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DoiT accompagne Cherre dans la montée en charge du géocodage et de la résolution d'entités sur Google Maps Platform et BigQuery, tout en optimisant ses dépenses cloud.
Cherre devait relever des défis majeurs pour identifier avec précision les relations entre entités physiques comme les bâtiments et y associer d'énormes volumes d'informations. Cette problématique de résolution d'entités physiques relève à la fois de la sémantique, des définitions juridiques, des pratiques d'enregistrement foncier et de questions d'échelle géographique. Cherre devait identifier rapidement et précisément chaque bâtiment afin de relier des jeux de données disparates issus de sources multiples, tout en respectant ses engagements de niveau de service.
Cherre utilise les API Geocoding et Places de Google Maps pour analyser et convertir des millions d'adresses postales en géocodes. DoiT a aidé Cherre à transmettre à Google les informations détaillées nécessaires pour améliorer son taux de résolution d'adresses, permettant ainsi un géocodage massif dans des délais très courts. Cherre s'appuie ensuite sur BigQuery Geospatial pour effectuer des analyses spatiales et relier rapidement les jeux de données. L'accompagnement de DoiT aide Cherre à planifier, piloter et optimiser ses activités BigQuery via la DoiT Console et la fonctionnalité BigQuery Lens.
En combinant plusieurs produits Google Cloud et Maps avec l'expertise de DoiT, nous avons pu résoudre des défis critiques tels que la cartographie d'entités et le rapprochement d'adresses, tout en économisant des ressources considérables sur l'intégration de données et les coûts d'analyse.
Kyle Lussier, Data Engineer
Les décideurs de l'immobilier commercial doivent obtenir et analyser des informations précises sur les biens et les marchés pour décider plus vite et mieux — une tâche redoutable. Cherre s'est imposée comme une référence des données et analyses immobilières, en bâtissant pour ses clients une source unique de vérité grâce à l'intégration de leurs sources de données internes, publiques et payantes. Ses clients peuvent ainsi évaluer rapidement et précisément les opportunités et les tendances, ce qui se traduit par des économies significatives sur l'intégration de données, la résolution d'entités physiques et les analyses.
Cherre s'appuie sur plusieurs produits Google Cloud — Cloud SQL, Compute Engine, BigQuery, Kubernetes Engine, AlloyDB et Cloud Storage — ainsi que sur Google Maps Platform et Looker pour offrir à ses clients des analyses enrichies et précises. L'un de ses principaux défis consiste à identifier avec précision les relations entre entités physiques comme les bâtiments, et à leur associer les volumes considérables d'informations qui s'y rapportent. Cette problématique de résolution d'entités physiques touche à la sémantique, aux définitions juridiques, aux pratiques d'enregistrement foncier, ainsi qu'aux questions d'échelle géographique et de niveau de détail.
La base de données d'empreintes de bâtiments de Cherre, précise et à jour, aide l'entreprise à appréhender le contexte, la forme et l'orientation de l'environnement bâti. L'un de ses principaux défis reste toutefois d'identifier rapidement et précisément chaque bâtiment afin de relier des jeux de données disparates issus de sources multiples. Cherre s'appuie sur les adresses postales pour identifier les bâtiments et attribuer un géocode à chacun. Pour cela, l'entreprise utilise les API Geocoding et Places de Google Maps afin d'analyser et de convertir des millions d'adresses en géocodes. DoiT a aidé Cherre à fournir à Google les informations détaillées nécessaires pour améliorer le taux de réussite de ses procédures de résolution d'adresses.
Une fois tous les jeux de données géocodés, Cherre exploite les puissantes fonctionnalités d'analyse spatiale de BigQuery Geospatial pour les relier et les intégrer rapidement. L'accompagnement et la technologie de DoiT ont joué un rôle clé dans la planification, le pilotage et l'optimisation des activités BigQuery de Cherre. Via la DoiT Console, Cherre peut suivre et maîtriser les coûts BigQuery grâce aux ventilations multi-rapports, exploiter la fonctionnalité BigQuery Lens et partager les recommandations d'optimisation avec l'ensemble de l'organisation.
Cherre transforme l'immobilier commercial en donnant aux décideurs accès à des données et à des analyses précises pour décider en toute connaissance de cause. En combinant un large éventail de produits Google Cloud et son partenariat avec DoiT, Cherre offre à ses clients des analyses immobilières précises et opportunes, tout en économisant des ressources considérables sur le traitement manuel, l'intégration et l'analyse des données. Portée par sa quête d'innovation et d'excellence, Cherre est bien placée pour rester une référence des analyses de données dans l'immobilier commercial.
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Martin Lee, Director of Operations
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PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
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