La mission de Zillow est de faire du logement une réalité pour un plus grand nombre de personnes, en connectant plus de 250 millions d'utilisateurs mensuels à une expérience fluide d'achat, de vente, de location et de financement. Mais des années de forte croissance, d'acquisitions et d'exigences de conformité strictes ont cloisonné les données dans de nombreux outils, créant parfois des frictions pour les initiatives internes de l'entreprise. En se standardisant sur la plateforme Databricks avec Unity Catalog, Zillow a remplacé une multitude d'outils par un écosystème gouverné unique, débloquant des insights en libre-service grâce à Genie et posant les bases d'une AI agentielle. Lakebase a étendu cette base encore plus loin, offrant à l'équipe AI une couche de mémoire persistante pour les expériences conversationnelles. La plateforme sert désormais plus de 1 500 utilisateurs internes actifs par mois tout en réduisant les coûts d'infrastructure et d'exploitation de 65 % après consolidation.
Défi : Des données cloisonnées et des systèmes séparés freinaient les ambitions
La vision de Zillow d'une expérience d'achat de logement fluide dépendait de la libre circulation des données entre les produits, les équipes et les secteurs d'activité. En pratique, les systèmes cloisonnés, les exigences de conformité et les outils parfois incompatibles ont rendu cela de plus en plus difficile.
Un parcours client connecté a créé de la complexité dans les données
Les acheteurs de logements s'attendent à un parcours unique. Ils veulent parcourir une propriété, réserver une visite avec un agent immobilier et obtenir un financement — le tout sans devoir recommencer à zéro. Le portefeuille de produits et d'acquisitions de Zillow rend cela possible, mais il complexifie également le paysage des données. Les locations, la recherche de logements, les visites, les prêts hypothécaires et les entreprises acquises sont arrivés chacun avec leurs propres piles technologiques, exigences de conformité et contrôles d'accès. Dans toute l'entreprise, les équipes utilisaient de nombreux outils de manière indépendante.
Les systèmes cloisonnés ralentissaient le travail quotidien
Une seule intégration de données pour une nouvelle acquisition pouvait prendre des mois. Pendant ce temps, la séparation classique entre les bases de données opérationnelles et les systèmes analytiques transformait les questions de routine en transferts lents entre équipes et outils. Et comme chaque silo appliquait ses propres contrôles d'accès de manière indépendante, même les demandes simples de données inter-domaines nécessitaient une coordination manuelle entre les équipes, un processus qui pouvait prendre des semaines.
Les initiatives d'AI ont révélé les limites de l'architecture existante
Cette friction est devenue un obstacle lorsque Zillow a commencé à concevoir AI Mode, une expérience conversationnelle conçue pour aider les acheteurs et les locataires à explorer des logements, poser des questions de suivi et effectuer des actions comme réserver des visites ou contacter un agent. AI Mode avait besoin d'une mémoire persistante à faible latence pour les conversations et de la capacité d'évaluer et d'améliorer ces interactions en utilisant les mêmes données gouvernées.
L'assemblage d'une base de données distincte et de nouveaux pipelines était techniquement possible, mais aurait ajouté une complexité considérable. « Si nous n'étions pas passés à une plateforme unifiée, nous serions dans une situation très différente », a déclaré Jaycen Grant, directeur de l'ingénierie pour la plateforme de données de Zillow. « Lorsque l'élan vers l'AI agentielle est arrivé, nous aurions dû nous connecter à de nombreux systèmes distincts au lieu d'un seul. »
Solution : Une plateforme unifiée avec la gouvernance au cœur, étendue par Lakebase pour l'AI agentielle
Zillow a résolu ces défis en se standardisant sur Databricks, offrant aux équipes un moyen plus simple de gouverner les accès, de connecter les systèmes et d'avancer plus vite.
La gouvernance est devenue la fondation, pas le point de contrôle final
Zillow a fait de la gouvernance le point de départ plutôt qu'un contrôle final, Unity Catalog remplaçant les contrôles d'accès qui maintenaient les données verrouillées au sein de chaque secteur d'activité. L'équipe de la plateforme de données a mis en œuvre un étiquetage cohérent, des contrôles d'accès basés sur les rôles et les attributs, ainsi que des espaces de travail structurés de type lab, stage et production, permettant aux équipes de se déplacer rapidement tout en renforçant la conformité et la sécurité, comme les exigences de gestion du changement SOX, à tous les niveaux.
Les données sur les prêts hypothécaires, autrefois isolées dans un système dédié, peuvent désormais être partagées en toute sécurité entre les espaces de travail grâce au masquage au niveau des lignes et des colonnes appliqué via Unity Catalog. « Nous avons amélioré l'accessibilité et la flexibilité des données en éliminant les silos sans sacrifier la sécurité et le contrôle », a souligné Jaycen, « et les collaborateurs n'ont plus besoin de déplacer leurs données. »
Une plateforme unique a remplacé les outils cloisonnés et a ouvert la voie au libre-service
La consolidation au sein d'une plateforme unifiée a offert aux équipes de toute l'entreprise un environnement partagé plutôt que des chaînes d'outils isolées. Les ingénieurs de données, les ingénieurs produits, les chefs de projet, les analystes et les dirigeants travaillent désormais tous au sein de la même plateforme au lieu de s'appuyer sur des systèmes distincts gérés par des équipes distinctes. Alors que les demandes de données inter-domaines exigeaient autrefois que l'équipe de la plateforme construise des ponts entre les systèmes, les équipes peuvent désormais découvrir des ensembles de données, demander un accès via un processus gouverné et commencer à travailler sans l'intervention de l'équipe de la plateforme. Ce passage de flux de travail basés sur des tickets au libre-service a fondamentalement changé la façon dont l'équipe de la plateforme de données passe son temps, en se concentrant moins sur la maintenance de l'infrastructure et l'acheminement des demandes, et plus sur la création d'outils et de garde-fous qui rendent le libre-service fiable.
Genie a aidé les équipes à activer plus rapidement les données gouvernées
Zillow a également étendu la valeur de ses données gouvernées grâce à Genie. Lorsque le SVP of Engineering de Zillow a souhaité obtenir de la visibilité sur l'utilisation des outils d'AI internes, Jaycen a utilisé Genie Code pour identifier les tables pertinentes, générer des requêtes, créer un notebook et publier un tableau de bord ainsi qu'un espace Genie en moins d'une heure.
« Par le passé, la création d'un tel tableau de bord exécutif aurait pris des jours, voire des semaines. Nous aurions dû rechercher les bonnes données, les rassembler et les affiner avant de les partager. Avec Genie, j'ai pu répondre en moins d'une heure dans le même fil de discussion Slack », a déclaré Jaycen.
Lakebase a réuni les données opérationnelles et analytiques pour l'AI
Une fois la gouvernance fondamentale en place, Lakebase est devenu un composant important de la pile d' AI agentielle de Zillow. Lakebase est une base de données PostgreSQL entièrement gérée, intégrée à Databricks et conçue pour les agents. Pour Zillow, elle a permis de combler le fossé entre les systèmes opérationnels et analytiques qui avait ralenti les initiatives précédentes. Jaycen explique : « Nous voyons Lakebase comme bien plus qu'une simple base de données : c'est une nouvelle couche architecturale qui rassemble les systèmes transactionnels et les applications basées sur l'AI. Comme il s'agit de Postgres, les équipes peuvent l'adopter rapidement, mais sa véritable valeur réside dans ce qu'elle permet au-delà des bases de données traditionnelles. »
L'équipe AI a déployé Lakebase comme couche de mémoire des agents pour AI Mode, fournissant un stockage à haute simultanéité et faible latence pour l'historique et le contexte des conversations. Comme Lakebase est intégré au lakehouse, l'agent peut récupérer l'historique pertinent, puis exécuter des évaluations, du traçage et des analyses sur les mêmes données sans avoir à les déplacer vers un système distinct.
Parce que Lakebase hérite du cadre de conformité de Unity Catalog, l'équipe a pu accéder à des ensembles de données réglementés, y compris des informations financières et de crédit, sous les contrôles gouvernés appropriés et sans mois supplémentaires d'examen de sécurité. « Sans Lakebase, nous aurions passé des mois à passer des examens de sécurité et de conformité avant de pouvoir utiliser ces ensembles de données. Avec Lakebase, ils ont été disponibles immédiatement », a expliqué Jaycen.
Résultats : une fondation gouvernée pour les données à l'échelle
La consolidation sur une plateforme gouvernée unique a élargi l'accès à l'ingénierie des données, au développement d'applications, à la gestion de projet, à l'analyse et aux équipes de direction, tout en libérant l'équipe de la plateforme de données pour qu'elle se concentre sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. La charge opérationnelle a diminué de plus de 65 % et la plateforme a atteint plus de 1 500 utilisateurs actifs mensuels. Même avec une croissance de 450 % du nombre d'utilisateurs, les tickets d'assistance de la plateforme par utilisateur actif ont chuté de 44 %, le self-service ayant remplacé les flux de travail basés sur des tickets. Genie a encore accéléré cette transition vers le self-service, réduisant des tâches telles que la création d'un tableau de bord pour la direction de quelques jours ou semaines à moins d'une heure.
Lakebase a offert à Zillow une voie concrète vers une AI agentique conforme et prête pour la production. Un magasin de mémoire unique basé sur Postgres prend désormais en charge à la fois les expériences client en temps réel et l'évaluation hors ligne, tout en donnant au mode AI un accès à des jeux de données sensibles qui auraient auparavant nécessité des mois d'examen. Les futures applications agentiques peuvent désormais suivre le même modèle gouverné au lieu de repartir de zéro. Cette fondation est déjà visible dans le mode AI de Zillow, lancé publiquement en mars 2026 sous la forme d'une expérience conversationnelle conçue pour guider les utilisateurs tout au long de leur parcours immobilier.
Les principaux résultats comprennent :
La charge opérationnelle a diminué de plus de 65 %
Un magasin de mémoire unique qui prend en charge à la fois les expériences en temps réel et l'évaluation hors ligne
Les jeux de données sensibles sont désormais accessibles via un cadre gouverné
Les tickets d'assistance des utilisateurs de la plateforme par utilisateur actif ont chuté de 44 %
Zillow prévoit d'étendre Genie à la finance, aux HR et aux ventes, et d'appliquer Lakebase à d'autres expériences agentiques au-delà du mode AI. En passant moins de temps sur la maintenance de l'infrastructure, l'équipe de la plateforme de données peut se concentrer sur l'intégration de la conformité, de la gouvernance des coûts et de la qualité des données directement dans les outils que les collaborateurs utilisent déjà. « Databricks s'occupe de l'infrastructure sous-jacente afin que notre équipe puisse se concentrer sur le travail le plus important », a déclaré Jaycen. « C'est comme si nous avions une équipe de développement supplémentaire pour nous aider à avancer plus vite, et les nouvelles fonctionnalités continuent d'ouvrir encore plus d'opportunités d'expansion. »