Como transformar sistemas legados em plataformas de dados do futuro, com eficiência e economia.
O legado pesa e muito
Imagine o seguinte cenário: você está apoiado em um data warehouse on-premise ou numa plataforma de dados tradicional de nuvem — licenças travadas, clusters superdimensionados, latência visível, refresh de dados que leva horas ou até dias, e custos que só aumentam. Esse cenário ainda é realidade para muitas empresas.
Alguns dos sintomas mais comuns:
- Infraestrutura física ou VM “sempre ligada” para suportar picos ou cargas imprevistas.
- Pipeline de dados lento, dependente de batch, difícil de escalar.
- Falta de visibilidade sobre “quem acessou o quê”, “quando” e “com qual impacto” — ou seja, sem governança.
- Alto custo fixo de hardware + licenças + pessoas de TI + manutenção.
No estudo da Snowflake, é apontado que organizações que conseguiram migrar para a “AI Data Cloud” conseguiram reduzir uma parte significativa dos custos com infraestrutura e software legado: “77% da infraestrutura e software legado foi desativada no 1º ano” em determinado modelo.
Outro exemplo: a Snowflake destaca que ao substituir data-warehouses legados, algumas empresas viram até 50% de economia de custo em determinados domínios.
Se traduzirmos: menos servidores ociosos, menos custo de licenciamento, menos overhead de manutenção.
Mas não é só custo. Também é tempo: reduzir o tempo de entrega de insights, aumentar a agilidade dos times de dados, liberar pessoas para trabalhar em valor e não manutenção, é entregar valor estratégico para a melhor performance dos negócios.
O que muda para a migração para uma cloud data platform
Migrar para uma plataforma moderna de dados em nuvem, traz um novo conjunto de benefícios — mas também exige repensar arquitetura, operação e mentalidade.
✅ Economia de custo
✅ Refresh mais rápido de dados (time-to-insight)
Se o dado está preso em batches e processamentos demorados, a plataforma não serve mais ao ritmo do negócio. Ao migrar, vemos:
- melhoria média de 40% na duração das queries em workloads estáveis.
- Projetos de migração reportaram redução de ~92% no tempo de refresh de dados
em fintechs que trocaram sistemas legados por cloud.Ou seja: o dado chega mais rápido, está mais atualizado, gera decisões mais imediatas.
✅ Governança, observabilidade e performance integradas
- A integração entre Datadog e Snowflake permite monitorar utilização de crédito, armazenamento, métricas de consulta e alertas em nível organizacional.
- Essa visibilidade permite agir, por exemplo, sobre “clusters que escalam demais”, “warehouses ociosos”, “queries que custam caro”, o que reduz desperdícios e melhora performance.
Em resumo: não é apenas “mudar para a nuvem”, mas mudar para uma plataforma otimizada, que permite custos mais baixos, dados mais atualizados e governança real.
Mas os desafios existem e são reais
E nem por isso a migração vira mágica. Sem um plano, ela vira risco. Aqui os principais desafios que encontramos (e que nossos parceiros de mercado veem):
Desafio | Por que ele aparece | Consequência |
Sobrecarga de workloads na nuvem | “Pegamos a nuvem, mas sem revermos pipelines ou arquivamento” | Créditos ou compute disparados, custos elevados, mesmo em cloud |
Falta de visibilidade/observabilidade | Sem monitoramento, clusters ficam “ligados” sem necessidade | Custo alto + desperdício de recursos |
Governança/segurança falhas | Dados espalhados, acessos inconsistentes | Riscos regulatórios, má qualidade de dados, confiança baixa |
Time-to-insight lento | Pipeline ainda em batch pesado, arquitetura legada migrada “como está” | Falta de agilidade, decisões tardias |
Falta de cultura e operação de dados maduras | O “migrar” vira o objetivo — não “usar bem após migrar” | Projeto avança, mas benefícios ficam parados |
Um estudo científico de migração de sistemas legados para nuvem identifica fatores críticos de falha: falta de planejamento, subestimação de dependências, definição insuficiente de objetivos.
Por isso: não basta “trocar o data-warehouse”. É preciso repensar arquitetura, processo e operação.
Como a Bedata.ai é a consultoria estratégica para uma migração assertiva e segura.
Na Bedata.ai, entendemos que empresas de tecnologia, IA, dados e marketing enfrentam essa convergência: governança + observabilidade + performance — todas juntas. E que a migração para uma cloud data platform não é só “ir para a nuvem”, mas “ir para o futuro”.
👉 O que fazemos
- Avaliação de maturidade atual: identificamos onde sua empresa está em termos de governança, observabilidade e performance de dados.
- Blueprint de migração personalizada: com base em parceiros como Snowflake e ferramentas de observabilidade como Datadog, desenhamos a arquitetura alvo, definimos a roadmap de transição, definimos quick-wins de economia e ganhos de performance.
- Execução acelerada: ajudamos a mover workloads legados para o cloud data platform, revisando pipelines, implementando melhores práticas de gestão e garantindo que o refresh de dados e a produção de insights sejam agilizados.
- Operação contínua + monitoramento: implantamos dashboards de governança, custeio, observabilidade, uso de créditos, latência de queries — para que o seu stack de dados fique sob controle real e seja proativo.
- Capacitação e cultura de dados: não adianta ter a melhor tecnologia se a equipe não opera com ela. Realizamos treinamentos para que times de dados, analytics e negócios se tornem protagonistas.
Você está pronto para:
- Dominar seus custos de dados e infraestrutura?
- Entregar dados atualizados com agilidade?
- Ter governança, observabilidade e performance integrados e otimizados.
Se a resposta for “sim”, entre em contato — vamos desenhar juntos o plano de migração inteligente que cabe no seu negócio, gera resultados e trabalha para tirar o máximo proveito dos seus dados.