DAX-Experten in München
für leistungsstärkere Power-BI-Modelle, innerhalb weniger Minuten mit geprüften verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige DAX-Measures erstellen, semantische Power-BI-Modelle optimieren und komplexe Geschäftsregeln in klare Berichte übertragen. FRATCH verbindet Sie schnell mit präzise per KI passenden Freelancern, die geprüft und für Ihr Projekt verfügbar sind.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich DAX-Experten eingesetzt haben
Hachem S.
Letzte Position:
Dozent für Machine Learning & BI bei EU Business School
- Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.
Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM
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
Vera S.
Letzte Position:
Gründer & unabhängiger Berater bei VS Consulting
- Die Marketingabteilung eines globalen Logistik- und Transportunternehmens in Deutschland umgestaltet, wertschaffende Maßnahmen identifiziert, wichtige Stakeholder wie CMO und CSO koordiniert sowie umsatzsteigernde Initiativen konzipiert und umgesetzt.
- Ein strategisches Transformations-, Change-Management- und Umsetzungsprojekt für den CMO und CPO eines KKR-Portfoliounternehmens (Hauptsitz in NYC & Geneva) geleitet, PMO-Strukturen optimiert, Workshops für Führungskräfte konzipiert und geleitet, Führungskräfte als Stakeholder betreut und über wichtige globale Märkte hinweg berichtet.
- Wachstums- und Kostensenkungspotenziale für einen globalen F&B/FMCG-Hersteller und -Händler durch Marktgrößenbestimmung, Wettbewerbsanalysen und Rentabilitätsbewertungen identifiziert und quantifiziert; dabei ein E-Commerce-Wachstumspotenzial von €300 m und Einsparungen von €100 m aufgezeigt.
- Die interne Kommunikation und das PMO für eine unternehmensweite Analytics-Initiative bei einem globalen Pharmaunternehmen geleitet, Unterlagen für Führungskräfte, Newsletter und Kernbotschaften für die Leitung erstellt sowie RAID/Kritischen Pfad gepflegt und mehr als 10 Workstreams über verschiedene Regionen hinweg abgestimmt.
- Eine nationale Go-to-Market-Marketingstrategie für den Deutschland-Verantwortlichen eines neuen Therapieangebots bei einem globalen Pharmaunternehmen konzipiert und geleitet. Die Strategie umfasste Kundensegmentierung, digitale und analoge Kontaktpunkte sowie E-Commerce-Journeys und wurde vom Country CEO als „lighthouse project“ ausgezeichnet.
- Ein Projekt und Team für den Vorstand eines DAX-40-Unternehmens im Rahmen einer umfassenden Organisationsveränderung geleitet sowie Umfang, Budget, Zeitplan und Stakeholder gesteuert, um eine Strategie für weltweit mehr als 100,000 Mitarbeitende umzusetzen.
- Berichterstattung und Organisationsstruktur für einen E-Commerce-Marktplatz im Automobilbereich verbessert, die betriebliche Effizienz gesteigert und einen Jahresumsatz von €615 m unterstützt.
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
Miruna S.
Letzte Position:
Senior Data Analyst / Analytics Engineer
- Entwicklung von Data Products im Rahmen einer Data Mesh-/Medallion-Architektur auf Databricks und Azure Synapse.
- Aufbau von Power BI Dashboards auf konsolidierten Daten aus mehreren Quellsystemen (Vertrieb, Service, Verträge, Bestandsdaten).
- Definition von KPIs und Reporting-Standards in enger Abstimmung mit Business-Stakeholdern.
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
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.
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.
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.
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.
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
2,2 Jahre (Deutschland: 2,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
82% (Deutschland: 73%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 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 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.
- Automotive (79%)
- Informationstechnologie (IT) (68%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Fertigung (58%)
- Bank- und Finanzwesen (47%)
- Gesundheitswesen (47%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (37%)
- Energie (37%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was DAX leistet
DAX, kurz für Data Analysis Expressions, ist die Formelsprache, die in Microsoft Power BI, Power Pivot und Analysis Services verwendet wird. Sie berechnet Measures, Spalten und Tabellen innerhalb tabellarischer Datenmodelle. DAX verarbeitet Geschäftslogik wie Umsätze seit Jahresbeginn, gleitende Durchschnitte, Margen, Ranglisten und filterabhängige Vergleiche.
Zentrale Modellkenntnisse
Gute DAX-Arbeit beginnt mit einem gut konzipierten semantischen Modell. Experten definieren Beziehungen, Datumstabellen, Hierarchien und Filterrichtungen, bevor sie Formeln schreiben. Sie verstehen Zeilenkontext, Filterkontext, Kontextübergänge und das Auswertungsverhalten und halten Berechnungen lesbar und wartbar, wenn die Anforderungen an das Reporting wachsen.
- Wiederverwendbare Measures für Finanzen, Vertrieb und Betrieb erstellen
- Uneindeutige Beziehungen und Filterverhalten beheben
- Modellstruktur und Berechnungsleistung verbessern
Ökosystem und Tools
DAX ist eng mit dem Microsoft-Analytics-Stack verbunden. Fachleute arbeiten häufig mit Power BI Desktop und Service, Power Pivot in Excel, Azure Analysis Services und SQL Server Analysis Services. Ihr Workflow kann außerdem Power Query und M für die Datenaufbereitung, Tabular Editor für die Modellverwaltung, DAX Studio für die Abfrageanalyse und Deployment-Pipelines für kontrollierte Veröffentlichungen umfassen.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen oft freiberufliche DAX-Expertise hinzu, wenn Berichte widersprüchliche Zahlen liefern, Modelle langsam werden oder interne Teams schnell eine robuste Reporting-Schicht benötigen. Spezialisten können bestehende Measures prüfen, Geschäftsdefinitionen in Formeln übertragen und Modelle für Self-Service-Analytics vorbereiten. In München unterstützt diese Arbeit häufig Teams aus Fertigung, Finanzen, Versicherungen, Einzelhandel und Logistik – je nach Projekt mit Remote-Zusammenarbeit oder Workshops vor Ort.
- Measures prüfen und Berichte mit Quellsystemen abgleichen
- Management-Dashboards und operative Analysen erstellen
- Standards für Benennung, Tests und Dokumentation etablieren
Was starke Fachleute liefern
Qualität zeigt sich sowohl im Ergebnis als auch in der dahinterstehenden Begründung. Erfahrene DAX-Fachleute erklären, warum sich eine Berechnung so verhält, testen Grenzfälle und trennen Modelllogik von Anforderungen an die Darstellung. Sie messen die Leistung mit realistischen Auslastungen, reduzieren unnötige Formelkomplexität und dokumentieren Annahmen, damit andere Spezialisten das Modell sicher erweitern können.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf praktische Erfahrung mit Modellen, die Ihren ähnlich sind, und nicht nur auf attraktive Dashboard-Beispiele. Fragen Sie, wie der Fachmann mit Datengranularität, Viele-zu-viele-Beziehungen, Kalenderlogik, Sicherheit und langsamen Visualisierungen umgeht. Relevante Kenntnisse in SQL, Power Query, M, Excel, Power-BI-Governance und der Kommunikation mit Stakeholdern sind wichtig, wenn DAX Teil einer umfassenderen Analytics-Lösung ist. Vereinbaren Sie vor Beginn der Arbeit Zugriffsrechte, Prüfpunkte, Dokumentation und die Definition eines vertrauenswürdigen Ergebnisses.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf DAX-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
DAX wird verwendet, um Berechnungen in tabellarischen Modellen von Power BI, Power Pivot und Analysis Services zu definieren. Unternehmen nutzen es für Measures wie Umsatz, Bruttomarge, Prognosen, Zeitvergleiche und Ranglisten, die auf Berichtsfilter reagieren.
DAX berechnet Werte innerhalb eines tabellarischen semantischen Modells und reagiert auf Filter- und Zeilenkontext. SQL wird hauptsächlich verwendet, um Daten in einer Datenbank abzurufen und umzuwandeln. Daher ergänzen sich die beiden Sprachen in der Regel, anstatt einander zu ersetzen.
Ein guter DAX-Fachmann kennt sich normalerweise mit Power-BI-Modellierung, SQL, Power Query und M, Data Warehousing und Dashboard-Design aus. Kenntnisse in Tabular Editor, DAX Studio, Sicherheit auf Zeilenebene und Deployment-Verfahren sind bei größeren Modellen ebenfalls hilfreich.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Modell und der Geschäftslogik ab, nicht nur von dessen Größe. DAX-Arbeiten mit einfachen Measures können gezielte Unterstützung erfordern, während komplexe Sicherheitsanforderungen, Berechnungsgruppen, Viele-zu-viele-Beziehungen oder Performance-Probleme einen Spezialisten benötigen, der diese Muster bereits produktiv umgesetzt hat.
Ja, DAX-Projekte können oft remote über sicheren Zugriff, gemeinsam genutzte Modelldateien und strukturierte Prüfsitzungen umgesetzt werden. Workshops vor Ort in München können helfen, wenn Teams Kennzahlen definieren, Quelldaten zuordnen oder deutsche und internationale Stakeholder aufeinander abstimmen müssen.
Bitten Sie den Fachmann, Filterkontext, Modellbeziehungen und die Annahmen hinter wichtigen Measures zu erklären. Hochwertige DAX-Arbeit liefert abgeglichene Ergebnisse, klare Benennungen, dokumentierte Logik und eine akzeptable Leistung bei realistischer Nutzung der Berichte.
Langsame DAX-Berichte können durch ein ungeeignetes Modell, Spalten mit hoher Kardinalität, ineffiziente Iteratoren, übermäßige Materialisierung oder schlecht konzipierte Beziehungen entstehen. Ein Spezialist sollte Abfragepläne und das Verhalten der Storage Engine mit Tools wie DAX Studio prüfen, anstatt Formeln isoliert zu optimieren.
Excel-Erfahrung bietet eine nützliche Grundlage, aber DAX hat andere Auswertungsregeln und hängt stark vom Modellkontext ab. Fachleute, die aus Excel kommen, müssen Beziehungen, Filterweitergabe, Kontextübergänge und den Unterschied zwischen berechneten Spalten und Measures verstehen lernen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 863 € 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 82% 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 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (37%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (79%), Informationstechnologie (IT) (68%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (84%) und Produktentwicklung (68%).
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.
Berlin Hamburg 
München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg 
Berlin 
Köln 
Frankfurt 
Düsseldorf 
Essen Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
