A solução une um motor comprovado de visibilidade e automação para plataformas de dados à experiência líder de mercado da DoiT com clientes do BigQuery.
SANTA CLARA, Califórnia, 16 de abril de 2026 — A SELECT by DoiT, empresa de otimização de plataformas de dados criada para ajudar times de engenharia e dados a otimizar gastos com plataformas de dados na nuvem, anunciou hoje os planos para uma plataforma automatizada de observabilidade e otimização de custos no Google BigQuery, junto com o lançamento de um programa de Early Access já aberto em select.dev. O anúncio coincide com o Google Cloud Next 2026, em Las Vegas, onde os participantes poderão ver demos ao vivo do produto no estande da DoiT.
A lacuna de visibilidade de custos nas plataformas de dados em nuvem
À medida que as empresas aprofundam seus investimentos no Google Cloud, o BigQuery se tornou peça central de infraestrutura para workloads de analytics, machine learning e IA — e isso traz um desafio de gestão de custos que a maioria dos times está só começando a encarar. O modelo de preços do BigQuery abrange queries on-demand, reservas de capacidade baseadas em slots e diferentes formas de cobrança de storage que se acumulam com o tempo. Otimizar tudo isso ao mesmo tempo e ainda identificar desperdícios com queries falhas ou ineficientes é um compromisso operacional contínuo que poucos times de engenharia e FinOps têm fôlego para sustentar.
"Em milhares de interações com clientes do BigQuery, vimos o nível de expertise necessário para entender e otimizar gastos", afirmou John Purcell, chief product officer da DoiT. "É exatamente esse o problema que uma plataforma automatizada vem resolver."
Uma base construída sobre experiência
A solução da SELECT para o BigQuery se apoia em duas capacidades complementares: o motor de automação da SELECT, refinado em implementações em produção que somam mais de US$ 250 milhões em gastos com Snowflake, e a profundidade institucional da DoiT em BigQuery, acumulada ao longo de quase uma década de relacionamento direto com clientes e cerca de 2.000 clientes BigQuery atendidos desde o lançamento das BigQuery Editions.
"O motor de automação da SELECT já se provou em produção em centenas de clientes Snowflake e agora será escalado para o BigQuery, combinado à expertise notável da DoiT na plataforma", disse Ian Whitestone, GM e cofundador da SELECT by DoiT. "Construir sobre essa base significa partir de uma posição de expertise real, em vez de tentar chegar até ela."
Como a solução funciona
A solução da SELECT para o BigQuery se integra a todo o data stack para mapear os custos de ponta a ponta e atua em três camadas automatizadas:
- O Storage Optimizer converte automaticamente as tabelas da cobrança lógica para a física de storage sempre que a transição gera economia, sem mexer em queries ou pipelines.
- O Reservations Manager faz o right-sizing contínuo da capacidade de reservas de slots com base na demanda real dos workloads, eliminando análises manuais com o tempo.
- O Query Router direciona cada query para o caminho de cobrança mais econômico com base no histórico de custos, alternando dinamicamente entre execução on-demand e por reserva, com fallback automático para preservar o desempenho.
A ferramenta complementa o DoiT Cloud Intelligence™, conectando atribuição de custos do BigQuery, detecção de anomalias e otimização dentro da mesma plataforma usada para gerenciar gastos em infraestrutura de nuvem, Kubernetes e Snowflake.
Early Access e disponibilidade
O Early Access já está aberto em select.dev/signup. Times que forem ao Google Cloud Next 2026, em Las Vegas, podem assistir a demos ao vivo do produto no estande da SELECT by DoiT (#1509) e se inscrever no Early Access no próprio evento. A disponibilidade geral está prevista para o terceiro trimestre.
O BigQuery é o terceiro pilar do roadmap de otimização de plataformas de dados da SELECT by DoiT, depois de Snowflake (já disponível) e Databricks (previsto para junho de 2026).
Sobre a SELECT by DoiT
A SELECT by DoiT é uma das principais soluções de otimização de plataformas, criada para ajudar times de engenharia e dados a controlar e reduzir gastos com plataformas de dados na nuvem. A plataforma entrega visibilidade profunda de custo e desempenho em Snowflake, Databricks e BigQuery, além de executar ações contínuas e automatizadas para reduzir custos sem comprometer a performance. O motor de automação da SELECT já se provou em produção em mais de US$ 250 milhões em gastos com Snowflake, e a otimização para Databricks e BigQuery amplia o alcance da plataforma por todo o data stack moderno. A SELECT está disponível como produto independente e também como parte do DoiT Cloud Intelligence™.
Sobre a DoiT
A DoiT é líder global com sua plataforma DoiT Cloud Intelligence™, oferecendo soluções intent-aware de FinOps e CloudOps que ajudam empresas a extrair o máximo de seus investimentos em nuvem. Com profunda expertise em AWS, Google Cloud e Azure, o DoiT Cloud Intelligence permite que as organizações conectem cada dólar gasto aos objetivos de cada workload, identifiquem as causas-raiz das ineficiências e gerem otimização de verdade por meio de automação e ação. Para saber mais, acesse doit.com.
Ian Whitestone·Cofundador e CEO da SELECT
Ian é cofundador e CEO da SELECT, uma plataforma SaaS de gestão e otimização de custos no Snowflake. Antes de fundar a SELECT, passou 6 anos liderando times full stack de data science e engenharia no Shopify e na Capital One. No Shopify, conduziu os esforços para otimizar o data warehouse e ampliar a observabilidade de custos.