DAX-Experten in München
für zuverlässige Power BI-Modelle, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige semantische Modelle erstellen, effiziente Measures schreiben und DAX mit Power BI, Analysis Services und Excel verbinden. Erhalten Sie präzisen Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die passend zu Ihren Anforderungen vermittelt werden – ohne langwierige Suche.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich DAX-Experten eingesetzt haben
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.
Ajay Kumar D.
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- 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.
Marco T.
Letzte Position:
Scrum Master bei Siemens Energy
- 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
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
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.
Tapasvi M.
Letzte Position:
Datenanalyst — Werkstudent bei DENSO Automotive Deutschland GmbH
- Erstellung und Pflege von Power BI-Dashboards (DAX, Power Query, Datenmodellierung) zur Nachverfolgung von KPIs in über 15 globalen Produktionsstandorten — Haupt-Reporting-Tool für Entscheidungsfindung des EU-Managements.
- Entwicklung einer mehrseitigen Power Apps-Anwendung (Konfigurator-Tool) mit SharePoint-Workflow-Integration für das Vertriebsteam — gemeinsam mit Fachbereichen und IT konzipiert.
- Aufbau und Wartung automatisierter Power Automate-Workflows zur Anbindung an SQL-Datenbanken; eigenständige Identifizierung und Einführung eines LLM-basierten Automatisierungsanwendungsfalls, der 90 % des manuellen Reporting-Aufwands eliminiert hat — eigene Projektidee, von der Führungsebene abgenommen und von Anfang bis Ende produktiv umgesetzt.
- Entwicklung einer Python-basierten Datenpipeline (SQL) zur Extraktion, Modellierung und Validierung von Daten aus über 10 EU-Werken — Aufbau verlässlicher Datenmodelle und KPIs für übergreifendes Reporting.
Xinyang M.
Letzte Position:
Praktikant Sales Operations Analyst bei Capgemini
- 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.
Karlheinz W.
Letzte Position:
Abteilungsleiter SE ad Interim bei Lieferant für militärische Energiesysteme
- Leitung der Abteilung Systems Engineering mit > 30 Mitarbeitern in 3 Teams
- Operative Unterstützung bei Definition und Umsetzung von SE-Prozessen
- Analysieren bestehender Vorgehensweisen und Identifizieren von Verbesserungspotentialen
- Planen von Ressourcen und Ermitteln des weiteren Mitarbeiterbedarfs
- Vorarbeiten für Prozess- und Rollenbeschreibungen
- Koordinieren der Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen
- Planen und Koordinieren von Schulungen für Mitarbeiter (MBSE, RE, DOORS)
- Systematische Entwicklung von Zielen und Vorlagen zur Umsetzung eines effizienten Requirement Based Systems Engineering für neue Entwicklungsprojekte
- Aufbau und Pflege von Modellstrukturen in DOORS
- Erstellen von RM-Plan und Anwenderdokumentation
- Umsetzen spezieller Vorgehensweisen mit DXL
- Umgebung und Anwendungen: DOORS, Excel, Power BI
Bernd S.
Letzte Position:
Business-Datenanalyst | PowerBI & Microsoft SQL Server bei think-cell Software GmbH
- Performanceoptimierung/Reportingzentralisierung durch Aufbau von Datenmodellen via SSMS (SQL) & SSAS (DAX) & Dataintegration via SSIS
- Optimierung und Erweiterung aktuelles PowerBI Datasets (parallel bis Fertigstellung Datenmodell in SSAS)
- Erweiterung aktuelles Reporting (nach Aufbau SSAS Datenmodell Umzug des Reportings auf SSAS Quelle)
- Regressionsanalysen, Kohortenanalysen, Preis-/Mengenanalysen, Erfolgsanalysen von Strategieprojekten
- Schulung interner Kollegen
Azadeh T.
Letzte Position:
AI Engineering Fellow bei Turing College
- Absolvierte ein intensives AI-Engineering-Programm mit Fokus auf LLM-Bewertung, Retrieval, Agenten-Orchestrierung und multimodalen Workflows.
- Entwarf Retrieval-Pipelines mit Dokumentenaufnahme, semantischer Suche und zitatbewussten Ausgaben unter Verwendung von LangChain und ChromaDB.
- Erstellte agentenbasierte Workflows auf Basis von LangGraph mit Statusverwaltung, Klärungsschleifen und Freigabeschritten mit Mensch-in-der-Schleife.
- Setzte Prompt-Engineering und Evaluationsmuster ein, einschließlich Scoring-Logik und Guardrails, um die Ausgabequalität und Zuverlässigkeit zu verbessern.
- Arbeitete intensiv mit Python, FastAPI, OpenAI-APIs, LangChain, LangGraph und ChromaDB in End-to-End-Implementierungen.
Vera S.
Letzte Position:
Gründer & Unabhängiger Berater bei VS Consulting
- Hat die Marketingabteilung eines globalen Logistik- und Transportunternehmens in Deutschland transformiert, wertsteigernde Maßnahmen identifiziert, wichtige Stakeholder wie CMO und CSO koordiniert und umsatzfördernde Initiativen konzipiert und implementiert.
- Leitete ein strategisches Transformations- und Change-Management-Projekt für den CMO und CPO eines KKR-Portfolio-Unternehmens (Hauptsitz in NYC & Genf), optimierte PMO-Strukturen, entwarf und leitete Executive-Workshops, managte Führungskräfte und erstellte Berichte für wichtige globale Märkte.
- Identifizierte und quantifizierte Wachstums- und Kostensenkungspotenziale für einen globalen F&B/FMCG-Hersteller und -Distributor durch Marktvolumenanalyse, Wettbewerbsanalyse und Rentabilitätsbewertungen und wies auf ein E-Commerce-Wachstumspotenzial von 300 Mio. € und Einsparungen von 100 Mio. € hin.
- Leitete interne Kommunikation und PMO für eine unternehmensweite Analytics-Initiative bei einem globalen Pharmaunternehmen, erstellte Executive-Pakete, Newsletter und Storylines für das Management, behielt RAID/Critical Path im Blick und koordinierte über 10 Workstreams in verschiedenen Regionen.
- Entwickelte und leitete eine nationale Go-to-Market-Marketingstrategie mit Kunden-Segmentierung, digitalen/offline Touchpoints und E-Commerce-Journeys für den deutschen Vertrieb einer neuen Therapie bei einem globalen Pharmaunternehmen und erhielt dafür vom Landes-CEO die Auszeichnung als ‚Leuchtturmprojekt‘.
- Führte für den Vorstand eines DAX 40-Unternehmens ein Projekt und Team für eine umfassende Organisationsentwicklungsstrategie, verantwortete Umfang, Budget, Zeitplan und Stakeholder und lieferte eine Strategie, die weltweit über 100.000 Mitarbeitende betrifft.
- Verbesserte Reporting und Organisationsstruktur eines E-Commerce-Marktplatzes im Automobilbereich, steigerte die operative Effizienz und unterstützte einen Jahresumsatz von 615 Mio. €.
Marco B.
Letzte Position:
Business Analyst | IT-Projektleiter bei Mercedes-Benz Group AG
- Koordination der Implementierung von IT-Projekten, Teilprojekten und Weiterentwicklungen im Rahmen von DevOps
- Steuerung von IT-Dienstleistern und Verantwortung für die Qualität der IT-Systeme unter Einhaltung strategischer Vorgaben
- Unterstützung bei der Erstellung sicherheitsrelevanter IT-Dokumente, einschließlich Security Profile, Data@Cloud, SCA und Penetrationstests
- Vollumfängliche Projektleitungsverantwortung: Verfolgung und Einhaltung der jeweiligen Ressourcen (Scope, Termine, Kosten und Qualität)
- Definition von Anforderungsprofilen für externe Dienstleister sowie Prüfung und Bewertung von Angeboten
- Unterstützung bei der Einrichtung und Verwaltung von Windows- und Linux-Servern in Zusammenarbeit mit Infosys, einschließlich der Konfiguration und Freischaltung von Netzwerkports
Manuel H.
Letzte Position:
Seniorberater bei valantic Supply Chain Excellence GmbH
- Leitung funktionsübergreifender Teams zur Verbesserung der Zuverlässigkeit mehrstufiger Lieferketten in der Industrie, Förderung der strategischen Ausrichtung und Umsetzung operativer Verbesserungen.
- Strategische Betreuung eines wichtigen Automobilkunden, Abschluss eines 3-Jahres-Rahmenvertrags über 5,8 Mio. € durch Abstimmung der Servicebereitstellung mit der Führungsebene.
- Direkter Ansprechpartner und Stellvertreter des Vizepräsidenten, vertrauenswürdiger Partner im Kundenmanagement und in der internen Führung.
Simon S.
Letzte Position:
CEO und Mitgründer bei DISO Ventures
- Aufbau von DISO Ventures als "AI Builder" unter Nutzung von Expertise im Corporate Venture Building und generativer KI-Fähigkeiten.
- Geschäftsentwicklung, Akquise und Projektmanagement mit verschiedenen Kunden sowie Key-Account- und Senior-Stakeholder-Management.
- Umsetzung mehrerer Projekte von deutschen Mittelstandsunternehmen bis hin zu DAX-40-Konzernen.
- Entwicklung eines Proof of Concept für eine KI-Vertriebslösung für ein Unternehmen der Pharmaindustrie.
- Auszug aus Kundenreferenzen: auf Anfrage.
Stefan C.
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die DAX-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Häufigste Branchen
Automotive, Professionelle Dienstleistungen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
81% (Deutschland: 71%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
94% (Deutschland: 96%)
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 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 19 Sep 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.
- Automotive (78%)
- Professionelle Dienstleistungen (72%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Fertigung (67%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (39%)
- Chemie (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was DAX leistet
DAX, oder Data Analysis Expressions, ist die Formelsprache hinter interaktiver Business Intelligence in Power BI, Power Pivot und SQL Server Analysis Services. Sie definiert berechnete Spalten, Measures und Tabellen, die strukturierte Daten in wiederverwendbare Geschäftslogik umwandeln. Anders als einfache Tabellenkalkulationsformeln wertet DAX Ergebnisse anhand von Filter- und Zeilenkontext aus.
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen verwenden DAX, um Reporting-Modelle zu erstellen, die operative und finanzielle Fragen abteilungsübergreifend beantworten. Zu den gängigen Ergebnissen gehören:
- Power BI-Semantikmodelle mit wiederverwendbaren Measures
- Management-Dashboards und Self-Service-Reports
- Zeitintelligenz-Berechnungen für Budgets und Prognosen
- Power Pivot-Arbeitsmappen für kontrolliertes Excel-Reporting
- Tabellarische Modelle in Analysis Services
Diese Modelle unterstützen Umsatzanalysen, Supply-Chain-Reporting, Personalplanung, Vertriebsleistung und andere wiederkehrende Geschäftsprozesse.
Ökosystem und Tools
Gute DAX-Arbeit hängt vom umgebenden Microsoft-Daten-Stack ab. Spezialisten kombinieren häufig Power BI Desktop und Service mit Power Query, Tabular Editor, DAX Studio und SQL Server Analysis Services. Sie arbeiten außerdem mit SQL, dimensionaler Modellierung, Datengateways, Sicherheit auf Zeilenebene und Bereitstellungsprozessen. Das Verständnis von Beziehungen, Speichermodi und dem Verhalten von Aktualisierungen ist für zuverlässige Ergebnisse entscheidend.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Externe Expertise ist hilfreich, wenn ein Modell schwer zu warten ist oder Berichte uneinheitliche Zahlen liefern. Typische Anzeichen sind langsame Visualisierungen, doppelte Measures, unklarer Filterkontext, fehlerhafte Zeitvergleiche und fehlgeschlagene Aktualisierungen. Münchner Unternehmen ziehen möglicherweise auch einen Spezialisten hinzu, wenn Finanz-, Produktions- oder Vertriebsteams ein gemeinsames Reporting-Modell benötigen, wobei die Remote-Umsetzung durch klare Dokumentation und regelmäßige Workshops unterstützt wird.
Woran man gute Arbeit erkennt
Ein guter DAX-Fachmann beginnt mit der geschäftlichen Definition jeder Kennzahl und prüft sie anhand realistischer Filterkombinationen. Er hält Measures lesbar, setzt Variablen sinnvoll ein und unterscheidet Modellprobleme von Formelproblemen. Mit Tools wie DAX Studio untersucht er Abfragepläne und das Speicherverhalten, statt sich nur auf Versuch und Irrtum zu verlassen. Dokumentation, Namenskonventionen und Validierungsprüfungen machen das Ergebnis leichter steuerbar.
Die passende Expertise auswählen
Achten Sie auf Fachleute, die Kontextübergang, Beziehungsrichtung und Auswertungsreihenfolge praxisnah erklären können. Sie sollten zeigen, wie sie ein tabellarisches Modell verbessert, Zahlen mit Quellsystemen abgeglichen und sensible Daten durch Berechtigungen geschützt haben. Erfahrung mit Stakeholder-Workshops ist ebenso wichtig wie Formelkenntnisse, besonders wenn eine DAX-Lösung sowohl fortgeschrittenen Anwendern als auch gelegentlichen Berichtlesern dienen muss. Die Kommunikation auf Deutsch und Englisch kann für Teams in München und im internationalen Umfeld relevant sein.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf DAX-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
DAX wird verwendet, um Measures, berechnete Spalten und berechnete Tabellen in Power BI, Power Pivot und Analysis Services zu erstellen. Es unterstützt Geschäftslogik wie Periodenvergleiche, laufende Summen, Verhältnisse, Rangfolgen und kontextabhängige Aggregationen.
Data Analysis Expressions arbeitet innerhalb eines tabellarischen Modells und wertet Formeln anhand von Filterkontext, Zeilenkontext und Beziehungen aus. SQL wird hauptsächlich zum Abrufen und Aufbereiten von Quelldaten verwendet, während gewöhnliche Excel-Formeln meist in einem Tabellenblattraster statt in einem wiederverwendbaren Semantikmodell arbeiten.
Ein guter DAX-Freelancer sollte dimensionale Modellierung, SQL, Power Query und das Design von Power BI-Visualisierungen verstehen. Kenntnisse in Tabular Editor, DAX Studio, der Verwaltung von Aktualisierungen, Sicherheit auf Zeilenebene und Microsoft-Datengateways sind ebenfalls wertvoll.
Der erforderliche Hintergrund hängt von der Größe des Modells, der Datenqualität und den Governance-Anforderungen ab. Für eine einfache Reporting-Schicht kann praktische Erfahrung mit Measures und Beziehungen ausreichen; komplexe Analysis Services-Modelle erfordern nachweisbare Erfahrung mit Performance-Optimierung, Berechnungslogik und Bereitstellungskontrollen.
DAX-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Modelle, Anforderungen und Testfälle online geprüft werden können. Workshops vor Ort in München können dennoch hilfreich sein, wenn Teams Kennzahlen gemeinsam definieren, widersprüchliche Geschäftsregeln klären oder einen neuen Reporting-Prozess einführen müssen.
Bitten Sie den Spezialisten zu erklären, wie sich ein Measure unter verschiedenen Filtern verhält und wie sein Ergebnis mit den Quelldaten abgeglichen wurde. Gute DAX-Arbeit umfasst klare Benennungen, sinnvolle Modellbeziehungen, dokumentierte Annahmen und Nachweise, dass die Performance mit geeigneten Tools geprüft wurde.
DAX eignet sich gut für Berechnungen, die dynamisch auf Berichtsfilter und Benutzerauswahlen reagieren müssen. Logik zur Standardisierung von Rohdaten, zum Verknüpfen großer Quellmengen oder zur Versorgung vieler nachgelagerter Systeme gehört möglicherweise stattdessen in SQL oder das Data Warehouse. Die Abgrenzung sollte daher während der Modellierung vereinbart werden.
DAX ist eng mit Power BI verbunden, wird aber auch in Power Pivot für Excel und tabellarischen Modellen in SQL Server Analysis Services verwendet. Die gleichen Sprachkonzepte gelten für diese Produkte, wobei sich verfügbare Funktionen, Bereitstellungsoptionen und Governance-Kontrollen unterscheiden können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 881 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 81% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (94%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (78%), Professionelle Dienstleistungen (72%) und Informationstechnologie (IT) (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Betrieb (72%).
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
