AXA Japan corta 60% dos custos ao eliminar silos de dados e abandonar Oracle e Redshift

No início de 2023, a AXA Japan – filial local da gigante global de seguros – percebeu que sua capacidade de transformar dados em valor estava sendo sufocada por uma arquitetura fragmentada. Sistemas críticos, desde o core de apólices até plataformas de análise de risco, armazenavam informações em bancos Oracle on‑premises, clusters Amazon Redshift e ainda em bases legadas de terceiros. Essa dispersão criava o que os especialistas chamam de *data silos*: compartimentos isolados que impedem a visualização completa do cliente, atrasam decisões de underwriting e elevam custos de manutenção. Em um mercado onde a velocidade de resposta a fraudes, a personalização de produtos e a conformidade regulatória são diferenciais competitivos, a situação se tornou insustentável.

A primeira medida tomada pela diretoria de tecnologia foi mapear, com a ajuda de consultores especializados, a extensão dos silos. O diagnóstico revelou que mais de 40% dos processos de relatórios mensais exigiam extrações manuais, integração de scripts Python e, ainda, a reconciliação de dados que nem sempre coincidiam entre Oracle e Redshift. Cada movimentação gerava latência de até 72 horas, além de custos de licenciamento que, somados, ultrapassavam US$ 12 milhões ao ano. A pressão para reduzir esse ônus coincidiu com a crescente demanda por análises em tempo real, impulsionada por algoritmos de IA que requerem datasets consolidados e atualizados.

Com esses números em mãos, a AXA Japan definiu três pilares estratégicos: (i) eliminação de redundâncias de armazenamento, (ii) migração para uma plataforma de dados unificada na nuvem e (iii) adoção de um modelo de governança que assegure qualidade e segurança. A escolha da nuvem não recaiu sobre um único fornecedor. Depois de avaliações comparativas entre AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, a empresa optou por uma arquitetura multi‑cloud, usando o Snowflake como data warehouse central, enquanto aproveita o Google Cloud Storage como data lake para arquivos brutos (logs de telemetria, imagens de sinistros, etc.). Essa combinação permite que a AXA mantenha a flexibilidade de mover workloads entre provedores, reduzindo risco de lock‑in e otimizando custos operacionais.

A migração em si foi dividida em três fases. Na primeira, a equipe de engenharia criou pipelines ETL (Extract‑Transform‑Load) baseados em Apache Airflow, orquestrando a extração dos dados de Oracle e Redshift e carregando-os no Snowflake via Snowpipe, que permite ingestão contínua sem necessidade de janelas de batch. Essa abordagem diminuiu o tempo de carga de 48 horas para menos de 4 horas, ao mesmo tempo em que garantiu a captura de alterações (CDC – Change Data Capture) em tempo quase real. A segunda fase focou na consolidação dos dados de referência – catálogos de clientes, produtos e sinistros – em um modelo de *star schema* que favorece consultas analíticas rápidas. Por fim, a terceira fase envolveu a desativação gradual dos servidores Oracle e Redshift, acompanhada de um programa de capacitação para analistas e cientistas de dados, que passaram a usar ferramentas como Looker e Tableau conectadas diretamente ao Snowflake.

Do ponto de vista técnico, a mudança trouxe benefícios claros. Primeiro, a camada de armazenamento passou a ser elástica: o Snowflake escala automaticamente o compute (DW) independente do storage, permitindo que picos de demanda – como durante o fechamento de trimestre – sejam atendidos sem provisionamento excessivo. Segundo, a eliminação de cópias redundantes reduziu o volume total de dados armazenados em 45%, o que, por sua vez, diminuiu a fatura de storage em mais de US$ 3 milhões anuais. Terceiro, a padronização de formatos (Parquet e ORC) no data lake facilitou a integração com ferramentas de machine learning, tornando viável a criação de modelos preditivos de churn e fraude que antes eram inviáveis por falta de dados integrados.

A repercussão econômica foi ainda mais expressiva. Ao comparar o custo total de propriedade (TCO) antes e depois da migração, a AXA Japan registrou uma queda de 60% – de aproximadamente US$ 20 milhões para US$ 8 milhões ao ano. Esse número inclui licenças, manutenção de hardware, custos de energia e despesas de pessoal dedicadas à administração dos bancos legados. Parte desses recursos foi realocada para projetos de inovação, como a implantação de chatbots de IA no atendimento ao cliente e a criação de um motor de precificação dinâmica que utiliza dados de telemetria de veículos conectados.

O caso da AXA Japan também tem implicações geopolíticas e setoriais. No Japão, a regulação de seguros exige relatórios detalhados à Financial Services Agency (FSA), e a capacidade de gerar esses documentos de forma ágil reduz multas e melhora a reputação institucional. Na América Latina, onde o mercado de seguros ainda lida com infraestrutura de TI fragmentada e alta dependência de data centers on‑premises, a experiência japonesa demonstra que a migração para nuvem pode ser realizada de forma segura, mesmo em ambientes regulados. Empresas brasileiras como a Porto Seguro e a SulAmérica já iniciaram projetos piloto inspirados na abordagem multi‑cloud da AXA, buscando reduzir seus próprios custos operacionais e acelerar a entrega de produtos digitais.

Entretanto, a transição não foi isenta de desafios. A principal barreira encontradapara a equipe foi a resistência cultural à mudança, especialmente entre gestores de áreas que temiam perda de controle sobre os dados. A solução adotada incluiu a criação de um comitê de governança de dados, que definiu políticas de acesso baseadas em papéis (RBAC) e implementou auditorias automatizadas usando o Azure Purview para rastrear quem acessava quais conjuntos de dados. Além disso, a AXA teve que lidar com a complexidade de migração de dados sensíveis, como informações de saúde dos segurados, exigindo criptografia em repouso e em trânsito, conforme os requisitos da Lei de Proteção de Dados Pessoais (APPI) no Japão. A conformidade foi garantida por meio de certificados de segurança ISO 27001 e SOC 2, que também são reconhecidos por órgãos reguladores latino‑americanos.

Do ponto de vista da experiência do usuário interno, a unificação de dados transformou a rotina dos analistas. Antes, eles passavam até 30% do seu tempo em tarefas de limpeza e reconciliação; após a migração, esse percentual caiu para menos de 5%, permitindo que foquem na geração de insights estratégicos. A velocidade de criação de dashboards também aumentou, com tempos de resposta de consultas caindo de minutos para segundos, graças ao cache automático do Snowflake e à otimização de queries com clustering keys.

Para o Brasil e demais países da América Latina, onde a adoção de cloud ainda enfrenta resistência devido a questões de soberania de dados, o exemplo da AXA Japan traz lições valiosas. Primeiro, a adoção de uma estratégia multi‑cloud pode atender a requisitos de residência de dados, permitindo que informações críticas permaneçam em data centers locais enquanto workloads menos sensíveis rodam em provedores globais. Segundo, a consolidação de dados em um data lake aberto (usando formatos padrão) garante interoperabilidade entre ferramentas de diferentes fornecedores, reduzindo a dependência de soluções proprietárias. Por fim, a demonstração de retorno sobre investimento (ROI) – 60% de redução de custos em menos de dois anos – oferece um argumento sólido para diretores financeiros convencerem conselhos de administração a investir em modernização.

Em síntese, a jornada da AXA Japan ilustra como a eliminação de silos de dados e a adoção de uma arquitetura de dados em nuvem podem gerar economias substanciais, melhorar a agilidade analítica e abrir caminho para inovações baseadas em IA. O caso reforça a necessidade de as seguradoras – tanto no Japão quanto na América Latina – repensarem suas infraestruturas legadas, adotarem políticas de governança robustas e investirem em talentos que possam transformar dados brutos em ativos estratégicos. O futuro aponta para um ecossistema de seguros cada vez mais orientado por dados, onde a capacidade de integrar, analisar e agir sobre informação em tempo real será o diferencial competitivo definitivo.