Plateforme immobilière en ligne: chargement et traitement des données plus rapides (x14)

Les développeurs d'Innowise ont réorganisé la plateforme immobilière numérique afin d'améliorer son efficacité, sa convivialité et ses performances globales.

Client

Industrie

Immobilier

Région

Le Royaume-Uni

Client depuis

2022

Notre client est une entreprise de premier plan qui propose des solutions logicielles innovantes au secteur de la santé secteur immobilier. Grâce à une compréhension approfondie de l'évolution des besoins et des défis auxquels sont confrontés les professionnels de l'immobilier, ils proposent une gamme complète d'outils technologiques conçus pour améliorer l'efficacité, la productivité et la réussite globale dans le monde dynamique de l'immobilier.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Renforcer les prouesses de la plateforme immobilière numérique

Notre société a été contactée par un client qui possède une base de données complète de biens immobiliers au Royaume-Uni. En raison de bibliothèques et de cadres obsolètes, la plate-forme actuelle souffrait de graves problèmes de vitesse. En outre, la dépendance du système à l'égard des serveurs sur site le rendait inefficace du point de vue des coûts. En outre, le client souhaitait intégrer Logiciels basés sur l'IA pour rationaliser les processus, gagner du temps et réduire les coûts en automatisant les tâches manuelles.

Solution

Refonte de la plateforme immobilière pour une mise en relation plus rapide entre le client et le bien

Innowise a redessiné un plateforme immobilière en ligne qui aide les agences immobilières à trouver des biens pour les clients en fonction de leurs besoins spécifiques, en veillant à ce que le processus soit mené à bien rapidement.

Amélioration des performances des chargements lents

Lorsque le client nous a contactés, la plateforme fonctionnait sur des systèmes obsolètes PHP code. Il était évident que cette ancienne technologie devenait un goulot d'étranglement, entravant le potentiel de croissance et d'efficacité de la plateforme. Pour y remédier, et après une évaluation complète, nous avons décidé de migrer l'ensemble du système vers Python.

Le passage de PHP à Python a permis d'améliorer sensiblement la vitesse et les performances générales de la plateforme. En conséquence, les utilisateurs peuvent désormais bénéficier de recherches de propriétés plus rapides, d'une récupération plus rapide des données et d'interactions plus fluides avec la plateforme.

Notre équipe d'experts a méticuleusement testé et vérifié chaque aspect de la plateforme tout au long du processus de migration afin d'en garantir la stabilité et la fiabilité. Nous comprenons l'importance d'une transition en douceur et avons pris toutes les mesures nécessaires pour minimiser les perturbations.

Pipelines de données

Nous avons développé avec succès des pipelines de données de pointe conçus pour traiter d'énormes volumes de données. L'épine dorsale de cette plateforme est une suite interconnectée de Services AWS qui facilitent le flux et le traitement efficaces des données immobilières.

Composants essentiels de la canalisation :

Débit d'air de l'AWS (MWAA): En tant qu'orchestrateur, MWAA veille à ce que les listes de biens immobiliers, les enregistrements de transactions et les données du marché soient systématiquement ingérés, traités et mis à disposition, créant ainsi un pipeline fluide de la source à l'application.
Amazon S3: couche de stockage fondamentale, S3 héberge de vastes référentiels d'images de biens immobiliers, d'historiques de transactions et de documents immobiliers pertinents. Sa durabilité garantit l'intégrité et la disponibilité des données.
Montre Amazon Cloud: Dans un marché où chaque seconde compte, Cloud Watch surveille la santé et la performance de nos pipelines. Elle veille à ce que les données circulent sans interruption, ce qui permet d'accéder en permanence à des informations en temps réel sur les biens immobiliers.
AWS Lambda: qui change la donne en matière de traitement événementiel. Qu'il s'agisse de la mise à jour d'une liste de propriétés ou de la prise en compte d'une vente récente, Lambda traite ces données immédiatement, garantissant ainsi que la plateforme reste à jour.
Amazon API Gateway: une passerelle essentielle vers les systèmes externes. Grâce à cette passerelle, les sources de données immobilières tierces peuvent s'intégrer de manière transparente à la plateforme, améliorant ainsi la profondeur et l'étendue des informations sur les biens immobiliers.
AWS Glue & AWS Glue Catalog: Une fois que les données immobilières brutes sont entrées dans S3, AWS Glue prend en charge le processus de transformation, transformant les données brutes en informations exploitables. Le catalogue Glue organise ces données traitées, les rendant facilement interrogeables et améliorant leur utilité à travers la plateforme.
Amazon Athena: Les professionnels de l'immobilier ont souvent besoin de prendre rapidement des décisions fondées sur des données. Athena leur offre la possibilité d'effectuer des requêtes SQL ad hoc directement sur les données S3, ce qui leur permet d'obtenir des informations immédiates.
Amazon DocumentDB: La complexité du marché immobilier se reflète dans ses données. Document DB fournit un espace pour les données non structurées telles que les commentaires des clients, l'historique des locataires, et plus encore, ajoutant une dimension plus riche à la connaissance des biens immobiliers.
Amazon QuickSight: La qualité des données dépend de leur présentation. QuickSight transforme les analyses de données immobilières complexes en tableaux de bord et rapports visuellement convaincants, aidant ainsi les parties prenantes à prendre des décisions éclairées.
Amazon Redshift: En tant que centrale de données, Redshift effectue des recherches approfondies sur les tendances immobilières, les comportements des acheteurs et les prévisions du marché. Intégré au Glue Catalog, il offre des analyses inégalées qui déterminent l'orientation stratégique des entreprises immobilières.

En combinant de manière transparente ces composants AWS, Innowise n'a pas seulement créé un pipeline de données ; nous avons jeté les bases de l'avenir de l'immobilier en ligne. Avec des informations et des analyses basées sur les données, cette plateforme promet de révolutionner la façon dont les entreprises immobilières opèrent en ligne.

Intégration de l'IA

Innowise a intégré IA dans sa plateforme, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir des évaluations précises de leurs biens immobiliers. Grâce aux capacités avancées de l'IA, la plateforme peut traiter et analyser de grandes quantités de données immobilières, allant des prix historiques des propriétés aux informations démographiques.

En outre, les modèles prédictifs alimentés par l'IA permettent aux utilisateurs d'anticiper les tendances et les fluctuations du marché immobilier. Forts de ces connaissances, les particuliers peuvent faire des choix éclairés en matière d'investissements et de stratégies de prix.

Un autre avantage significatif de l'intégration de l'IA est sa capacité à analyser les commentaires et les sentiments des utilisateurs. Cela aide les professionnels de l'immobilier à comprendre les préférences des clients et les domaines qui nécessitent des améliorations, ce qui conduit finalement à de meilleures offres de services et à une meilleure satisfaction des clients.

En outre, les vendeurs bénéficient des prouesses de l'IA, qui suggère des stratégies de prix optimales en fonction des caractéristiques du bien, de son emplacement et de la demande du marché. La probabilité d'une vente réussie et lucrative s'en trouve accrue.

Migration de la plateforme du serveur vers AWS

Notre société a réussi à migrer une plateforme immobilière d'un serveur sur site vers le système cloud AWS, ce qui a permis de réduire les coûts. L'approche "pay-as-you-go" d'AWS signifie que les entreprises ne paient que pour ce qu'elles utilisent. Cela élimine les coûts initiaux élevés de l'infrastructure et permet aux entreprises d'exploiter une puissance de calcul et un espace de stockage considérables sans avoir à acheter ou à entretenir du matériel coûteux.

Auparavant, le client surprovisionnait souvent les ressources pour répondre aux pics de charge, ce qui entraînait une sous-utilisation pendant les périodes creuses, alors qu'AWS Auto Scaling ajuste automatiquement le nombre d'instances en fonction des conditions spécifiées. Cela signifie qu'en période de forte affluence, le nombre d'instances de serveur peut automatiquement augmenter pour faire face à la charge. Inversement, les instances peuvent être réduites pendant les périodes de faible trafic, ce qui permet d'optimiser les coûts et l'utilisation des ressources.

Technologies

Bases de données

MySQL

Front-end

HTML, CSS, React, MUI

Back-end

Python, Scala

Plateformes Cloud

AWS

Data Engineering

Apache Airflow, Apache Spark, Airbyte, DBT

Apprentissage automatique/science des données

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

Environnement

Docker, Terraform, Jenkins

Systèmes de contrôle des versions

Bitbucket

Processus

Innowise a commencé par mettre en évidence les points douloureux et les goulets d'étranglement de la plateforme actuelle, en documentant les idées dans Notion. Nous avons ensuite fixé des objectifs distincts pour le processus d'optimisation, visant à réduire les temps de chargement, à améliorer les fonctionnalités de recherche et à accroître la convivialité.

En utilisant la méthodologie Kanban et en suivant les tâches dans Jira, nous avons organisé des réunions hebdomadaires pour examiner le carnet de commandes, réorganiser les tâches et élaborer des stratégies pour la semaine à venir. Tout au long de la phase de développement, notre équipe a organisé des réunions quotidiennes sur Slack, fournissant des mises à jour sur les tâches achevées, les activités à venir et tout obstacle potentiel. Cela a permis de garantir l'alignement de l'équipe et de résoudre rapidement les problèmes.

Équipe

Chef de projet

DevOps

Ingénieurs en données

Scientifiques des données

Résultats

1TP49Efficacité accrue: réduction des coûts de 3x, chargement des données 14x plus rapide pour une meilleure expérience utilisateur

Nous avons remanié la plateforme immobilière de notre client, en améliorant la vitesse et l'expérience utilisateur. En passant de PHP à Python, nous avons obtenu des temps de réponse plus rapides et une interface plus conviviale. Les nouveaux pipelines de données, conçus spécialement pour gérer efficacement de gros volumes de données, constituent une amélioration essentielle.

L'intégration de l'IA permet désormais de proposer aux utilisateurs des suggestions de biens sur mesure et d'automatiser plusieurs tâches standard, ce qui rend le parcours de l'utilisateur plus fluide. Les utilisateurs bénéficient également d'alertes immobilières instantanées, qui les tiennent informés des dernières évolutions du marché.

L'utilisation de Amazon Web Services permet de réduire les coûts opérationnels et de garantir la robustesse de la plateforme pendant les périodes de fort trafic.

Ces améliorations combinées ont permis à la plateforme immobilière en ligne d'atteindre de nouveaux sommets, en la rendant plus efficace, plus conviviale et plus moderne pour tous nos précieux utilisateurs.

Durée du projet

Janvier 2022 - En cours

plus rentable

x14

un chargement et un traitement des données plus rapides

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