Krahl Verladesysteme: Mit Daten die Weichen für die Zukunft stellen

  • Vereinheitlichte Datenbasis: Konsolidierung von ERP-, CRM- und Flottendaten (WeClap, Webfleet) in einem zentralen BigQuery Data Warehouse.
  • Automatisierte Prozesse & Einblicke: Straffere Abläufe und beschleunigte Entscheidungsfindung durch automatisierte Daten-Workflows.
  • Gestärktes Vertrauen in die Cloud: Erfolgreiches Datenprojekt als Impulsgeber für die Migration weiterer Systeme zu Google Cloud.
  • Die Außenansicht des Firmengebäudes von Krahl Verladesysteme an einem sonnigen Tag. Das helle, moderne Gebäude hat blaue Fensterrahmen und davor befinden sich Parkplätze mit Bäumen.
    Ein blauer Scherenhubtisch der Marke Krahl, der zur Hälfte in eine Grube im Betonboden abgesenkt ist. Auf der Plattform sind Warnhinweise und das Firmenlogo sichtbar.
  • Mangelnde Skalierbarkeit
  • Unflexible Dateninfrastruktur
  • Verhinderte Einblicke
  • Verlangsamte Entscheidungen
  • Wenn wachsendes Datenvolumen die Prozesse ausbremst

    Als Kompetenzzentrum für Verladetechnik ist die Krahl Verladesysteme GmbH seit über 30 Jahren eine feste Größe im deutschen Mittelstand. Doch um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben, musste das Unternehmen das volle Potenzial seiner wachsenden Datenmengen heben.

    Die bestehende Dateninfrastruktur war nicht flexibel und skalierbar genug, um Daten aus verschiedenen Systemen wie dem ERP/CRM WeClap oder der Flottenmanagement-Software Webfleet effizient zu bündeln und auszuwerten.

    Diese Fragmentierung verhinderte einen klaren Gesamtüberblick, erschwerte fundierte Geschäftsentscheidungen und bremste die Innovationsfähigkeit in einer zunehmend datengetriebenen Landschaft aus.

    Eine maßgeschneiderte Daten-Autobahn auf Google Cloud

    Um diese Herausforderungen zu meistern, entwickelten wir eine maßgeschneiderte Datenlösung auf Google Cloud. Mithilfe von Airbyte, für das wir teilweise sogar eigene Konnektoren schrieben, integrierten wir die zentralen Datenquellen wie WeClap und Webfleet.

    Alle Daten fließen nun in Google BigQuery als leistungsstarkes, zentrales Data Warehouse. Dort werden sie durch automatisierte Workflows in Dataform aufbereitet und veredelt, um eine konsistente und verlässliche Analysegrundlage zu schaffen.

    Die Ergebnisse werden in intuitiven und interaktiven Dashboards in Looker Studio visualisiert. So erhält Krahl Verladesysteme einen klaren und jederzeit aktuellen Blick auf die entscheidenden Geschäftskennzahlen.

    Als Partner haben wir Krahl Verladesysteme durch den gesamten Prozess geführt – von der initialen Entdeckung und Architekturplanung über die technische Umsetzung bis hin zur finalen Dokumentation und Bereitstellung.

    Portraitfoto von Dierk Demelt

    “Unsere Zusammenarbeit mit Seibert Group war perfekt auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten und verlief hervorragend. […] Die Lösung hat unsere Erwartungen übertroffen, unsere Effizienz gesteigert und weitere Projekte inspiriert, die wir gerne mit Seibert Media verfolgen werden.”

    Dierk Demelt Marketing Manager, Krahl Verladesysteme GmbH
  • Zentrales BigQuery Warehouse
  • Automatisierte Datenintegration
  • Interaktive Looker-Dashboards
  • Maßgeschneiderte Beratung
  • Mehr Effizienz, schnellere Entscheidungen und ein klarer Wettbewerbsvorteil

    Die auf Google Cloud basierende Lösung hat die Datenfähigkeiten von Krahl Verladesysteme transformiert. Durch den schnelleren Zugriff auf Einblicke konnten Entscheidungsprozesse erheblich beschleunigt werden.

    Dank der Automatisierung wurden die internen Prozesse gestrafft, was die Effizienz im gesamten Unternehmen steigerte. Diese neu gewonnene, datengetriebene Agilität versetzt Krahl in die Lage, schneller zu innovieren, den Kundenservice zu verbessern und sich einen klaren Wettbewerbsvorteil im Markt zu sichern.

    Der Erfolg des Projekts schuf ein tiefes Vertrauen in die neue Infrastruktur. Dies führte dazu, dass Krahl Verladesysteme sich entschied, weitere Systeme, wie das Hosting der Website, ebenfalls zu Google Cloud zu migrieren und so die IT-Landschaft weiter zu vereinheitlichen.

    Die Lösung übertraf nicht nur die Erwartungen, sondern inspirierte bereits weitere Projekte, um die Digitalisierung im Unternehmen mit uns als Partner weiter voranzutreiben.

    Ist dein Mittelstand bereit für die Daten-Überholspur?

    Auch im traditionellen Mittelstand sind Daten der Schlüssel zu mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Wir helfen dir, deine bestehende Infrastruktur zu modernisieren und das volle Potenzial deiner Unternehmensdaten zu heben. Lass uns in einem Gespräch klären, wie wir dein Geschäft mit einer maßgeschneiderten Datenlösung voranbringen.

    Illustration, die Wachstum und Erfolg darstellt: Ein großer Pfeil nach oben mit der Ziffer 1 und einem Plus, das ein Level up darstellt sowie ein lachendes Emoji symbolisieren positive Entwicklung und höchste Zufriedenheit.

    Die entscheidenden Lösungsbausteine

    Der Erfolg von Krahl Verladesysteme zeigt, wie aus der gezielten Modernisierung der Datenlandschaft ein strategischer Vorteil für das gesamte Unternehmen entsteht.

    Data Analytics & Business Intelligence

    Verwandle deine verteilten Unternehmensdaten in einen strategischen Vorteil. Wir bauen eine zentrale Analyseplattform, die dir hilft, Prozesse zu optimieren und schnellere, fundierte Entscheidungen zu treffen.

    Cloud-Plattform & Betrieb

    Schaffe ein stabiles und zukunftsfähiges Fundament für deine IT. Wir unterstützen dich bei der Konsolidierung deiner Systeme in der Cloud, um die Effizienz zu steigern und das Vertrauen in deine Infrastruktur zu stärken.

    Anwendungen & Modernisierung

    Löse dich von starren Altsystemen. Wir helfen dir, deine Dateninfrastruktur durch eine moderne, cloud-native Architektur zu ersetzen, die agil, skalierbar und bereit für zukünftige Anforderungen ist.

    Wir freuen uns auf deine Nachricht oder einen Termin mit dir

    Erzähl uns von deiner Vision oder deiner aktuellen Herausforderung. Wir finden gemeinsam heraus, wie wir dich am besten unterstützen können.

    Das Seibert Google Team

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