A gestão de custos em ambientes de dados e analytics na nuvem é uma preocupação constante para Gestores e Diretores. Com a crescente complexidade das arquiteturas e a adoção de plataformas escaláveis como Databricks, práticas de Data FinOps tornaram-se essenciais para manter a eficiência financeira sem comprometer performance e inovação.
Neste artigo vamos apresentar 5 boas práticas comprovadas que ajudam a otimizar custos em projetos de dados na nuvem.
1. Estabeleça visibilidade detalhada dos custos e consumo
Sem visibilidade granular, é impossível identificar desperdícios e oportunidades de otimização. Ferramentas nativas como Azure Cost Management, AWS Cost Explorer e Google Cloud Billing oferecem insights básicos, mas em ambientes complexos é recomendável integrar soluções como CloudHealth ou Datadog Cloud Cost Management.
Segundo o relatório State of FinOps 2024 da FinOps Foundation, 72% das organizações citaram “falta de visibilidade” como um dos maiores desafios para otimizar custos em nuvem (Fonte: FinOps Foundation, 2024).
Automatize a coleta de métricas de custo por workload, equipe e projeto. Use tags consistentes para rastrear recursos.
2. Adote governança de recursos com políticas automatizadas
Ambientes de dados frequentemente acumulam recursos órfãos (como volumes de armazenamento e VMs inativas), aumentando os custos desnecessariamente.
A Flexera 2024 State of the Cloud Report identificou que 32% do gasto em nuvem é desperdiçado devido a recursos não gerenciados ou subutilizados (Fonte: Flexera, 2024).
No Databricks, utilize Cluster Autostop para que recursos sejam desligados automaticamente quando não estiverem em uso, evitando custos desnecessários. Além disso, implemente políticas de cluster para limitar a criação de novos clusters conforme as necessidades reais da operação e defina timeout em jobs para que processos que excedam o tempo previsto sejam encerrados, prevenindo gastos excessivos.
Uma prática complementar é adotar tags com pelo menos três owners por projeto. Isso facilita o rastreamento de responsáveis e garante continuidade da governança mesmo em cenários de alta rotatividade, algo comum em times de dados. É recomendável revisar periodicamente essas informações e validar com os owners se os recursos ainda fazem sentido ou podem ser desativados.
3. Ajuste a elasticidade dos clusters e workloads
Workloads de dados muitas vezes são configurados com capacidade superior à necessária ou não aproveitam a elasticidade nativa da nuvem.
Empresas que ajustaram a elasticidade dinâmica em workloads de dados reportaram redução média de 25% a 40% nos custos operacionais, segundo a McKinsey em seu relatório Cloud Cost Management 2024 (Fonte: McKinsey, 2024).
Configure auto-scaling e defina limites mínimos e máximos de recursos nos clusters de processamento (Databricks, EMR, Dataproc) para ajustar o provisionamento com base na demanda real.
4. Integre práticas de Data FinOps no ciclo de vida do pipeline de dados
Quando a eficiência financeira é considerada apenas no pós-implementação, as oportunidades de otimização são limitadas.
A Gartner destaca que empresas que integram práticas FinOps desde o design inicial de pipelines conseguem até 45% mais eficiência nos custos ao longo do ciclo de vida do projeto (Fonte: Gartner, 2023).
Inclua checkpoints de custo nas revisões de código e deploy, assim como as equipes de engenharia já fazem com segurança e performance. Ferramentas como Databricks Cost Observability podem ser úteis.
5. Promova cultura de responsabilidade financeira entre os times
A otimização de custos não é apenas uma responsabilidade do time financeiro ou de DevOps. Engenheiros de dados e desenvolvedores precisam entender o impacto financeiro de suas decisões técnicas.
Segundo o State of FinOps 2024, organizações que promovem ownership financeiro em todos os times conseguem reduzir custos até 30% mais rápido que aquelas com silos entre engenharia e finanças (Fonte: FinOps Foundation, 2024).
Inclua treinamentos periódicos de FinOps e incentive os squads de dados a acompanhar dashboards de custo, promovendo uma mentalidade de “accountability” financeira.
A aplicação de boas práticas de Data FinOps vai além de cortar custos, ela permite que as equipes de dados sustentem o crescimento e a inovação com governança e previsibilidade financeira.
Para profissionais de engenharia de dados, adotar essas práticas é uma forma de alinhar as decisões técnicas aos objetivos estratégicos do negócio e se destacar como profissionais orientados a resultados.
Quer saber como aplicar essas práticas no seu ambiente? Entre em contato com nossos especialistas e veja como podemos ajudar sua equipe a alcançar eficiência financeira com Data FinOps.
