Data Footprint e E-commerce: Conceitos, aplicações e casos de sucesso

Por: Samuel Gonsales

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Renomado especialista em e-commerce e transformação digital no Brasil, com mais de 20 anos de experiência no mercado. Palestrante, consultor e autor, ele dedica sua carreira a ajudar empresas de diversos setores a impulsionarem suas operações por meio de tecnologias inovadoras e estratégias de crescimento digital.

Na era digital atual, a quantidade de dados gerados e armazenados por indivíduos e organizações cresce exponencialmente. Essa proliferação de informações, embora ofereça oportunidades sem precedentes para inovação e tomada de decisões, também apresenta desafios significativos em termos de gerenciamento, custo e segurança. Dentro desse cenário, o conceito de "Data Footprint" emerge como uma métrica crucial para entender e otimizar o impacto do volume de dados. Este artigo técnico explorará em profundidade o que é o Data Footprint, suas aplicações práticas e apresentará casos de sucesso que demonstram o valor de sua gestão eficaz.

O QUE É DATA FOOTPRINT?

O Data Footprint, ou pegada de dados, refere-se ao volume total de dados que uma entidade – seja uma pessoa, uma empresa ou um sistema – gera, processa e armazena ao longo de suas atividades. Ele abrange não apenas os dados ativamente utilizados, mas também os dados históricos, redundantes, duplicados ou inativos que, muitas vezes, permanecem em sistemas de armazenamento. Compreender o Data Footprint é fundamental para avaliar a escala dos recursos de TI necessários, incluindo armazenamento, capacidade de processamento e largura de banda de rede.

Este conceito vai além da simples contagem de gigabytes ou terabytes. Ele considera a natureza e a complexidade dos dados, que podem variar desde informações transacionais e operacionais até dados de streaming, documentos não estruturados, mídias e logs de sistema. A análise do Data Footprint permite que as organizações identifiquem a origem, o tipo, a frequência de acesso e o ciclo de vida de seus dados, fornecendo insights valiosos para a otimização da infraestrutura e dos processos de negócios.

COMPONENTES DO DATA FOOTPRINT:

Dados Ativos: Informações que são regularmente acessadas e modificadas para operações diárias.

Dados Inativos/Históricos: Dados que não são mais ativamente usados, mas que precisam ser retidos por motivos regulatórios, de conformidade ou para análises futuras.

Dados Redundantes/Duplicados: Cópias desnecessárias de dados que ocupam espaço de armazenamento e podem levar a inconsistências.

Dados Temporários/Transitórios: Informações geradas durante processos que têm uma vida útil limitada e que deveriam ser descartadas após o uso.

Metadados: Dados sobre os dados, que descrevem sua estrutura, origem, formato e outras características.

APLICAÇÕES PRÁTICAS DO GERENCIAMENTO DO DATA FOOTPRINT

A gestão eficaz do Data Footprint oferece uma série de benefícios tangíveis para as organizações, impactando diretamente a eficiência operacional, a segurança e os custos. As aplicações práticas são vastas e se estendem por diversas áreas da gestão de TI e de negócios.

Otimização de Custos de Armazenamento

Um dos benefícios mais imediatos da redução do Data Footprint é a diminuição dos custos associados ao armazenamento de dados. Ao identificar e eliminar dados redundantes, inativos ou desnecessários, as empresas podem liberar espaço em disco, reduzir a necessidade de adquirir novos equipamentos de armazenamento e, no caso de ambientes de nuvem, otimizar as despesas com serviços de armazenamento. Isso é particularmente relevante em um cenário onde o volume de dados continua a crescer exponencialmente, tornando o armazenamento uma despesa significativa.

Melhoria de Desempenho e Eficiência

Menos dados para gerenciar significa sistemas mais rápidos e eficientes. A redução do Data Footprint pode levar a melhorias no desempenho de bancos de dados, aplicações e processos de análise. Consultas e operações de processamento de dados são executadas mais rapidamente quando há menos dados para serem varridos, resultando em maior produtividade e menor latência. Além disso, backups e restaurações de dados tornam-se mais ágeis, minimizando o tempo de inatividade em caso de falhas.

Aprimoramento da Governança e Conformidade de Dados

O gerenciamento do Data Footprint é intrinsecamente ligado à governança de dados. Ao ter uma visão clara de onde os dados críticos residem e qual é o seu ciclo de vida, as organizações podem implementar políticas de retenção e descarte mais eficazes.

Isso ajuda a garantir a conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como GDPR e LGPD, e a mitigar riscos associados ao armazenamento de informações sensíveis por períodos desnecessários. A capacidade de identificar e classificar dados permite uma aplicação mais rigorosa das políticas de segurança e acesso.

Planejamento de Capacidade e Escalabilidade

Compreender o Data Footprint atual e projetar seu crescimento futuro é vital para um planejamento de capacidade eficaz. As organizações podem prever com mais precisão suas necessidades futuras de armazenamento e computação, evitando investimentos excessivos ou insuficientes em infraestrutura. Isso permite um planejamento de arquitetura de dados mais escalável e resiliente, capaz de se adaptar às demandas de negócios em constante mudança.

Segurança da Informação

Um Data Footprint menor e mais bem gerenciado é inerentemente mais seguro. Menos dados para proteger significam uma superfície de ataque reduzida e menos pontos de vulnerabilidade. A identificação e o descarte de dados sensíveis desnecessários minimizam o risco de violações de dados e acessos não autorizados.

Além disso, a organização e a classificação dos dados facilitam a implementação de controles de segurança mais granulares e a detecção de anomalias.

CASOS DE SUCESSO NA GESTÃO DO DATA FOOTPRINT

O impacto positivo da gestão do Data Footprint pode ser observado em diversas indústrias, com empresas que implementaram estratégias eficazes colhendo benefícios significativos. A seguir, apresentamos dois casos de sucesso que ilustram o valor prático dessas iniciativas.

Caso de Sucesso 1: Gerenciamento de volume de dados em ERP legado

Uma grande empresa americana de bolsas, mochilas e materiais escolares e de escritório, que utiliza um ERP (desses gigantes) da década de 1970, enfrentava desafios com o rápido crescimento do volume de dados em seu banco de dados. Isso resultava em problemas como a necessidade de sistemas de disco eficientes, espaço suficiente para o crescente ambiente do ERP, mecanismos eficientes de backup, tempo de inatividade aceitável para restauração após falhas e longo tempo para atualização de ambientes de teste.

Para resolver esses problemas, a empresa implementou um projeto de Gerenciamento de Volume de Dados (DVM). O projeto envolveu arquivamento e compressão de dados históricos. Em dois estágios, dados de 2014 e de 2015 (antigos) das áreas de materiais, vendas, finanças, controladoria e produção foram arquivados. Além disso, a compressão do banco de dados SQL Server foi aplicada.

Resultados:

O tamanho do banco de dados foi reduzido para apenas 17% do tamanho original. Mais de 1,7 TB de espaço em disco foram recuperados. O arquivamento cíclico foi implementado para evitar o reacumulo excessivo de dados antigos, garantindo a otimização contínua.

Este caso demonstra como a gestão proativa do data footprint, através de arquivamento e compressão, pode levar a uma significativa economia de espaço, melhoria de desempenho e otimização de custos de infraestrutura de TI.

Caso de Sucesso 2: Otimização de custos em nuvem para análise de dados

Uma empresa de gestão de ativos financeiros que utiliza inteligência artificial, enfrentava o desafio de escalar eficientemente seus recursos de computação para treinar novos modelos de IA, ao mesmo tempo em que gerenciava os custos.

Suas principais cargas de trabalho incluíam ingestão de dados de pipelines de terceiros, análises orientadas por IA e criação de portfólios de investimento personalizáveis.

Para otimizar seus custos e recursos, a empresa adotou pools de nós preemptivos para escalar dinamicamente os recursos. Eles também utilizaram os modelos de pagamento conforme o uso em duas fornecedores de nuvem. Essa abordagem permitiu que a empresa focasse mais recursos em suas atividades de pesquisa principais, reduzindo a sobrecarga operacional.

Resultados:

Redução de aproximadamente 75% nos custos de servidor. Aumento de dez vezes nas capacidades de streaming e análise de dados.

Este caso ilustra como a otimização da infraestrutura de nuvem, através do uso inteligente de recursos e modelos de precificação, pode impactar diretamente o data footprint de uma organização, resultando em economia significativa e melhoria de desempenho em operações intensivas em dados.

CONCLUSÃO

Data Footprint é mais do que uma simples medida de volume de dados; é um indicador crítico da eficiência, segurança e sustentabilidade das operações de dados de uma organização.

A gestão proativa do Data Footprint, por meio de estratégias como arquivamento, compressão, desduplicação e otimização de recursos em nuvem, pode gerar benefícios substanciais, incluindo redução de custos, melhoria de desempenho, aprimoramento da governança e maior segurança da informação. À medida que o volume de dados continua a crescer, a capacidade de gerenciar e otimizar o Data Footprint se tornará cada vez mais um diferencial competitivo para empresas que buscam maximizar o valor de seus dados e minimizar seus riscos.

Há um espaço imenso para a utilização de Data Footprint no e-commerce, de forma a gerenciar pro-ativa e sistematicamente a redução de custos, que pode trazer um grande diferencial competitivo para os negócios em tempos de margens tão apertadas como estamos vivendo.

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