La misión de Zillow es hacer que el hogar sea una realidad para más personas, conectando a más de 250 millones de usuarios mensuales con una experiencia fluida de compra, venta, alquiler y financiamiento. Sin embargo, años de fuerte crecimiento, adquisiciones y estrictos requisitos de cumplimiento normativo dejaron los datos aislados en muchas herramientas, lo que a veces generaba fricciones en las iniciativas internas de la empresa. Al estandarizarse en la plataforma Databricks con Unity Catalog, Zillow reemplazó una variedad de herramientas con un único ecosistema gobernado, lo que desbloqueó insights de autoservicio a través de Genie y sentó las bases para la AI basada en agentes. Lakebase amplió aún más esa base, brindando al equipo de AI una capa de memoria persistente para experiencias conversacionales. La plataforma ahora atiende a más de 1,500 usuarios internos activos mensuales, al tiempo que reduce los costos de infraestructura y operativos en un 65% tras la consolidación.
Desafío: Los datos aislados y los sistemas separados frenaban las ambiciones
La visión de Zillow de una experiencia fluida de búsqueda de vivienda dependía de que los datos se movieran fácilmente entre productos, equipos y líneas de negocio. En la práctica, los sistemas aislados, los requisitos de cumplimiento normativo y, a veces, el conflicto entre herramientas hicieron que esto fuera cada vez más difícil.
Un recorrido del cliente conectado generaba complejidad en los datos
Los compradores de viviendas esperan un recorrido único. Quieren buscar una propiedad, programar una visita con un agente inmobiliario y obtener financiamiento, todo sin tener que empezar de nuevo. La cartera de productos y adquisiciones de Zillow lo hace posible, pero también complica el panorama de los datos. Los alquileres, la búsqueda de viviendas, las visitas, las hipotecas y las empresas adquiridas llegaron cada uno con sus propios stacks, requisitos de cumplimiento normativo y controles de acceso. En toda la empresa, los equipos operaban muchas herramientas de forma independiente.
Los sistemas aislados ralentizaban el trabajo diario
Una sola integración de datos para una nueva adquisición podía llevar meses. Mientras tanto, la separación clásica entre las bases de datos operativas y los sistemas analíticos convertía las preguntas de rutina en transferencias lentas entre equipos y herramientas. Y debido a que cada silo aplicaba sus propios controles de acceso de forma independiente, incluso las solicitudes sencillas de datos de múltiples dominios requerían una coordinación manual entre los equipos, un proceso que podía llevar semanas.
Las iniciativas de AI expusieron los límites de la arquitectura existente
Esa fricción se convirtió en un obstáculo cuando Zillow comenzó a desarrollar AI Mode, una experiencia conversacional diseñada para ayudar a compradores e inquilinos a explorar viviendas, hacer preguntas de seguimiento y realizar acciones como programar visitas o conectarse con un agente. AI Mode necesitaba una memoria persistente de baja latencia para las conversaciones y la capacidad de evaluar y mejorar esas interacciones utilizando los mismos datos gobernados.
Vincular una base de datos independiente y nuevos pipelines era técnicamente posible, pero habría añadido una complejidad significativa. "Si no nos hubiéramos trasladado a una plataforma unificada, estaríamos en una posición muy diferente", afirmó Jaycen Grant, director de Ingeniería de la Plataforma de Datos de Zillow. "Cuando llegó el impulso hacia la AI basada en agentes, habríamos tenido que conectarnos a cinco o seis sistemas independientes en lugar de a uno solo".
Solución: Una plataforma unificada con la gobernanza en el centro, ampliada por Lakebase para la AI basada en agentes
Zillow resolvió estos desafíos al estandarizarse en Databricks, lo que brindó a los equipos una forma más sencilla de gobernar el acceso, conectar sistemas y avanzar más rápido.
La gobernanza se convirtió en la base, no en el último control
Zillow hizo de la gobernanza el punto de partida en lugar de un control final, con Unity Catalog reemplazando los controles de acceso que habían mantenido los datos bloqueados dentro de las líneas de negocio individuales. El equipo de la plataforma de datos implementó un etiquetado consistente, controles de acceso basados en roles y atributos, y entornos de trabajo estructurados de laboratorio, etapa y producción, lo que permitió a los equipos avanzar rápidamente al tiempo que fortalecían las posturas de cumplimiento y seguridad, como los requisitos de gestión de cambios de SOX, en todos los ámbitos.
Los datos de hipotecas, antes aislados en un sistema dedicado, ahora se pueden compartir entre entornos de trabajo de forma segura con enmascaramiento a nivel de fila y columna aplicado a través de Unity Catalog. "Hemos mejorado la accesibilidad y flexibilidad de los datos al eliminar los silos sin sacrificar una seguridad y un control sólidos", señaló Jaycen, "y la gente ya no tiene que mover sus datos".
Una única plataforma reemplazó las herramientas aisladas y abrió la puerta al autoservicio
La consolidación en una plataforma unificada brindó a los equipos de toda la empresa un entorno compartido en lugar de cadenas de herramientas aisladas. Los ingenieros de datos, ingenieros de productos, gerentes de proyectos, analistas y ejecutivos ahora trabajan dentro de la misma plataforma en lugar de depender de sistemas separados administrados por equipos independientes. Donde antes las solicitudes de datos de múltiples dominios requerían que el equipo de la plataforma construyera puentes entre sistemas, ahora los equipos pueden descubrir conjuntos de datos, solicitar acceso a través de un proceso gobernado y comenzar a trabajar sin la intervención del equipo de la plataforma. Ese cambio de flujos de trabajo basados en tickets al autoservicio transformó fundamentalmente la forma en que el equipo de la plataforma de datos emplea su tiempo, centrándose menos en el mantenimiento de la infraestructura y el enrutamiento de solicitudes, y más en la creación de herramientas y medidas de protección que hagan que el autoservicio sea confiable.
Genie ayudó a los equipos a activar los datos gobernados más rápido
Zillow también amplió el valor de sus datos gobernados a través de Genie. Cuando el SVP de Ingeniería de Zillow quiso visibilidad sobre el uso de las herramientas de AI internas, Jaycen utilizó Genie Code para identificar las tablas relevantes, generar consultas, crear un notebook y publicar un dashboard y un espacio de Genie en menos de una hora.
“En el pasado, crear un dashboard ejecutivo como ese habría llevado días o incluso semanas. Habríamos tenido que localizar los datos correctos, recopilarlos y refinarlos antes de compartirlos. Con Genie, pude responder en menos de una hora en el mismo hilo de Slack”, comentó Jaycen.
Lakebase unió los datos operativos y analíticos para la AI
Con la gobernanza fundamental establecida, Lakebase se convirtió en un componente importante del stack de AI basada en agentes de Zillow. Lakebase es una base de datos PostgreSQL totalmente administrada, integrada en Databricks y diseñada para agentes. Para Zillow, ayudó a cerrar la brecha entre los sistemas operativos y analíticos que había ralentizado iniciativas anteriores. Jaycen explica: “Vemos a Lakebase como algo más que una simple base de datos: es una nueva capa arquitectónica que une los sistemas transaccionales y las aplicaciones impulsadas por AI. Al ser Postgres, los equipos pueden adoptarla rápidamente, pero su verdadero valor radica en lo que permite hacer más allá de las bases de datos tradicionales”.
El equipo de AI implementó Lakebase como la capa de memoria de agentes para AI Mode, proporcionando un almacenamiento de alta concurrencia y baja latencia para el historial y el contexto de las conversaciones. Debido a que Lakebase está integrado con el lakehouse, el agente puede recuperar el historial relevante y luego realizar evaluaciones, seguimiento y análisis sobre los mismos datos sin tener que moverlos a un sistema diferente.
Dado que Lakebase hereda el marco de cumplimiento de Unity Catalog, el equipo pudo acceder a conjuntos de datos regulados, incluida información financiera y crediticia, bajo los controles gobernados adecuados y sin meses adicionales de revisión de seguridad. “Sin Lakebase, habríamos pasado meses en revisiones de seguridad y cumplimiento antes de poder usar esos conjuntos de datos. Con Lakebase, estuvieron disponibles de inmediato”, explicó Jaycen.
Resultados: una base gobernada para datos a escala
La consolidación en una única plataforma gobernada amplió el acceso en los equipos de ingeniería de datos, desarrollo de aplicaciones, gestión de proyectos, analítica y equipos ejecutivos, al tiempo que liberó al equipo de la plataforma de datos para centrarse en tareas de mayor valor. La sobrecarga operativa disminuyó en más de un 65% y la plataforma creció hasta superar los 1,500 usuarios activos mensuales. Incluso con un crecimiento de usuarios del 450%, los tickets de soporte de la plataforma por usuario activo disminuyeron un 44%, ya que el autoservicio reemplazó a los flujos de trabajo basados en tickets. Genie aceleró aún más esa transición al autoservicio, reduciendo tareas como la creación de un panel de control ejecutivo de días o semanas a menos de una hora.
Lakebase ofreció a Zillow un camino práctico hacia una AI agéntica que cumple con las normativas y está lista para producción. Un único almacén de memoria respaldado por Postgres ahora admite tanto experiencias de cliente en tiempo real como evaluaciones offline, al tiempo que otorga al AI Mode acceso a conjuntos de datos confidenciales que antes habrían requerido meses de revisión. Las futuras aplicaciones agénticas ahora pueden seguir el mismo patrón gobernado en lugar de empezar desde cero. Esa base ya es visible en el Zillow AI Mode, que se lanzó públicamente en marzo de 2026 como una experiencia conversacional diseñada para guiar a los usuarios a lo largo de su proceso de búsqueda de vivienda.
Los resultados clave incluyen:
La sobrecarga operativa disminuyó en más de un 65%
Un único almacén de memoria que admite tanto experiencias en tiempo real como evaluaciones offline
Los conjuntos de datos confidenciales ahora son accesibles a través de un marco gobernado
Los tickets de soporte de usuario de la plataforma por usuario activo disminuyeron un 44%
Zillow planea expandir Genie a finanzas, HR y ventas, y aplicar Lakebase a experiencias agénticas adicionales más allá de AI Mode. Al dedicar menos tiempo al mantenimiento de la infraestructura, el equipo de la plataforma de datos puede centrarse en integrar el cumplimiento, la gobernanza de costos y la calidad de los datos directamente en las herramientas que la gente ya utiliza. “Databricks se encarga de la infraestructura subyacente para que nuestro equipo pueda centrarse en el trabajo que más importa”, afirmó Jaycen. “Es como si tuviéramos un equipo de desarrollo adicional que nos ayuda a avanzar más rápido, y las nuevas capacidades siguen abriendo aún más oportunidades de expansión”.