
Datenvisualisierungs-Experten in München
, in Minuten mit geprüften Fachleuten zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die interaktive Dashboards, Berichte für Führungskräfte und visuelle Analysen mit Tools wie Tableau, Power BI und D3.js erstellen. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Datenvisualisierungs-Experten eingesetzt haben
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Deepa K.
Letzte Position:
Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis
- 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.
Thomas M.
Letzte Position:
Requirements Engineer (SPC) - ONE.CRM VW Salesforce-Lösung bei CARIAD SE / Diconium Strategy GmbH
- Demand, Entwicklungs- und operative Organisationsstruktur für den Solution Train überarbeiten
- Prozess für die Verfeinerung von Anforderungen vom strategischen Thema bis zur User Story überarbeiten
- Einführung von Visualisierungstools (Canvas) für Arbeitsabhängigkeiten über verschiedene Anforderungsebenen hinweg sowie Coaching der Solution-Train-Leitung
Ursula H.
Letzte Position:
Teilprojektleitung & Scrum Masterin bei DB Energie
Teilprojektleitung im agilen IT-Umfeld
Führung eines Softwareentwicklungsteams (10 Mitarbeiter)
- Leitung eines Softwareentwicklungsteams mit 10 Mitarbeitern
- Budgetverantwortung ca. 3 Mio. Euro pro Jahr
- Führung von Mitarbeiter- und Vorstellungsgesprächen
- Verantwortung für die Ressourcenplanung (Budget und Mitarbeiter)
- Digitalisierung einer Weboberfläche
- Regelmäßige Berichterstattung an Kunden und Stakeholder (C-Level)
- Produktmanagement: Produktstrategien entwickeln und umsetzen; Anforderungen definieren, um die Produktentwicklung zu steuern
- Produktentwicklung und kontinuierliches Testen effizient gestalten, Feedback- und Compliance-Punkte schnell berücksichtigen
- Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
- Projekterfahrung in einem energiewirtschaftlichen Unternehmen, einschließlich der Funktionsweise von Energiemärkten, den Grundlagen der Energieerzeugung und -verteilung sowie den aktuellen Herausforderungen und Entwicklungen in der Branche
- Projekterfahrung im Bahnwesen - darunter die Struktur und der Betrieb von Bahnsystemen
- Projekterfahrung innerhalb des 16,7-Hz-Bahnstrom-Bereichs inkl. Kenntnisse der regulatorischen Prozesse
- Formulierung des Teilprojektauftrags und des Projektsteckbriefs nach dem Projektstandard gemeinsam mit der Projektleitung
- Steuerung der Leistungserbringung gemäß Projektauftrag
- Planung und Steuerung personeller Ressourcen inklusive Budgetplanung für das Teilprojekt
- Sicherstellung der Arbeitsfähigkeit der Teilprojektbeteiligten, z. B. durch Beantragung von Zugängen und Dokumenten für das Teilprojektteam
- Planung und Steuerung für das jeweilige Teilprojekt (Zeit, Umfang, Budget) inklusive der Erstellung der notwendigen Dokumente
- Abstimmung mit dem Fachbereich und Product Ownern zur Planung des Teilprojektumfangs und der entsprechenden Implikationen
- Durchführung der Meilensteinplanung gemäß dem vereinbarten Vorgehensmodell
- Aufwandsschätzung und Unterstützung des Teilprojektcontrollings sowie des Gesamtprojektcontrollings bei der Vorschau und Planung
- Berichterstattung des Teilprojektstatus (gem. Statusfolienvorlage) inkl. Fortschritt (gem. Fortschrittsmessung)
- Analyse, Vorbereitung und Adressierung von Handlungs- und Entscheidungsbedarfen
- Eskalation von Teilprojektanliegen an die Projektleitung
- Erstellung und Steuerung von Change Requests (CR)
- Qualitätsbewertung der erbrachten Aufgabenpakete aus Projektmanagement-Perspektive (Zeit, Umfang und Budget)
- Umsetzungssteuerung der übergreifenden Vorgaben und Anforderungen im Teilprojekt. Dabei unterstützen die Querschnittsfunktionen auf fachlicher und technischer Seite.
- Identifikation, Steuerung, Dokumentation und Kommunikation von Chancen, Risiken und Abhängigkeiten im Teilprojekt und teilprojektübergreifend
- Unterstützung der Projektleitung bei der Erstellung des Gesamtprojektplans und der Gesamtstatusberichte
- Vorbereitung und Steuerung der Inbetriebnahme inkl. der erforderlichen Dokumente und Schutzbedarfsfeststellung
Scrum Masterin im agilen IT-Umfeld zur Unterstützung eines Softwareentwicklungsteams im Fullstack-Bereich (7 Leute)
- Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern und verschiedenen Teams, um Anforderungen zu verstehen, Prioritäten festzulegen, den Rollout zu gewährleisten und die Benutzerfreundlichkeit zu steigern
- Einführung der ausgewählten Scrum-Methode, inklusive der erforderlichen Events, Meetings, Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Burndown Charts), Metriken sowie die Durchführung von erforderlichen Trainings im agilen IT-Umfeld
- Vorbereitung von Scrum-Events wie Daily, Retrospektiven, Review, Sprint Planning, Estimation und Refinement (agile Arbeitsweise)
- Moderation von Retrospektiven und Eliminierung von Hindernissen, um Team und Produkt voranzubringen
- Aufbereitung von Maßnahmen und Retros via Whiteboard und Figma
- Anwendung und Verbesserung von agilen Methoden wie Kanban, Scrum, SAFe oder Scrum of Scrum
- Nachverfolgen der "Definition of Done" und "Definition of Ready" für alle Arbeitsergebnisse des Entwicklerteams
- Beratung zum Informationsfluss und zu Kommunikationsverbesserungen zwischen Product Owner und Projektteam
- Erfahrung mit Automatisierung, Validierung wie Pflichtfeldprüfung, Benachrichtigungsfunktionen, Erstellung von Filtern, Boards und Reports via JQL und Aufsetzen der Cycle Time
- Verwendung von Jira & Confluence
- Aufsetzen einer Fortschrittsmessung für das Projektmanagement, um Team-Plan- und Team-Ist-Kapazitäten sowie tatsächliche Aufwände für User Stories transparent abzubilden
- Messung des Teamfortschritts: Erstellung der Team-KPIs: "Velocity", "Burn-Down-Chart", "Throughput", "Kosten", "Quality", "Scope"
- Auswertung agiler Metriken, Prozessmanagement und Prozessmodellierungsmethoden (BPMN, EPK, UML)
- Kommunikations- und Moderations-Know-how
- Methodenkompetenz in Konfliktgesprächen unter Beweis gestellt
Michael B.
Letzte Position:
Senior Produktdesigner bei Awake Mobility GmbH
- Leitete die Bemühungen zur Steigerung der Konsistenz und der Benutzerfreundlichkeit für ein deutlich intuitiveres Erlebnis
- Arbeitete mit den Gründern zusammen, um durch Product Discovery eine neue Go-to-Market-Strategie zu entwickeln
- Leitete den Prozess der Erstellung der neuen Firmenwebsite von Konzept und Wireframes über Design bis zur finalen Umsetzung in Webflow
- Responsives Webdesign
- WCAG
- Unternehmens-Branding
- Produkt-Discovery
- MVP
- Produktdesign
- Nutzererfahrung
- Schnelles Prototyping
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- 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
Tamás E.
Letzte Position:
Senior Software Developer / Tech Lead bei NDA (Verteidigung / OSINT)
- Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
- Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
- Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
- Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems
Ines L.
Letzte Position:
UX Designer für KI-Produkte bei freelance
- Entwicklung von AI-first-Workflows, die KI in bestehende Produkterlebnisse integrieren
- Entwicklung von UX-Konzepten für Prompt-Management, wiederverwendbare und kombinierte Prompt-Workflows, Tagging, Suche und Informationsorganisation
- Erstellung von User Flows, Wireframes, Prototypen und High-Fidelity-Interfaces in Figma
- Definition wiederverwendbarer UI-Patterns, Komponenten und Interaktionslogik für skalierbare Produkte
- Untersuchung von Human-AI-Interaktionsmustern mit Fokus auf Nutzerkontrolle, Transparenz und beherrschbare kognitive Belastung
- Übersetzung von Produktanforderungen und technischen Einschränkungen in entwicklungsreife UX/UI-Spezifikationen
Asma K.
Letzte Position:
Data & AI Product Manager – Business- und Vertriebsoperationen bei PUMA GROUP
- Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
- Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
- Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
- Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
- Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
- Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.
Christiane N.
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Emanuel F.
Letzte Position:
Interimsarchitekt & Data-Taskforce-Leiter bei Freelancer / Projekteinsätze
- Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
- Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
- BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
- Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL
Alexandru G.
Letzte Position:
Principal Cloud DevOps Architect bei BP
In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.
Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.
Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.
Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.
Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.
Erfolge:
- Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
- Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
- Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
- Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
- Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
- Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
- Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
- On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
- CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
- Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
- Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
- Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
- Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
- Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.
Tech-Stack:
- Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
- Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
- Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
- Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
- Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
- Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
- CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
- Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
- Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
- ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
- Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
- Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.
Suyash S.
Letzte Position:
Data Analyst - Reporting & Analytics bei SIXT SE
- Entwickelte und pflegte analytische Reporting-Lösungen für Kunden, um Umsatztrends, Leistungsfaktoren, Risiken und Optimierungspotenziale zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen in Sales, Finance, Product, Data Engineering und Controlling zu unterstützen.
- Definierte und analysierte Kundentrends und Leistungskennzahlen, um Ursachen für Abweichungen, Anomalien und neue Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
- Entwickelte und verantwortete analytische Datenmodelle und Reporting-Layer, um Skalierbarkeit, Performance und analytische Robustheit für Executive- und Operational-Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
- Plante, verfolgte und setzte Projekte um und stellte dabei durch strenge Validierungs- und Abgleichsprozesse die Einhaltung von Zeitplänen, Datenqualität, Konsistenz, Lieferergebnissen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards sicher.
- Erhöhte die analytische Reife durch die Formalisierung analytischer Workflows, die Dokumentation von Datenprozessen und Standard Operating Procedures (SOPs) sowie durch Schulungen zur Förderung von Self-Service-Analytics und zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur in operativen und fachlichen Teams.
- Übernahm die Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung und Datensammlung über Transformation und die Entwicklung robuster Business-Logiken bis hin zum Data Storytelling und zur Übergabe an Stakeholder.
- Übersetzte Komplexität in strukturierte Klarheit, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nicht-technischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
- Führte fortgeschrittene SQL-basierte Analysen komplexer Geschäftsdaten durch, um Trends, Zusammenhänge und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung aufzudecken.
- Trieb Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen voran, indem Python, SQL-Optimierung und KI-gestützte Tools genutzt wurden, um Verarbeitungszeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit analytischer und operativer Workflows zu erhöhen.
- Standardisierte KPI-Definitionen und Reporting-Logiken, um Konsistenz und Vertrauen in Reporting-Lösungen sicherzustellen.
- Entwickelte Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in End-to-End-Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.
Any-Arlene N.
Letzte Position:
Co-Founder · Data Engineering & Backend bei zirikana (Kirundi Bible Web App) – Civic Technology
- 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.
Krithika C.
Letzte Position:
Berufliche Neuorientierung bei Von Rundstedt
- Teilnahme an einem strukturierten Karriereentwicklungsprogramm, Verbesserung der Deutschkenntnisse (B1) und Prüfung von Möglichkeiten im Bereich ADAS/AD-Systeme und Anforderungsmanagement.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Datenvisualisierungs-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)

Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)

Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 73%)
Doktortitel
13%

Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Datenvisualisierungs-Experten einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Datenvisualisierungs-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (79%)
- Automotive (51%)
- Professionelle Dienstleistungen (45%)
- Fertigung (40%)
- Bank- und Finanzwesen (39%)
- Bildung (36%)
- Telekommunikation (30%)
- Gesundheitswesen (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es leistet
Datenvisualisierung verwandelt strukturierte und unstrukturierte Daten in Diagramme, Dashboards und interaktive visuelle Geschichten. Sie hilft Teams, Trends, Ausreißer, Zusammenhänge und operative Signale zu erkennen, die in Rohdaten nur schwer zu sehen sind. Typische Ergebnisse sind KPI-Dashboards, Finanzberichte, geografische Karten und Ansichten für explorative Analysen.
Häufige Anwendungen
Unternehmen nutzen visuelle Analysen in Geschäfts-, Technologie- und Forschungsteams:
- Dashboards für Vertrieb, Marketing und Customer Journey
- Finanzplanung, Prognosen und Leistungsberichte
- Überwachung von Betriebsabläufen, Lieferketten und Produktion
- Produktanalysen und Berichte zu Experimenten
- Kommunikation öffentlicher, medizinischer und wissenschaftlicher Daten
Tools und Ökosystem
Das passende Tool hängt von den Datenquellen, der Zielgruppe und dem gewünschten Interaktionsgrad ab. Tableau und Microsoft Power BI unterstützen gesteuerte Business Intelligence, während D3.js stark angepasste Visualisierungen im Browser ermöglicht. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit Looker, Qlik, Plotly, Python, R, SQL, dbt, Snowflake und Cloud-Data-Warehouses.
Wann Spezialisten hinzugezogen werden sollten
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team zwar Daten hat, diese aber nicht in ein verlässliches Entscheidungstool verwandeln kann. Unternehmen benötigen häufig Unterstützung bei der Neugestaltung von Dashboards, der Migration von Analysen, der Standardisierung von Berichten oder der Einführung eines neuen Datenprodukts. In München kann die Zusammenarbeit je nach Stakeholdern und Datenzugriff eine Kombination aus Remote-Arbeit und Workshops vor Ort umfassen.
Wichtige Fähigkeiten
Starke Fachleute verbinden visuelles Urteilsvermögen mit analytischer und technischer Genauigkeit. Sie klären Geschäftsfragen, wählen aussagekräftige Kennzahlen aus, strukturieren Informationshierarchien und gestalten für die Zielgruppe, statt Diagramme nur zu dekorieren. Außerdem können sie Daten modellieren, SQL schreiben, APIs anbinden, Berechtigungen verwalten und Ergebnisse für Nicht-Spezialisten verständlich erklären.
Qualitätsmerkmale
Ein zuverlässiger Spezialist für Datenvisualisierung verbindet jedes visuelle Element mit einer Entscheidung oder einer Nutzeraufgabe. Achten Sie auf sorgfältig definierte Kennzahlen, barrierearmes Interaktionsdesign, responsive Layouts und getestete Datenaktualisierungen. Gute Arbeit umfasst Dokumentation, klare Verantwortlichkeiten für Berechnungen und einen Prozess für den Umgang mit sich ändernden Quelldaten. Kommunikation auf Deutsch und Englisch kann wichtig sein, wenn lokale Teams und internationale Stakeholder an einem Projekt arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Datenvisualisierungs-Experten am häufigsten gestellt werden.
Datenvisualisierung wird verwendet, um Muster, Vergleiche und Veränderungen durch Diagramme, Karten, Dashboards und interaktive Berichte zu vermitteln. Sie unterstützt Entscheidungen in Bereichen wie Finanzen, Vertrieb, Betriebsabläufen, Produktmanagement und Forschung.
Datenvisualisierung macht Zusammenhänge und Ausnahmen leichter erforschbar als statische Tabellen oder festgelegte Berichte. Herkömmliches Reporting kann für regelmäßige Zusammenfassungen effektiv sein, während interaktive visuelle Analysen Nutzern helfen, Fragen zu untersuchen und Ursachen aufzudecken.
Ein guter Spezialist für Datenvisualisierung kann mit Tableau, Power BI, Looker, Qlik, D3.js, Plotly, Python oder R arbeiten. SQL, Datenmodellierung, Cloud-Warehouses und Tools wie dbt sind ebenfalls wertvoll, wenn der Spezialist den Weg von den Quelldaten bis zum Dashboard verantwortet.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang, der Datenqualität und der Zielgruppe ab. Für ein fokussiertes Dashboard kann ein Spezialist ausreichen, der mit einem klar definierten Datensatz umgehen kann, während ein unternehmensweites Reporting-Programm Erfahrung mit Governance, Kennzahlendefinitionen, Berechtigungen und der Abstimmung mit Stakeholdern erfordert.
Projekte zur Datenvisualisierung eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Design-Reviews, Datenarbeit und Dashboard-Tests online stattfinden können. Workshops vor Ort in München können dennoch hilfreich sein, wenn Teams sich auf KPIs einigen, Nutzeranforderungen erfassen oder sensible Fragen zum Zugriff klären müssen.
Prüfen Sie Fallstudien auf klare Geschäftsfragen, gut lesbare Layouts und Belege dafür, dass Nutzer auf die Ergebnisse reagiert haben. Fragen Sie, wie der Spezialist Berechnungen validiert, mit uneindeutigen Kennzahlen umgeht, Barrierefreiheit testet und Datenaktualisierungen dokumentiert.
Datenvisualisierung ist ein zentraler Bestandteil von Business Intelligence, aber die beiden Begriffe sind nicht identisch. Business Intelligence umfasst auch Datenintegration, Modellierung, Governance und Analyse, während sich Visualisierung darauf konzentriert, Informationen verständlich und umsetzbar zu machen.
Fachleute, die mit Datenvisualisierung arbeiten, profitieren von Kenntnissen in SQL, Statistik, UX-Design, Data Storytelling und Fachgebieten. Erfahrung mit APIs, Datenpipelines, Barrierefreiheit und der Moderation von Stakeholdern erleichtert die Entwicklung von Dashboards, die auch nach dem Start nützlich bleiben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 757 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (99%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Automotive (51%) und Professionelle Dienstleistungen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Business Intelligence (79%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Datenvisualisierungs-Experten eingesetzt haben
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