Food to Save · Indústria & Alimentos · Data & Analytics · 2026

Case Food to Save: Escalabilidade com Propósito no Google Cloud

A Food to Save, líder na revolução contra o desperdício alimentar no Brasil, enfrentava o desafio de escalar um e-commerce de missão crítica operando 24/7 — o resgate de "sacolas surpresas" de padarias, restaurantes e supermercados — processando centenas de milhares de transações mensais com picos de tráfego imprevisíveis nos horários finais dos parceiros. A Sauter modernizou a infraestrutura no Google Cloud, democratizou dados via BigQuery e Looker Studio, e implementou IA generativa (Gemini) no Workspace, permitindo à empresa suportar seu hipercrescimento e empoderar equipes comerciais e operacionais para decisões em tempo real.

24/7 uptime em e-commerce de missão crítica

O desafio

E-commerce de missão crítica operando 24/7 com picos de tráfego imprevisíveis no resgate de sacolas surpresas, processando centenas de milhares de transações mensais sem margem para downtime — e dados presos em silos entre os times Comercial e de Operações.

O que a Sauter fez

A Sauter atuou como extensão técnica do time da Food to Save: arquitetura de infraestrutura elástica e resiliente no Google Cloud, BigQuery como single source of truth conectado ao Looker Studio, e consultoria FinOps para otimizar o custo-benefício de cada query e o dimensionamento dos recursos em nuvem.

O resultado

Infraestrutura elástica de alta disponibilidade no Google Cloud, dados centralizados no BigQuery e democratizados via Looker Studio, e produtividade turbinada por Gemini no Google Workspace — tempo de análise tática reduzido de horas para minutos.

Números

Tecnologias

Google Cloud (Compute/HA), BigQuery, Looker Studio, Google Workspace, Gemini, FinOps

Perguntas frequentes

Como a Food to Save garante uptime 24/7 mesmo com picos de tráfego imprevisíveis?

A operação foi consolidada sobre uma arquitetura elástica no Google Cloud, que adapta recursos computacionais dinamicamente ao tráfego, garantindo alta disponibilidade contínua mesmo nos picos finais do expediente dos parceiros.

Que papel o BigQuery e o Looker Studio tiveram na democratização de dados?

O BigQuery centralizou dados de transações, rotas de resgate e performance de parceiros como single source of truth. Conectado ao Looker Studio, permitiu que as equipes Comercial e Operações acessassem painéis dinâmicos sem depender de extrações de TI.

Como o Gemini contribuiu para a produtividade da equipe?

Integrado ao Google Workspace, o Gemini acelerou o refinamento de relatórios e o alinhamento entre os times de PR, Marketing e Operações, funcionando como assistente analítico e criativo no fluxo de trabalho diário.

Qual foi o papel da Sauter além da implementação?

A Sauter funcionou como extensão técnica do time da Food to Save, com consultoria FinOps contínua para garantir o melhor custo-benefício de cada query no BigQuery e o dimensionamento correto dos recursos em nuvem.

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