DAX Experten in Frankfurt
mit geprüften und verfügbaren Freelancern, die per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Power BI-Semantikmodelle erstellen, effiziente DAX-Maße schreiben und komplexe Geschäftslogik in klare Berichte übersetzen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich DAX eingesetzt haben
Torsten F.
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform einschließlich Prozessen und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und der frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Einsatz von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.
Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power BI-Plattform des Kunden.
Untersuchung von Prozessen und Data Governance.
Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und der Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI
Datenanalyse
KPI-Definition und Reporting
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement
Saicharan K.
Letzte Position:
Lead Product Manager bei OysterHR Inc.
- Ermöglichte über 5 Mio. $ EOR-Umsatz und skalierte das neue eigenständige globale Payroll-Produkt im vergangenen Jahr auf 500 % Wachstum im Jahresvergleich, nach dem strategischen Launch und der Integration in die Kernplattform zwei Jahre zuvor, indem ich die Führung in Sales, Finance und Operations abgestimmt habe
- Verantwortete die Go-to-Market-Strategie und war der wichtigste Fachexperte für Sales; definierte das Ideal Customer Profile (ICP) neu und führte neue kommerzielle Paket- und Preismodelle ein, die die Pipeline erfolgreich auf Mid-Market-Kunden ausrichteten und den Average Contract Value deutlich steigerten
- Trieb die Plattformkonsolidierung voran, indem ich mit Staff Engineers und Architekten zusammenarbeitete, um globale Payroll- und EOR-Lösungen in einer einzigen HR-Plattform zu vereinen, wodurch Cross-Sell-Möglichkeiten geschaffen und die operative Effizienz verbessert wurden
- Erzielte eine Senkung der transaktionalen Payroll-Kosten um 75 % durch die Weiterentwicklung des Bereichs Financial Automation in über 100 Ländern; verlagerte die Abläufe von teuren Drittanbietern auf hocheffiziente interne Verarbeitung und Automatisierung und stellte dabei eine Payroll-Genauigkeit von über 99 % sicher
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%
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 von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- 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
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 einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 12)
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: 97%)
Master-Abschluss oder höher
71%
Doktortitel
14% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die DAX 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 DAX 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%)
- Fertigung (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Energie (38%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was DAX macht
DAX, kurz für Data Analysis Expressions, ist die Formelsprache, die in Power BI, Power Pivot und tabellarischen Analysis Services-Modellen verwendet wird. Sie berechnet Maße, berechnete Spalten und Tabellen aus relationalen Geschäftsdaten. Anders als eine einfache Tabellenkalkulationsformel wertet DAX den Filterkontext, den Zeilenkontext und Beziehungen innerhalb eines Semantikmodells aus.
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen nutzen DAX, um Vertriebs-, Finanz-, Betriebs- und Kundendaten in interaktive Analyseprodukte zu verwandeln.
- Umsatz-, Margen- und Vorjahresvergleichsmaße erstellen
- Ist-Werte mit Budgets, Prognosen und Zielen vergleichen
- Zeitintelligenz-Berechnungen für das Management-Reporting erstellen
- Wiederverwendbare KPIs für Power BI-Dashboards vorbereiten
In Frankfurt unterstützt DAX häufig das Reporting in den Bereichen Finanzen, Logistik, Fertigung, professionelle Dienstleistungen und anderen datenintensiven Geschäftsbereichen.
Zentrales Ökosystem
Gute DAX-Arbeit hängt von mehr als der Formelsyntax ab. Fachleute arbeiten häufig mit Power BI Desktop und Service, Power Pivot, Azure Analysis Services und Power BI-Semantikmodellen. Sie verstehen außerdem Power Query und M, SQL, das Design von Star-Schemas, Datenaktualisierung, Sicherheit auf Zeilenebene und Bereitstellungsprozesse.
Ein gutes Modell ist meist wichtiger als ein cleverer Ausdruck. Klare Dimensionen, konsistente Schlüssel und eindeutig definierte Beziehungen machen Maße leichter testbar und wartbar.
Wann Sie Expertise hinzuholen sollten
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn Berichte langsam sind, sich Definitionen zwischen Abteilungen unterscheiden oder bestehende Maße nur noch schwer vertrauenswürdig sind.
- Komplexe Maße überarbeiten und unnötige Iterationen reduzieren
- Ein tabellarisches Modell für ein neues Reporting-Produkt entwerfen
- Gemeinsame Definitionen für Umsatz-, Kosten- oder Kundenkennzahlen etablieren
- Fehler bei Filterkontext und Zeitintelligenz diagnostizieren
Spezialisten können auch Migrationen aus Tabellenkalkulationen oder älteren Reporting-Tools unterstützen und die Logik für interne Teams dokumentieren.
Was gute Fachleute liefern
Die besten DAX-Fachleute beginnen mit Geschäftsdefinitionen und der Granularität der Daten und testen die Ergebnisse anschließend anhand bekannter Fälle. Sie unterscheiden berechnete Spalten von Maßen, erklären den Kontextübergang verständlich und verwenden Variablen, um Ausdrücke lesbar zu halten. Wenn die Leistung ein Problem darstellt, prüfen sie Abfragepläne und die Modellstruktur, statt das Problem mit isolierten Änderungen an Formeln zu kaschieren.
Sie kommunizieren außerdem Annahmen, Sonderfälle und Zuständigkeitsregeln. Dadurch bleibt ein Power BI-Modell auch über seinen ersten Bericht hinaus nützlich.
Zusammenarbeit in Frankfurt
DAX-Projekte können remote bearbeitet werden, wenn Datenzugriff, Sicherheit und Prüfabläufe gut organisiert sind. Workshops vor Ort in Frankfurt können dabei helfen, Finanzen, Betrieb und Reporting-Verantwortliche auf gemeinsame Kennzahlendefinitionen und Modellprioritäten auszurichten. Je nach Teams und Dokumentation kann die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig sein.
Bevor Sie einen Freelancer beauftragen, definieren Sie die Quellsysteme, die Zielgruppe des Reportings, die Erwartungen an die Aktualisierung und die wichtigsten Maße. Bitten Sie um Beispiele für Semantikmodelle, Performance-Analysen und Validierungsmethoden, statt die Komplexität der Formeln allein zu bewerten.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu DAX.
DAX wird verwendet, um Maße, berechnete Spalten und berechnete Tabellen in Power BI-Semantikmodellen zu erstellen. Es unterstützt Geschäftslogik wie Margen, rollierende Zeiträume, Ranglisten, Ziele und Vorjahresvergleiche. Ein Spezialist sollte jeden Ausdruck mit einer klaren Kennzahlendefinition und einem Datenmodell verknüpfen.
DAX wurde für analytische Modelle entwickelt und wertet den Filterkontext über miteinander verbundene Tabellen hinweg aus. SQL wird hauptsächlich zum Abrufen und Transformieren von Daten verwendet, während Excel-Formeln in der Regel innerhalb eines Tabellenblatts arbeiten. Die Technologien werden oft gemeinsam eingesetzt: SQL bereitet zuverlässige Quelldaten vor, DAX definiert das analytische Verhalten und Excel kann das resultierende Modell nutzen.
Ein guter DAX-Fachmann versteht normalerweise die Modellierung in Power BI, Power Query und M, SQL, Star-Schemas und Prozesse zur Datenaktualisierung. Kenntnisse in Sicherheit auf Zeilenebene, Bereitstellungspipelines und Azure Analysis Services können ebenfalls wichtig sein. Geschäftsverständnis ist entscheidend, wenn Maße Finanz-, Vertriebs- oder Betriebsregeln abbilden.
Das passende Niveau für DAX hängt vom Modell und vom Risiko der darauf basierenden Reporting-Entscheidungen ab. Die Korrektur eines einzelnen Maßes erfordert möglicherweise weniger Vorbereitung als ein neues unternehmensweites Semantikmodell mit Sicherheit, mehreren Quellen und strengen Abstimmungen. Bewerten Sie den Umfang anhand von Beispieldaten, benötigten Maßen, Leistungserwartungen und Prüfverantwortlichkeiten statt anhand einer festen Erfahrungsbezeichnung.
DAX-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn der Zugriff auf Power BI-Arbeitsbereiche, Quellsysteme und Dokumentation sicher eingerichtet ist. Workshops in Frankfurt können hilfreich sein, um Kennzahlendefinitionen mit Verantwortlichen aus Finanzen und Betrieb abzustimmen. Vor Beginn des Projekts sollte geklärt werden, ob auf Deutsch oder Englisch kommuniziert wird.
Prüfen Sie, ob DAX-Maße unter verschiedenen Filtern, Datumsangaben, Hierarchien und Bedingungen mit fehlenden Daten korrekte Ergebnisse liefern. Bitten Sie den Fachmann, die Granularität des Modells, das Kontextverhalten und den Validierungsansatz zu erklären. Lesbare Ausdrücke, dokumentierte Annahmen und sinnvolle Leistungstests sind stärkere Qualitätsmerkmale als die Länge einer Formel.
Unerwartete DAX-Ergebnisse entstehen häufig durch Filterkontext, Zeilenkontext, Kontextübergang oder eine falsche Beziehung zwischen Tabellen. Uneindeutige Datumstabellen, doppelte Schlüssel und ausgeblendete Filter können ähnliche Symptome verursachen. Eine sorgfältige Untersuchung prüft das Semantikmodell und den Auswertungskontext, bevor das Maß geändert wird.
DAX funktioniert in Power Pivot, Power BI und Analysis Services, aber das umgebende Produkt sollte zu den Anforderungen an Zusammenarbeit und Governance passen. Power Pivot kann für persönliche Analysen oder die Analyse in kleinen Teams geeignet sein, während Power BI besser für gemeinsame Berichte und eine kontrollierte Verteilung geeignet ist. Analysis Services kann zu zentral verwalteten tabellarischen Modellen mit einem größeren Nutzerkreis passen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € 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, 71% 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 2 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 (88%), Informationstechnologie (IT) (88%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich DAX eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
