Online-Immobilienplattform: x14-mal schnelleres Laden und Verarbeiten von Daten

Die Entwickler von Innowise haben die digitale Immobilienplattform überarbeitet, um ihre Effizienz, Benutzerfreundlichkeit und Gesamtleistung zu verbessern.

Der Kunde

Industrie

Immobilier

Region

Das Vereinigte Königreich

Kunde seit

2022

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen mit dem Angebot der innovativen Softwarelösungen für die Immobilienbranche. Mit einem tiefgreifenden Verständnis für die sich entwickelnden Bedürfnisse und Herausforderungen von Immobilienfachleuten bietet das Unternehmen eine umfassende Suite von technologiebasierten Tools, die die Effizienz, die Produktivität und den Gesamterfolg in der dynamischen Welt der Immobilienbranche steigern.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Steigerung der Leistungsfähigkeit der digitalen Immobilienplattform

Innowise wurde von einem Kunden kontaktiert, der eine umfassende Datenbank mit britischen Immobilien besitzt. Aufgrund veralteter Bibliotheken und Frameworks litt die aktuelle Plattform unter erheblichen Geschwindigkeitsproblemen. Darüber hinaus war das System aufgrund seiner Abhängigkeit von lokalen Servern aus Kostengründen ineffizient. Außerdem wollte der Kunde KI-basierte Software integrieren, um Prozesse zu rationalisieren, Zeit zu sparen und Kosten zu senken.

Lösung

Überarbeitung der Immobilienplattform für einen schnelleren Abgleich zwischen Kunden und Objekten

Innowise hat ein neues Design für Online-Immobilienplattform erstellt, die Immobilienagenturen dabei unterstützt, für ihre Kunden passende Objekte zu finden, die den spezifischen Anforderungen der Kunden entsprechen, und dabei einen schnellen Ablauf gewährleistet.

Verbesserung der langsamen Ladeleistung

Als der Kunde zu uns kam, arbeitete die Plattform mit veraltetem PHP-Code. Es war offensichtlich, dass diese ältere Technologie zu einem Engpass wurde und das potenzielle Wachstum und die Effizienz der Plattform behinderte. Um dieses Problem zu lösen, entschieden wir uns nach einer umfassenden Bewertung für die Migration des gesamten Systems auf Python.

Die Umstellung von PHP auf Python hat die Geschwindigkeit und Gesamtleistung der Plattform spürbar erhöht. Als Ergebnis können die Nutzer nun eine schnellere Immobiliensuche, einen schnelleren Datenabruf und eine reibungslosere Interaktion mit der Plattform genießen.

Unser Expertenteam hat während des gesamten Migrationsprozesses jeden Aspekt der Plattform sorgfältig getestet und überprüft, um ihre Stabilität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Wir wissen, wie wichtig ein nahtloser Übergang ist, und haben alle Maßnahmen ergriffen, um Unterbrechungen zu minimieren.

Daten-Pipelines

Wir haben erfolgreich hochmoderne Daten-Pipelines entwickelt, die für die Verarbeitung riesiger Datenmengen ausgelegt sind. Das Rückgrat dieser Plattform ist eine vernetzte Suite von AWS-Diensten, die den effizienten Fluss und die Verarbeitung von Immobiliendaten erleichtern.

Kernkomponenten der Pipeline:

AWS Airflow (MWAA): Als Orchestrator stellt MWAA sicher, dass Immobilienangebote, Transaktionsdatensätze und Marktdaten systematisch aufgenommen, verarbeitet und verfügbar gemacht werden, so dass eine reibungslose Pipeline von der Quelle zur Anwendung entsteht.
Amazon S3: S3, die grundlegende Speicherebene, beherbergt große Bestände an Immobilienbildern, Transaktionshistorien und relevanten Immobiliendokumenten. Seine Langlebigkeit gewährleistet Datenintegrität und -verfügbarkeit.
Amazon Cloud Uhr: In einem Markt, in dem jede Sekunde zählt, überwacht Cloud Watch den Zustand und die Leistung unserer Pipelines. Es stellt sicher, dass die Daten ohne Unterbrechung fließen und macht Immobilieneinblicke in Echtzeit konsistent zugänglich.
AWS Lambda: ein Wendepunkt in der ereignisgesteuerten Verarbeitung. Ob es sich um die Aktualisierung eines Immobilienangebots oder um einen kürzlich erfolgten Verkauf handelt, Lambda verarbeitet solche Eingaben sofort und sorgt dafür, dass die Plattform aktuell bleibt.
Amazon API Gateway: eine wichtige Brücke zu externen Systemen. Über dieses Gateway können Immobiliendatenquellen von Drittanbietern nahtlos in die Plattform integriert werden, wodurch die Tiefe und Breite der Immobilieneinblicke verbessert wird.
AWS-Kleber und AWS-Kleber-Katalog: Nachdem die rohen Immobiliendaten in S3 aufgenommen wurden, übernimmt AWS Glue den Transformationsprozess und verwandelt die Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse. Der Glue-Katalog organisiert diese verarbeiteten Daten, macht sie leicht abfragbar und verbessert ihren Nutzen auf der gesamten Plattform.
Amazon Athena: Immobilienfachleute müssen oft schnelle, datengestützte Entscheidungen treffen. Athena bietet die Möglichkeit, Ad-hoc-SQL-Abfragen direkt auf S3-Daten zu stellen und so sofortige Einblicke zu erhalten.
Amazon DocumentDB: Die Komplexität des Immobilienmarktes spiegelt sich in seinen Daten wider. Document DB bietet Platz für unstrukturierte Daten wie Kundenfeedback, Mieterhistorie und mehr, was den Einblicken in die Immobilie eine weitere Dimension verleiht.
Amazon QuickSight: Daten sind nur so gut wie ihre Präsentation. QuickSight verwandelt komplizierte Immobiliendatenanalysen in visuell überzeugende Dashboards und Berichte, die den Beteiligten helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Amazon Redshift: Als Datenkraftwerk ermöglicht Redshift tiefe Einblicke in Immobilientrends, Käuferverhalten und Marktprognosen. Integriert in den Glue-Katalog bietet es unvergleichliche Analysen, die die strategische Ausrichtung von Immobilienunternehmen beeinflussen.

Durch die nahtlose Verschmelzung dieser AWS-Komponenten hat Innowise nicht nur eine Datenpipeline geschaffen, sondern auch das Fundament für die Zukunft der Online-Immobilien gelegt. Mit datengesteuerten Erkenntnissen und Analysen als Kernstück verspricht diese Plattform, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Immobilienunternehmen online arbeiten.

KI-Integration

Innowise hat KI in die Plattform integriert, die den Nutzern bei der genauen Bewertung von Immobilien hilft. Mit den fortschrittlichen Fähigkeiten der KI kann die Plattform große Mengen an Immobiliendaten verarbeiten und analysieren, von historischen Immobilienpreisen bis hin zu demografischen Informationen.

Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Prognosemodelle den Nutzern, Trends und Schwankungen auf dem Immobilienmarkt vorherzusehen. Mit diesem Wissen ausgestattet, können Einzelpersonen gut informierte Entscheidungen über Investitionen und Preisstrategien treffen.

Ein weiterer bedeutender Vorteil der KI-Integration ist die Möglichkeit, Nutzerfeedback und -stimmungen zu analysieren. Dies hilft Immobilienexperten, Kundenpräferenzen und verbesserungsbedürftige Bereiche zu verstehen, was letztlich zu besseren Serviceangeboten und höherer Kundenzufriedenheit führt.

Darüber hinaus profitieren Verkäufer von den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz, da sie auf der Grundlage von Immobilieneigenschaften, Standort und Marktnachfrage optimale Preisstrategien vorschlägt. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen und lukrativen Verkaufs.

Migration der Plattform vom Server zu AWS

Unser Unternehmen migrierte erfolgreich eine Immobilienplattform von einem On-Premise-Server auf das cloudbasierte System AWS, was zu Kosteneffizienz führte. Der Pay-as-you-go-Ansatz von AWS bedeutet, dass Unternehmen nur für das zahlen, was sie nutzen. Dadurch entfallen die hohen anfänglichen Infrastrukturkosten, und die Unternehmen können umfangreiche Rechenleistung und Speicherplatz nutzen, ohne teure Hardware kaufen oder warten zu müssen.

Zuvor hat der Kunde die Ressourcen oft überprovisioniert, um Spitzenlasten zu bewältigen, was zu einer Unterauslastung während der Schwachlastzeiten führte, während AWS Auto Scaling die Anzahl der ausgeführten Instances automatisch auf der Grundlage der festgelegten Bedingungen anpasst. Das bedeutet, dass die Anzahl der Serverinstanzen in Zeiten mit hohem Benutzeraufkommen automatisch erhöht werden kann, um die Last zu bewältigen. Umgekehrt kann die Anzahl der Instances in Zeiten mit geringem Datenverkehr reduziert werden, um Kosten und Ressourcennutzung zu optimieren.

Technologien

Datenbanken

MySQL

Frontend

HTML, CSS, React, MUI

Backend

Python, Scala

Cloud-Plattformen

AWS

Datentechnik

Apache Airflow, Apache Spark, Airbyte, DBT

Maschinelles Lernen/Data Science

Apache Spark MLLib, Scikit-learn, PySpark, Numpy, Pandas, Scipy

Umgebung

Docker, Terraform, Jenkins

Versionskontrollsysteme

Bitbucket

Prozess

Innowise begann damit, die Schwachstellen und Engpässe der aktuellen Plattform zu ermitteln und die Erkenntnisse in Notion zu dokumentieren. Dann setzten wir uns klare Ziele für den Optimierungsprozess, um die Ladezeiten zu verkürzen, die Suchfunktionalität zu verbessern und die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen.

Mithilfe der Kanban-Methodik und der Verfolgung von Aufgaben in Jira hielten wir wöchentliche Meetings ab, um das Backlog zu überprüfen, Aufgaben neu zu ordnen und Strategien für die kommende Woche zu entwickeln. Während der gesamten Entwicklungsphase führte unser Team tägliche Standup-Meetings auf Slack durch, in denen Updates zu abgeschlossenen Aufgaben, bevorstehenden Aktivitäten und möglichen Hindernissen gegeben wurden. Dadurch wurde die Abstimmung im Team sichergestellt und eine schnelle Problemlösung ermöglicht.

Team

Projektmanager

DevOps

Dateningenieure

Datenwissenschaftler

Ergebnisse

Boosted Effizienz: 3-fache Kosteneinsparungen, 14-fach schnelleres Laden von Daten für ein besseres Nutzererlebnis

Wir haben die Immobilienplattform des Kunden überarbeitet und dabei die Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit verbessert. Durch die Umstellung von PHP auf Python haben wir schnellere Antwortzeiten und eine benutzerfreundlichere Oberfläche erreicht. Ein wichtiges Upgrade sind neue Datenpipelines, die speziell für die effiziente Verwaltung großer Datenmengen entwickelt wurden.

Die KI-Integration liefert den Nutzern nun maßgeschneiderte Immobilienvorschläge und automatisiert mehrere Standardaufgaben, wodurch die Nutzerführung reibungsloser wird. Die Nutzer profitieren auch von sofortigen Immobilienwarnungen, die sie über die neuesten Marktveränderungen auf dem Laufenden halten.

Die Nutzung von Amazon Web Services senkt die Betriebskosten und gewährleistet die Robustheit der Plattform in Zeiten hohen Verkehrsaufkommens.

Diese kombinierten Verbesserungen haben die Online-Immobilienplattform auf ein neues Niveau gehoben und sie zu einer effizienteren, benutzerfreundlichen und hochmodernen Lösung für alle unsere geschätzten Nutzer gemacht.

Projektdauer

Januar 2022 - Laufend

kosteneffizienter

x14

schnelleres Laden und Verarbeiten von Daten

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Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

Online-Immobilienplattform: x14-mal schnelleres Laden und Verarbeiten von Daten

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