Data Lineage Experten in Deutschland

Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.

Financial Data Integrity & ERP Governance

• GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
• Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
• SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
• Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt

Finance Reporting Transformation

• Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
• Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
• Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
• Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt

Power BI & Analytics Enablement

• Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
• Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
• Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen

Transformation Infrastructure & Collaboration

• Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
• Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
• Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert

Outcomes

• GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
• Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
• Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
• Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt

Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python

• Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
• Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
• PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
• Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.

• Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
• Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
• Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
• Erstellung interaktiver Reports
• Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten

UEF 3.0 · Semantic Government Overlay (SGO) · Autonome Systeme (UAS / Dual-Use)

• Konzipiert: Semantic Government Overlay (SGO) – KI-geführte Verwaltung ohne Ablösung bestehender Fachverfahren. Lesender semantischer Layer über Registern und Fachverfahren auf Basis des Föderalen Informationsmanagements (FIM). Die Entscheidungshoheit verbleibt beim Sachbearbeiter (Architekturprinzip).
• Entwickelt: Referenzarchitektur mit quellenbelegten, abgeleiteten Aussagen (ausführbare Ontologien OWL/RDF/SHACL). Technisch garantierte Zweckbindung und Kein-Schreibpfad-Prinzip in Fachdaten – auditierbar, ohne zentralen Datenpool.
• Verankert: Regulatorik als Designprinzip: EU AI Act (Hochrisiko-Pflichten für Behörden-KI, Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27), DSGVO, NIS2 und verwaltungsrechtliche Automatisierungsgrenzen (§ 35a VwVfG, § 31a SGB X) als technische Kontrollpunkte in der Architektur.
• Erstellt: Methodisches Werkzeug für Pilotträger: Datenpipeline-Assessment (Phase 0), Compliance-Blueprint und Management Summary als entscheidungsreifes Paket für die öffentliche Verwaltung.
• Spezifiziert: UEF 3.0 als Nachfolge-Architektur zu TOGAF – Decision Paper kanonische Ontologie, Sechs-Schichten-Architektur, Read/Actuate-Grenze, Federation-Registry, Terminologie-Konkordanz und Release-Delta als geschlossener Spezifikationsstand.
• Architektiert: KI-natives Missions-OS für autonome UAS und Bodenrobotik als taktische Schicht über einem separat zugelassenen Autopiloten. Run-Time Assurance nach ASTM F3269-21 (Simplex-Muster): Der verifizierte Sicherheits-Controller behält die Autorität, die KI-Funktion liefert Vorschläge.
• Ausgelegt: Drei-Tier-Architektur – Tier 0 Autopilot mit 650-Hz-Flugregelung auf RTOS, Tier 1 KI-OS mit semantischem Weltmodell und Multi-Agenten-Cluster, Tier 2 Schwarm- und Boden-Mesh. Zenoh als primäre Fabric, MAVLink als einziger authentifizierter Kommandopfad (Single-Writer). Ergebnis: graceful degradation – Verlust der Mission, nicht des Fluggeräts.
• Abgesichert: Zwei-Gate-Kette auf der Read/Actuate-Grenze – Governance-Gate (Darf-Frage: AI-Act-Risikoklasse je Aktuierung, erzwungene menschliche Aufsicht nach Art. 14, unveränderliches Log) vor RTA-Safety-Monitor (Richtig-Frage: Flugenveloppe, Geofence, Energiereserve) mit Revert auf den Baseline-Controller.
• Verankert: Dual-Use-Architektur mit Common Core und Build-Time-Fork statt Runtime-Umschalter. Drei getrennte Rechtsstufen: Zivilvariante – UAS unter der EASA-Grundverordnung (EU) 2018/1139 mit der nach Art. 2 Abs. 2 AI Act eingeschränkten Anwendbarkeit, Bodenrobotik unter der Maschinenverordnung 2023/1230 mit voller Hochrisiko-Pflichtenkette, Cyber Resilience Act für beide; unbewaffnete Trägervariante als Rüstungsgut unter AWG/AWV und Dual-Use-VO 2021/821 (BAFA-Genehmigung); bewaffnete Variante unter KrWaffKontrG. Jede Ausprägung lebt unter genau einem dominanten Rechtsregime. Nachweisfundament: AI-BOM, SBOM und lückenlose Data-Lineage.
• Analysiert: Systemanalyse und Neuausrichtung gewachsener Engineering-Systemlandschaften. Vorgehenskonzept Konsolidierung ohne Migration – semantischer Layer über den Bestandsquellen statt Datenumzug. Ergebnis: entscheidungsreifes Vorgehenskonzept inklusive Bewertungsmodell für die Zielarchitektur.

Solution Architect für Consumer Cards

• Übernahm die Architekturverantwortung im Bereich Consumer Cards, führte Best Practices ein und verbesserte die architektonische Transparenz und Wartbarkeit durch die Entwicklung eines strukturierten Dokumentationsrahmens für das Reverse Engineering von Legacy-Kartensystemen.
• Standardisierte Architektur-Artefakte wie BIAN Business Capabilities, UML-Diagramme im draw.io-Format (Use Case, Component, Sequence), Namenskonventionen, Dokumentenablage, Designvorlagen und Blueprints, Microservices.
• Erstellte High-Level- und Low-Level-Designs, abgestimmt auf Enterprise-Architecture-Governance-Prozesse und Artefaktstandards.
• Unterstützte architektonisch das Strategic Card Simplification Programme mit Fokus auf Kartenprodukt-Migrationen und die Außerbetriebnahme von Anwendungen in allen Ländern. Agile Umgebungen (Scrum/SAFe).
• Analysierte und entwarf KI-Use-Cases im Architekturumfeld.

Projekt: Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS) Strategic Programme

• Analysierte und dokumentierte bestehende Datenflüsse über Kartenprodukte und geografische Regionen hinweg, um die PCI-DSS-Compliance zu prüfen.
• Identifizierte Bereiche mit sensiblen Daten im Ruhezustand und Daten in Bewegung, die Verschlüsselung oder Maskierung erfordern, und stellte die Einhaltung der PCI-DSS-Anforderungen sicher.
• Arbeitete mit Security-, Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Verschlüsselungsstrategien mit regulatorischen und organisatorischen Vorgaben abzustimmen.
• Gab strategische Beratung zu Datenstrategie, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenarchitektur, Data Mesh, MEGA HOPEX, DAMA-DMBOK, ereignisgetriebener Architektur, End-to-End-Datenflüssen und Harmonisierung von Kartenproduktmodellen.
• Stellte sicher, dass das Lösungsdesign mit regulatorischen Anforderungen (BCBS 239, DORA, GDPR) und internen Richtlinien übereinstimmt.

Projekt: Denmark ATM Outsourcing Project

Ziel: Auslagerung von Betrieb und Wartung der Geldautomaten an einen Drittanbieter bei gleichzeitiger Erweiterung des ATM-Bestands in Dänemark, wobei Nordea Eigentümer der Geldautomaten und des Bargelds für die bestehende und erweiterte Infrastruktur bleibt.

• Leitete ein cross-funktionales Delivery-Team (Projektmanagement, Business Analysis und Architektur) und dokumentierte die aktuelle ATM-Systemlandschaft, einschließlich End-to-End-Datenflüssen, Integrationen und internen/externen Anwendungsschnittstellen.
• Entwarf End-to-End-Prozesse für Autorisierung, Abstimmung und Settlement und stimmte Betriebsmodell, Kontrollen und Compliance-Anforderungen zwischen Nordea und dem ausgelagerten Dienstleister ab.
• Erstellte High-Level- und Low-Level-Lösungsdesigns mit standardisierten UML-Artefakten (Use-Case-, Component- und Sequence-Diagramme) zur Unterstützung von Vendor-Onboarding, Integrationsplanung und Umsetzung.
• Stellte die architektonische Abstimmung und Entscheidungsfindung zwischen Enterprise-Stakeholdern und Drittanbietern sicher und managte Abhängigkeiten und Schnittstellen im Rahmen der Auslagerungsinitiative.

Kunden: CARIAD, AUDI AG

• Aufbau und Bereitstellung von Enterprise-MLOps-Pipelines mit Azure Machine Learning und Databricks. Reduzierte die Release-Zyklen für Modelle um 95 Prozent, von vier Wochen auf zwei Tage, durch automatisierte CI/CD-Workflows.
• Auslieferung von cloudnativen DevOps-Plattformen für ADAS-Programme mit Azure-Datendiensten, Kubernetes und Terraform-basierter Infrastrukturbereitstellung.
• Entwurf von High-Availability-Architekturen mit automatischem Failover. Senkte die Systemausfallzeit um 85 Prozent für geschäftskritische Energy-Trading-Plattformen.
• Entwicklung und Integration von KI-Agents und Enterprise-Chatbots mit LangChain, AutoGPT und GPT-Modellen. Ermöglichte autonome Workflows und automatisierte Abläufe auf Basis von Entscheidungen.
• Reduzierung der Cloud-Infrastrukturkosten um 40 Prozent durch Autoscaling-Strategien, Nutzung von Spot-Instanzen und richtliniengesteuerte Ressourcenverwaltung über Azure und AWS hinweg.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Produktmanagern und Führungskräften, um groß angelegte Lösungen für Automotive und Energie zu liefern.
• Implementierung von GitOps-gesteuerten CI/CD-Pipelines für die Softwareauslieferung im Automotive-Bereich für über 500 Ingenieure in verteilten Produktteams.
• Entwurf und Betrieb von Kubernetes-Plattformen auf Azure AKS. Verbesserte die Bereitungsstabilität und reduzierte Rollback-Vorfälle um 70 Prozent.
• Implementierung von Observability- und Monitoring-Stacks mit Prometheus, Grafana und Azure Monitor. Erreichte 99,9 Prozent Serviceverfügbarkeit.

Ich implementierte eine Zero-Trust-Architektur fuer robuste, militaertaugliche maritime Container-Mini-Rechenraeume auf Basis von VMware & Tanzu zur Unterstuetzung containerisierter GIS-Workloads fuer Bodentruppen. Der besondere Fokus lag auf der Absicherung der Kommunikation, dem Workload-Schutz und dem Datenzugriff in umkaempften elektronischen Gefechtsumgebungen, die durch Jamming, Abfangen, Signalmanipulation und staendig wechselnde Einsatzbedingungen beeinflusst werden. Ich habe Use Cases so entworfen und architektonisch umgesetzt, dass jedes Element von Workload, Identitaet und System auch in degradierten oder gestoerten Szenarien weiterhin unabhaengig und sicher funktionieren konnte. Parallel dazu definierte ich die Enterprise- und Solution-Security-Architektur mit LeanIX, Bizzdesign und HOPEX als Enterprise-Architecture-, Repository- und Governance-Plattformen, um Architekturinventar, Beziehungen, Nachverfolgbarkeit, Zielbilder und Security Governance in komplexen Umgebungen zu pflegen. Fuer die architektonischen Designs nutzte ich Sparx Enterprise Architect, um formale Architekturperspektiven, Schnittstellen, Vertrauensgrenzen und Systemarchitektur sowohl in IT- als auch OT-Umgebungen zu beschreiben. Das Tool IriusRisk wurde fuer das Threat Modeling der Loesung eingesetzt, um architekturgetriebene Risiken zu identifizieren, Sicherheitsanforderungen abzuleiten und Gegenmassnahmen sowie Designluecken direkt aus den Loesungsmodellen zu erkennen. Das Risiko- und Compliance-Management wurde mit Archer unterstuetzt. Architekturentscheidungen, Kontrollluecken und operative Risiken wurden in gesteuerte Governance- und auditierbare Compliance-Massnahmen ueberfuehrt. Fuer Dokumentation, Zusammenarbeit und visuelles Design nutzte ich Confluence zur Pflege von Architecture Decision Records, Security Blueprints und Workflows. Lucidchart und draw.io verwendete ich zur Erstellung stakeholdergerechter Design-Artefakte. Ich habe ausserdem OT-Sicherheitskonzepte mit Unterstuetzung von Elektro- und Maschinenbauingenieuren in den Bereichen Oel, Fahrzeug-Bordsysteme, Bahn, Kraftwerke, Pharma, Gasturbinen und Nukleartechnik definiert. Ich erstellte die End-to-End-OT-Sicherheitsstrategie, beginnend bei der globalen Policy, weiterentwickelt zu Standards und Verfahren und schliesslich korreliert mit Bell-LaPadula, Purdue Model, SABSA, TOGAF ADM, CENELEC 50701, IEC 62443 und NIST-Standards. Zudem arbeitete ich mit Engineering-Teamleads zusammen, um kritische KBP-Assets zu identifizieren und sie unter Schutzmassnahmen zu stellen, mit denen SCADA-, PLC- und HMI-Assets segmentiert wurden. Ich trieb die Zusammenarbeit zwischen Security-, IT- und OT-Teams voran, um standardisierte Workflows und Use Cases fuer den OT-Security-Loesungskatalog zu erstellen, waehrend Defense-in-Depth- und Zero-Trust-Prinzipien in operative Umgebungen integriert wurden. Entscheidend war die Integration multidisziplinaerer Engineering-, Security- und Operations-Akteure in eine einheitliche Security-Blueprinting-Strategie und die Sicherstellung, dass Architektur, Threat Modeling, Governance und Dokumentation technisch robust und operativ praktikabel waren.

• End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
• Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
• Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
• Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
• Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
• Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
• Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
• Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

• Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
• Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

• Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
• DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
• Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
• MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
• Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.

• Konzeption einer zukunftsfähigen Mandantendatenbank für Marketingzwecke
• Analyse der Anforderungen, Konzeption und Modellierung eines Entitäts-Beziehungs-Modells
• Konsolidierung und Optimierung einer Mandantendatei aus verschiedenen Datenquellen zur gezielten Durchführung von Marketingkampagnen
• Enge Zusammenarbeit mit Marketing und IT in einem agilen Umfeld zur iterativen Entwicklung der Lösung
• Technologien und Methoden: MS Office (insb. Excel), MS Dynamics CRM, MS SharePoint

• Führung der Cloud- und Data-Engineering-Organisation und Festlegung der Architekturstrategie für Next-Generation-Datenplattformen
• Entwurf und Bereitstellung eines Datenmanagementsystems für Fahrzeugflotten mit skalierbaren Ingestion-Pipelines, Signal-Katalogverwaltung und Kampagnen-Workflows
• Aufbau cloud-nativer Microservices und Streaming-Architekturen zur Verarbeitung von Echtzeit-Fahrzeugdaten und KI-gestützter Bedrohungserkennung
• Etablierung von Engineering-Standards für Datenqualität, Sicherheit, Data Lineage und Governance in Übereinstimmung mit ISO/SAE 21434 und DSGVO
• Leitung von Engineering-Teams in den Bereichen Daten, Backend, Cloud und KI zur Sicherstellung einer gleichbleibenden Bereitstellung hochwertiger, produktionsreifer Lösungen

• Leitete die End-to-End-Implementierung des Miles-and-More-Kreditkartendienstes mit Integration in TSYS-Systeme auf Microsoft Azure.
• Entwarf sichere, skalierbare APIs und Microservices mit Spring Boot, Camunda und Apache Kafka (Confluent Platform) für Echtzeit-Event-Streaming und Prozessautomatisierung auf Azure Kubernetes Service.
• Verantwortete den gesamten Entwicklungszyklus des Kreditkartensystems in der Azure-Cloud inklusive Betrugserkennung, Zahlungsabwicklung, Kontoverwaltung und ereignisgesteuerten Kafka-Daten-Pipelines.
• Entwickelte und implementierte Kafka Connect-Integrationen und Schema Registry für nahtlosen Datenaustausch zwischen Microservices und Altsystemen.
• Führte Agile Best Practices ein, steigerte die Team-Effizienz um 30 % und verkürzte die Projektlaufzeit.
• Leitete und coachte ein Team von über 15 Entwicklern und förderte eine kollaborative, Cloud-First- und innovationsgetriebene Kultur.
• Pflegte Kundenbeziehungen mit 95 % Zufriedenheit und sicherte Folgeprojekte durch konstante Lieferqualität.
• Entwarf und implementierte BPMN/DMN-Modelle in Camunda für komplexe Geschäftsabläufe und Automatisierung.
• Konfigurierte die Camunda Engine mit erweiterten Funktionen wie Fehlerbehandlung, RPA-Integration und Multi-Version-Deployments.
• Integrierte Camunda- und Kafka-basierte Nachrichtenübermittlung mit Kernbankensystemen und gewährleistete hohe Verfügbarkeit und Datenkonsistenz.
• Verwaltete Multi-Database-Schema-Konfigurationen auf Azure und optimierte die Systemleistung für hohen Durchsatz und Fehlertoleranz.
• Entwarf und implementierte Cloud-Architektur-Patterns auf Azure mit Fokus auf Multi-Region-Resilienz, Datensouveränität und ereignisgesteuerte Skalierbarkeit für kritische Finanz-Workloads.

• Aufbau einer Enterprise-Daten-Lakehouse-Plattform auf Azure Databricks

• Entwicklung produktiver Daten-Pipelines und Governance-Strukturen

• Implementierung privatisierter Cloud-Infrastrukturen mit Terraform

• Einführung moderner CI/CD-Standards in Azure DevOps

• Umsetzung sicherer IAM- und Governance-Konzepte

• Entwicklung skalierbarer PySpark- und Delta-Lake-Frameworks

• Unterstützung von Self-Service-Analytics und Ansätzen für Datenprodukte

• Architektur- und Plattformberatung für Enterprise-Data-Initiativen

• Aufbau einer zentralen DataHub-Architektur für Versicherungsdaten

• Integration mehrerer Subsysteme in eine Lakehouse-Plattform

• Einführung von Daten-Governance und Datenherkunft

• Unterstützung moderner Analytics- und Reporting-Standards

• Optimierung der Datenbereitstellung für Business- und Analytics-Teams

• Themen: Business Analyse, Datenschutz, Datenmanagement, Stakeholder Management, Konzeption
• Das vorliegende Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Ansatzes für das Datenlöschen in SAP-Systemen. Ziel ist es, die relevanten Daten und Strukturen bei der Systemübernahme zu identifizieren, um sowohl den Datenschutz als auch die IT-Systemeffizienz zu gewährleisten. Gleichzeitig sollen Downtimedauern minimiert und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
• Entwicklung eines umfassenden Ansatzes zur Datenlöschung in SAP-Systemen unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und geschäftlicher Anforderungen.
• Sicherstellung einer effizienten und strukturierten Datenüberführung in das neue System.
• Optimierung der Systemeffizienz und Reduktion von Downtimes während der Migration.
• Erstellung fachlicher und technischer Konzepte, um eine rechtskonforme und nachhaltige Datenverwaltung sicherzustellen.
• Themenvorbereitung: Detaillierte Untersuchung des Themenfelds „Datenlöschen", um die Grundlage für eine strukturierte Datenmigration zu schaffen.
• Definition der Projektstruktur: Festlegung von Rollen, Schnittstellen und der organisatorischen Projektstruktur.
• Regulatorische Anforderungen: Analyse von datenschutzrechtlichen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen, um die Löschkriterien zu definieren.
• Vorgehensweise: Entwicklung möglicher Szenarien und Vorgehensweisen für die Datenbereinigung und -löschung.
• Löschkonzepte: Erstellung von fachlichen und technischen Löschkonzepten, die die Implementierung strukturieren und klare Vorgaben liefern.
• Festlegung der Löschkriterien: Definition, welche Daten und Strukturen gelöscht oder übertragen werden.
• Verantwortlichkeiten: Klärung der Verantwortlichkeiten innerhalb des Projektteams sowie bei beteiligten Stakeholdern.
• Analyse laufender Aktivitäten: Identifikation und Erhebung bereits laufender Aktivitäten im Themenfeld „Datenlöschen".
• Aufwands-, Kosten- und Zeitplanung: Erstellung von Schätzungen für Ressourcen, Zeitaufwand und Budget.
• Umsetzungsinitiativen: Entwicklung und Umsetzung konkreter Maßnahmen, um die definierten Löschstrategien umzusetzen.
• IT-Systemeffizienz: Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um Optimierungspotenziale für die Löschung und Überführung von Daten zu identifizieren.
• Technologietrends: Bewertung neuer Technologien und Tools, die den Prozess der Datenbereinigung unterstützen können.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewertung der finanziellen Auswirkungen der Datenbereinigung und der Einführung neuer Lösungsansätze.
• Risikomanagement: Identifikation potenzieller Risiken während der Umsetzung und Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Minimierung.
• Dieses Projekt legt die Grundlage für eine nachhaltige und rechtskonforme Datenüberführung in ein neues SAP-System. Mit einem klar definierten Ansatz zur Datenlöschung werden Datenschutzanforderungen erfüllt, Downtimes reduziert und die Effizienz des neuen Systems gesteigert. Die Ergebnisse und Handlungsempfehlungen werden Unternehmen dabei unterstützen, eine zukunftssichere Datenstrategie zu entwickeln, die gleichzeitig den gesetzlichen und geschäftlichen Anforderungen entspricht.