Data Warehouse Experten in München

PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung

Erneuerbare Energien / Solar Equipment

Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence

• Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...

• Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
• Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
• Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
• Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
• Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
• Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
• Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
• Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
• Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.

• Verantwortlich für die Einführung agiler Methoden innerhalb des Interface- & Integration-Teams (2 Scrum-Teams)
• Planung und Durchführung von Trainings zu agilen Methoden
• Moderation von Workshops und Scrum-Events
• Beseitigung von Hindernissen
• Steigerung der Sprint-Performance

• 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

PROFIL Senior Oracle-Spezialist, Consultant und DBA mit langjähriger Erfahrung in Planung, Architektur, Installation, Migration, Betrieb, Performance-Tuning und Troubleshooting großer Oracle-Datenbanklandschaften. Schwerpunkt auf Oracle Database 19c sowie Enterprise-Architekturen mit RAC, Active Data Guard, Golden Gate, Exadata, RMAN und CDB/PDB. Erfahrung in heterogenen Enterprise-Umgebungen auf Linux, AIX, Solaris, HP-UX und Windows sowie in Cloud- und Migrationsprojekten. Über viele Jahre Einsatz als technischer Berater, DBA, Architekt und Projektleiter für Banken, Versicherungen, Energieversorger, öffentliche Einrichtungen, Industrie, Automotive und Luftfahrt. Verbindung von technischem Oracle-Know-how mit Betriebskonzepten, Migration, Projektplanung, Dokumentation und Kundenberatung.

ORACLE-SCHWERPUNKTE

• Oracle Database 19c – Installation, Upgrade, Patch-/RU-Management, Betrieb und Troubleshooting
• Oracle Database 21c / 23ai / 26ai – Kenntnisse der aktuellen Oracle-Release-Linien
• Oracle RAC, Active Data Guard, Data Guard, Oracle GoldenGate
• CDB / PDB, Multitenant-Architekturen und Enterprise-Datenbankbetrieb
• Oracle Exadata und hochverfügbare Datenbanklandschaften
• RMAN – Backup, Restore, Recovery, Migration und Disaster-Recovery-Szenarien
• Data Pump (EXPDP / IMPDP), Transportable Tablespaces (TTS) und datenbankbasierte Migrationen
• Performance-Analyse, SQL / PL/SQL, Tuning, Troubleshooting und Kapazitätsplanung
• Oracle Enterprise Manager / Monitoring und technische Betriebsunterstützung
• Oracle Security: Wallet, TDE, Database Vault, VPD / RLS
• Oracle DWH / BI: OBIEE, ODI, OWB und Discoverer
• Oracle Applications / E-Business Suite und Oracle-basierte Applikationslandschaften

AKTUELLE PROJEKTE

Scope Solutions AG, Basel / CH | 08/2023 – laufend Oracle-Projektmanagement und DBA

• Installation, Wartung und regelmäßige Upgrades von Oracle-Datenbanksystemen mit Schwerpunkt Oracle 19c.
• Patch- und Release-Management einschließlich OPatch und Release Updates; Betrieb auf RHEL 8.x, SLES 15.x und Windows.
• DBA-Unterstützung für Kunden in DACH und Europa sowie Betreuung von Produktions-, Lasttest- und weiteren CDB-/PDB-Umgebungen.
• Technische Betriebsabläufe und Dokumentation über Confluence; Support und Service Requests über My Oracle Support / Metalink.

Bundesagentur für Arbeit, Nürnberg | 04/2022 – 10/2023 Oracle-Betriebsunterstützung / DBA

• Betrieb und regelmäßige Upgrades von Oracle-19c-Datenbanksystemen auf SLES 15.x.
• DBA für rund 2.100 PDBs auf RAC und Exadata in Produktions-, Integrations-, Lasttest- und weiteren Umgebungen.
• Configuration Management über ARS Remedy; Arbeitsabläufe und technische Dokumentation über Jira und Confluence.
• Betriebssupport und Bearbeitung von Service Requests über My Oracle Support / Metalink.

Statistisches Bundesamt, Wiesbaden | 09/2021 – 03/2022 Oracle-Betrieb und Architektur – Erhebung 2022

• Zusammenführung von Daten in ein zentrales Oracle-19c-Datenbanksystem.
• Konzeption von Import-/Export-Verfahren für die zentrale Datenstruktur.
• Kennzahlen- und Performance-Architektur für die Auswertungen.
• Schulung der Mitarbeiter im Oracle-Performance- und DBA-Umfeld.

• Fokusbereiche: Restrukturierung, Betriebsleitung, kaufmännische Leitung, Einkauf, Produktion
• Branchen: Automotive, Metallverarbeitung, Schiffbau, Elektro, Aufzüge / Fahrtreppen

• Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.

• 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

• Technische Unterstützung bei Steuerberichten und Abstimmungen von IFRS auf HGB mit Schwerpunkt auf IFRS 15 in einem internationalen Umfeld
• Fehlende Unterlagen für die Jahresabschlussprüfungen 2021 und 2022 erstellt
• Als zentraler Ansprechpartner für Steuerbehörden, Steuerberater und Wirtschaftsprüfer fungiert
• SAP für Berichts- und Designprozesse eingesetzt

• 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.

• Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
• GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
• Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
• CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
• Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
• Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
• Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
• Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
• Entwicklung von Copilot Agent Skills

DWH für Kunden- und Finanzdaten

• Erweiterung DWH um neue Datenquellen
• Berichtsentwicklung
• Datenqualitätsmanagement

Vorgehensmodell: Scrum

Werkzeuge: Atlassian Confluence & Jira

Datenbanken: Microsoft SQL Server

Programmiersprachen: SQL, T-SQL

ETL: Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Frontend-Plattform: PowerBI, Microsoft Reporting Services

• Entwickelte und pflegte 5 Power-BI-Dashboards für die Analyse von Pipeline-Tracking, Prognosen, Umsatzlücken, Quotenerreichung und Geschäftsabschlussleistung.
• Erstellte wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Berichte, die von etwa 100 Stakeholdern aus Vertrieb, Finanzen und Marketing genutzt wurden.
• Entwickelte semantische Datenmodelle und ETL-Workflows mit Power Query, DAX und SQL; integrierte Daten aus Salesforce, SharePoint, dem internen Data Warehouse und Excel.
• Automatisierte Datenimport, -bereinigung, -transformation, Formatstandardisierung, KPI-Berechnungen, Dashboard-Aktualisierung und Berichtsvorbereitung mit Power Query, DAX und Power BI. Dadurch entfielen mehrere Stunden regelmäßiger manueller Arbeit für Datenaufbereitung und Berichtserstellung.
• Standardisierte KPI-Berechnungen und erstellte interaktive Berichte mit Sicherheit auf Zeilenebene, Drill-through und Wasserfallanalyse für Geschäftsreviews und Prognosen.

• Skalierbare Datenanwendungen entworfen, entwickelt und konfiguriert, passend zu Geschäftsprozessen und technischen Anforderungen.
• Skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen mit Snowflake über AWS, Azure und GCP entwickelt und dabei dbt für Datentransformation und Modellierung eingebunden.
• Robuste ETL-Datenpipelines aufgebaut und gepflegt, um hohe Datenqualität für eine reibungslose Migration und systemübergreifende Integration sicherzustellen.
• Starke Expertise in SQL und Python mit umfassender Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung und Streaming-Datenverarbeitung gezeigt; sicher im Umgang mit Git-basiertem Versionsmanagement, CI/CD-Prozessen und Test-Frameworks, mit solidem Wissen in den Bereichen Datenqualität, Observability, Kostenoptimierung, Sicherheit und Data-Governance.
• Mehrere Datenmigrationsinitiativen von SAP HANA nach Snowflake mit einem modularen dbt-Framework geleitet.
• End-to-End-Daten-Transformations-Workflows mit dbt auf Snowflake entworfen und gepflegt, geschichtete Datenmodelle implementiert, die Performance optimiert und eine hochwertige Datenbereitstellung für Business Intelligence und Reporting sichergestellt.
• Entwicklungs-, QA- und Produktions-Deployments über strukturierte Versionskontrolle und Release-Management mit GitLab gesteuert.
• Daten aus mehreren Quellen, darunter relationale Datenbanken, Flat Files, Excel und große Systeme, in Snowflake integriert und zentralisiert.
• Umfassende Expertise in den Datenbereichen Sales, Marketing, HR und ERP angewendet und relevante KPIs sowie Reporting-Lösungen entwickelt und gepflegt.
• Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um End-to-End-Datenlösungen termingerecht durch proaktives Lösen von Problemen und gute Abstimmung umzusetzen.
• Die Snowflake-Sandbox-Umgebung für die Data-Engineering-Abteilung administriert.
• Kolleginnen und Kollegen, die in Datenrollen gewechselt sind, in Snowflake geschult und technische Beratung sowie Mentoring für Junior-Teammitglieder übernommen.