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Cherre accelera gli insight immobiliari e taglia i costi

DoiT affianca Cherre nello scalare geocoding ed entity resolution su Google Maps Platform e BigQuery, ottimizzando al tempo stesso la spesa cloud.

Cherre

The Challenge

Cherre doveva affrontare sfide critiche: ricostruire con precisione le relazioni tra entità fisiche come gli edifici e associare a queste entità enormi volumi di informazioni. Il problema della physical entity resolution coinvolge aspetti semantici, definizioni legali, prassi di registrazione catastale e questioni legate alla scala geografica. Serviva quindi un modo rapido e accurato per risolvere l'identità degli edifici e collegare dataset eterogenei provenienti da più fonti, restando entro i livelli di servizio concordati.

The Solution

Cherre utilizza le API Google Maps Geocoding e Places per analizzare e convertire milioni di indirizzi in geocodici. DoiT ha supportato Cherre fornendo a Google le informazioni di dettaglio necessarie per aumentare il tasso di risoluzione degli indirizzi, abilitando operazioni di geocoding su larga scala in tempi ridotti. Cherre sfrutta poi BigQuery Geospatial per l'analisi spaziale, collegando e integrando rapidamente i dataset. La consulenza di DoiT aiuta Cherre a pianificare, gestire e ottimizzare le attività su BigQuery tramite la DoiT Console e BigQuery Lens.

Results

Geocoding di volumi elevati in tempi ridotti, nel rispetto degli SLA
Risparmi significativi su integrazione dati, physical entity resolution e insight analitici
Insight immobiliari accurati e tempestivi per i clienti, con meno risorse dedicate all'elaborazione manuale dei dati

Grazie a un'ampia gamma di prodotti Google Cloud e Maps e all'expertise di DoiT, abbiamo risolto sfide critiche come l'entity mapping e la riconciliazione degli indirizzi, risparmiando al contempo risorse considerevoli sui costi di integrazione dati e analytics.
Kyle Lussier, Data Engineer

Chi è Cherre

Chi prende decisioni nel Commercial Real Estate ha davanti un compito complesso: ottenere e analizzare informazioni precise su immobili e mercato per scelte più rapide e consapevoli. Cherre si è affermata come punto di riferimento nei dati e negli insight immobiliari, costruendo per i propri clienti una single source of truth unica nel suo genere grazie all'integrazione di fonti interne, pubbliche e a pagamento. I clienti possono così valutare opportunità e trend in modo rapido e accurato, con risparmi significativi su integrazione dati, physical entity resolution e insight analitici.

La sfida

Cherre utilizza diversi prodotti Google Cloud, tra cui Cloud SQL, Compute Engine, BigQuery, Kubernetes Engine, AlloyDB e Cloud Storage, insieme a Google Maps Platform e Looker, per offrire ai clienti insight più accurati e completi. Una delle sfide più critiche è ricostruire con precisione le relazioni tra entità fisiche, come gli edifici, e l'enorme mole di informazioni aggiuntive da associare a tali entità. Il problema della physical entity resolution riguarda spesso la semantica, le definizioni legali e le prassi di registrazione catastale, oltre a questioni di scala geografica e livello di dettaglio.

La soluzione

Il database aggiornato e accurato delle building footprint di Cherre permette all'azienda di interpretare contesto, forma e orientamento dell'ambiente costruito. Una delle sfide maggiori, però, resta risolvere in modo rapido e accurato l'identità degli edifici per collegare dataset eterogenei provenienti da fonti diverse. Cherre identifica gli edifici tramite gli indirizzi, assegnando a ciascuno un geocodice. Per farlo si affida alle API Google Maps Geocoding e Places, che analizzano e convertono milioni di indirizzi in geocodici. DoiT ha supportato Cherre fornendo a Google le informazioni di dettaglio necessarie per aumentare il tasso di risoluzione delle procedure sugli indirizzi.

Ottimizzazione di BigQuery

Una volta geocodificati tutti i dataset, Cherre sfrutta la potente analisi spaziale di BigQuery Geospatial per collegarli e integrarli rapidamente. La consulenza e la tecnologia di DoiT sono state determinanti per pianificare, gestire e ottimizzare le attività su BigQuery. Tramite la DoiT Console, Cherre monitora e tiene sotto controllo i costi di BigQuery con i breakdown multi-report, utilizza BigQuery Lens e condivide gli insight di ottimizzazione con il resto dell'organizzazione.

I risultati

Cherre sta rivoluzionando il Commercial Real Estate mettendo a disposizione di chi decide dati e insight accurati per scelte davvero informate. Grazie a un'ampia gamma di prodotti Google Cloud e alla partnership con DoiT, offre ai clienti dati e insight immobiliari precisi e tempestivi, riducendo in modo significativo le risorse impiegate in elaborazione manuale, integrazione e analisi dei dati. Con un'attenzione costante a innovazione ed eccellenza, Cherre è pronta a confermarsi leader negli insight dati per il Commercial Real Estate.

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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

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Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain

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Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp

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.

Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger

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.

Brad Quinn, Lead Platform Engineer, PlayHQ

SNCF

PerfectScale allowed us to grow capacity without growing cost. We effectively absorbed 30% more usage for free.

Thomas Comtet, Senior Staff Engineer, SNCF

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