7 vazamentos que fazem seu BI custar mais do que deveria
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Você já teve a sensação de que o BI está ficando caro demais para o retorno que oferece, mas, quando olha o relatório financeiro, não encontra onde está o problema? Em empresas não-nativas digitais — com operações sensíveis, sistemas legados, integrações frágeis e prazos curtos — isso é mais comum do que parece.
O custo real do BI não aparece em uma única linha: ele se fragmenta em pequenas perdas recorrentes, difíceis de enxergar no dia a dia.
Nesse post, vamos mapear os 7 vazamentos que mais drenam orçamento sem entregar valor proporcional, em linguagem simples, com exemplos práticos e correções de baixo atrito que cabem em equipes de TI enxutas.
Continue a leitura para saber mais!
O cenário que esconde o custo real
Quem trabalha em ambiente crítico sabe: o dia não tem folga para experimentos que podem derrubar um fechamento, um SLA ou um atendimento. O BI precisa “apenas funcionar”, mas essa exigência cria decisões que parecem seguras no curto prazo e caras no acumulado: cópias de modelos “só para não quebrar”, agendamentos fora de hora “para garantir”, licenças distribuídas “por via das dúvidas”. Somadas, essas escolhas viram gasto invisível. Invisível, mas perfeitamente mensurável.
Se trouxermos tudo para R$/mês, fica muito mais simples conversar com o board. Em vez de debater se a consulta está “pesada” ou a tabela tem “cardinalidade alta”, a conversa volta ao essencial: quanto custa manter esse desenho do jeito que está, e quanto a empresa economiza com uma correção mínima viável.
Vamos aos sete vazamentos que mais vemos em empresas consolidadas.
Vazamento de tráfego: quando os dados viajam mais do que deveriam
O que é: Dados saem de um lugar e são consumidos em outro, muitas vezes em regiões diferentes da nuvem ou atravessando redes desnecessárias. É como mandar um motoboy buscar um envelope em outra cidade todos os dias.
Por que encarece: Toda transferência para fora da região (ou da nuvem) custa. Um relatório acessado por centenas de pessoas pode multiplicar essa saída.
Sinais de alerta: picos de custo de “saída de dados” na fatura; relatórios que ficam lentos em certos horários; integrações que dependem de um “gateway” mal posicionado.
Como fechar a torneira sem risco: traga o processamento para a mesma região das fontes mais usadas; confira se o caminho de rede é o mais curto; use cache local quando possível. Nada aqui exige mudança radical — é “aproximar pontas”.
Regra: GB por mês × R$ por GB na fatura = R$ de tráfego/mês. Comece pelos relatórios mais acessados.
Vazamento de reprocesso: quando o “refazer” consome horas e máquina
O que é: Atualizações automáticas que falham, dependências fracas, janelas mal escolhidas, fontes que “caem” durante o refresh. Quando o processo falha, alguém recomeça — gastando tempo de gente e horas de máquina.
Por que encarece: cada falha vira retrabalho. Com times enxutos, um analista corrigindo pipeline é um analista que não está produzindo insights.
Sinais de alerta: histórico de atualizações com falhas frequentes; aumento do tempo médio para “voltar ao normal”; e-mails fora de hora pedindo para “rodar de novo”.
Como solucionar: ajustar a janela de atualização para horários estáveis; priorizar atualizações incrementais (só o que mudou); criar alertas que avisem antes da queda generalizada; checar dependências críticas. São mudanças pequenas, reversíveis, e com impacto imediato.
Regra: falhas por semana × (custo/hora do time + custo de máquina/h) × duração média = R$ de reprocesso/mês.
Vazamento de duplicidade: muitas versões da mesma verdade
O que é: O mesmo assunto vira dois, três, quatro modelos diferentes, em áreas diferentes, com pequenas variações. Cada cópia puxa dados, processa, ocupa espaço e confunde a decisão.
Por que encarece: a manutenção dobra; a divergência de números gera reuniões intermináveis; a equipe gasta horas alinhando “qual é o certo”.
Sinais de alerta: relatórios de áreas distintas com números diferentes para a mesma métrica; planilhas paralelas “para garantir”; estoque de modelos parecidos em pastas distintas.
Como solucionar: estabelecer um modelo canônico por tema (vendas, clientes, operações), com um “dono” claro; mudanças pedem “pedido de alteração” e não mais uma nova cópia; reuso de tabelas comuns (como calendários, produtos, filiais). Você reduz processamento e encerra a guerra de versões.
Regra: número de modelos duplicados × horas de manutenção/mês × custo/hora = R$ de duplicidade/mês.
Vazamento de licenças e capacidade: pagar por assentos vazios e máquina ociosa
O que é: Licenças atribuídas a quem não usa; pacotes de processamento sobrando em horários de pico e ociosos no resto do dia; perfis de uso desalinhados ao tipo de licença.
Por que encarece: pagar por lugar vazio é perda direta. E manter “máquina grande” sempre ligada para picos rápidos é como deixar o ar-condicionado no máximo com a janela aberta.
Sinais de alerta: usuários que não acessam relatórios há 30/60/90 dias; gráficos de uso de capacidade com longos períodos abaixo de um terço do limite; contratação “por segurança”, sem revisão.
Como solucionar: adequar os perfis de licença ao comportamento real; reciclar licenças inativas; balancear cargas em horários distintos; considerar “revezamento” entre áreas quando faz sentido. Isso reduz despesa sem reduzir serviço.
Regras:
- % de licenças inativas × R$ da licença = R$ ociosidade/mês.
- (capacidade total × % ociosa) × R$ por unidade = R$ ociosidade/mês.
Vazamento de consulta pesada: esperar demais para ver pouco
O que é: Relatórios que demoram a abrir, puxam dados demais ou fazem contas desnecessárias toda hora. Em alguns casos, a consulta busca “o mundo” quando o usuário precisa de um recorte simples.
Por que encarece: cada abertura consome processamento. Quando isso acontece centenas de vezes por dia, vira custo fixo — além da irritação do usuário que aprende a “puxar do Excel” e abandona o BI.
Sinais de alerta: reclamação de lentidão; picos de uso sempre nos mesmos relatórios; tabelas inchadas com colunas raramente usadas.
Como solucionar: resumir dados que não precisam de detalhe diário, guardar só o necessário para a maioria dos casos e deixar o “zoom” para análises pontuais; tirar colunas que pouca gente usa; evitar consultas “ao vivo” quando um “instantâneo” diário resolve. O ganho de custo vem junto com o ganho de satisfação.
Regra: minutos por abertura × aberturas/mês × custo/hora do time = R$ de espera improdutiva/mês (além do custo de máquina).
Vazamento de conteúdo sem dono: o “BI zumbi”
O que é: Pastas, relatórios e painéis que ninguém usa, ninguém atualiza e ninguém sabe de quem são. Eles continuam existindo, consumindo espaço e, às vezes, processamento de atualização.
Por que encarece: cada item zumbi compete por capacidade e confunde o usuário, que passa a não confiar no que vê. Você paga para manter o que não serve.
Sinais de alerta: áreas com dezenas de relatórios de nomes parecidos; acessos quase nulos; donos que já saíram da empresa; compartilhamentos externos esquecidos.
Como solucionar: política simples: todo conteúdo tem dono, e conteúdo sem acesso por X dias vai para arquivamento; pedidos de “desarquivar” viram exceção justificada. Em poucas semanas, o parque encolhe — e o custo também.
Regra: quantidade de itens arquivados × (custo médio de atualização + custo de armazenamento) = R$ economizados/mês.
Vazamento de deploy manual: cada mudança é uma aventura
O que é: Publicações e atualizações feitas “na mão”, sem revisão, sem teste e sem volta fácil. As pessoas esperam o horário de menor uso e torcem para nada quebrar. Quando quebra, a correção é outra maratona manual.
Por que encarece: tempo humano e risco operacional. Em ambiente crítico, o barato sai caro: atrasos, falhas e retrabalho consomem horas e credibilidade.
Sinais de alerta: checklists em planilhas para publicar; histórico de “deu ruim, volta a versão anterior”; conversas de madrugada combinando janela de mudança.
Como solucionar: padronizar um fluxo simples com revisão (alguém além do autor olha), teste básico de dados e caminho de retorno. Não precisa de ferramenta sofisticada para começar; precisa de disciplina e transparência.
Regra: horas por publicação × publicações/mês × taxa de falha × custo/hora = R$ de retrabalho/mês.
Como medir tudo isso em 15 minutos
Se você tem pouco tempo, escolha um domínio (por exemplo, Vendas) e faça um “raio-X rápido” com três fontes que toda empresa possui:
1. Fatura da nuvem: procure “saída de dados” e identifique as regiões mais caras. Some o que é recorrente.
2. Relatório de uso do BI: veja quem não acessa nada há 30/60/90 dias e os relatórios mais usados (e mais lentos).
3. Inventário básico de conteúdo: liste quantos relatórios e modelos existem para o mesmo assunto e quem é o dono.
Com esses três números, você já enxerga tráfego desnecessário, licenças ociosas e duplicidade. Some os valores mensais e você terá o seu custo oculto de partida. A partir daí, priorize as correções que entregam mais redução de R$/mês com menos esforço — é assim que se começa em ambiente crítico.
Um exemplo prático
Imagine um grupo com unidades em estados diferentes. O time centraliza os relatórios em uma região da nuvem porque “sempre foi assim”. Todo dia, dezenas de relatórios puxam dados de outra região. O tráfego de ida e volta soma alguns milhares de reais por mês. Em paralelo, o agendamento de atualização roda perto do horário de corte das filiais, quando as fontes ainda estão mudando — as falhas se acumulam e o time passa o início da manhã “rodando de novo”.
A solução não exigiu troca de tecnologia nem projeto gigante. Bastou aproximar o processamento das fontes mais acessadas, ajustar a janela de atualização para um intervalo estável e desativar relatórios que não tinham acesso há três meses. O efeito foi imediato: menos tráfego pago, menos reprocesso e uma redução visível na fatura do mês seguinte. Nada heroico — apenas fechar vazamentos.
Plano de 30 a 90 dias para ambientes críticos e times pequenos
Nos primeiros 30 dias, faça o básico com impacto alto e risco baixo: revisar a localização do tráfego mais caro, ajustar as janelas de atualização, reciclar licenças evidentemente inativas e arquivar conteúdo sem dono. É a fase “tirar o excesso”.
Dos dias 31 a 60, trate a duplicidade. Defina um modelo canônico por tema, oficialize os donos e use uma porta de entrada para mudanças. Padronize um passo de revisão antes de publicar qualquer coisa. Nada de burocracia pesada; o suficiente para parar de multiplicar versões.
Dos dias 61 a 90, estabilize a operação com rotinas que previnem o retorno dos vazamentos: um encontro quinzenal de 30 minutos para olhar a fatura, o uso e os alertas; uma política simples para novos conteúdos; e um roteiro de publicação com teste rápido de dados e caminho de volta. A cultura muda quando as pessoas veem economia concreta e menos stress.
Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo:
Muito além dos Dashboards: Descubra o Futuro do Business Intelligence (BI)
Governança de Dados e BI: Garanta maior Qualidade e Conformidade na sua Empresa
Automatização de Processos com BI: Melhore sua Eficiência e Reduza Custos Operacionais
Conclusão
Muita gente procura o “próximo grande passo” do BI para resolver problemas que, na verdade, estão nas pequenas decisões do dia a dia. Fechar vazamentos não é um trabalho glamouroso, mas é o que mais devolve dinheiro e paz em curto prazo para organizações com operação crítica, sistemas legados e equipes enxutas.
Você não precisa de um mega projeto para começar: escolha um domínio, meça três números, corrija o que for mais fácil e mais caro ao mesmo tempo. Em poucas semanas, a conversa muda.
Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post!
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