Racionalización de la carga y el tratamiento de datos inmobiliarios

Desarrolladores de Innowise han renovado el plataforma inmobiliaria digital para mejorar su eficacia, facilidad de uso y rendimiento general.

Desafío

Un cliente que posee una amplia base de datos inmobiliarios se puso en contacto con nuestra empresa. Debido a librerías y frameworks obsoletos, la plataforma actual sufría graves problemas de velocidad. Además, la dependencia del sistema de servidores locales lo hacía ineficiente desde el punto de vista de los costes. Además, el cliente quería integrar Software basado en IA para agilizar los procesos, ahorrar tiempo y reducir costes automatizando las tareas manuales.

Solución

Innowise ha rediseñado un plataforma inmobiliaria en línea que ayuda a las agencias inmobiliarias a encontrar propiedades a los clientes en función de sus requisitos específicos, garantizando la rapidez del proceso.

Mejora del rendimiento de la carga lenta

Cuando el cliente se puso en contacto con nosotros, la plataforma funcionaba con sistemas obsoletos PHP código. Era evidente que esta tecnología antigua se estaba convirtiendo en un cuello de botella que obstaculizaba el crecimiento y la eficiencia potenciales de la plataforma. Para solucionarlo, y tras una evaluación exhaustiva, decidimos migrar todo el sistema a Python.

La transición de PHP a Python ha supuesto un notable aumento de la velocidad y el rendimiento general de la plataforma. Como resultado, los usuarios ahora pueden disfrutar de búsquedas de propiedades más rápidas, recuperación de datos más rápida e interacciones más fluidas con la plataforma.

Nuestro equipo de expertos ha probado y verificado meticulosamente todos los aspectos de la plataforma durante el proceso de migración para garantizar su estabilidad y fiabilidad. Somos conscientes de la importancia de una transición fluida y hemos tomado todas las medidas necesarias para minimizar las interrupciones.

Canalización de datos

Hemos desarrollado con éxito canalizaciones de datos de vanguardia diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos. La columna vertebral de esta plataforma es un conjunto interconectado de Servicios AWS que facilitan el flujo y el tratamiento eficaces de los datos inmobiliarios.

Componentes básicos del gasoducto:

Flujo de aire AWS (MWAA): como orquestador, MWAA garantiza que los listados inmobiliarios, los registros de transacciones y los datos de mercado se ingieran, procesen y pongan a disposición de forma sistemática, creando un canal fluido desde la fuente hasta la aplicación.
Amazon S3: la capa de almacenamiento fundamental, S3 alberga vastos depósitos de imágenes de propiedades, historiales de transacciones y documentos inmobiliarios relevantes. Su durabilidad garantiza la integridad y disponibilidad de los datos.
Reloj Amazon Cloud: en un mercado en el que cada segundo cuenta, Cloud Watch supervisa la salud y el rendimiento de nuestras tuberías. Garantiza que los datos fluyan sin interrupción, haciendo que la información inmobiliaria en tiempo real sea siempre accesible.
AWS Lambda: un cambio radical en el procesamiento basado en eventos. Tanto si se trata de actualizar el listado de una propiedad como de reflejar una venta reciente, Lambda procesa estas entradas inmediatamente, garantizando que la plataforma se mantenga actualizada.
Puerta de enlace API de Amazon: un puente esencial hacia sistemas externos. A través de esta pasarela, las fuentes de datos inmobiliarios de terceros pueden integrarse a la perfección con la plataforma, mejorando la profundidad y amplitud de la información inmobiliaria.
AWS Glue y catálogo de AWS Glue: una vez que los datos inmobiliarios sin procesar se introducen en S3, AWS Glue se encarga del proceso de transformación, convirtiendo los datos sin procesar en información procesable. El catálogo de Glue organiza estos datos procesados, facilitando su consulta y mejorando su utilidad en toda la plataforma.
Amazon Athena: Los profesionales inmobiliarios a menudo necesitan tomar decisiones rápidas basadas en datos. Athena les ofrece la posibilidad de realizar consultas SQL ad hoc directamente en los datos de S3, lo que les proporciona información inmediata.
Amazon DocumentDB: la complejidad del mercado inmobiliario se refleja en sus datos. Document DB ofrece un espacio para datos no estructurados, como comentarios de clientes, historiales de inquilinos, etc., lo que añade una dimensión más rica a la información sobre propiedades.
Amazon QuickSight: los datos son tan buenos como su presentación. QuickSight transforma los complejos análisis de datos inmobiliarios en paneles e informes visualmente atractivos que ayudan a las partes interesadas a tomar decisiones informadas.
Amazon Redshift: como centro neurálgico de datos, Redshift realiza profundas inmersiones en las tendencias inmobiliarias, los comportamientos de los compradores y las previsiones de mercado. Integrado con el catálogo Glue, ofrece análisis inigualables que determinan la dirección estratégica de las empresas inmobiliarias.

Al combinar a la perfección estos componentes de AWS, Innowise no sólo ha creado una canalización de datos, sino que ha sentado las bases para el futuro del sector inmobiliario online. Con conocimientos y análisis basados en datos en su núcleo, esta plataforma promete revolucionar la forma en que las empresas inmobiliarias operan en línea.

Integración de la IA

Innowise ha integrado la IA en la plataforma para ayudar a los usuarios a realizar valoraciones precisas de las propiedades. Gracias a las capacidades avanzadas de la IA, la plataforma puede procesar y analizar grandes cantidades de datos inmobiliarios, desde precios históricos hasta información demográfica.

Además, los modelos predictivos basados en IA permiten a los usuarios anticiparse a las tendencias y fluctuaciones del mercado inmobiliario. Con estos conocimientos, los usuarios pueden tomar decisiones bien informadas sobre inversiones y estrategias de precios.

Otra ventaja significativa de la integración de la IA es su capacidad para analizar los comentarios y opiniones de los usuarios. Esto ayuda a los profesionales inmobiliarios a comprender las preferencias de los clientes y las áreas que requieren mejoras, lo que en última instancia conduce a una mejor oferta de servicios y una mayor satisfacción del cliente.

Además, los vendedores se benefician de la destreza de la IA, ya que sugiere estrategias de precios óptimas basadas en las características de la propiedad, la ubicación y la demanda del mercado. Aumenta la probabilidad de una venta exitosa y lucrativa.

Migración de la plataforma de servidor a AWS

Nuestra empresa migró con éxito una plataforma inmobiliaria de un servidor on-premise al sistema basado en la nube AWS, lo que se tradujo en rentabilidad. El enfoque de pago por uso de AWS significa que las empresas sólo pagan por lo que utilizan. Esto elimina los elevados costes iniciales de infraestructura, lo que permite a las empresas aprovechar una gran capacidad de cálculo y almacenamiento sin necesidad de comprar o mantener hardware costoso.

Anteriormente, el cliente a menudo sobreaprovisionaba los recursos para acomodar los picos de carga, lo que provocaba una infrautilización durante los periodos valle, mientras que AWS Auto Scaling ajusta automáticamente el número de instancias en ejecución en función de las condiciones especificadas. Esto significa que durante los períodos de alto tráfico de usuarios, el número de instancias de servidor puede aumentar automáticamente para manejar la carga. A la inversa, las instancias pueden reducirse durante los periodos de poco tráfico, optimizando los costes y la utilización de los recursos.

Tecnologías

Base de datos

MySQL

Front-end

HTML, CSS, React, MUI

Back-end

PythonScala

Cloud

AWS

Ingeniería de datos

Apache Airflow, Apache Spark, Airbyte, DBT

Aprendizaje automático/Ciencia de Datos

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

Medio ambiente

Docker, Terraform, Jenkins

Sistemas de control de versiones

Bitbucket

Proceso

Innowise comenzó por identificar los puntos débiles y los cuellos de botella de la plataforma actual, documentando los datos en Notion. A continuación, establecimos distintos objetivos para el proceso de optimización, con el fin de reducir los tiempos de carga, mejorar la funcionalidad de búsqueda y aumentar la facilidad de uso.

Mediante la metodología Kanban y el seguimiento de tareas en Jira, celebramos reuniones semanales para revisar el backlog, reordenar tareas y elaborar estrategias para la semana siguiente. A lo largo de la fase de desarrollo, nuestro equipo celebró reuniones diarias en Slack, en las que se informaba de las tareas completadas, las próximas actividades y cualquier posible obstáculo. Esto garantizó la alineación del equipo y permitió la rápida resolución de problemas.

Equipo necesario

Jefe de proyecto

DevOps

Ingenieros de datos

Científicos de datos

Resultados

Hemos revisado la plataforma inmobiliaria del cliente, mejorando la velocidad y la experiencia del usuario. Al pasar de PHP a Python, hemos conseguido tiempos de respuesta más rápidos y una interfaz más fácil de usar. Una mejora clave son las nuevas canalizaciones de datos, creadas específicamente para gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficaz.

La integración de IA ofrece ahora sugerencias inmobiliarias personalizadas a los usuarios y automatiza varias tareas estándar, lo que facilita la navegación. Los usuarios también reciben alertas inmobiliarias instantáneas que les mantienen informados de los últimos cambios del mercado.

El uso de Amazon Web Services reduce los costes operativos y garantiza la solidez de la plataforma en periodos de mucho tráfico.

Estas mejoras combinadas han elevado la plataforma inmobiliaria en línea a nuevas cotas, convirtiéndola en una solución más eficaz, fácil de usar y vanguardista para todos nuestros valiosos usuarios.

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