A missão da Zillow é tornar o lar uma realidade para mais pessoas, conectando mais de 250 milhões de usuários mensais a uma experiência integrada de compra, venda, aluguel e financiamento. Mas anos de forte crescimento, aquisições e requisitos rígidos de conformidade deixaram os dados isolados em muitas ferramentas, às vezes criando atritos para os esforços internos da empresa. Ao padronizar na plataforma Databricks com o Unity Catalog, Zillow substituiu uma variedade de ferramentas por um único ecossistema governado, desbloqueando insights de autoatendimento por meio do Genie e estabelecendo as bases para a AI agêntica. O Lakebase estendeu ainda mais essa base, oferecendo à equipe de AI uma camada de memória persistente para experiências conversacionais. A plataforma agora atende a mais de 1.500 usuários internos ativos mensais, ao mesmo tempo em que reduz os custos operacionais e de infraestrutura em 65% após a consolidação.
Desafio: Dados isolados e sistemas separados desaceleravam as ambições
A visão da Zillow de uma experiência integrada de compra de imóveis dependia de dados que pudessem circular facilmente entre produtos, equipes e linhas de negócios. Na prática, sistemas isolados, requisitos de conformidade e, às vezes, ferramentas conflitantes tornavam isso cada vez mais difícil.
Uma jornada do cliente conectada gerava complexidade de dados
Quem busca um imóvel espera uma jornada única. Quer navegar por uma propriedade, agendar uma visita com um corretor e obter financiamento — tudo sem precisar recomeçar. O portfólio de produtos e aquisições da Zillow torna isso possível, mas também complica o cenário de dados. Aluguéis, busca de imóveis, visitas, hipotecas e empresas adquiridas vieram, cada um, com suas próprias stacks, requisitos de conformidade e controles de acesso. Em toda a empresa, as equipes operavam muitas ferramentas de forma independente.
Sistemas isolados desaceleravam o trabalho diário
Uma única integração de dados para uma nova aquisição podia levar meses. Enquanto isso, a separação clássica entre bancos de dados operacionais e sistemas analíticos transformava perguntas rotineiras em transferências lentas entre equipes e ferramentas. E como cada silo aplicava seus próprios controles de acesso de forma independente, até mesmo solicitações simples de dados entre domínios exigiam coordenação manual entre as equipes, um processo que podia levar semanas.
Iniciativas de AI expuseram os limites da arquitetura existente
Esse atrito se tornou um obstáculo quando a Zillow começou a criar o AI Mode, uma experiência conversacional projetada para ajudar compradores e inquilinos a explorar imóveis, fazer perguntas de acompanhamento e realizar ações como agendar visitas ou entrar em contato com um corretor. O AI Mode precisava de memória persistente de baixa latência para conversas e da capacidade de avaliar e aprimorar essas interações usando os mesmos dados governados.
Interligar um banco de dados separado e novos pipelines era tecnicamente possível, mas teria adicionado uma complexidade significativa. "Se não tivéssemos migrado para uma plataforma unificada, estaríamos em uma posição muito diferente", disse Jaycen Grant, Diretor de Engenharia da Plataforma de Dados da Zillow. "Quando surgiu a necessidade de AI agêntica, estaríamos nos conectando a cinco ou seis sistemas separados em vez de apenas um."
Solução: Uma plataforma unificada com governança no centro, estendida pelo Lakebase para AI agêntica
A Zillow resolveu esses desafios ao padronizar na Databricks, oferecendo às equipes uma maneira mais simples de governar o acesso, conectar sistemas e agir com mais rapidez.
A governança tornou-se a base, não a etapa final
A Zillow fez da governança o ponto de partida, em vez de uma etapa final, com o Unity Catalog substituindo os controles de acesso que mantinham os dados bloqueados em linhas de negócios individuais. A equipe da plataforma de dados implementou marcação consistente, controles de acesso baseados em funções e atributos, além de workspaces estruturados de laboratório, homologação e produção, permitindo que as equipes avançassem rapidamente enquanto fortaleciam a conformidade e a segurança, como os requisitos de gerenciamento de mudanças da SOX, em toda a empresa.
Os dados de hipotecas, antes isolados em um sistema dedicado, agora podem ser disponibilizados entre workspaces de forma segura, com mascaramento em nível de linha e coluna aplicado por meio do Unity Catalog. "Melhoramos a acessibilidade e a flexibilidade dos dados ao remover os silos, sem sacrificar a forte segurança e o controle", observou Jaycen, "e as pessoas não precisam mais mover seus dados."
Uma única plataforma substituiu ferramentas isoladas e abriu as portas para o autoatendimento
A consolidação em uma plataforma unificada deu às equipes de toda a empresa um ambiente compartilhado, em vez de cadeias de ferramentas isoladas. Engenheiros de dados, engenheiros de produto, gerentes de projeto, analistas e executivos agora trabalham na mesma plataforma, em vez de depender de sistemas separados gerenciados por equipes distintas. Onde antes as solicitações de dados entre domínios exigiam que a equipe da plataforma criasse pontes entre os sistemas, agora as equipes podem descobrir conjuntos de dados, solicitar acesso por meio de um processo governado e começar a trabalhar sem o envolvimento da equipe da plataforma. Essa mudança de fluxos de trabalho baseados em chamados para o autoatendimento alterou fundamentalmente a forma como a equipe da plataforma de dados gasta seu tempo, com menos foco na manutenção da infraestrutura e no roteamento de solicitações, e mais na criação de ferramentas e proteções (guardrails) que tornam o autoatendimento confiável.
O Genie ajudou as equipes a ativar dados governados com mais rapidez
A Zillow também estendeu o valor de seus dados governados por meio do Genie. Quando o SVP de Engenharia da Zillow quis visibilidade sobre o uso interno de ferramentas de AI, Jaycen usou o Genie Code para identificar as tabelas relevantes, gerar consultas, criar um notebook e publicar um dashboard e um espaço do Genie em menos de uma hora.
“No passado, criar um dashboard executivo como esse levaria dias ou até semanas. Teríamos que rastrear os dados corretos, reuni-los e refiná-los antes de compartilhá-los de volta. Com o Genie, consegui responder em menos de uma hora na mesma conversa do Slack”, disse Jaycen.
O Lakebase uniu dados operacionais e analíticos para AI
Com a governança fundamental estabelecida, o Lakebase tornou-se um componente importante da stack de AI agêntica da Zillow. O Lakebase é um banco de dados PostgreSQL totalmente gerenciado, integrado à Databricks e criado para agentes. Para Zillow, ele ajudou a preencher a lacuna entre os sistemas operacionais e analíticos que haviam desacelerado iniciativas anteriores. Jaycen explica: “Vemos o Lakebase como mais do que apenas um banco de dados — é uma nova camada arquitetônica que une sistemas transacionais e aplicativos baseados em AI. Por ser Postgres, as equipes podem adotá-lo rapidamente, mas seu valor real está no que ele possibilita além dos bancos de dados tradicionais”.
A equipe de AI implantou o Lakebase como a camada de memória do agente para o AI Mode, fornecendo um armazenamento de alta simultaneidade e baixa latência para o histórico e o contexto das conversas. Como o Lakebase é integrado ao lakehouse, o agente pode recuperar o histórico relevante e, em seguida, executar avaliações, rastreamento e análises nos mesmos dados, sem precisar movê-los para um sistema separado.
Como o Lakebase herda a estrutura de conformidade do Unity Catalog, a equipe pôde acessar conjuntos de dados regulamentados, incluindo informações financeiras e de crédito, sob os controles governados apropriados e sem meses adicionais de revisão de segurança. “Sem o Lakebase, teríamos passado meses passando por revisões de segurança e conformidade antes de podermos usar esses conjuntos de dados. Com o Lakebase, eles ficaram disponíveis imediatamente”, explicou Jaycen.
Resultados: uma base governada para dados em escala
A consolidação em uma única plataforma governada expandiu o acesso entre as equipes de engenharia de dados, desenvolvimento de aplicativos, gerenciamento de projetos, análise e executiva, liberando a equipe da plataforma de dados para se concentrar em trabalhos de maior valor. As despesas operacionais caíram mais de 65%, e a plataforma cresceu para mais de 1.500 usuários ativos mensais. Mesmo com um crescimento de 450% no número de usuários, os chamados de suporte da plataforma por usuário ativo caíram 44%, pois o autoatendimento substituiu os fluxos de trabalho baseados em chamados. O Genie acelerou ainda mais essa transição para o autoatendimento, reduzindo tarefas como a criação de um painel executivo de dias ou semanas para menos de uma hora.
O Lakebase deu à Zillow um caminho prático para uma AI agentiva em conformidade e pronta para produção. Um único repositório de memória baseado em Postgres agora suporta experiências do cliente em tempo real e avaliação offline, ao mesmo tempo que concede ao AI Mode acesso a conjuntos de dados confidenciais que antes exigiriam meses de análise. Futuras aplicações agentivas agora podem seguir o mesmo padrão governado em vez de começar do zero. Essa base já está visível no Zillow AI Mode, lançado publicamente em março de 2026 como uma experiência conversacional projetada para guiar os usuários por mais etapas de sua jornada de moradia.
Os principais resultados incluem:
As despesas operacionais diminuíram mais de 65%
Um único repositório de memória que suporta experiências em tempo real e avaliação offline
Conjuntos de dados confidenciais agora estão acessíveis por meio de uma estrutura governada
Os chamados de suporte ao usuário da plataforma por usuário ativo caíram 44%
A Zillow planeja expandir o Genie para finanças, HR e vendas, e aplicar o Lakebase a experiências agentivas adicionais além do AI Mode. Com menos tempo gasto na manutenção da infraestrutura, a equipe da plataforma de dados pode se concentrar em incorporar conformidade, governança de custos e qualidade de dados diretamente nas ferramentas que as pessoas já usam. “A Databricks cuida da infraestrutura subjacente para que nossa equipe possa se concentrar no trabalho que mais importa”, disse Jaycen. “Parece que temos uma equipe de desenvolvimento extra nos ajudando a avançar mais rápido, e novos recursos continuam abrindo ainda mais oportunidades de expansão.”