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.
A convergência entre práticas de engenharia, FinOps e IA também vem sendo discutida por especialistas do setor. No artigo “Por que DevOps e IA são o futuro do desenvolvimento de software?”, a Objective destaca como a automação baseada em inteligência artificial contribui para decisões mais estratégicas, maior eficiência no uso de recursos e melhor desempenho de ambientes na nuvem, pontos que se conectam diretamente com os pilares do Data FinOps apresentados aqui.
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.
