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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

Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.

Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud

We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.

Martin Lee, Director of Operations

DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.

Milad Rezazadeh, CTO

Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.

Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo

You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.

Omri Cohen, Director of Engineering, Platform

Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.

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Kfir Lippmann, CFO, Salt Security

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Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru

This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.

Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI

Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

Ziv Sivan, VP of Engineering

PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.

Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.

Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager

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.

Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE

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