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Cherre liefert Immobilien-Insights schneller – und senkt Kosten

DoiT unterstützt Cherre dabei, Geocoding und Entity Resolution auf der Google Maps Platform und in BigQuery zu skalieren und gleichzeitig die Cloud-Kosten zu optimieren.

Cherre

The Challenge

Cherre stand vor zentralen Herausforderungen: physische Entitäten wie Gebäude präzise zueinander in Beziehung zu setzen und ihnen riesige Informationsmengen zuzuordnen. Diese Entity Resolution betrifft Semantik, rechtliche Definitionen, Praktiken der Immobilienregistrierung sowie Fragen des geografischen Maßstabs. Cherre muss Gebäudeidentitäten schnell und exakt auflösen, um heterogene Datensätze aus vielen Quellen zu verknüpfen – und das innerhalb der vereinbarten Service Level Agreements.

The Solution

Cherre nutzt die Google Maps Geocoding API und Places API, um Millionen von Straßenadressen zu analysieren und in Geocodes umzuwandeln. DoiT half Cherre dabei, Google die nötigen Detailinformationen bereitzustellen, um die Erfolgsquote bei der Adressauflösung zu erhöhen. So lässt sich Geocoding in großem Umfang und in kurzer Zeit umsetzen. Anschließend setzt Cherre BigQuery Geospatial für räumliche Analysen ein, um Datensätze schnell zu verknüpfen und zu integrieren. Die Beratung durch DoiT hilft Cherre, BigQuery-Aktivitäten über die DoiT Console und die BigQuery-Lens-Funktionalität zu planen, zu steuern und zu optimieren.

Results

Geocoding in großem Maßstab und in kurzer Zeit – unter Einhaltung aller SLA-Vorgaben
Spürbare Kosteneinsparungen bei Datenintegration, Entity Resolution und analytischen Insights
Präzise und aktuelle Immobilien-Insights für Kunden – bei deutlich weniger manuellem Aufwand in der Datenverarbeitung

Mit verschiedenen Google-Cloud- und Maps-Produkten und der Expertise von DoiT konnten wir zentrale Herausforderungen wie Entity Mapping und Adressabgleich lösen – und dabei erhebliche Ressourcen bei Datenintegration und Analytics-Kosten einsparen.
Kyle Lussier, Data Engineer

Das ist Cherre

Entscheider im Commercial Real Estate stehen vor der anspruchsvollen Aufgabe, präzise Objekt- und Marktinformationen zu beschaffen und auszuwerten, um schneller fundierte Entscheidungen zu treffen. Cherre hat sich als führende Kraft für Daten und Insights im Immobilienbereich etabliert und schafft für seine Kunden eine einzigartige zentrale Datenquelle, indem interne, öffentliche und kostenpflichtige Datenquellen integriert werden. So können Kunden Chancen und Markttrends schnell und präzise bewerten – mit spürbaren Kosteneinsparungen bei Datenintegration, Entity Resolution und analytischen Insights.

Die Herausforderung

Cherre setzt mehrere Google-Cloud-Produkte ein – darunter Cloud SQL, Compute Engine, BigQuery, Kubernetes Engine, AlloyDB und Cloud Storage – gemeinsam mit der Google Maps Platform und Looker, um Kunden präzise und tiefgehende Daten-Insights zu liefern. Eine der zentralen Herausforderungen für Cherre besteht darin, Beziehungen zwischen physischen Entitäten wie Gebäuden exakt aufzulösen und ihnen die enorme Menge zusätzlicher Informationen zuzuordnen. Diese Entity Resolution hängt häufig mit Semantik, rechtlichen Definitionen und Praktiken der Immobilienregistrierung zusammen – ebenso wie mit Fragen des geografischen Maßstabs und des Detaillierungsgrads.

Die Lösung

Die exakte und stets aktuelle Datenbank zu Gebäudegrundrissen hilft Cherre, Kontext, Form und Ausrichtung der bebauten Umwelt zu verstehen. Eine der größten Herausforderungen besteht jedoch darin, Gebäudeidentitäten schnell und präzise aufzulösen, um Datensätze aus unterschiedlichsten Quellen miteinander zu verknüpfen. Cherre identifiziert Gebäude über Straßenadressen und ordnet jedem einen Geocode zu. Dafür nutzt Cherre die Google Maps Geocoding API und die Places API, um Millionen von Straßenadressen zu analysieren und in Geocodes zu überführen. DoiT half Cherre dabei, Google die nötigen Detailinformationen bereitzustellen, um die Erfolgsquote bei der Adressauflösung zu steigern.

BigQuery-Optimierung

Sobald alle Datensätze mit Geocodes versehen sind, nutzt Cherre die leistungsstarken Funktionen von BigQuery Geospatial für räumliche Analysen, um Datensätze schnell zu verknüpfen und zu integrieren. Beratung und Technologie von DoiT spielen eine zentrale Rolle dabei, BigQuery-Aktivitäten zu planen, zu steuern und zu optimieren. Über die DoiT Console behält Cherre die BigQuery-Kosten dank Multi-Report-Auswertungen transparent im Blick, nutzt die BigQuery-Lens-Funktionalität und teilt Optimierungs-Insights mit dem Rest des Unternehmens.

Die Ergebnisse

Cherre revolutioniert die Commercial-Real-Estate-Branche, indem das Unternehmen Entscheider mit präzisen Daten und Insights versorgt und so fundierte Entscheidungen ermöglicht. Mit einer breiten Palette an Google-Cloud-Produkten und der Partnerschaft mit DoiT bietet Cherre seinen Kunden präzise und aktuelle Immobiliendaten und -Insights – und spart dabei erhebliche Ressourcen bei manueller Datenverarbeitung, Integration und Analyse. Mit konsequentem Fokus auf Innovation und Exzellenz ist Cherre bestens aufgestellt, um auch künftig führend bei Daten-Insights im Commercial Real Estate zu bleiben.

So hilft DoiT Cloud-Teams, ihre Kosten im Griff zu behalten

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Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.

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DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.

Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly

DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

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