Ambiente em Azure (ADLS Gen2)
Uma base preparada para suportar o crescimento contínuo dos dados, mas que exigia maior controle sobre sua estrutura e utilização.
Governança de dados
Cliente: Bens de consumo
Inventário Inteligente para Data Lake mais eficiente e governável
Implementação de uma camada de Inventory & Visibility para ampliar a observabilidade do Azure Data Lake, fortalecer a governança dos ativos de dados e reduzir custos operacionais de forma contínua.
1,23 PB
Dados removidos
R$ 3,4 mi
de economia anual projetada
Desafio
Com a expansão do uso de dados em seu ambiente Azure, a organização passou a enfrentar crescimento contínuo do armazenamento, aumento de custos e baixa visibilidade sobre seus ativos de dados. Além disso, a ausência de uma governança estruturada dificultava o controle do ambiente e a sustentação desse crescimento com eficiência.
Crescimento acelerado do Data Lake, com custos crescentes e baixa visibilidade sobre os ativos de dados.
Múltiplos domínios produtores de dados
A descentralização da produção de dados tornava a governança mais complexa, dificultando a definição de responsabilidades e a padronização entre os domínios.
Camadas Silver e Gold com alto volume
A concentração de dados prontos para consumo aumentava o impacto sobre armazenamento, custos e performance do ambiente.
Crescimento contínuo do armazenamento
O aumento constante do volume de dados elevava os custos operacionais sem oferecer visibilidade suficiente para identificar oportunidades de otimização.
Nosso processo
Uma jornada estruturada para transformar um ambiente com baixa visibilidade em um modelo de governança orientado por observabilidade, organização dos dados e monitoramento contínuo.
Entendimento do desafio
Compreensão do cenário do cliente para identificar os fatores que limitavam a governança, a visibilidade dos ativos e o controle sobre o crescimento do Data Lake.
- Análise da estrutura do ambiente.
- Identificação dos principais desafios de governança.
- Levantamento dos impactos sobre custos e armazenamento.
- Definição dos objetivos da iniciativa.
Definição da estratégia
Construção de uma abordagem para mapear e classificar todo o Data Lake, estabelecendo critérios claros de organização, responsabilidade e controle.
- Varredura automatizada do sistema de arquivos.
- Classificação baseada em padrões de nomenclatura e estrutura.
- Atribuição lógica de domínio e Data Product.
- Construção de indicadores técnicos e financeiros
Implementação da solução
Desenvolvimento da camada de Inventory & Visibility para automatizar o processamento dos dados e ampliar a observabilidade do ambiente.
- Scripts de varredura recursiva no Azure Databricks.
- Algoritmos de classificação automática.
- Atribuição lógica de domínio e Data Product.
- Dashboards técnicos em Power BI.
Monitoramento contínuo
Estruturação de um modelo permanente de acompanhamento para apoiar a governança e orientar decisões baseadas em dados.
- Monitoramento da saúde do Data Lake.
- Análise de volumetria e tendências.
- Monitoramento do ciclo de vida do dado.
- Gestão contínua do ambiente.
Uma camada de governança que transformou o Data Lake em um ativo estratégico
Inventory & Visibility
Mapeamento automatizado dos ativos e classificação inteligente para criar uma base confiável de governança.
Observabilidade
Indicadores técnicos e financeiros permitindo acompanhar continuamente a saúde do Data Lake.
Data FinOps
Correlação entre consumo, armazenamento e impacto financeiro para apoiar decisões de otimização.
Resultados Excepcionais
Mais visibilidade para o ambiente, mais eficiência operacional e decisões orientadas por dados.
Financeiro
1,23 PB removidos R$ 3,42 milhões/ano projetados R$ 285 mil Economia mensal projetada
Governança
100% de visibilidade sobre ativos Responsáveis definidos por domínio
Performance
Mais de 2 TB de dados obsoletos eliminados Melhoria da saúde técnica do ambiente Otimização do processamento
Um Data Lake mais eficiente, governável e preparado para escalar
A solução estruturou uma camada contínua de Inventory & Visibility, permitindo monitorar a saúde do ambiente, reduzir custos de armazenamento, fortalecer a governança dos dados e apoiar decisões com indicadores técnicos e financeiros.
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