Comparativo de TCO para a camada analítica de uma operação com ~40 GB de dados ativos e 25 usuários de BI. A pergunta certa não é "qual é mais barato", é "qual é mais barato NESTE volume, com ESTE time" — em 40 GB, um warehouse serverless costuma ganhar; em 4 TB a conta muda.
Comparativo de TCO por cenário
| Cenário | Setup | Mensal | TCO 12 meses | TCO 24 meses |
|---|---|---|---|---|
| Postgres analítico dedicado | USD 3.000 | USD 792 | USD 12.504 | USD 22.008 |
| BigQuery + camada gratuita de BI | USD 1.500 | USD 468 | USD 7.116 | USD 12.732 |
Cenário: BigQuery + BI (recomendado)
| Item | Fornecedor | Custo mensal | Premissas | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| Armazenamento ativo 40 GB | GCP | USD 0,92 | 40 GB × USD 0,023 | baseline evo-db jul/2026 |
| Consultas ~2 TB escaneados/mês | GCP | USD 12,50 | dashboards particionados; 2 TB × USD 6,25 | baseline evo-db jul/2026 |
| Metabase Cloud (25 usuários) | Metabase | USD 125,00 | plano Starter | site do fornecedor |
| Pipeline ELT gerenciado | SaaS | USD 180,00 | 3 conectores, volume atual | site do fornecedor |
| Operação (0,1 eng. dados) | interno | USD 150,00 | manutenção mensal estimada | estimativa com o cliente |
| Total mensal | USD 468,42 |
Renderizando diagrama…
Leitura da composição: o warehouse em si é ~3% do custo — a briga real é pipeline + BI + gente. Otimizar SQL aqui economiza centavos; renegociar o conector economiza dezenas de dólares.
Premissas vigiadas
- Volume escaneado ≤ 4 TB/mês → revisar se os dashboards ultrapassarem 2× o volume atual (o modelo por scan perde para slots fixos).
- 25 usuários de BI → revisar acima de 60 (licença por cabeça passa a dominar).
Aritmética calculada pelo sistema evo-db a partir dos preços unitários e fontes acima.