Bienvenidos una semana más al podcast de idnik. Hoy estoy con Paul Ramón y
entrevistamos a Jorge Gómez Sáncha, fundador ICO de Tinyberg. Tinyberg es una
solución que ayuda a desarrolladores de aplicaciones a crear productos de
datos, desde almacenamiento de datos, procesamiento y APIs para exponer estos
datos. Fundada en 2019 ya han levantado 40 millones de euros y están facturando
unos 2 o 3 millones de euros. Hablaremos con Jorge del rol que tiene el open
source en su negocio. Tinyberg está construido encima de Click House, que es
una tecnología open source, pero a la vez una empresa, una startup que podría
ser competencia de Tinyberg. Tinyberg es fundada por Jorge y cuatro
compañeros más, todos personas clave en carto que fueron saliendo
progresivamente hasta rejuntarse y fundar Tinyberg. Este podcast será un poco
más técnico del habitual, pero esperemos que lo disfrutéis mucho. El episodio de
hoy es posible gracias a nuestros amigos de Zoom. Zoom es líder en tecnología de
comunicación y videoconferencia. Os dejamos con Zoom para que nos cuenten un
poquito más. Hola, yo soy Nicolás Robinson, director de
Relaciones Gobernamentales de Zoom en España y América Latina. En mi día a
día veo como en nuestras regiones miles de pines están usando Zoom para
crecer su negocio y encontrar nuevos clientes. Tengo dos historias interesantes
que os traigo de Brasil, de emprendedores del estado de Sao Paulo. Una de ellas es
una familiar de cerveza que antes de la pandemia hacía degustaciones en persona
y tuvo que pasar a hacerlas por Zoom. Consiguió tantos clientes y de tantos
lugares de Brasil que ahora ha decidido que no va a volver a hacer lo
presencial y va a quedarse en Zoom. Y otra es de un guía turístico de Sao Paulo que
al ver que cayían los números de turistas decidió a innovar haciendo
tours de la ciudad turísticos por Zoom. Es decir, personas de cualquier lugar del
mundo podían y hasta hoy pueden participar en sus tours turísticos
independientemente de dónde estén. Por eso el consejo que ve a las pines que
usan Zoom es piensa grande, piensa global y nosotros estaremos aquí apoyándote para
que tengas la mejor experiencia posible en la herramienta.
Muchas gracias Zoom y el episodio de hoy también es posible gracias a Factorial.
Factorial es la solución que ayuda a las pequeñas y medianas empresas alrededor
de todo el mundo a automatizar todos sus procesos administrativos de gestión de
recursos humanos y ofrece datos para que nuestros clientes tomen mejores
decisiones. Factorial ayuda en todos los procesos de gestión de recursos humanos
desde la contratación hasta lo onboarding y offboarding, la gestión de
salarios, procesos de nómina, evaluación del desempeño, control horario y mucho
más. Y de FactorialHR.es para conocer más. Muchas gracias Zoom, otra vez, muchas
gracias Factorial y muchas gracias a todos vosotros que nos veis cada semana
y que nos compartís en redes sociales. Estamos muy agradecidos y ahora por fin
os dejamos con Jorge, con Pau y conmigo hablando de TinyBert.
Bienvenidos a las historias de Startups de Itnick, un podcast donde hablamos de
Startups, negocio y tecnología. Bienvenidos una semana más al podcast de Itnick, esta
semana estamos con Pau Ramón que tal Pau. Ahora de una tarde es Pau Escofundador y
CTO de Factorial y también hoy estamos con nuestro invitado Jorge Sáncha.
¿Cómo estás Jorge? Muy buenas, muy bien muchas gracias por invitarme. Jorge es
cofundador y CEO de TinyBert. Jorge cuéntenos un poquito qué es esto de
TinyBert. Pues mira TinyBert es una startup que nació aquí en España y que
ahora estamos moviendonos a Estados Unidos y que lo que pretende es ayudar a
desarrolladores a construir aplicaciones y productos con datos a cualquier
escala y un poco utilizando las skills que ya tienen, SQL, APIs, etcétera.
Vimos que los datos como sabéis muy bien van creciendo de una manera
loquísima y han ido creciendo mucho los equipos de data engineering y los
ETL y toda esa tecnología ha evolucionado mucho pero cuando quieres
hacer cosas en tiempo real, quieres capturar datos que están pasando
rápidamente y construir algo que le hace datos de otras fuentes y que lo
puedas exponer y integrar en un producto pues todavía necesitas
muchísimas piezas. Siempre digo que la gente construye
catedrales de infraestructura para hacer algo que conceptualmente es
sencillo, datos que entran SQL y exponerlo en una aplicación, pues eso es
un poco lo que hace TinyBird.
Muy bien y una pregunta Sáncha. El mundo de datos es un mundo que ha sido
bastante hot, estos últimos años con el IPO de Snowflake y todo el mundo
un poco se ha lanzado a la piscina. ¿Cómo ves el panorama con un mapa
de soluciones que desde alguien quiere de fuera? ¿Cómo diferencia un
TinyBird de otra aplicación de lo que sea? ¿Cómo ves este entorno? ¿Cómo es el
mercado? ¿Crees que se ha enfriado? Explicanos un poco como lo ves.
La verdad es que está súper, súper loco el tema y vemos, sabemos por ejemplo
por un lado que Snowflake, entre otros, pero Snowflake yo creo el que más,
que se está llevando el gato al agua con ser el centro de la verdad
analítica digamos, es decir oye mete todo aquí y luego a partir de aquí haz
cosas, y luego por otro lado vemos que alrededor de Snowflake han salido
muchas cosas, que intentan aprovechar lo que el hecho de que ya están los
datos ahí, entonces ahora hay nuevas categorías como reverse tl para
sacar los datos de Snowflake y llevártelos a Stripe o a Salesforce o
a otros otro tipo de aplicaciones más verticales y tal, y luego lo que nosotros
un poco vemos es que el problema de eso es que todo se concentra de toda la, el
control de los datos, en la parte de data engineering y en la analítica de datos
y la realidad es que hay muchísimo potencial de esos datos para el
producto y para tomar decisiones de tiempo real, y Snowflake no está muy
diseñado para eso, está diseñado para ser un sitio donde tienes todos tus datos
almacenados, es hacer queries que son generales interrápidas, pero si necesitas
construir algo que le puedas tirar 5 queries por segundo pues no es la
solución, entonces ahí vemos una oportunidad muy grande porque el real
time en sí mismo, que son un poco bullshit, esto de real time en plan, bueno
que es real time, cuántos milisegundos son real time, pero cuando hablamos de
real time nos referimos a la capacidad de reaccionar inmediatamente, de
desarrollar sus productos en base a lo que está pasando ahora mismo, hay una gran
oportunidad, lo vemos que es muy muy sticky, cuando la gente empieza a
trabajar en real time es tan locamente mejor que trabajar en batch en cuanto a
la percepción, a la velocidad, a la velocidad de desarrollo, que ya piensas
si esto se puede tener en real time, porque no hacer otras cosas en
real time también, entonces bueno pues, pero vamos, eso es un poco por situar
también Daniel Verde donde nos estamos centrados, pero seguimos viendo que
incluso en real time empiezan a repartir distintas categorías, entonces
estamos muy en la creación de APIs, pero también estamos empezando a meternos en
lo que es la transformación en real time, es decir, ya eran datos de los cambios
de forma y te los dejo en otro sitio y además puedes usar los mismos datos para
construir tus aplicaciones en real time, entonces no te quito Snowflake ni te quito
BigQuery o lo que tengas para hacer tu, pero te doy en real time también, no?
Y para profundizar en esto, porque los tres somos programadores, somos bastante
técnicos, no los que estamos aquí, que por cierto hoy no tenemos a ver nada, porque ya
se habrá dado cuenta alguien que también es ingeniero, pero para entenderme que...
Me habían dicho que Bernate al Maastrol, así que...
Sí, te has salvado, hoy te has salvado, te has salvado, que no ha podido venir.
Para entender qué es, ¿no? ¿Cuál es el producto? Porque queda claro que va de datos,
porque hemos dicho esa palabra ya dos cintas veces y hemos hablado de real time,
pero es un motor de base de datos, es una tubería que conecta inputs de
datos y los redirige a otros sitios, sirve para hacer queries, sirve para hacer
visualizaciones, explícanos cuál es el producto de una manera que se entienda
sin ser hipertécnico, porque luego nos permite enterar un poquito también más
en las entrañas.
Claro, pues mira, normalmente si tú piensas en lo que necesitarías hacer tú
solo para montarte algo de analítica de datos, hicieras todo con componentes
open source, por ejemplo, ¿no? Pues necesitarías una base de datos analítica, ¿vale?
Por ejemplo, click house, ¿vale? Que es la que nosotros utilizamos por debajo.
Necesitarías la capacidad de ingestar datos, ¿vale?
De desmontarte algo para decir, ¿vale? Pues bien, ingestamos datos de cierta manera,
tener cierto control sobre la ingesta de los datos en cuanto a, oye, ¿me ha
hallado ingesta o no? ¿He perdido algún dato por el camino? ¿No?
Es que más que están mal o que sea.
Al mismo tiempo necesitarías la capacidad de construir cosas sentivas,
tendrías que hacer una backend que consultara esos datos, ¿no?
Necesitarías también la posibilidad de evolucionar tus esquemas,
evolucionar ese código, ¿no?
Como lo haces normalmente pues en una aplicación de backend.
Tendrías que crear tu una capa de seguridad también para que pudieras
exponer logo APIs, ¿no? Que no las pueda consumir,
que no las deba consumir, ¿no?
Bueno, pues está en niveles todas esas cosas.
Es decir, simplificamos de manera serverless todo ese proceso,
de manera que tú solo tengas que preocuparte de ingestar datos
en el nivel, transformarlos usando SQL, transformar,
puede decir, quiere decir, dos cosas que ahora os explico si queréis,
y exponer APIs que puedas integrar directamente en tu producto, ¿vale?
Y estos APIs ya tienen una capa de seguridad también para que
puedes gestionar quién tiene acceso y quién no.
Estos APIs incluso a nivel de fila, ¿no? Pues crearte tokens que te
digan, oye, con este token accedes a estas filas, ¿no?
A esta condición, digamos, con este token a otra condición.
Entonces, ingesta, transformación y publicación de APIs,
esos son las tres grandes cosas.
Y luego, además, tenemos una serie de herramientas para
ayudarte a desarrollar encima, ¿vale?
Tenemos un CLI, por ejemplo, que te permite bajarte todos los
esquemas y todas las queries a formato de texto para que puedas
subirlos a GitHub, puedas trabajar en equipo y tener
distintas opciones, evolucionar como montarte testing, ¿no?
Como lo harías con cualquier otro proyecto de software, ¿no?
Entonces, es la plataforma y las herramientas para acelerar el
desarrollo sobre datos, sobre todo para datos en streaming,
pero también puedes trabajar con datos en batches,
una combinación de los datos.
Y, bueno, porque tal como lo escribes, ¿no? Parece que el target
no es el equipo de data engineering, ¿no?
Sino que el target es el backend developer, ¿no?
Entonces, el que compra, ¿quién es?
Es un bórom sap del equipo de backend que quiere saltarse,
va a ir a pasear el equipo de data engineering o es el data
engineering que lo compra para evitarse que le llegue en
tickets y tenga que estar provisionando todo esto.
¿Quién es el target? ¿Quién es el que os compra a día de hoy,
Tiny Bird?
Pues, súper buena pregunta, porque tenemos un poco de mezcla
ahora mismo, ¿no? Tenemos como dos tipos de personas.
Tenemos el data producer, que suele más ser alguien que ya es
data engineering y que le están exigiendo hoy y necesitamos
real-time, ¿no?
Entonces, con Tiny Bird lo que consigue es rápidamente empezar
a generar APIs para que consuman developers, ¿no?
Entonces, tenemos equipos de data engineering usando Tiny Bird,
pero los que suelen hacer, digamos,
puro botomap de empezar a construirlos de algo son más los
dataconsumes, son los que están desarrollando una aplicación
y necesitan un backend analítico sin tener que preocuparse
de cuántas máquinas pueden aprovisionar,
ni cuánta memoria es suficiente, ni cuántos GPU cores necesito
para adaptar.
Todo eso es transparente en Tiny Bird.
Entonces, ese dataconsume que suele ser un desarrollador,
un full stack o un desarrollador de frontend son los que hacen
sign-up, se construyen cosas por su cuenta y las ponen en
producción y solitos.
Y a partir de ahí, luego, pues, si va creciendo algo por lo
llevar a su empresa, vamos hablando, ¿no?
Y ahí ya entran el equipo de ventas para caídas para intentar
pues desarrollar la cuenta y tal, ¿no?
Lo tenemos un poco de mezcla, ¿no?
Y nosotros, el posicionamiento que estamos haciendo ahora cada
vez es más a desarrolladores, no porque no pensemos que tiene
todo el sentido del mundo para las datagninías,
sino porque las datagninías, primero,
se tienen que pegarlo con datos de intentar hacer algo en tiempo
real con Snowflake o con BigQuery o con lo que ya tengan
montado para que esto tenga todo el sentido del mundo, ¿no?
Entonces, mucho de nuestro posicionamiento y mucho de todo
tiene que ver con el desarrollo del software,
sobre datos o con tal que apela a los equipos de ingeniería sobre
todo, ¿no?
O sea, ahora has dicho una cosa que me ha sorprendido,
porque yo no lo había percibido así,
pero viendo vuestra web sí que entiendo que se está posicionando
así, ¿no?
O sea, en realidad, entiendo que lo proponéis para gente que
hace productos, que usan datos y para productizar esos datos.
Por ejemplo, una empresa, como podría ser un software como
Factorial, que tiene un engine de reports y que quiere mostrar
una analítica, que consume datos crudos,
poco organizados, con históricos, con un follón ahí que es
difícil de luego masticar, vosotros ayudáis a masticar
esto y los devolvéis en una API para que se pueda hacer un
producto de datos en eso.
No está tan pensado para el equipo de marketing o el equipo de
finanzas o el equipo de, vale, o sea,
estáis ayudando a productizar datos para desarrolladores de
software, principalmente.
Exactamente.
¿Esto siempre ha sido así o ha cambiado?
Claro, esto ha cambiado mucho, porque, claro,
el tema es que, mira, te voy a poner al ejemplo de cuando
estábamos en Carto, ¿no? En Carto, cuando yo entré,
y Carto era una empresa que manejaba cantidades de ingentes
de datos, ¿no?
Pero cuando yo entré, no había data en lineas.
Todo el equipo, todos los ingenieros eran data en lineas.
Bueno, claro, porque el proyecto era de datos.
Claro, como parte de su trabajo, pues,
ellos sabían trabajar con datos y se pegaban con datos y tenían
lo que tuvieran que hacer, ¿no?
Pero como la cantidad de datos iba creciendo y se dedicaban
cada vez más tiempo a pegarse con los datos,
en vez de desarrollar y aportar valor, digamos,
en nuevas features, en nuevas plans.
Entonces, era cuando yo ya salía de Carto.
Carto estaba contestando su primer data en lineas, ¿no?
Por primera vez, se la tenían con equipo de,
no acuerdo, ya 40 o 60 ingenieros, no acuerdo.
Pero, por primera vez, los ingenieros estaban diciendo,
por favor, o sea, no puedo estar todo el día pegándome con los
datos que alguien se encarga estudiante de esto, ¿no?
Yo siempre sostengo que el data en lineas no existía hace,
no sé, 8 o 10 años, ¿no?
Ha sido algo que ha surgido a raíz de que los datos crecen
tan rápido que se convierten en un problema en sí mismo que
necesita gestionarse.
Luego, la tecnología de ETL y todo eso ha evolucionado muy
rápido y ha permitido que los data en lineas,
pues, puedan hacer muchas cosas.
Pero los desarrolladores ahora dependen de los data en lineas
cuando quise trabajar con muchos datos, ¿no?
Dependen que, oye, necesito sacar de,
lo que suele pasar es, tienen algo para capturar datos que lo
dejan, por ejemplo, en S3.
Luego tienes un proceso con DBT o con lo que sea,
que te lo pone en Snowflake y te lo deja ya las tablas
preparadas.
Pero luego hay que hacer otro proceso para sacarlo,
un dinamo de B o tal para que luego puedas crearte un
producto encima con esos datos, ¿no?
Entonces, si lo piensas, claro, has perdido el real time,
has empleado, no, estás pagando todos esos servicios
individualmente, ¿no?
Entonces, nosotros capturamos los datos en streaming,
transformamos en tiempo real, ¿no?
Es decir, en tiempo de ingesta, hacemos materializaciones que
van, o sea, que no hace falta lanzar un job,
sino que según entra un evento, ya se está calculando todas
las cálculos que quieras hacer y que los dejan en tablas.
Y esas tablas, luego, con SQL también,
las expones con APIs para empezar a construir tus productos
de datos, ¿no?
Entonces, acceder a mucho todo ese proceso.
Obviamente, hay algunos, como son una base de datos en
ANIPIC, algunos casos de usos time y verdes ideal y otros no
es ideal.
Por ejemplo, ¿cuáles son mejores y cuáles son menos mejores?
Pues, mira, todo lo que es series de datos o cosas que no son
stateful, ¿no?
Que no cambien de estado, sino que es todo apen.
Todo eso es ideal para nosotros, ¿no?
Ejemplos para la gente que ve este evento.
Claro, eventos, todo lo que sea.
Por ejemplo, te voy a poner algún ejemplo de casos de uso de
algún cliente que tenemos clientes que hay cosas
completamente distintas, ¿no?
Pero un ejemplo muy freaky que nos encanta es Bercel,
que es el, lo conocéis, que hace, bueno, pues una,
para formar ese service, pues, para deployar aplicaciones de
React, tinex.js y tal, un tinex.js, sobre todo.
Lo que hacen es toda la telemetría, digamos,
de la librería de todas las aplicaciones que se están
usando, las están enviando en tiempo raro el nivel y con eso
se montan los gráficos de, no, tu Google Analytics que tienes
para ti.
Es decir, si quieres construir un Google Analytics,
ese es el caso de su perfecto.
Eso es.
Entonces, tanto si lo quieres construir para ti operativamente
para todos tus datos, todo lo que está pasando,
o si lo quieres crear analítica para tus usuarios dentro de
la aplicación, ¿cuántas veces?
Pues en Factorial, ¿cuántas veces hay que conectar en todos
tus usuarios, cuántos van tarde o no?
Es un audit log de todo lo que se está pasando.
Entonces, estoy aquí vendiendo los cuantos casos de uso para
Factorial.
De hecho, es el caso de eso que utilizamos, ¿eh?
El audit log.
Exactamente, exactamente.
Todos esos casos de uso son perfectos.
Luego hay casos de uso que también resolvemos,
pero que requieren más skill, ¿no?
Por ejemplo, cuando tienes de duplicación, cuando necesitas
quedarte, cuando tienes algo que va cambiando de estado,
si necesitas quedarte por lo último,
se puede hacer también, ¿vale?
Pero ahí ya necesitas una estrategia, ¿no?
No te vale como una escuela básica,
tienes que entender muy bien, ¿vale?
¿Cómo me voy a quedar por lo último?
Si tienes en el orden de, yo sé, 50 millones de registros,
60 millones de registros, 100 millones de registros,
no te hace falta mucho estrategia,
pero si tienes en el orden de un billón, 2 billones, ¿no?
Entonces, sí, porque, si no, las curis empiezan a ir cada vez
más lentas, porque para quedarte con el último, ¿no?
Necesitas mirar exactamente comparar cuál es el último,
quedarte con ese, comparar los ideas, ¿no?
Entonces, no es tan trivial, ¿no?
Pues esos casos de uso los podemos hacer, pero, ¿no?
Y, de hecho, parte de nuestro orden va por hacer eso trivial,
porque lo vemos que pasa muy a menudo, ¿no?
Pero es un problema técnico complejo, ¿no?
Y luego, pues eso, es una base,
entonces, usamos una base de datos columnar,
aceptamos JSON y datos no estructurados,
pero si tus datos son completamente destructurados,
que no tienen nada que ver una cosa con otra,
pues vas a sufrir con time limit, ¿no?
Si tus datos están dentro de un orden, ¿no?
De un esquema que puede ser un poquito más grande a veces,
un poquito más pequeño, no hay ningún problema.
Pero si no tienen nada que ver un momento con otro,
pues ahí también hemos resoto un caso de uso,
pero necesitas pensar muy en la estrategia, ¿no?
Me gustaría hablar un poco del principio de Tiny Bird,
porque me acuerdo que visitasteis nuestras oficinas
hace tres años o no sé cuánto,
y en aquel entonces me acuerdo que seguisteis un playbook,
que creo que es muy interesante y que pocos emprendedores hacen, ¿no?
Que es el modelo consultoría mientras construyó el producto.
No sé si nos puedes explicar un poco más
cómo era el principio de Tiny Bird,
cómo hacíais esas visitas con los clientes,
cómo funcionaba por dentro.
Pues mira, eso es algo, perdonad que me he dado cuenta
que en mi línea no tenía el cargador postal,
me acabo de avisar y digo, eras tú que risa,
como me quedé sin batería en medio de esto.
Bueno, pues mira, eso fue, o sea,
nosotros el motivo principal por el que empezamos Tiny Bird
es porque queríamos trabajar juntos otra vez.
Es decir, teníamos una idea que se le ocurrió a la Santana,
visto todo lo que habíamos aprendido en Tiny Bird,
lo que veíamos en, que veíamos Santana en otras empresas,
perdón, Tiny Bird, no, lo que hemos aprendido en Carto,
lo que veía Santana cuando salimos,
otros fueron saliendo y viendo los mismos problemas,
cuando tienes grandes cantidades de datos y quieres hacer eso,
Jones, quieres hacer el construcción encima,
es muy complicado.
Entonces, Santana empezó con una idea muy básica,
pero la idea que teníamos era, oye, vamos a juntarnos,
vamos a, más o menos, bueno, pues tenemos cierto trácreas con España,
seguro que conseguimos un proyecto de consultoría,
vamos a empezar a trabajar sobre este producto.
¿Qué pasa? Que eso nos vino súper bien a las dos cosas.
Una, para darnos cuenta de cuál son los problemas principales
que tenía la gente, porque simplemente ir a hablar,
cerraras o no, un acuerdo para hacer algo,
entendías muy bien dónde estaba sufriendo la gente.
Y la otra también, para darnos cuenta del volumen de oportunidad aquí,
es decir, ostras, aquí, si fuéramos capaces de resolver bien este problema,
de que puedas construir sobre grandes cantidades de datos,
saltándote todo esto que hay aquí montado,
aquí hay una oportunidad.
Entonces, empezamos a trabajar así,
nos salió nada más empezar, bueno, nada más empezar a los 3 o 4 meses,
una oportunidad con un cliente normal,
no es de empresas más grandes de España,
que no le gusta que digamos su nombre en público,
pero diría que venden ropa,
y...
Y hace mucho frío allá arriba, ¿no?
Es como muy bien.
Y, pues, básicamente tenía un problema enorme
de parecer real-time, ¿no?
Entonces, nosotros llegamos,
sacamos un anuncio en Twitter diciendo,
oye, vamos a empezar a hacer pruebas de usuario y tal en plan,
bueno, vamos a decir que estamos aquí, ¿no?
Y una persona que trabajaba allí lo vio y dijo,
seguía más o menos, hacernos una demo.
Hicimos una demo que nos tiramos a la piscina a tope,
de meterle ahí 100.000 registros por segundo,
y mostrar como quedábamos un endpoint, ¿no?
Que te daba respuestas súper rápidas,
y eso nos llevó a hacer una prueba de concepto más,
digamos, ya muy específica, ¿no?
Oye, queremos ver que eso es capaz de hacer esto
con 10 veces los datos que tenemos ahora mismo en producción,
como para que veamos no sólo lo que puede resolver esto,
sino que esto va a escalar, ¿no?
Que no va a ser algo que se nos queda pues alito entre las bases, ¿no?
Entonces, eso nos absorbió mucho al principio, ¿no?
En cuanto lo salió eso, porque éramos cinco fulanos,
y, pues, oye, nos pusimos a entregar eso,
y nos cambió un poco los planes también,
porque, claro, nos tuvimos que centrar,
sobre todo en performance, escalabilidad, ¿no?
Y estabilidad, ¿no?
Y no tanto en la experiencia de usuario en self-service, ¿no?
En hacer un producto que,
pensado para prueba de client growth, digamos, ¿no?
Entonces, digamos que luego salió ese cliente,
entregaron a salir otros con venta directa,
en vez de, pues, a lo mejor hacíamos un curso en...
Oye, vamos a hacer un curso de cómo hacer query
sobre un billón de data stack,
y nos salían ahí leads, y vamos persiguiendo esos leads,
y nos llevan saliendo clientes, ¿no?
Y poco a poco fueron saliendo más clientes,
y todo eso dijo que, o sea,
hemos ido construyendo luego el self-service
mientras íbamos entregando todo esto,
y mientras íbamos, ¿no?
Esto todo un poco a la vez, ¿no?
La típica metáfora de la startup que se va construyendo,
o no, como un avión que va volando
mientras se va haciendo, ¿no?
Y hace, me parece que fue, pues,
al final del primer cuarto de este año,
sacamos, abrimos ya cuentas para todo el mundo,
ya cualquiera se puede registrar,
pues empezar a hacer tus productos por tu cuenta,
y ahora estamos, digamos,
un ataque, digamos, combinado, ¿no?
Por un lado, estamos muy con el tema
del self-service para desarrolladores, para tal,
porque pensamos que esa es nuestra estrategia
que tiene sentido a largo plazo, ¿no?
Y a largo plazo, como sabéis,
pues, cuando antes empieces,
mejor, ¿no?
Y por otro lado,
conseguimos siendo capaces
de generar oportunidades haciendo,
pues, buscando las empresas
que pensamos que pueden tener problemas
relevantes hablando con ellos, ¿no?
Haciendo, pues, un proceso de ventas
más desas de toda la vida,
pues, también estamos montando a eso ahora, ¿no?
Pero tener en cuenta que
yo era el único que vendía,
porque siendo
sin venir de ventas ni nada,
el único que estaba haciendo ventas
hasta enero, ¿no?
O sea, que empezaba a montar aquí
de ventas, ahora hemos encontrado en Fulano, en Estados Unidos,
empezaba a coger gente allí,
y, bueno, pues, estamos montando a eso ahora también, ¿no?
Y este cliente,
este cliente
de Artecho que nos decías,
¿os pagaba consultoría?
¿os pagaba por uso de queries?
¿os pagaba por datos almacenados?
O sea, ¿cómo hicisteis este primer acuerdo
donde no había nada todavía?
En el fondo, hacíais consultoría, pero ¿cómo enfocasteis
y al contrato?
Bueno, no sé dónde son esos clientes,
pero nosotros
hicimos un...
Las pruebas de concepto
eran pruebas de concepto pagadas,
hicimos primero una,
y luego otra.
¿Tienes en plan 10.000 euros,
50.000 euros?
Sí, vamos a cobrar...
La primera creo que fueron 25.000 euros
y la segunda fueron menos, porque era
como una extensión, ¿no?
Hicimos para
como validar ciertas cosas, ¿no?
Que la primera como
la más importante
y la segunda es como, oye, pero es que además
tenemos estos problemas, queremos ver que también
vais a ser capaces y tal. Y luego ya
nos fuimos a negociar un contrato de licencia
porque ahí, perdona, en esas primeras pruebas
de concepto, ellos se quedaban lo que montabais,
o sea, les instalabais el click house
y el código si lo quedaban ellos, ¿entiendes?
No, no, no, lo tenemos otros posteados,
es decir, era nuestro...
O sea, no se quedaban nada, lo único que
se quedaban era el esfuerzo de haber validado
que lo podíais hacer. Sí, se quedaban luego
todos, nosotros les dimos
todo el código que habíamos hecho,
digamos, no el código
del producto, sino todas las queries,
los esquemas, tal...
Una...
La prueba de carga que hicimos, la de la famosa montada
para que vieran exactamente si querían comparar
o sea, les dimos todo el código.
Si querían montárselo ellos, podían,
pero ya siempre resistéis fácil
para que no se lo montaran ellos, sino que
os empezaran a contratar las queries
y el almacenaje y todo
en nuestra infraestructura. Claro.
Nosotros, un poco, oye, lo que sacáis
de esta prueba de concepto es, primero, validáis
si queréis jugar con nosotros, validáis
cómo somos nosotros profesionalmente
nosotros, no solo como producto, sino como
empresa.
Luego, también, ¿cómo os vamos a dar
toda información técnica de cómo está montado
y tal, tal, tal? Pues si vosotros quiseis
hacer un click house, un click house,
intentadlo montar por esta cuenta, pues ahí tendríais
ya un inicio, ¿no? Obviamente
hay mucho más que las queries
y los esquemas, ¿no? Tienes que montar muchas otras
cosas y tener en cuenta la replicación
y cuántas máquinas y cuántas tal,
que todo eso lo abstrae del nivel, digamos.
Y luego a partir de ahí
ya nos hemos anunciado un contacto de licencia
que, bueno,
inicialmente, pues, incluíamos
horas, digamos,
de soporte, como de soporte
dedicado a ello. Y luego, por el tiempo,
nos están bien profesionales services con ellos, ¿no?
Es decir, que
esperamos, esto, lo hemos hecho con todos
los clientes también, el tiempo que es
empezamos, digamos,
con licencia y luego los clientes más grandes
acaban teniendo lo que llamamos
premios support, ¿no?
Que es una persona dedicada
que no dedicada
necesariamente a full-time, pero dedicada
o asociada a tu cuenta, que conoce
tus casos de uso y conoce a la gente
a la que le puedes preguntar por Slack.
Oye, estoy intentando hacer esto y me valento
o me gustaría
o tengo este problema y no sé cómo atacarlo, ¿no?
Pues ahí, eso también lo hacemos
porque cuando los proyectos van
creciendo
y necesariamente se van complicando, ¿no?
Y, bueno, pues,
hay alguien que
nos gusta ser buenos partners, ¿no?
De decir, oye, no solo te ponemos la data
y te vendemos y desaparecemos, sino
oye, pues si entías cualquier cosa, aquí estamos, ¿no?
Tengo una pregunta un poco
que supongo que se habrán hecho en cada
due diligence, ¿no? Que es un poco la
reacción con los Clouds, ¿no? O sea, los Clouds
obviamente son entidades gigantes, ¿no?
Tienes Amazon, tienes
Microsoft y Google, los tres
pegándose de hostias
y al final
integráis
un proyecto opensource, ¿no?
Y este proyecto opensource, hacéis el hosting,
que es un modelo bastante, bastante común
de monetizar opensource
pero que últimamente ha sido bastante
delicado porque los Clouds han
adoptado proyectos opensource
y los han posteado ellos mismos, compitiendo
pues el caso de Mongo, ¿no?
Que fue bastante claro, Elastic Ser, etcétera, ¿no?
Entonces, mi pregunta
un poco es, ¿cuál es
el puesto con los Clouds
y si los Clouds algún día
deciden hostear un clickhous, ¿no?
¿Cómo os veis
en ese estado?
O sea, nosotros
obviamente
es decir
si lo pensas, ya lo están haciendo, ¿no?
Ya
todos los
data warehouses van sacando
cosas que van más orientadas al realtime,
pero
realmente, y siempre va a haber
un mercado
para bases de datos
hosteaders, ¿no?
Que no es lo mismo que nosotros, es decir,
nosotros tenemos la base de datos
por supuesto, pero luego además
te abstraemos de la base de datos, es decir
no tienes que saber
cómo se configura un clickhous o cómo se
tal, nosotros nos encargamos de que eso vaya
con un tiro, ¿no?
Entonces
nuestra pregunta es por la experiencia
que tenemos capaces de que los redes
puedan construir y tal,
tenemos una oportunidad enorme
si nos limitaramos a
hacer la base de datos hosteaders
nos estaríamos pegando con todos los Clouds
a tope, ¿no?
Y en realidad tenemos muchísimos
la mayoría de nuestros clientes
usan ya
o acaban usando luego
después BigQuery o acaban usando
Redshift o ya lo usaban
y de repente están sufriendo en Redshift
y empezamos a tener que ver
para esas cosas en las que están sufriendo, por ejemplo
que nosotros no necesariamente
queremos reemplazar
o competir directamente
con los Clouds, sino
ir
a, oye, si lo que quieres es una experiencia de desarrollo
súper buena, los por aquí, ¿no?
Y nosotros estamos y nada más que
más multi Cloud, empezamos
en Google Cloud, estamos trabajando
una hora en AWS, acabamos
usando todos los Clouds y que tú puedas elegir
que yo quiero usar la nivel, lo quiero usar aquí
o incluso que te lo puedas comprar desde el marketplace
de tal, pues te lo puedas instalar
y empezará a funcionar, ¿no?
Otro pregunta sobre esto
que creo que lo habéis mencionado de pasada, ¿no?
pero Click House lo has dicho muchas veces
que es
el motor de base de datos que usáis, se puede decir
Click House
es un proyecto open source
que sale de Yandex, ¿no? que es el Google
Google Ruso y Click House
es una empresa con Benchor Capital
que ha estado 50 kilos al menos
de index
bastante más
así que veo en hoy 250 y tal
vale, o sea, un montón
entonces la pregunta es, oye, ¿estáis haciendo
entre otras cosas un hosting de
una startup que tiene
capital riesgo como vosotros? o sea
¿cuál es tu relación con Click House?
me preocupa mi más todavía
mira, esto es
digamos una
150 mil veces, sobre todo con los VCs
que es lo primero que te preguntan
les comprendo, o sea, los VCs dicen cosas raras
pero ésta me parece bastante razonable
claro, claro
tiene todo el sentido
en realidad, esto es muy parecido a lo que
le decía pago antes, ¿no?
el mercado para la gente
que quiere hostear una base de datos
como Click House es enorme
ellos están intentando
hacer eso, es decir, sacaron
si te puedes montar tu Click House
no, tener acceso a todas las funciones de Click House
y que puedas decidir, oye, pues quiero
tantas máquinas, o quiero también
eso, en vez de
hacerlo la gente que ya usa Click House
por su cuenta, lo pueden hacer en Click House
vale, pero de nuevo
o sea, pensamos que si este mercado
es grande, el mercado de gente que lo que quiere
es que
lo que están construyendo vaya toda leche
y no preocuparse
ni máquinas, ni de
hacer Click House en detalle, ni nada de eso
es todavía más grande, ¿no? y eso
por eso nosotros estamos intentados en los desarrolladores
es decir, al final, en habilitar
a los que quieren el rápido, si tú miras ahora
bueno, o sea, los habéis nosotros
mejor que nadie, ¿no? lo que vemos
nosotros en las startups
ahora y en Scalabs
que están centradas en crecer
cada vez hay menos, cada vez es
más
serverless, es oye
quiero algo que
me pueda preocupar, yo lo que quiero es ir rápido
quiero crecer, ¿no? y cada vez hay menos
no built in here
syndrome, ¿no?
porque la presión, sobre todo
en las startups, como los inversores, por la
competencia total de ir rápido
es enorme, entonces
hay muchas
creo que hay, el mercado es enorme
tanto en un lado
como en el otro, ¿no? o sea que
me has contestado por qué lo vuestro
o sea
yo creo que lo que has defendido es ¿por qué tiene sentido
hacerlo vuestro, existiendo ya click house
como empresa, como servicio? lo que no me queda claro
es ¿por qué click house y lo vuestro
es tan buena idea? no decide hacerlo
y tiene una ventaja, que es que son los dueños
de una parte de la máquina, ¿no?
¿por qué ellos no hacen un tiny bear?
podrían hacerlo
y... oye... está claro
que podrían hacerlo
buena suerte, ¿no?
nosotros
lo que sabemos
es que no van en esa dirección, ¿no?
que ellos apuestan por
la infraestructura josteada, ¿no?
en el futuro si lo hacen, primero
les llevamos ventaja
en cuanto a que
esto no es trivial, ¿no?
construirte de una manera de desarrollar datos
son gente que viene de hacer
infraestructura josteada y de hacer servicios
de consultoría, encima
de infraestructura josteada, ¿no?
entonces tenemos ahí una ventaja súper buena
y pero claro, tenemos que correr
un levantado dinero y por eso nos vamos a estar
la oportunidad es ahora, ¿no?
y... perdona
no, no, acabo todo
bueno, y luego eso
en realidad
hay otros riesgos, ¿no?
que es el riesgo de que cambie la licencia
tipo muy drastic, ¿no?
y eso puede pasar
y entonces estamos preparando para eso, ¿no?
entonces tenemos nuestro desarrollo
de click house in house
pensar también que a nosotros no nos interesa
sobre todo la parte real time
y tanto, entonces estamos muy entraos
en esa parte y bueno, ya tenemos nuestro plan
de cómo lidiar
un poco con eso cuando finalmente pasen, ¿no?
entonces estamos en contacto con ellos, o sea, vamos con ellos
te voy a preguntar si les pagabais algo
si les pagabais algo
no, no, ni soporte premium
ni una cuenta enterprise
ni nada, ¿eh? vais al Github
ellos no tienen todavía
producto, ¿no?
están todavía construyendo, ¿no?
hicieron una jugada muy
súper
valiente, vamos, que me quito el sombrero
fueron a yandex, les compraron
son unos americanos
que ven saliendo elastic, ¿no?
fueron a yandex, les compraron
la licencia, digamos
de open source, ¿no? de click house
se fueron de Rusia, que menos mal
con ellos, porque con todo lo que ha caído ahora
imagínate, ya han quedado allí, ¿no?
entonces, bueno, pues
ir a partir de ahí, anunciaron
y levantaron dinero, con idea
y luego también les pisa que lo del cambio de licencia
es más para detenerse de una Amazon
que haga exactamente lo que ellos van a hacer
ya, es infraestructura
que está yendo a otro target, comúnmente distinto
que es el de construcción de aplicaciones
escalar
es otra capa, ¿no? o sea, al final tienes
el commodity, que es el cloud
que ataca
a infraestructura, ¿no? y luego tienes
la experiencia de development, ¿no?
entiendo, es donde te caes
¿y en qué punto estáis ahora? has dicho
que habríais oficina de Estados Unidos
que habéis levantado ronda
¿qué punto estáis?
pues, mira
somos
53 ahora mismo
estamos
hemos bajado un poquito el ritmo
de Haydn, en previsión
de ver qué pasa en el yukiridine, a ver si
nos dirigimos al invierno nuclear
que algunos
dicen que viene
o no
para simplemente
asentarle estas cosas y seguir con
lo que estamos haciendo, estamos montando
por un lado, este equipo de ventas
va creciendo y generando oportunidades
y por otro lado, tenemos
digamos
este bottom-up, ¿no? y self-service
y por ahí
va a ir mucho de nuestro esfuerzo
en los próximos años, porque
lo que pensamos es que si conseguimos
que los desarrolladores, por su cuenta
se monten cosas y tal, todo lo demás
va solo
eso es un poco el objetivo
y luego a Estados Unidos
al final vemos como el SIF
donde se está peleando, nos está
decidiendo la categoría
de real-time y tal
pues, nos parece que
hay que ir ahí con fuerza
y por eso me voy
para allá y estamos contando
ahí para nosotros, ahí vamos a tener
más ventas y cástimos
acces y tal y aquí
seguiremos teniendo cástimos acces también
pero todo producto y ingeniería
en principio, vamos a seguir por aquí
una pregunta, clientes
hay dos categorías claramente, ¿no?
el self-service y el cliente que entiendo
que es bastante más grande, que los has cerrado
tú hasta hace muy poco y ahora tenéis un pequeño
equipo de ventas, ¿cuántos clientes tenéis?
pues, tenemos
voy a hacer aquí un poquito más
circunspecto
tenemos
de cenas de clientes
de pago, cerca
de cambiar
de cenas a centenas
pero
y tenemos un
teilo bastante largo, es decir, tenemos
algunos clientes enormes
que, pues eso,
200 clientes también pago al año
y luego tenemos
clientes
pues eso, estas self-service, ¿no?
pero de las no self-service
que es lo mínimo que se paga, del no self-service
del no self-service, solemos empezar
tenemos, digamos
suele estar alrededor
de unos 50 mil pagos al año, ¿vale?
cuando ya
un deal enterprise y tal
pero eso, en realidad
es cuando ya
generalmente no pasa directamente
suele pasar, lo hemos hecho algunas veces
tenemos super claro lo que quiero hacer
hacemos una mediopio, si
me encaja
te puedo decir más o menos cuánto vas a necesitar
de procesado de datos, pues nos vamos a un
commitment que tal
pero la realidad es que normalmente no pasa
si, suele empezar en, no se,
500 pagos, 1000 pagos
esto al año?
no, no, al mes, perdón
si, 500 pagos al mes, algo así
y una vez que vas
atacando cosas
después más claro, vale, pues es total
te ayudamos a optimizar, si ves
que estás consumiendo mucho y ya con eso te decimos
oye, mira, te vendría bien
en vez de pagarme todos los meses lo que consumas
hacemos un commitment que es como reservar
máquinas en AWS, reservas
datos procesados y entonces ya te
vas a un commitment que suele estar más o menos
en ese rango pero que depende
mucho de
tu caso de uso y tal, o sea
digamos que esos deals
a los que ventas va
dirigido pues son para
esos valores, no? para intentar
llevarlos, por lo menos cuando vemos potencialidad
llevarlos a esos valores
pero en realidad es que nosotros te digo, nuestra máxima
es, oye
empieza y te ayudamos
y si te va bien fenomenal
y estarás encantado de quedarte y ya veremos
qué es lo que tiene sentido
pero no estamos obsesionados con
oye, hay que cerrar deals en este precio
o tal, si no, oye
vamos a contar más que gente usa esto
y más que eso de uso, lo que vemos es que es muy
sticky y generalmente
vienes a usar para bastantes más cosas
y para entender el tamaño
del negocio, o sea, estos cerca de cien clientes
que has dicho, incluyen los self-service
porque no me ha quedado claro, estos son todos
si, pero piensa que self-service
acaban de empezar, o sea, llevamos
tres meses, o sea que
hay pocos
y luego usuarios
tenemos bastantes más, o sea, tenemos
miles de usuarios
que están haciendo cositas, algunos activos
jugando, están jugando
y en facturación
que estáis entre 2 y 3 millones de euros
al año, a prox
por ahí anda la cosa
por ahí anda la mesa
y cálculos rápidos
el ABRHS que me he sacado de la manga
no me ha salido mal
vosotros no se puede, claro, si estáis
el día pensando en las métricas
y los dineros
cuatro métricas más y te dejo tranquilo
pero para entender, vosotros no vendéis
solo software
vendéis software y alojamiento
entiendo que cuesta dinero guardar los datos
y mover los datos
en realidad estáis jugando a un margen
entre lo que cuesta y lo que cobráis
nosotros, claro, tenemos dos
usamos ahora mismo
dos, bueno
las dos métricas
o las dos palancas
de pago, digamos, principales
son datos procesados
¿cuántos escribes y cuánto lees?
esto que es en bytes
en gigas
Jordi dice que no lo pinta
está construyendo
en basic
pero
no, pero
es principal gigabyte procesado
¿qué cuesta gigabyte procesado?
por curiosidad
pues en el website van el 0.07
que eso es lo que pagas
$0.07
$0.07
eso es un guiño a James Bond
exactamente
eso es lo que habéis inventado totalmente
ese número, podría haber sido $004
o $0014
pues mira, una cosa muy guay
de hacer una persona analítica es que
tienes en tiempo real los datos
de lo que están haciendo la gente
en lo volcamos en time nivel
entonces cuando decidimos abrir el service
empezamos a ver cuantos procesan
los clientes, cuáles son los casos de uso
y a partir de ahí nos sacamos el
pricing pasado en lo que
nos encajaba en función
del problema que están resolviendo
que valora porta, tal y tal
y obviamente el margen que esperamos que nos dé
con el paso del tiempo
ese es el valor
que puede ser más volátil
porque claro, no es lo mismo si ahora es un producto
que le metes
20 queries por segundo
que si le metes 1000 queries por segundo
es muy, puede ser
muy variable y por eso tenemos
ahí es cuando tiene un sentido hacer comitments
oye, vista lo que estás haciendo y no sabemos lo que esperas hacer
yo te hago un precio de puta madre
pero que no te arruines
porque hacer 007, ves algunos de los que hacen
algunos clientes, tendrían que pagar
pues eso, un millón al mes
pero
nosotros podemos optimizar
o dejamos un precio muy bueno
en función de los casos de uso y trabajando
con los clientes
pero para las preguntas más pequeñas
empezar es super barato
y las dos palancas que decías
que es el valor del storage
que es básicamente cuánto disco
utilizas, vale?
esa es una que en realidad
en el tiempo nos gustaría
eliminar
porque en realidad no te quieras penalizar
porque tengas datos con nosotros
pero es verdad que a nivel de margen ahora
pues tiene, hay que tenerlo en cuenta
porque los discos te cuestan
sobre todo los buenos
los discos buenos son caros
entonces, bueno pues
pero ese un cambio
no suele ser
lo que mueve la palanca del precio
porque para los caros de uso de analítica
aunque procesamos muchísimos datos
generalmente no te hace falta quedarte
con todo el crudo
de, yo que sé, del último año
de eventos, lo que tú quieres es
oye, yo me cojo los últimos 30 días
de eventos por ejemplo
porque me los guarda un crudo
pero luego voy creando
pues roll-ups
o materializaciones
o sea que eso es luego el materialitas
para construir tu producto y que son órdenes
de magnitud más pequeños en cuanto a storage
y por ultima
que has dicho la palabra un par de veces
has dicho el margen que esperaríamos con el paso del tiempo
que pinta tiene el margen de una compañía así
porque es como un Twilio
una compañía que ofrece
APIs pero le cuesta en dinero
pero ¿dónde queréis llegar?
Nuestro goal
ideal
estaría alrededor de 80%
en gross margin
ahora no estamos ahí obviamente
porque
no estás pensando en esto
de echar máquinas a los problemas
pero ahora ya sí que
tenemos cada vez más información
para saber donde
podemos apretar
hasta hace nada no hemos reservado máquinas
en google para que os hagáis una idea
vamos al día
también, o sea, no luego
sino porque también quieres
cuando estás apuntando esto
una máquina u otra
puede tener
distintas connotaciones
hay memory o hay cpu
pues dependiendo del caso de uso
entonces queríamos tener la flexibilidad
en un momento de decir oye este cliente nos hemos equivocado
tiene más sentido que sean tal
y ir aprendiendo para luego decidir
qué es lo que necesitamos de verdad
para que esto sea totalmente elástico
con el tiempo
y que sea
bueno, pues que los clientes
se tengan que preocupar de ello
entonces, o sea, si llegaron 80 sería
tal, partir de 75
estaríamos 60 contentos
y ahora por dónde estáis?
pues ahora mismo
estaremos en un 60
o algo de cosas así
pero acabo de mirar
Twilly tiene un 48%
de gross margin, claro que ellos mueven
llamadas y sms
y cosas reales de la vida real
lo que pasa es que es enganioso
porque
primero, todavía nos queda
o sea, estamos metiendo
hay
bastantes cosas que a lo mejor
no deberían estar metiendo, o sea, metemos todo lo que es infraestructura
pero en realidad en infraestructura nos usamos
no solo para los clientes, usamos también para
marketing, no
eso va siempre ahí
un trampo hasta el solitario
ya vamos
y luego también
hay clientes
en los que, bueno, pues por
razones históricas
no paramos pasta
pero estamos así
porque hicimos un drill con tal entrar
de cualquier manera
y luego eso es tras dar
bueno, pues eso ya lo iremos arreglando
más en
los clientes en los que los márgenes son brutales
porque
bueno, pues
tienen un caso de uso que es ideal
para nosotros, pagan el precio
del website y nos sale
fenomenal, entonces
eso es poco la idea
hay startups con márgenes brutos negativos
al principio, o sea que
parece que no, pero es posible
tú puedes vender de los a cuatro pesetas
para, porque
es el más barato comprarlos a cinco
y luego ya, el problema es cuando no tienes claro
cómo hacer duros a dos o tres pesetas
pero
y te digo, o sea, nos vamos
a preocupar más ahora desde el punto de vista de
oye, puede que vengan
años
duros ahora y
hay que tener buenas cifras
de cara a que, no, si queremos levantar
pasta, no, dentro
de ese par de años
o menos, pues si las cosas
están muy malos, nos tenemos que tener
las métricas
súper bien, no, entonces
hemos esperado apretarle más atención ahora
a eso, pero
en realidad, nuestro objetivo, o sea
este no es nuestro mayor problema ahora
a mí, es nuestro mayor prioridad.
Hablarnos de este fundraising que acabas de
mencionar, habéis levantado mucha pasta
de inversores, muy buenos, ¿no me han dicho?
Oye, vamos, el real
el putón
pues
sí, la verdad es que fue
fue
fue
una cosa bastante
nosotras
cuando levantamos
una serie SID primero
no la anunciamos, bueno
anunciamos la serie SID
como un año más tarde la levantamos
porque básicamente, bueno, nosotros estábamos trabajando
levantamos la SID justo cuando
la pandemia
y la anunciamos como un año
más tarde. ¿Por qué? Pues porque
en realidad
cuando la anunciamos nos tenía bien
para contratar, para contratar, o sea, le dijimos
el momento en el que
no nos viene bien, vaya.
Y luego
más o menos cuando se estaba pensando
ya estábamos hablando de la serie, digamos
y
bueno, pues tuvimos la suerte
de los tus inversores de SID
que son Crane, que son
muy buenos inversores SID, la verdad
están aquí, son americanos pero asentados
aquí en Europa y tal y investiendo
en empresas europeas pues nos presentaron
a los fondos que les decían
oye, estos son los fondos que pensamos
por los que tenéis que hablar y entre ellos estaba
CRV
y Singular
y entonces hablamos con ellos por separado
pero luego ellos hablaron entre ellos
y se puso el indagador y le dijeron ¿por qué no vamos juntos?
y entonces pues nos dieron un terpsit
juntos, nos gustó mucho
y ahí que fundamos. ¿Y cuánto habéis levantado?
Pues hemos levantado
en total
de la empresa 40 millones
no está mal
y la pregunta obvio
yo duermo peor
que cuando nos tenía
te lo digo ¿eh?
eso no te lo dicen cuando
vas a levantar
si te sobran, manda unos cuantos por aquí
no hay problema
que tenéis más dinero que los toneros
pero
no
que vamos a hacer con la pasta pues mira
a nivel de producto sobre todo
porque has hablado un poco del go to market
del equipo de Estados Unidos
pero a nivel de producto desde fuera parece que está hecho
entonces que
es que lo cuento muy bien
es que lo cuento muy bien pero no está hecho
hay muchas cosas que hacer todavía
por ejemplo
multi cloud súper importante
para nosotros es complejo porque
a nivel en todos los sentidos
es decir deployar y monitorizar
y todos nuestros agentes igual en todos lados
soft tool
bueno acabamos por fin somos soft tool compliance
pero
acabamos
digamos que
no tienes que ser compliant en todos los cloud
o sea que todo eso requiere
equipos más grandes y empezar a
bueno pues
o sea mucha inversión ¿no?
luego también todo lo que es la experiencia del usuario
nos queda muchísimo camino por recorrer
hay cosas que son triviales
que hacer en tiny bear
y hay cosas que no es lo mismo
cuando tienes
20 millones de registros
en la base de datos cuando tienes
20 billones de registros
y que además están entrando
constantemente eventos
y quieres hacer un cambio del esquema
y quieres además al mismo tiempo
cambiar los appis que estás haciendo
y que todo siga funcionando y que están rompando
nuestras, es uno de los triviales
hay muchísimo
estamos invirtiendo muchísimo la experiencia de desarrollo
estamos invirtiendo mucho marketing ahora también
para empezar
porque es que no habíamos hecho nada de ruido
nosotros poniendo algún tweet ahí
de 50 y tal
y ahora empezamos a invertir
mucho más ahí
pero yo te digo un producto
queremos todo lo multicloud
la experiencia del usuario, bajar la barrera de entrada
que sea súper fácil meter datos
que tengas
todo eso es donde va a estar
la gran mayoría de la inusión
y luego tenemos, ya vamos viendo oportunidades
de hacer como productos acyacentes
cosas encima de tiny bear
pues alertas
en real time
obviamente estás teniendo datos tal y los index te ocurres
oye, yo quiero saber
cuándo pasa esto
pues lo ya lo hacemos con algunos clientes
pues productizaremos ese tipo de cosas así tal
y luego también
mejorar mucho todo lo que es mandar datos
a otros sitios
porque para ciertas cosas
tenemos un roadmap
infinito
entonces vamos a invertir en ingenieros
vamos a invertir en...
os metéis en el jardín de confluen un poco
entonces
está muy apretado este mercado
claro, bueno, osea
lo que pasa es que
nosotros
lo que nos pasa también
bueno, primero, pero lo segundo que hicimos
fue un conector de casca, ¿por qué?
nosotros nos encanta la casca
nosotros no tenemos ningún problema
con que la gente use casca
nos facilita muchísimo la ingesta
porque literalmente son tres clicks
y ya tienes datos ingestando
pero mucha gente no se quiere complicar la vida
y dice, oye, yo lo que quiero es enchufarte
pues bueno, pues hicimos nuestra propia ingesta
por streaming, digamos, que es por un api...
en point de HCP que le puedes enchufar lo que quieras
entonces claro, en general, te empiezas a
competir un poco
con confluen
y luego confluen, digamos, que...
En 30 segundos
¿qué es Kafka y qué es confluen?
porque entiendo que habrá mucha audiencia que no sabe qué es
bueno, pues Kafka es un...
también
una...
un software opensource
que sirve para...
pero sobre todo para capturar datos
en streaming, en grandes cantidades
y luego es un sistema como de colas
que está leyendo
por distintos consumidores
y distintas velocidades, ¿no?
entonces te permite que una vez que capturas esos datos
luego consumirlos como tú quieras, ¿vale?
pero no es una base de datos
te permite consumir esos datos
y luego si quieres hacer algo que necesitas
hacer queries, join install, tienes que llevarte
al otro sitio, ¿no?
sí que tiene una lengua que se llama QLDB
que te permite hacer joins entre streams
pero son joins, digamos
que están pasando
en el tránsil, ¿no? o sea que no...
chorro, chorro
lo que mola mucho de eso
es que puedes hacer una entidad nueva, por ejemplo
y mandarte al otro topic
y consumirla en otro lado, por ejemplo, ¿no?
eso también algunos estudiantes no usan
y fenomenal
el tema es que, claro, tienes sus limitaciones
porque no es una base de datos
entonces cuando tienes grandes volúmenes
hacer esos joins se complica
y ahí es donde nosotros podemos
facilitar bastante el tema
es eso que cuando empiezas a usar los pipes en tinyver
y tienes a hacer transformaciones
y dices, joder, qué guay, esto...
vale, fenomenal los dos de mi API, pero
me vendría fenomenal usarlo en ese otro sitio, ¿no?
entonces nos demanda mucho
¿cómo saco los datos luego a otro sitio?
entonces ya tenemos algo en marcha que te permite
sacar datos de ese tres
pero bueno, pues eso lo iré
también para que sea muy fácil
y que puedas mandar a diferentes sitios, ¿no?
al final unificáis el
Roma base de algo termino porque lo que entiendo
es hacer todo el tooling
porque eso también podría ser un poco
un reverse-tl, ¿no? de alguna forma
mandar el datos instalado en otro sitio
claro
si, no creo que iremos a
oye, te lo mando a Salesforce
no creo que iremos a ese nivel
bueno, ya veremos, pero en principio
no es la idea, la idea es más
te lo mando un tópico de Kafka, te lo mando a S3
te lo mando a
Snowflake, te lo mando a
a otros sitios, ¿no?
es una cosa que me enamora mucho que es
si tú piensas en todas esas cosas
y lo que no necesitas hablar
pues necesitas hablar con 17 personas
para montarte algo así, ¿no?
la idea de que un desarrollador
en time-level pueda tanto
montarse una ingesta
que darse unas APIs y empezar a consumirlas
como decir, pues esto que tengo aquí
este mismo query
el resultado lo voy a mandar cada segundo
cada materialización o lo que sea
por segundo a un tópico
me voy a montar una alerta
es una potencialidad brutal
a los desarrolladores para montarse
lo que quiera, eso nos enamora
esa idea, es decir, con
cuatro cositas puedes hacer
un montón de cosas, un axiel
productor responde y es fácil de utilizar
y entendiendo
no solo a nivel de producto sino a negocio
hacia dónde queréis ir
nos puedes explicar cuál es
vuestro roadmap, o sea, dónde queréis
acabar el año, en ARR, el año que
viene, ¿no? ¿Por cuánto estáis creciendo año a año?
¿Qué pinta tiene time-everte en los próximos
dos años?
Bueno, o sea, nosotros
como
lo que
te voy a contar es que me gustaría
nuestros inversores, luego ya veremos lo que pasa
el futuro no lo sabe nadie
pero obviamente
nosotros lo que estamos haciendo es intentando
es triplicar este año, ¿vale?
y
nos gustaría triplicar el año que viene
en cuanto a ARR. También te digo una cosa
nos vamos a suicidar
por conseguirlo, es decir
tenemos
muchas cosas
que podríamos
sacrificar
el largo plazo, si vemos
que tenemos que sacrificar el largo plazo para conseguirlo
no lo vamos a hacer, no? Parecemos levantado dinero
básico, es decir,
pensamos que el largo plazo
de que los desarrolladores, que ese sueño sea cierto
requiere mucha inversión
en la experiencia de usuario
y a lo mejor no en features
que sabemos que a empresas grandes
les pueden interesar
ahora mismo
entonces
eso es un balance
obviamente vamos a intentar triplicar este año
triplicable que viene pero
ya te digo
no nos vamos a matar
el sueño por conseguirlo
que es sentador
¿dónde querés acabar este año el número?
¿dónde querés acabar este año
en ARR?
pues
te lo podría decir pero tendría que matarte
Jordi
no te lo digo porque
no quiero dar muchas pistas a
mis competidores, creo que ya será
suficiente en este
broadcast pero
más o menos
bueno, tal vez una idea con lo que te he dicho
antes más o menos
y luego si quieres te lo cuento
es que no lo vas a...
aquí la gracia es compartir con la audiencia
bueno
prefiero no decirlo más que nada
no te obligamos
no queremos que nos mates
eso
que luego salen estos números por ahí
prefiero
ser prudente
la competencia no habla español tranquilo
esto es con lo que hemos contado hasta ahora
creo que he hecho algunos podcasts
este es el primero que hago en español
así que
te cuento con eso
al final se han salido números
en los medios
que yo no sé dónde se han sacado
así que
para que se oye sólo una cosa
para que sea una idea lo que nos importa
nosotros es cuántos workspaces activos
tenemos
eso es lo que nosotros pensamos porque
si crecemos de tres formas
porque nuestros clientes
crecen y entonces meten más datos
y eso hace que crezcamos
porque hacen nuevos casos de uso
y estos son los workspaces
pues me voy a crear otro proyecto
o porque hacen un boarding
de más desarrolladores
esas tres métricas para nosotros son super importantes
en cuanto a la salud
de nuestros clientes y nuestras cuentas
y luego a nivel de self service
pues ya estamos intentando mirar
conversión
y retención sobre todo
cuánto tardan en hacer un apient puendo
para ver cuánto se crean
cuánto se lo crean sólo
para ver lo que es
o luego se montan algo que permanece
pues es tipo de cosas
que nos importa ahora más que el revenido
y eso es una observación
porque antes has comentado
que el principio era un poco al revés
de lo que las empresas hacen
y veo un poco
un arco interesante
que empezáis estés muy acompañando
a un cliente en particular
haciendo una consultoría
buscando este product market fit
muy directamente con el cliente
y ahora un poco el mensaje que veo
es de cara al futuro
queréis invertir más en el producto
es un poco al revés de que mucha gente se cierran la cueva
hace el producto y luego lo tí al mercado
a ver qué pasa
y pues lo revés, habéis empezado por el product market fit
y ahora parece que poco a poco tenéis la visión más clara
y vais dejando ir más
esa tacticidad del cliente
para irse a el interno
para nosotros era muy importante
validar que había gente dispuesta a pagar por ello
y que esto aportaba un valor
y tanto es
pusimos este foco en ese principio
es un camino duro
porque claro
cuando si
y a veces me planteo
si lo haría otra vez lo haría exactamente igual
porque claro tienes
el día a día
de los clientes
y de los problemas
que te van a seguir más lento en el desarrollo del producto
en cosas que ya sabes que deberías hacer
al mismo tiempo te da mucha seguridad
porque cuando vas resolviendo los problemas
que te van diciendo los clientes pues ellos están más contentos
están más dispuestos a invertir en ti
pero al mismo tiempo
features y cosas que digo
esto llevamos hablando de ello
dos años y no lo hemos hecho todavía
que hay algún dieta
pero es un poco el balance
de
las dos cosas
es duro el camino
pero al mismo tiempo
también nos ha dado mucha seguridad
de lo que estamos haciendo
es duro el camino pero la alternativa es
garantía de fracaso
al final trabajar en la cueva y luego ir a ver
que dice el mercado es casi seguro
tirar a la basura lo que se ha hecho en la cueva
yo no me refiero tanto a ir a la cueva
pero me refiero más
a centrarte la adopción
y a cualquier
no tan custom
como hicisteis al principio
aquí estáis vivos
y solucionando un problema real
y hacia atrás
todos somos torreros
pero
para nosotros hemos hecho en cada momento
lo que pensamos que tenemos que hacer
y no me arrepiento pero bueno
a veces si pienso detrás dibujado de lo haría lo mismo
a lo mejor lo sacrificaría
alguna cosa que sí que hemos hecho para aprender
pero que luego nos ha
lastró un poquito
de la experiencia de torreros que ya van dos hoy
hablando de torreros
vamos a hacer un poquito
de historia
has hablado antes de cinco fulanos
yo haciendo así una búsqueda rápida en linquedín
veo un tal Javier Álvarez
un Santana, un Ramón
un Sergio
a Ramón he dicho
el primero que has hecho le llamamos
Ramón
tenéis dos motes para empezar
hablando de torreros
bueno
no, motes no tenemos
pero curiosamente en esta empresa
en esta empresa
hay muchas personas
hay dos personas que tienen
hay muchos Javis
hay algunos paulos
hay muchas personas que tienen motes
bueno, hay un par de personas que tienen motes relacionados con la carne
unos jamón y otros filete
o sea que
bueno, hay de todo
y oye mirando el linquedín
un jet of tech de Carto
otro jet of tech de Carto
un CTO de Carto
un chief development officer de Carto
y un chief product officer de Carto
que ha pasado ahí y ¿quién hace la tecnología en Carto?
no, pero
o sea, piensa que esto
fue
bueno, el Carto
es como un tiro
y están petándolo, acaban de levantar
con insight, no sé cuánto dinero
vamos que los tíos
es muy alucinante
nosotros piensa que fuimos saliendo
muy despacio
no felices a la vez todos
que no se note
que no se note
no, pero además es que
piensa que desde que salió el primero
hasta que empezamos de nivel
no se empezan tres años
es decir, que fuimos saliendo
bastante despacio y tal
lo que pasa es que coincidimos todos en Carto
que en un año y medio
empezamos amigos
seguimos en contacto y nos encantaba curar juntos
y de hecho, yo cuando
salí de Carto
salí pensando que me gustaría montarme
algo otra vez, yo había montado la startup
pero no sabía lo que iba a hacer
y justo empecé a hablar con ellos
me hizo click la cabeza porque
justo yo venía de ver que empezábamos
a contratar datos de engineers
es un poco lo que os contaba antes y dije
todo el sentido del mundo
un montón
al titular no es cinco developers
o cinco personas de Carto se van a montar
Tinebird, sino cinco ex Carto
se juntan para montar Tinebird
exactamente, totalmente
ya más
no puedo hablar mejor
de mi experiencia en Carto
y de la gente allí
les va bien desde que ya no estáis, se veo
sin hacer con relaciones
toda la vida pensando, ¿qué es lo que tenemos que hacer?
y nos tenían que echar a todos
oye, con tanto
tanto técnico, ¿no? porque sois
de estos cinco que he dicho sois
cuatro super técnicos
y Saleiba, que es de producto
que entiendo que es menos técnico pero que no está fulltime
porque Saleiba, Sergio Ávarez Leiba
es bici, ¿no? trabaja en cajón
como inversor, entonces cuéntanos
un poquito cómo decís repartir los roles y cómo
acabas tú siendo el CEO
pues me han
engañado, claramente
o sea, nosotros
todos, bueno, pues eso, todos veníamos
muy de hacer, al principio había
mucho, hay mucho overlap de skills
¿no? porque
si miraros un diagrama
de Ben, pues estaríamos
bastante juntos por ahí, ¿no?
y en realidad
cuando empiezas a currar,
inmediatamente se ve dónde aportas
más valor, cuando tenemos que empezar
este primera prueba de concepto, tal
pues, obviamente Santana se puso al tío
ahí a currar
8a se puso ahí con él mano a mano, ¿no?
Javi Álvarez, Jamón se puso con el front-end
y yo me puse
en ese momento
Sergio estaba como inversor
nada más, ¿no? o sea que
y yo me puse con todo
pues hacer preparar la presentación
a pensar
a gestionar relación
digamos con ellos, tal
pues, claro
inmediatamente eso ya
es saber lo que va teniendo sentido, ¿no?
yo venía, yo había sido fundador
de una empresa, había llevado
todo lo que no era ventas
y luego me había quedado cuando se vendió
me quedé como CEO una temporada
y entonces me tocó hacer
cosas más variadas y tal
y yo era el que menos, la más
oxidada estaba en cuanto a
programar
de verdad, aunque haya un comitre ahí
en el nivel mío, o sea que no se diga
pero
bueno, así un poco
se distribuye la cosa
y luego con el tiempo
al principio nos pisábamos
los pies bastante, ¿no?
los dedos, pues porque hay mucho de verdad
y entonces tienes opiniones de todo
y no sé si os pasaríamos pues al principio, ¿no?
nunca, nunca, nunca
todos siempre perfectos, perfectos
las responsabilidades
y pero con el tiempo
cuando empiezas a tener problemas de verdad
te lo exige la situación
la tecnología, la dificultad
y bueno, pues yo me
me quedé de CEO porque alguien
tenía que serlo
pero vamos, que yo estaría
muy cómodo trabajando para cualquiera de mis socios
también, o sea que
lo más que ellos no les gusta hablar tanto como a mí
y sois todos fundadores
partes iguales
porque entiendo que Santana tuvo la idea, ¿no?
con lo cual en el fondo, él empezó antes
con el concepto, ¿cómo habéis questionado esto?
es, pues Andrés
es un tío muy, muy generoso
él no iba a ser
el protagonista, sino a
la peticía a curar con nosotros y obviamente
pues quería empezar en una situación en la que estudiamos
a partes iguales, ¿no? o sea que
estamos, empezamos así
y ya se seguimos, ¿no?
y Saliva puso pasta en lugar
de digamos, de dedicación, ¿no?
bueno, eso es lo, ya que se pregunta
Saliva otro día
vale, vale, ya lo traeremos
para hablar de Carto
vale, oye, pues condenos un poquito
de donde sales tú, que ahora ya sabemos un poco
que está en Iberdi y donde salido
y donde estáis ahora, ¿de dónde sales tú?
pues
buena pregunta, yo
o sea, muy rápidamente
yo, yo
sabía que quería hacer con mi vida
cuando salí del colegio
había hecho
coge de letras porque me gustaba una chica
y luego quería hacer informática y no puede entrar en la pública
entonces
hice un año, estoy trabajando un año con mi padre
porque no, no
cogí plaza y tal y al año siguiente
estuve en
ya programando, por cierto, en un nivel...
¿Qué hacías con tu padre? ¿Qué hacías con tu padre?
pues, estaba en el equipo de informática
porque yo le dije informática y tal
entonces me metieron, pero era informática
una IVMA-S400, ¿no?
programando en RPC y tal
pero fue una experiencia
fue buena pero también me di cuenta de decir
soy imbécil con 18 años aquí currando
con mis amigos todos de Erasmus, sabes
entonces, al año siguiente
me puse a estudiar
pero
enseguida me empezó, o sea, yo
me di cuenta que con un libro
yo podía aprender a programar, ¿no?
que no necesitaba
aprender sistemas operativos
y no era de tal
entonces salí de la carrera pues
en segundo y tercero cuarto
y porque tenía, ya estaba currando
estaba haciendo cosas por mi cuenta
me cogieron en
primero a Becario Telefónica, luego fui a
Bankinter y estuve en Bankinter muchos años
en desarrollo web y ahí es una aprendida
sola web, y a
y a programar y a, pues, el poco el oficio
y tal, pero muy pronto me puse
a gestionar gente, ¿no?
sus contratados y a hacer proyectos por mi cuenta
entonces, sin darme cuenta
y realmente yo queriendo
estar cerca de lo que es la programación
y tal, mi skill
bueno, acabo siendo pues eso
coger algo de cero, gente
y tal y montar cosas
y luego fui a trabajar por una empresa americana
que ahora, que bueno, que la
absorbía otra, ¿no? que sea mi redeto
y
allí me mandaron a Londres
a montar el equipo allí, hacer
Russian Services, ¿no? y a montar
oficina y tal, entonces eso fue una experiencia
brutal porque me di cuenta que
este año hay el Mundial, ¿no?
estoy llevando aquí un equipo de gente
Londres y tal, que solo recomiendo a todo el mundo
de fuera y
luego, justo después de
esa experiencia, con alguien que había conocido allí
Monté, Vivandro
que no se suena, pero es una
startup española
que
con la que voy a tener y ver comparto oficina
por cierto, que es donde estoy hoy
y bueno, Vivandro
salía de la experiencia
de la empresa americana hasta donde había estado
y era un software service
para gestionar servicios de video bajo demanda
es decir, para montarte
tu propio Netflix, ¿no?
entonces, ahora
puedes decir Netflix como referente y todo el mundo sabe
lo que es un servicio de video bajo demanda
entonces nadie sabía lo que era, yo no era incapaz
de explicarle a mis padres
qué es lo que hacía y
pero bueno, me puse a hacer eso
yo llevaba todo lo que no era ventas con mi socio
que llevaba las ventas y bueno, fuimos empezando
muy poco a poco, conseguimos
también unas marcas muy buenas
aunque al principio fue
vamos, tenemos lo típico
la típica historia fue bootstrap
un poco temprano, ¿no? un poco temprano
muy temprano
y sin tener ni idea de lo que teníamos
no había ecosistema de tipo
ni nada y no conseguimos
bueno, no buscamos mucha inversión tampoco
lo hicimos como con nuestro bootstrap
con un poco de dinero que teníamos ahora hoy
y tal y
es que usamos a punto de chapar dos o tres veces
porque quedamos sin pasta, un lo típico
y bueno, finalmente conseguimos clientes como sky
o Telefónica
Warner
marcas súper buenas
a pesar de que éramos un equipo muy pequeño
y a los tres años nos compró
una empresa en grupo francés
que se llama TDF
y eso fue un exit que ahora
hubiera
celebrado, hubiera se hubiera anunciado por todo lo alto
y en aquel momento yo creo que no se enteró nadie
pero bueno
fue para mí una experiencia brutal
y me dio muchísima confianza para meterme
en Lyos
y luego yo me quedé después de tres años
otros tres años más dirigiendo la empresa
y después de vender
sí
hicimos un burnout y bueno
también la parte digamos que me quedaba
era la parte de ventas, la parte de comercial
que es decir, yo no había hecho así
me empecé a también intentar lo y tal
pero no funcionó muy bien porque
la única cosa que le importaba a la empresa que nos compró
era vender el producto ellos
o sea
más ellos le distribuyeron el producto
tampoco me pude meter mucho en intentar montar
algo yo
y como ya había dejado un poco lo que
yo sabía hacer, que era producto de ingeniería
tal pues
hay un momento que busqué una salida
y luego estuve
con la gente de Populate, con Furilo
y con Platno si se les conocéis
bueno
y estuve por años un año haciendo así proyectos chulos
y finalmente estuve en Cato
pues tres años
empecé de VP de ingeniería
y luego fui
me quedé también con la parte de producto
y un poco
cuando fueron...
chif de velo me lo hicieron y yo no lo había visto nunca
eso lo elegí
yo el título porque
yo me daba cuenta
que yo no la hacete ideal
para
Cato
porque era un producto
muy técnico en un área muy concreta
que es el tema
de la geolocalización
entonces yo quería dejar hueco ahí
y al mismo tiempo
a nivel de producto pasaba un poco lo mismo
es decir, oye
yo quería dejar huecos, yo quería hacer lo que era
lo mejor para la compañía con confianza
que bueno si tenías yo que yo siguiera encontraría un sitio
y si no pues ya no es que haya otra cosa
entonces me quedé con un título
para dejarnos las puertas abiertas
y contratar un CTO
o un CP1
entonces fue un poco la idea
buen truco, un título ambiguo
para dejar el hueco
disponible
y nada, bueno pues la verdad es que
Carto también fue una experiencia alucinante
la verdad y conocía a gente brutal
en Carto tanto personalmente
como técnicamente
te los has llevado todos
o se te han llevado todos ya se nota
o sea
no los hemos llevado a nadie
en realidad lo que pasa es que la gente va saliendo
y te llaman
oye, ¿qué estáis haciendo?
entonces bueno pues sí que ha habido
bueno, ha habido gente que ya había salido de Carto
que había hecho otras cosas
y luego se ha venido con nosotros
los gente que estaban en Sketch
o en otras empresas
y luego ha habido algunas cosas que salido
oye, voy a salir tal
que gusta otra cosa que estáis haciendo y tal
pero vamos, te aseguro que quitarles
y no se nos quita nadie
y además que yo creo que es bueno
porque en realidad queremos contratar gente emprendedora
y sabes que la gente emprendedora está
condenada a emprender
entonces sabes que algún día se irán a emprenderán
y lo abrazamos
o sea al final sabemos que es ley de vida
y les pedimos que la frejera invertir
y aprendemos los unos de los otros
así que, todo obviamente
lo de la gente emprendedora es
tan importante porque
todos vemos grandes diferencias
quién tiene esa mentalidad
y quién no
entonces juegues a tu pregunta
muy bien
pues hoy tengo la pregunta que hacemos desde hace poquito
para acabar
que si tienes algún contenido
podcast, newsletter, libro que te haya inspirado
alguna inspiración en general que quieras compartir
regálanosla
espero que se me ha olvidado el nombre de
os voy a decir dos cosas vale
uno como de
de
de
que me ha ayudado a nivel personal
que seguro que ya os lo ha dicho
alguien que se llama Atomic Habits
el libro Atomic Habits
seguro que ya lo vemos
de James Clear
y
un libro así
para mi
súper inspirador y precioso
y que
me reconcilia con
la humanidad es
de la humanidad se llama
Esteban Svay
creo que nos se produce así
momentos estelares de la humanidad
es un libro
alucinante y que habla
como de momentos en la historia
súper crítico esto los cuenta
con un estilo brutal
y pues ese es uno de mis
libros favoritos
oye pues ya tenéis trabajo para este verano
todos los que nos estéis escuchando
dos grandes libros que no he leído
es leer este verano seguro
muchísimas gracias Pao por acompañarnos
muchísimas gracias Jorge por contarnos
tu historia
y a todos los demás nos vemos la semana que viene
te esperamos