Gobernanza de datos y reducción de costos en la nube

El peso invisible del legado

Los datos temporales permanecían almacenados más tiempo de lo necesario, las estructuras obsoletas seguían activas y el data lake comenzó a concentrar no solo información útil, sino también un volumen creciente de ruido operacional. Cuanto más crecía el entorno sin criterio, más tiempo dedicaba el equipo de ingeniería a respaldar el legado.

Gobernar lo que permanece, archivar lo que pesa y eliminar lo que sobra

MATH implementó políticas rigurosas de Object Lifecycle Management en Google Cloud Storage: los datos temporales sin uso durante 7 días se eliminaban automáticamente; los datos inactivos durante 30 días seguían rutas de archivado o exclusión. El diseño se construyó para operar bajo un modelo de gobernanza continua, sin depender de campañas periódicas de limpieza ni de acciones manuales por parte del equipo.

Qué recuperó la operación al reducir volumen

Sin la intervención, el costo anual proyectado sería de R$ 517 mil. Después de la optimización, el nivel cayó a cerca de R$ 16 mil por año, con un ahorro real estimado de R$ 501 mil anuales. El entorno pasó de 430 TB a 20 TB. En Wings, el costo mensual de almacenamiento cayó de US$ 3.600 a US$ 8 en un mes. En Agenda, la reducción de volumen alcanzó el 99%. El caso fue seleccionado como uno de los 30 principales proyectos globales de la compañía entre más de mil iniciativas.