Rocket Companies, una destacada empresa de tecnología financiera con sede en Detroit, ha emprendido un ambicioso proyecto para modernizar su solución de ciencia de datos con el objetivo de transformar la experiencia de sus clientes en el ámbito de la adquisición de viviendas. En un contexto marcado por una crisis habitacional y el desafío de la asequibilidad, Rocket busca facilitar el acceso a la propiedad mediante una experiencia mejorada impulsada por inteligencia artificial.
Desde su creación, Rocket se ha expandido significativamente, consolidándose como una red de negocios que proporciona soluciones digitales eficaces para transacciones complejas. Sin embargo, el entorno de ciencia de datos de la compañía, anteriormente basado en Apache Spark y Hadoop, presentaba limitaciones significativas, entre ellas el acceso restringido a los datos y un proceso de desarrollo que suponía una curva de aprendizaje pronunciada para muchos de sus científicos de datos.
Para superar estos obstáculos, la empresa ha migrado sus cargas de trabajo de machine learning a Amazon SageMaker. Gracias a esta transición, Rocket ha logrado acelerar notablemente la velocidad de entrega de sus proyectos de datos. Anteriormente, la ingestión de nuevos datos podía extenderse entre cuatro y ocho semanas, pero tras la modernización, este proceso se realiza en menos de una hora. Además, el número de modelos en producción ha aumentado de 26 a más de 210, acortando el tiempo de despliegue de meses a semanas.
La implementación de SageMaker ha dotado a los científicos de datos de Rocket de acceso a un ecosistema más amplio de herramientas, incrementando su productividad en un 80%. Ahora, los equipos pueden concentrarse en el desarrollo de modelos sin preocuparse por la gestión de la infraestructura, gracias a la capacidad de SageMaker para gestionar automáticamente las instancias.
El enfoque hacia una solución en la nube también ha reforzado la seguridad y la capacidad de integración de los datos, facilitando un acceso más ágil y seguro a la información crítica para la toma de decisiones comerciales. Rocket ha logrado habilitar un acceso más estructurado y seguro a los datos, permitiendo a sus equipos de ciencia de datos explorar y diseñar modelos con mayor eficacia.
Este progreso no solo representa una mejora interna significativa, sino que también establece a Rocket como un pionero en la adopción de tecnologías avanzadas para enfrentar la crisis del acceso a la vivienda, en línea con su misión de «Ayudar a Todos a Encontrar un Hogar». La experiencia de Rocket en este proceso ofrece valiosas lecciones para otras organizaciones que contemplen migrar hacia entornos de datos más flexibles y eficientes. vía: AWS machine learning blog
