Como gestora de investimentos alcançou 99,9% de uptime e US$ 1 mi em redução de custos

5
min
Criado em:
Mar 14, 2025
Atualizado em:
3/26/2025

Desafio

Uma das maiores gestoras de investimentos do mundo precisava modernizar sua plataforma de dados depois de migrar para o Modern Data Stack (MDS). As lideranças identificaram obstáculos de governança, confiabilidade e gestão de custos, o que levou a empresa a buscar um parceiro estratégico. A plataforma de dados da organização tinha problemas de governança, restrições na observabilidade e gargalos de desempenho, restringindo sua capacidade para escalar a tomada de decisões.

A organização precisava de especialistas no Modern Data Stack para atender às suas necessidades. Diante disso, iniciou a busca por um parceiro que oferecesse serviços de engenharia de dados com soluções escaláveis e flexíveis, para se adaptar às demandas variáveis inerentes às operações de hedge funds.

Solução

A Indicium iniciou o projeto como parceira especializada em serviços de engenharia de dados para resolver questões urgentes relacionadas à confiabilidade da plataforma, qualidade dos dados e gestão de custos. Ela usou uma abordagem estratégica para otimizar as operações da gestora de investimentos no Databricks, permitindo que a empresa passasse a aproveitar plenamente o potencial da plataforma de dados recém-adotada.

O portfólio completo de serviços de engenharia de dados da Indicium permitiu à organização consolidar fornecedores e eliminar ineficiências. O modelo de entrega Data-Squads-as-a-Service proporcionou flexibilidade, gestão eficiente de custos e colaboração, garantindo resultados de alta qualidade. 

O trabalho começou com uma estratégia de plataforma de dados moderna para resolver gargalos de desempenho e melhorar a confiabilidade dos dados. Em seguida, o escopo foi expandido, passando a incluir uma migração de business intelligence para dashboards e novos projetos de ciência de dados. A expertise da Indicium permitiu à organização construir uma estrutura de dados escalável e com otimização de custos, aprimorando a observabilidade e a governança dos seus dados.

Resultados

  • Tempo de implementação: aceleramos o desenvolvimento de pipelines de dados em 50-60%, aumentando o acesso de tomadores de decisão aos dados.
  • Confiabilidade: alcançamos 99,9% de uptime, garantindo acesso contínuo a dados para a tomada de decisão.
  • Gestão de custos: otimizamos a alocação de recursos na nuvem, reduzindo os custos operacionais em 20–35% e gerando uma economia anual de US$ 1 milhão.
  • Qualidade dos dados: minimizamos inconsistências, aumentando a precisão de análises e relatórios.
  • Escalabilidade: aprimoramos a infraestrutura, habilitando-a para atender a picos na demanda de dados sem comprometer o desempenho.

Porque a Indicium

A Indicium se destaca pela profunda experiência em todo o ecossistema de dados, estruturas de times adaptáveis e a capacidade de escalar sem as limitações de um integrador de sistemas tradicional. A gestora de investimentos valorizou a capacidade da Indicium de atuar como um parceiro estratégico para garantir sucesso a longo prazo em projetos de modernização de dados.

Com o IndiMesh, seu framework exclusivo, a Indicium implementou metodologias estruturadas que aumentaram a confiabilidade da plataforma de dados, otimizaram a transferência de conhecimento e garantiram o controle de qualidade. Por meio de modelos de treinamento próprios, templates de arquitetura e processos de validação automatizados, o IndiMesh impulsionou o sucesso do projeto e reduziu riscos operacionais.

A empresa ganhou uma base de dados mais forte e confiável, e a Indicium consolidou seu papel como parceira estratégica. Os resultados foram melhorias mensuráveis e uma abordagem personalizada que evoluiu com as necessidades e com os requisitos em evolução da empresa. O foco em controle de qualidade, treinamento estruturado e soluções de dados escaláveis garantiu valor a longo prazo, fortalecendo e protegendo sua infraestrutura de dados para o futuro.

Tags:
Plataforma de dados
Para empresas
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