidado, cada novo caso é só uma consulta.
Cenário · agência com 12 clientes
Caso: performance consolidada
gold.consolidado_midia 1 tabela · N clientes
data cliente canal investimento leads
2026-06-01Loja SilvaMetaR$ 32018
2026-06-01Loja SilvaGoogleR$ 41022
2026-06-01Café AuroraMetaR$ 28015
2026-06-01Café AuroraGoogleR$ 1909
Meta e Google de cada conta, na mesma tabela, com colunas padronizadas.
Valor Agência
O gestor pergunta qual conta está com CPL fora da curva e recebe a resposta na hora, comparando todos os clientes numa base só.
Cenário · self-service pro cliente
Caso: data app do cliente
Meta
ROAS 5,0x
TikTok
ROAS 4,1x
Google
ROAS 3,4x
Instagram
ROAS 2,6x
O que a Acme vê no próprio data app: ROAS por canal, atualizado todo dia.
Valor Agência
Cada cliente ganha um data app próprio pra acompanhar campanhas, gasto e performance por conta própria, no lugar de esperar a planilha da agência. O token scoped garante que ele só enxerga a conta dele.
Construído sobre a Data API

O app lê a Gold pela Data API, com pouco código: rápido, estável, e o cliente acessa quando quiser.

Cenário · a própria agência
Caso: visão interna da agência
Sócio
Qual a receita recorrente da agência e o pipeline pros próximos 60 dias?
Agente
Lê o CRM da agência (Pipedrive), soma os contratos ativos e pondera o pipeline aberto pela conversão histórica.
Valor Agência
Além dos dados dos clientes, o próprio negócio da agência vira conversa: receita, churn de contas e saúde da carteira, sem planilha.
Mãos à obra
Os dados de todos os
clientes, virando valor hoje.
Conecte uma conta em modo draft, isole por cliente, dê contexto e plugue o MCP. O resto é evolução, no ritmo da agência.
Academy academy.nekt.com Docs docs.nekt.com
Obrigado