Data Analysts in Deutschland

• Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
• Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
• Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
• Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
• Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
• Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
• Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.

• Analyse der bestehenden Reporting-Plattform inklusive Prozesse und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.

• Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an bestehendes Reporting sowie neu aufzusetzende Dashboards.

• Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.

• Nutzung von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.

• Erarbeitung eines Vorschlags zur notwendigen Weiterentwicklung der Prozesse sowie der Power-BI-Plattform.

• Aufnahme der IST-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.

• Analyse und Bestandsaufnahme der Power-BI-Plattform des Kunden.

• Analyse von Prozessen und Data-Governance.

• Aufnahme und Dokumentation der IST-Geschäftsprozesse.

• Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Reporting-Plattform.

• Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.

• Erarbeitung unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.

• Microsoft Power BI.

• Data-Analytics.

• KPI-Definition und Reporting.

• Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung.

• Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement.

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

• Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
• Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
• Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
• Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
• BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.

• Unterrichte den Kurs Einführung in Data Science im MBA-Programm

Modernisierung der Enterprise-Analytics – In Deutschland ansässige Enterprise-Reporting-Plattform für Betriebs- und Managementanalysen, die von 1,000+ internen Nutzern aus mehreren Abteilungen genutzt wird.

• Leitung von Power-BI- und Microsoft-Fabric-Reporting-Initiativen von Anfang bis Ende; Bereitstellung skalierbarer Dashboards und semantischer Modelle zur Unterstützung täglicher operativer und strategischer Entscheidungen, wodurch die Geschwindigkeit von Entscheidungen um 30% und die Effizienz der Berichterstattung um 25% verbessert wurden.
• Entwicklung einheitlicher Unternehmensdatensätze mit Microsoft Fabric Lakehouse und OneLake, Automatisierung der Verarbeitung historischer Daten und Reduzierung des manuellen Reporting-Aufwands um 40%.
• Aufbau und Pflege automatisierter Datenaufnahmepipelines mit Fabric Dataflows Gen2 und Data Pipelines, Verbesserung der Zuverlässigkeit der Datenaktualisierung auf 99.8% Verfügbarkeit und Sicherstellung einer gleichbleibenden Datenqualität.
• Umsetzung einer unternehmensweiten Reporting-Governance einschließlich Row-Level Security (RLS), Workspace-Strategie, Deployment-Pipelines und Dokumentation; dadurch Steigerung der Dashboard-Nutzung um 35%.

Verwendete Technologien: Power BI, Microsoft Fabric, DAX, Power Query, SQL, Azure Data Fundamentals, Semantic Modeling, RLS, Agile

• Entwicklung und Pflege analytischer Kundenreporting-Lösungen zur Identifizierung von Umsatztrends, Leistungstreibern, Risiken und Optimierungsmöglichkeiten, um datengestützte Entscheidungen in den Bereichen Vertrieb, Finanzen, Produkt, Data Engineering und Controlling sicherzustellen.
• Definition und Analyse von Kundentrends und Leistungskennzahlen zur Identifizierung von Ursachen für Abweichungen, Anomalien und aufkommende Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen, um umsetzbare Empfehlungen zu liefern.
• Entwicklung und Verantwortung für analytische Datenmodelle und Reporting-Schichten, um Skalierbarkeit, Leistung und analytische Belastbarkeit sicherzustellen und Management- sowie operatives Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen zu unterstützen.
• Planung, Nachverfolgung und Durchführung von Projekten unter Sicherstellung der Einhaltung von Zeitplänen, Datengenauigkeit, Konsistenz, Liefergegenständen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards durch gründliche Validierungs- und Abstimmungsprozesse.
• Steigerung der analytischen Reife durch die Formalisierung analytischer Arbeitsabläufe, Dokumentation von Datenprozessen und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) sowie Durchführung von Schulungen, um die Nutzung von Self-Service-Analytics zu fördern und eine datengestützte Kultur in operativen und geschäftlichen Teams zu verankern.
• Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung, Datensammlung und Transformation über die Entwicklung robuster Geschäftslogiken bis hin zu Data Storytelling und der Präsentation vor Stakeholdern.
• Komplexität in strukturierte Klarheit übersetzt, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nichttechnischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
• Durchführung fortgeschrittener SQL-basierter Analysen komplexer Geschäftsdaten zur Aufdeckung von Trends, Zusammenhängen und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung.
• Vorantreiben von Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von Python, SQL-Optimierung und KI-gestützten Tools, um die Verarbeitungszeit zu reduzieren und die Zuverlässigkeit in analytischen und operativen Arbeitsabläufen zu erhöhen.
• Standardisierung von KPI-Definitionen und Reporting-Logik, um Konsistenz und Vertrauen in allen Reporting-Lösungen sicherzustellen.
• Entwicklung von Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in ganzheitlichen Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.

Metrify - Team für OS- und Analytics-Layer:

• Grundlagen der Datenarchitektur durch Pre-Commit-Verträge und eine moderne dbt-Metadatenstruktur geschaffen
• Modulare Layer für die Abläufe beim Smart-Meter-Rollout aufgebaut und gepflegt sowie Geschäftsregeln in ein Star-DWH überführt.

Enpal - Zentrales Daten- und Plattformteam (SCM & Finance):

• dbt-Modelle entwickelt und aufgebaut, die eine aufbereitete Analytics-Schicht für Stakeholder aus SCM und Finance bereitstellen.
• Bestandsabgleich über verschiedene Quellen hinweg umgesetzt (ERP vs. 3PL; Snapshots vs. Bewegungen) und die Treiber von Abweichungen auf SKU-/Standort-/Kanalebene sichtbar gemacht.
• KPI für Wochenbestand sowie Projektion des Bestandsabbaus (Nachfrage + eingehende Versorgung) entwickelt, um Planung und operative Entscheidungen zu unterstützen.

• Arbeit als deutsch/englischer Sprachexperte zur Bewertung und Einstufung von KI-Modellantworten hinsichtlich Genauigkeit, Qualität der Schlussfolgerungen und natürlicher Sprachverwendung auf muttersprachlichem bzw. C2-Niveau in beiden Sprachen.
• Durchführung strukturierter Datenannotations- und Transkriptionsaufgaben mit detaillierter richtlinienbasierter Bewertung und Beurteilung von Sonderfällen.
• Durchführung visueller Qualitätsbewertungen, bei denen von KI erzeugte und modellverarbeitete Bilder und Videos auf visuelle Artefakte, sachliche und kompositorische Genauigkeit sowie die Einhaltung detaillierter Richtlinienkriterien geprüft werden.
• Bewertung und Annotation von Text-to-Speech-(TTS-)Modellausgaben hinsichtlich Aussprachegenauigkeit, Prosodie, Natürlichkeit und Audioqualität anhand strukturierter Richtlinienkriterien.
• Bewertung von Speech-to-Speech-(STS-)Modellinteraktionen durch Einstufung der Gesprächsaudios hinsichtlich Natürlichkeit, Ton, Latenz und Angemessenheit der Antworten bei Echtzeit-Sprachinteraktionen.
• Gleichzeitige Bearbeitung von Arbeitsaufträgen auf mehreren Plattformen mit Priorisierung nach Aufgabenqualität und Durchsatz, um die wöchentlichen Ausgabenziele zu erreichen.

• MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
• Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.

Erstellung von Workflows zur Erzeugung der Datenbasis für den Artikel-Import eines Webshops: Kombination von Daten aus mehreren Quellen, Analyse der Anforderungen, Entwurf des Ablaufs mit Jupyter Notebooks und Knime. Außerdem Erstellung von Code zur Automatisierung in Python unter Benutzung von Polars und Pandas.

Aufbereitung der Ausgangsdaten, Filtern und Zusammenführen der Ausgangsdateien und Bilden der nötigen Zwischenprodukte, Erstellung der Upload-Dateien, Plausibilitätsprüfungen, Quality Checks.

Eingesetzte Technologien: PyCharm, Python, Jupyter Notebooks, SQL, Knime, Pandas, Polars

• Entwickelte und pflegte dynamische 5 Power BI-Dashboards, um KPIs zu berichten, Trends zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Arbeitete mit den Marketing- und Engineering-Teams zusammen, um neue Marketingkampagnen zu optimieren und umzusetzen.
• Interpretierte Daten, um Trends und umsetzbare Erkenntnisse zu erkennen, und arbeitete mit Stakeholdern zusammen, um diese in Maßnahmen und Optimierungen umzusetzen.
• Kontinuierliche Verbesserung von Berichten, um das Verständnis des Geschäfts zu verbessern.

• Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
• Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
• Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
• Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.

• Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
• Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
• Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
• Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
• Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
• Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
• Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.

• Entwicklung von Data Products im Rahmen einer Data Mesh-/Medallion-Architektur auf Databricks und Azure Synapse.
• Aufbau von Power BI Dashboards auf konsolidierten Daten aus mehreren Quellsystemen (Vertrieb, Service, Verträge, Bestandsdaten).
• Definition von KPIs und Reporting-Standards in enger Abstimmung mit Business-Stakeholdern.