Dealertrack Bestandsverwaltung Optimieren

Unser Kunde, ein großes US-weites Netzwerk von Autohäusern, stand vor einer kritischen Herausforderung: Die Daten in ihrer zentralen Dealertrack Bestandsverwaltung waren oft bis zu vier Stunden veraltet. Dies führte zu Doppelverkäufen, frustrierten Kunden und einem erheblichen manuellen Abstimmungsaufwand zwischen den 50+ Standorten und der Zentrale.

Unser Team aus drei Senior Java-Entwicklern wurde eingesetzt, um die veraltete Middleware zu ersetzen. Innerhalb von drei Monaten entwickelten sie eine neue, ereignisgesteuerte Architektur auf Basis von Spring Boot und Kafka. Diese Lösung ermöglichte eine bidirektionale Kommunikation zwischen den lokalen DMS-Instanzen und dem zentralen Dealertrack-System. Die Entwickler implementierten zudem robuste Fehlerbehandlungsroutinen, um Dateninkonsistenzen bei Netzwerkausfällen zu verhindern.

Das Ergebnis war transformativ. Die Latenzzeit der Datensynchronisation wurde von Stunden auf Sekunden reduziert. Das Unternehmen verzeichnete eine 95% Reduktion von Bestandsfehlern und konnte den administrativen Aufwand im Vertrieb um 20 Stunden pro Woche senken.

Ein führendes FinTech-Unternehmen im Bereich Fahrzeugfinanzierung hatte Schwierigkeiten mit der Integration neuer Partner in seine Plattform. Die Herausforderung bestand darin, die heterogenen Datenformate der Dealertrack Bestandsverwaltung verschiedener Händler zuverlässig und schnell in das eigene Risikobewertungssystem zu importieren. Die bestehende Lösung war fehleranfällig und langsam.

Smartbrain stellte zwei spezialisierte Java-Backend-Ingenieure zur Verfügung, die sich sofort in die komplexe API-Struktur einarbeiteten. Sie entwarfen einen flexiblen Adapter-Service unter Verwendung von Java 17 und modernen RESTful-Standards. Dieser Service normalisierte eingehende Datenströme automatisch und validierte sie gegen strenge Qualitätskriterien, bevor sie in die Core-Datenbank gelangten. Zusätzlich wurde ein automatisiertes Monitoring-Dashboard implementiert.

Durch den Einsatz unserer Experten konnte die Onboarding-Zeit für neue Händlerpartner drastisch verkürzt werden. Die Plattform verarbeitet nun Anfragen mit einer 40% höheren Geschwindigkeit, und die Datenqualität für Kreditentscheidungen stieg signifikant, was das Risikomanagement direkt verbesserte.

Ein internationaler Logistikdienstleister für Fahrzeugüberführungen nutzte ein veraltetes Monolith-System, das kaum noch mit modernen Schnittstellen der Dealertrack Bestandsverwaltung kompatibel war. Dies führte zu massiven Ineffizienzen bei der Planung von Transporten, da Bestandsänderungen oft manuell nachgepflegt werden mussten. Das interne IT-Team war mit dem Tagesgeschäft ausgelastet.

Wir augmentierten das Team mit vier erfahrenen Java-Entwicklern, die auf Legacy-Migration spezialisiert sind. Anstatt das System komplett neu zu bauen, was Jahre gedauert hätte, implementierten sie eine 'Strangler Fig'-Strategie. Sie extrahierten schrittweise kritische Module für den Bestandsabgleich und überführten sie in skalierbare Microservices. Diese neuen Services kommunizierten direkt und sicher mit der Dealertrack-API.

Die Lösung brachte sofortige Entlastung. Die automatisierte Erfassung von Fahrzeugbewegungen eliminierte manuelle Eingabefehler fast vollständig. Der Kunde berichtete von einer 30% Steigerung der operativen Effizienz in der Dispositionsabteilung und einer deutlichen Beschleunigung der Abrechnungsprozesse.