Data-Lineage-Experten in Deutschland

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.

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

• 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

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.

• 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

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.

• 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.

• Entwurf und Bereitstellung von Best Practices für Datenmodellierung mit dbt, einschließlich Changing Dimensions, Umgang mit spät eintreffenden Daten und Tests
• Entwurf des Ingestion-Flows von anderen Systemen nach S3 und Redshift
• Entwurf und Implementierung neuer Partitionen für Dagster und inkrementelles Laden mit dbt
• Übersetzung von fachlichen Anforderungen in technische Architekturen
• Einarbeitung und Anleitung von Junior-Teammitgliedern

• Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
• Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
• Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
• Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
• Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
• Databricks Workspace Einrichtung und Administration
• Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
• Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
• Etablierung von MLOps mittels MLFlow
• Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog

• Business-Intelligence-Entwicklung im Logistikbereich.
• Migration bestehender Reporting- und Analyse-Lösungen von Cognos auf Microsoft BI.
• Einsatz von Microsoft SQL Server, SSAS, Power BI und weiteren Komponenten der Microsoft-BI-Plattform.