DAX-Experten in Frankfurt
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die robuste DAX-Maße, semantische Modelle und Power BI-Reporting-Lösungen erstellen – mit den passenden Fähigkeiten für Ihre Datenlandschaft. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich DAX-Experten eingesetzt haben
Felix T.
Letzte Position:
Data Engineering und Power BI bei Wesernetz Bremen
Eigenverantwortlicher Aufbau einer Datenplattform mit systemübergreifendem Prozessmonitoring.
- Konzeption der Bronze/Silver/Gold-Architektur und Python-basierte Pipelines für heterogene operative Quellen.
- Bereinigung, Harmonisierung und Validierung der Daten; Verarbeitung und Ablage im Parquet-Format.
- Historisierung von Datenständen und Aufbau fachlicher Fakten- und Dimensionsmodelle für nachvollziehbare Auswertungen.
- Automatisierte Datenbereitstellung mit Python und Power Automate (Desktop und Cloud); SharePoint für Archivierung und Datenzugriff.
- Entwicklung der Power-BI-Lösung von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung von Prozesszuständen, Bearbeitungsständen und Abweichungen.
Technologien: Python, SQL, Parquet, Power BI, Power Query, Power Automate, SharePoint, Copilot
Torsten F.
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform inklusive Prozesse und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an bestehendes Reporting sowie neu aufzusetzende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Nutzung von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags zur notwendigen Weiterentwicklung der Prozesse sowie der Power-BI-Plattform.
Aufnahme der IST-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power-BI-Plattform des Kunden.
Analyse von Prozessen und Data-Governance.
Aufnahme und Dokumentation der IST-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Erarbeitung unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI.
Data-Analytics.
KPI-Definition und Reporting.
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung.
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement.
Jana C.
Letzte Position:
Freiberuflicher Business-Intelligence-Berater bei Superprof Germany & Upwork
- Entwicklung eines interaktiven Tableau-Dashboards zur Analyse historischer Flugunfälle anhand von Daten des Federal Bureau of Aircraft Accident Investigation
- Entwicklung von Visualisierungen zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für die Verbesserung von Maßnahmen zur Flugsicherheit unter Einsatz von Datenmodellierungs- und Transformationstechniken
- Entwicklung eines Power-BI-Dashboards zur Überwachung von Vertriebs-KPIs und Produktleistung durch Integration von Daten aus mehreren Quellen
- Entwurf eines Datenmodells im Star-Schema und Implementierung fortgeschrittener DAX-Messwerte für leistungsstarke und dynamische Berichte
- Entwicklung einer umfassenden BI-Architekturlösung mit Fokus auf ETL-Pipelines, Datenintegration und Data Governance
- Empfehlung von Power BI als zentralem Tool und Erstellung einer Roadmap für eine sicherheitskonforme Implementierung
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Zahra D.
Letzte Position:
Daten- und Prozessanalystin im Gesundheitswesen bei Ministerium für Gesundheit und medizinische Ausbildung
- Optimierung der Patientenreise durch Big-Data-Analyse und funktionsübergreifende Zusammenarbeit
- Regionalisierung von NICU-Zentren mit 86 % Abdeckung mittels mathematischer Modelle
- Entwicklung von Patientenfluss- und Geoprozessmodellen mit Python und ArcGIS, mit einer resultierenden Effizienzsteigerung von 18 %
- Simulation zur Optimierung der Bettenauslastung und Reduzierung von Wartezeiten mit Rockwell Arena
- Entwicklung analytischer Dashboards in Zusammenarbeit mit klinischen Experten
- Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen für Geburtsprognosen und funktionsübergreifende Verordnungsanalysen
Judith B.
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse der Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für die Optimierung von Marketing und Wachstum
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Benedikt R.
Letzte Position:
Power BI-Entwickler bei Mechanical Engineering (SME 500 emp.)
- KPI-Dashboards für Bestände und Qualitätskontrolle von Wareneingang & Tests, ETL, Dataset-, Dataflow- und Report-Entwicklung, komplexe DAX-Lösungen
Datenquellen: Dataverse, RDB, Excel
Tools: ETL, Datenmodellierung, Dataflows, Power Query, M, Power BI, komplexes DAX
- Kapazität: 25%
Petru K.
Letzte Position:
Architekt & Technischer Teamleiter & Senior Entwickler bei Goetel GmbH
- Konzeption, Architektur & Entwicklung/Programmierung der ETL/ELT-Datenpipelines, DWH und BI-Lösung
- Technische Projektleitung, POC – Erstellung eines Proof of Concept
- Vermittlung zwischen Fachbereichen und technischen Teams
- Azure DevOps Boards & Jira
- Datenmodellierung & Data Engineering – Data Warehouse & Data Mart
- Azure (Data Factory, Azure SQL, Azure DevOps CI/CD, Azure Data Lake V2, Business Central REST API, OData API, OAuth2-Token)
- SharePoint-Liste & API für ADF, Firebird DB, Postgres DB, DB2
- Power BI (Power Query), DAX, Excel-PBI-Add-on, GIS-Daten
- Automatisiertes Monitoring/Logging von ETL-Prozessen, Performance-Monitoring, Fehler-Monitoring – Erkennung und Behebung
- Index-Performance-Tuning & Statistik-Monitoring, Transact-SQL
- Datensicherheit – MFA – Multifaktor-Authentifizierung & OAuth2, MS Graph, Azure-Netzwerke & Firewalls, Gateways, Rollen, Benutzergruppen – mit Lese- und Schreibberechtigungen
- Quellen – Vario Bill, Camunda, Radius, Geo-Datenbank, OTRS, PAST, MS Dynamics Business Central, Azure Blob Data Lake, SharePoint-Liste
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die DAX-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Transport und Logistik
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
57% (Deutschland: 73%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die DAX-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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der DAX-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) (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Transport und Logistik (63%)
- Energie (50%)
- Fertigung (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
DAX für Geschäftsanalysen
DAX, kurz für Data Analysis Expressions, ist die Formelsprache hinter analytischen Modellen in Microsoft Power BI, Power Pivot und SQL Server Analysis Services Tabular. Sie unterstützt Teams dabei, Maße, berechnete Spalten und Tabellen für interaktive Berichte zu definieren. Ihr Auswertungskontext ermöglicht zeitbezogene, gefilterte und geschäftsspezifische Berechnungen über verbundene Daten hinweg.
Modelle und Maße
DAX-Spezialisten entwickeln zuverlässige semantische Modelle, statt isolierte Formeln zu schreiben. Sie definieren Beziehungen, Hierarchien, Berechnungslogik und wiederverwendbare Maße für Berichte in Finanzen, Vertrieb, Lieferkette, Marketing und Betrieb. Starke Modelle halten Geschäftsregeln über Dashboards und Self-Service-Analysen hinweg konsistent.
- Maße für Umsatz, Marge, Bestand und operative KPIs erstellen
- Filter-, Zeilen- und Auswertungskontext korrekt anwenden
- Datumstabellen und Zeitintelligenzlogik erstellen
- Langsame oder doppelte Ausdrücke überarbeiten
Microsoft-Ökosystem
DAX-Arbeit findet innerhalb des Microsoft-Datenökosystems statt. Fachkräfte verbinden Power BI-Modelle häufig mit SQL Server, Azure Synapse, Fabric, Excel Power Pivot und Analysis Services. Sie arbeiten außerdem mit Power Query und M für die Datenaufbereitung, während SQL weiterhin wichtig ist, um Quelldaten zu strukturieren, bevor sie das Modell erreichen.
Wann Fachwissen wichtig ist
Unternehmen greifen auf freiberufliches DAX-Fachwissen zurück, wenn Berichte widersprüchliche Zahlen liefern, Modelle schwer zu pflegen sind oder die Leistung mit wachsendem Datenvolumen nachlässt. Spezialisten können einen neuen Power BI-Rollout, eine Migration von Excel oder Analysis Services, ein kontrolliertes Self-Service-Modell oder eine gezielte Verbesserung bestehender Berichte unterstützen. In Frankfurt arbeiten sie möglicherweise vor Ort oder remote mit lokalen Teams aus Finanzen, Fertigung, Logistik und Service zusammen.
Anzeichen für Unterstützungsbedarf
- Verschiedene Berichte zeigen unterschiedliche Definitionen derselben KPI
- Maße liefern unter Datenschnitten oder Drilldowns unerwartete Ergebnisse
- Berichtinteraktionen fühlen sich trotz geeigneter Datenquelle langsam an
- Ein Power BI-Modell ist ohne klare Zuständigkeit gewachsen
- Fachanwender benötigen kontrolliertes Self-Service-Reporting
Was starke Spezialisten liefern
Gute DAX-Fachkräfte erklären die geschäftliche Bedeutung hinter jedem Maß und prüfen Ergebnisse anhand vertrauenswürdiger Quelldaten. Sie verstehen Speicher- und Formel-Engines, Kardinalität, Kontextübergänge und Modelldesign – nicht nur die Syntax. Sie dokumentieren Annahmen, halten Berechnungen lesbar und arbeiten eng mit Datenverantwortlichen, Analysten und Berichtsnutzern zusammen, damit das fertige Modell auch nach der Übergabe nützlich bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu DAX-Experten.
DAX wird verwendet, um Berechnungen in Power BI, Power Pivot und SQL Server Analysis Services Tabular zu erstellen. Unternehmen nutzen DAX für Maße, berechnete Spalten, Zeitanalysen, dynamische Filterung und Geschäftsregeln innerhalb analytischer Modelle.
DAX berechnet Ergebnisse innerhalb eines semantischen Modells und reagiert auf Filter- und Zeilenkontext. SQL wird normalerweise verwendet, um Quelldaten abzurufen und umzuwandeln, während DAX besser für interaktive Maße geeignet ist, die sich mit den Berichtsauswahlen ändern. Leistungsstarke Projekte nutzen häufig beides.
Ein kompetenter DAX-Spezialist sollte auch Power BI-Datenmodellierung, Power Query und M, SQL, dimensionale Modellierung und die Benutzerfreundlichkeit von Berichten verstehen. Erfahrung mit Excel Power Pivot, Azure-Datendiensten oder Microsoft Fabric kann wertvoll sein, wenn die weitere Umgebung dies erfordert.
Eine gezielte Anpassung eines Maßes kann für eine Fachkraft mit praktischer DAX-Erfahrung geeignet sein, während ein gemeinsam genutztes Unternehmensmodell tiefere Kenntnisse über Beziehungen, Kontext, Governance und Performance erfordert. Das passende Niveau hängt von der Modellkomplexität, der Datenqualität und den Folgen fehlerhafter Berichte ab.
Ja. DAX-Projekte werden häufig remote über gemeinsam genutzte Arbeitsbereiche, Praktiken zur Quellcodeverwaltung, Dokumentation und Review-Sitzungen bearbeitet. Die Zusammenarbeit vor Ort in Frankfurt kann hilfreich sein, wenn Spezialisten Geschäftsdefinitionen mit Finanz-, Betriebs- oder Reporting-Teams klären müssen.
Prüfen Sie, ob DAX-Maße über Filter, Drilldown-Pfade und Sonderfälle hinweg vertrauenswürdige Ergebnisse liefern. Bitten Sie den Spezialisten, Auswertungskontext, Modellbeziehungen und Performance-Entscheidungen in klarer Geschäftssprache zu erklären. Lesbare Formeln, dokumentierte Annahmen und wiederholbare Validierungen sind starke Qualitätsindikatoren.
Ein DAX-Freelancer ist hilfreich, wenn eine Reporting-Frist näher rückt, ein bestehendes Modell unzuverlässig ist oder interne Analysten fachliche Unterstützung benötigen. Freelancer können Vorgehensweisen etablieren, komplexe Berechnungsprobleme lösen und Wissen übertragen, während das interne Team die Verantwortung behält.
Nicht immer. DAX-Fachkräfte können häufig effektiv auf Englisch arbeiten, wenn Anforderungen, Modelldokumentation und Abstimmungen mit Stakeholdern auf Englisch erfolgen. Deutschkenntnisse werden wichtiger, wenn die Rolle lokale Workshops, Anwenderschulungen oder eine enge Zusammenarbeit mit deutschsprachigen Teams umfasst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 768 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (75%) und Transport und Logistik (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (88%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich DAX-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
