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Cherre accélère ses analyses immobilières et réduit ses coûts
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.

The Challenge
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.
The Solution
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.
Results
- Géocodage à grande échelle dans des délais courts, dans le respect des SLA
- Économies substantielles sur l'intégration de données, la résolution d'entités physiques et les analyses
- Livraison aux clients d'analyses immobilières précises et opportunes, avec moins de traitement manuel des données
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
À propos de Cherre
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.
Le défi
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 solution
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.
Optimisation de BigQuery
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.
Les résultats
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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What they say
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
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Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
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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.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
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.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.
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