Een datawarehousingoplossing gebouwd voor een aanbieder van software voor vastgoedbeheer

Onze klant wil het besluitvormingsproces van vastgoedbeheerders versnellen met een realtime analyseoplossing.

Onze klant is een leverancier van software voor vastgoedbeheer die de manier verandert waarop vastgoedbeheerders hun eigendommen beheren en relaties met huurders opbouwen om hun bedrijf te laten groeien. Ze integreren alle noodzakelijke tools voor vastgoedbeheerders om hun eigendommen efficiënt te beheren en de ervaring van huurders te verbeteren – van aanvragen voor toekomstige huurders tot verhuisinspecties en alles daartussenin om vastgoedbeheerders te helpen een zinvolle en moderne ervaring voor huurders te creëren.

• Meerdere losgekoppelde systemen die aanzienlijke barrières opwerpen in de communicatie tussen kern- en leadmanaging applicatieworkflows.
• Activiteiten en gebeurtenissen volgen in verschillende toepassingen voor vastgoedbeheer om realtime analyses uit te voeren.
• Beperkte mogelijkheden voor vastgoedbeheerders om gebeurtenissen te meten en dashboards te bekijken voor directe besluitvorming.

Ons team ontwikkelde een datawarehousingoplossing met behulp van AWS-technologieën en Snowflake om de analytische mogelijkheden van de klant uit te breiden. Deze oplossing richtte zich op naadloze event-integratie en real-time verwerking, zodat datagestuurde inzichten accuraat en tijdig zijn. Dit is hoe onze experts de uitdaging hebben aangepakt:

Onze technici ontwierpen een systeem waarbij gebeurtenissen die worden gegenereerd door diverse applicaties automatisch worden opgevangen en getrechterd via AWS Kinesis, Data Streams & Firehose. Hier transformeert AWS Lambda de gegevens voordat ze downstream worden verzonden.

We hebben AWS S3 buckets geconfigureerd om alle ruwe gegevens in op te slaan. Onze ontwikkelaars werkten vervolgens op S3 om meldingen te versturen via AWS SQS om de noodzakelijke stappen voor gegevensverwerking te activeren om de reactiesnelheid en nauwkeurigheid van gegevensstromen te optimaliseren.

Door Snowflake’s Snowpipe te gebruiken, zorgde onze oplossing voor het continu laden van gegevens vanuit de S3-bucket in het datawarehousingsysteem zonder handmatige tussenkomst, waardoor het proces voor het genereren van analyses/dashboards sneller verliep.

Onze data engineers gebruikten DBT (Data Build Tool) om de ruwe data in het magazijn te verwerken, transformeren, verfijnen en structureren voor analyse. Dankzij deze stap konden we een schaalbare data-infrastructuur bouwen en onderhouden en het uiteindelijke datamodel definiëren om robuuste analyses te ondersteunen, waardoor de klant de beschikking kreeg over bruikbare inzichten voor strategische besluitvorming.

• Verbeterde besluitvorming in realtime: Vastgoedbeheerders hebben nu bijna in realtime toegang tot operationele statistieken en KPI’s, waardoor het reactievermogen en de strategische besluitvorming worden verbeterd.
• Operationele efficiëntie: Het automatiseren van het vastleggen en integreren van gegevens heeft de tijd die nodig is voor het beschikbaar stellen van gegevens teruggebracht tot minder dan 4 uur, waardoor de activiteiten over de hele linie zijn gestroomlijnd.
• Verbeterd huurdersbeheer: Met betere inzichten en snellere gegevensverwerking hebben we de mogelijkheden voor huurdersbeheer verbeterd, waardoor de tevredenheid en het behoud van huurders is verbeterd.