Custos, SLAs e Stack na Terceirização de Engenharia de Dados

O Problema da "Obra" vs. "Manutenção" em Dados.

No mundo corporativo, existe um desejo insaciável por Dashboards de BI e Modelos de Inteligência Artificial. Porém, como aprendi ao fundar quatro empresas e liderar operações em scale-ups de tecnologia, o desejo pelo "visual" muitas vezes ignora o "estrutural".

Para ter um dashboard confiável, você precisa de Engenharia de Dados.

E aqui reside o maior desafio de gestão de times de tecnologia hoje: a demanda por engenharia de dados não é linear.

Imagine a construção de um arranha-céu.

• Fase 1 (Implementação/Reimplementação): Você precisa de muitos engenheiros civis, arquitetos, mestres de obras e centenas de operários. É um esforço hercúleo para erguer a estrutura.
• Fase 2 (Manutenção): Depois que o prédio está pronto, você não mantém os 100 operários na folha de pagamento. Você precisa apenas de uma equipe enxuta de zeladoria e manutenção predial.

Muitos CTOs e Gestores erram ao contratar um time interno fixo (CLT) dimensionado para a Fase 1.

Quando o projeto entra na Fase 2, eles têm uma equipe sênior, caríssima, ociosa ou desmotivada fazendo apenas monitoramento.

É para resolver essa ineficiência financeira e operacional que surgiu o Data Engineering as a Service (DEaaS), ou a terceirização de engenharia de dados.

Neste artigo, vamos aprofundar como esse modelo funciona, quais os níveis de serviço (SLAs) que você deve exigir, os custos envolvidos e como a Data Facts utiliza sua experiência de 10 anos em setores críticos (bancos, indústria, varejo) para entregar essa elasticidade.

O Que é Data Engineering as a Service (DEaaS)? 

Diferente do modelo tradicional de Body Shop (onde você aluga um profissional e gerencia ele), o Data Engineering as a Service é focado na entrega da infraestrutura e na garantia da disponibilidade do dado.

Nós não vendemos apenas "horas de engenheiro". Vendemos o dado pronto para consumo.

Isso significa assumir a responsabilidade por todo o ciclo de vida do dado:

1. Ingestão: Conectar nas fontes (CRM, ERP, APIs).
2. Processamento (ETL/ELT): Limpar e transformar.
3. Armazenamento: Data Lakes e Data Warehouses.
4. Orquestração: Garantir que tudo rode na hora certa.

A Elasticidade como Vantagem Competitiva

A grande vantagem da terceirização de engenharia de dados é a capacidade de Scale-up e Scale-down.

• Cenário: Você decidiu migrar seu ERP ou implementar uma nova IA. A complexidade explodiu.
• Solução Data Facts: Alocamos imediatamente 2 Engenheiros Seniores e 1 Arquiteto para fazer o "trabalho pesado" (Heavy Lifting).
• Pós-Projeto: A migração acabou. O sistema está estável. Reduzimos o squad para um perfil de sustentação e monitoramento, ajustando o custo.

Se você tivesse contratado internamente, estaria preso ao custo fixo alto ou teria que demitir (gerando custo de turnover e perda de conhecimento).

Stack Tecnológico: A Caixa de Ferramentas Agnóstica

Uma dúvida comum de quem busca terceirização de engenharia de dados é: "Vocês vão me prender em uma tecnologia proprietária?".

Na Data Facts, a resposta é não. Nossa atuação em mais de uma década no mercado financeiro e de tecnologia nos ensinou que cada cenário exige uma ferramenta. Somos agnósticos.

Trabalhamos com o conceito de Modern Data Stack. Aqui estão as tecnologias mais comuns que implementamos e gerenciamos:

• AWS (Amazon Web Services): S3, Glue, Redshift, EMR.
• Microsoft Azure: Azure Data Factory, Synapse, Data Lake Gen2.
• GCP (Google Cloud): BigQuery, Cloud Composer, Dataflow.

• Databricks / Spark: Para processamento de Big Data massivo (Terabytes/Petabytes).
• dbt (data build tool): O padrão ouro atual para transformação de dados dentro do Warehouse. Permite documentação e testes automatizados.
• Python/Pandas: Para scripts de tratamento versáteis.

• Airflow: Para fluxos complexos e dependências.
• N8N / Prefect: Para automações mais ágeis e fluxos modernos.

• Snowflake: Elasticidade e separação de computação/armazenamento.
• PostgreSQL: Para bases relacionais robustas e de baixo custo.

Ao terceirizar, você não precisa se preocupar em treinar seu time nessas ferramentas. Nós já trazemos a expertise pronta.

Entendendo os SLAs (Service Level Agreements)

Quando você contrata um engenheiro interno, não existe garantia contratual de que o dado estará pronto às 8h da manhã. Quando você opta pela terceirização de engenharia de dados, você contrata Níveis de Serviço (SLAs).

O SLA é a promessa técnica de confiabilidade. Na Data Facts, tipificamos os SLAs conforme a criticidade do dado:

• SLA Crítico (Streaming/Real-time): Latência de segundos ou minutos. Usado para detecção de fraudes (bancos) ou monitoramento de máquinas (indústria).
• SLA Alto (D-0): Atualização a cada hora ou várias vezes ao dia. Usado para vendas e logística.
• SLA Padrão (D-1): Atualização diária (processamento noturno). O dado está pronto às 8h da manhã do dia seguinte. Suficiente para a maioria dos relatórios gerenciais.

• 99.9% (Três noves): Permite cerca de 43 minutos de inatividade por mês.
• 99.5%: Permite cerca de 3,6 horas de inatividade.

• Incidentes Críticos: Resposta em até 1 hora, resolução prioritária.
• Incidentes Menores: Resposta em até 4 horas.

Estabelecer esses SLAs em contrato dá ao gestor uma paz de espírito que a contratação CLT dificilmente oferece.

Custos: Comparativo Time Interno vs. Terceirização

Vamos à parte financeira. É aqui que minha experiência com exits e eficiência de capital entra. O custo oculto de um time interno é brutal.

Cenário A: Time Interno (Sustentação Mínima)

Para manter uma infraestrutura de dados rodando 24/7, você não pode depender de uma só pessoa (se ela sair de férias ou adoecer, sua empresa para).

1 Engenheiro de Dados Sênior:
R$ 18.000(CLT+Encargos) = R$ 30.000,00

1 Engenheiro de Dados Pleno:
R$ 10.000 (CLT+Encargos) = R$ 17.000,00

Ferramentas, Notebooks, Benefícios.
R$ 50.000,00.

Problema: Se houver um pico de demanda, eles não dão conta. Se não houver demanda, você paga R$ 60k por ociosidade.

Cenário B: Terceirização de Engenharia de Dados (Data Facts)

No modelo As a Service, você paga pela complexidade do ambiente e pelos SLAs.

• Setup/Implementação: Valor variável (Projeto) para construir ou arrumar a casa.
• Fee Mensal de Sustentação (Run): Geralmente custa entre 40% a 60% do valor de um time interno equivalente. 

Por que é mais barato? Porque nossos engenheiros monitoram múltiplos ambientes com ferramentas automatizadas. O custo da ociosidade é diluído.

E se precisar de mais braço? Acionamos horas adicionais ou alocação temporária de projeto, cobrada à parte.

ROI: A terceirização transforma um custo fixo alto (CAPEX/OPEX rígido) em um custo variável otimizado (OPEX eficiente).

A Expertise da Data Facts: 10 Anos de "Casca Grossa"

O mercado de dados está cheio de aventureiros. Mas engenharia de dados crítica não aceita amadorismo.

A Data Facts não nasceu ontem. Nossa liderança e corpo técnico somam mais de 10 anos de experiência resolvendo problemas complexos.

Nossos Diferenciais Setoriais

1. Financeiro (Bancos e Fintechs):
   Sabemos o que é Compliance e Segurança. Implementamos pipelines que respeitam sigilo bancário, criptografia em repouso e em trânsito, e auditoria completa de logs. Se o seu dado vazar, a responsabilidade é nossa, e levamos isso a sério.
2. Varejo e E-commerce:
   Entendemos de Sazonalidade. Sabemos que na Black Friday o volume de dados multiplica por 10. Nossas arquiteturas em nuvem são desenhadas para escalar automaticamente (Auto-scaling) e não cair no dia mais importante do ano.
3. Saúde (Healthtechs):
   Lidamos com dados sensíveis de pacientes (LGPD e HIPAA). A engenharia de dados na saúde exige precisão absoluta; um dado trocado pode impactar um diagnóstico. Nossa validação de qualidade (Data Quality) é rigorosa.
4. Indústria:
   Conectamos o mundo físico (IoT, sensores de máquinas) com a nuvem. Sabemos lidar com protocolos antigos e redes instáveis de chão de fábrica.

Quando a Terceirização NÃO Vale a Pena?

Para sermos transparentes: se você é uma empresa de tecnologia cujo Core Business é vender dados (ex: uma empresa que vende APIs de dados), você deve internalizar essa competência com o tempo, pois é o coração do seu negócio.

Mas para 99% das empresas — onde dados são um meio para tomar decisões melhores de Vendas, Marketing, Finanças e Operações —, a engenharia é "infraestrutura". E infraestrutura deve ser delegada para especialistas.

Fique com a Inteligência, Delegue o Encanamento

A missão da sua empresa é vender mais, atender melhor o cliente e criar produtos inovadores. Não é ficar debugando erro de pipeline no Airflow às 3 da manhã.

A terceirização de engenharia de dados libera sua equipe de BI e Ciência de Dados para focar na análise, enquanto nós garantimos que a matéria-prima (o dado) chegue limpa, segura e no prazo.

Com a Data Facts, você ganha um time Sênior imediato, paga apenas pelo que usa e tem a segurança de SLAs contratuais.

Se você quer parar de sofrer com dados quebrados e custos fixos altos, vamos desenhar a arquitetura ideal para o seu momento.