Em um cenário de queda acentuada de receita, a empresa precisava agir com precisão. O custo de cloud já representava uma parcela crítica do orçamento e, mesmo após uma redução manual anterior de aproximadamente 30%, ainda havia pressão por novos cortes imediatos. O desafio deixou de ser apenas reduzir despesas: era necessário criar visibilidade, governança e controle contínuo sobre Azure e Databricks para transformar custo em variável gerenciável, não em surpresa mensal.
A empresa enfrentava simultaneamente três pressões estruturais: Queda relevante de receita em período crítico do negócio, elevado custo de cloud exigindo cortes imediatos, ambiente majoritariamente em Azure e Databricks, com dados disponíveis, porém abandonados para gestão. Além disso:Falta de governança e ausência de padrões no consumo de recursos, subutilização das plataformas nativas de visualização de custos, inexistência de controle detalhado por fluxo, time ou padrão de consumo, metas agressivas de redução sem base analítica estruturada O problema não era apenas o valor gasto. Era a ausência de previsibilidade e controle.
A atuação foi estruturada sob a lógica de FinOps com Governança, conectando visibilidade, engenharia de dados e disciplina operacional.
Análise exploratória dos dados históricos de custo Identificação de ofensores e padrões de consumo Construção de dashboards estratégicos: Tendência diária e mensal, custos por grupo e por fluxo, quebra detalhada por pipeline.
Foi desenvolvido o Índice de Desvio de Custo (IDC), uma fórmula matemática proprietária que: Ranqueia diariamente todos os fluxos da empresa, identifica automaticamente anomalias e Gera alertas para atuação imediata. Essa abordagem transformou controle reativo em monitoramento proativo.
O projeto deixou de ser “corte de custo” e passou a ser governança operacional de cloud com: Padronização de tipos de máquinas utilizadas Definição de políticas técnicas de consumo Identificação e desligamento de fluxos obsoletos Implementação de monitoramento contínuo
A organização saiu de um modelo de reação a custos para um modelo de controle contínuo com inteligência operacional e alcançou:
