DAX-Experten in der Schweiz
für zuverlässige Analytics-Lösungen – in wenigen Minuten mit geprüften Freelance-SpezialistenBeauftragen Sie Experten, die robuste Power BI-Semantikmodelle erstellen, effiziente Data Analysis Expressions schreiben und Berichte mit verlässlichen Geschäftsdaten verbinden. FRATCH findet schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich DAX-Experten eingesetzt haben
Marco S.
Letzte Position:
MS Power BI-Entwickler bei Bayern Facility Management GmbH
Power BI-Entwicklung und -Administration, Schulung, Beratung, Datenmodellierung, DAX-Entwicklung
MS Fabric, MS Power BI, DAX
Paulo M.
Letzte Position:
Power BI / Fabric & SAP BI-Berater bei Financial Bank
- Entwicklung semantischer Power-BI-Modelle, DAX und RLS zur Verbesserung der Reporting-Performance und Sicherheit.
- Konzeption eines Fabric Lakehouse mit Medallion Architecture (Bronze/Silver/Gold), wodurch die Datenverarbeitung beschleunigt sowie Wartbarkeit und Skalierbarkeit verbessert wurden.
- Erstellung von Fabric Data Factory-Pipelines und PySpark-Transformationen, wodurch die Verarbeitungszeit um 40% reduziert wurde.
- Bereitstellung automatisierter Power-BI-KPI-Dashboards zur Beschleunigung von Reporting und Entscheidungsfindung.
- Unterstützung der Migration von SAP BO 4.3 → 2025 über 2,000+ Webl-Berichte und 34 Universen hinweg, wodurch der Testaufwand um 35% reduziert und die Migrationsqualität und Zuverlässigkeit verbessert wurden.
- Optimierung von UNX-Universen, wodurch die Abfrageausführungszeit um 40% reduziert wurde.
- Optimierung von SAP-BO-Reporting-Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des manuellen Aufwands.
Umgebung: Power BI, Microsoft Fabric (Lakehouse, Warehouse, Pipelines, PySpark), Tabular Editor, DAX Studio, SAP BI (BO 4.3/2025, Webl, UNX Universes), 360Suite, InfoBurst, GitHub, JIRA.
Charles S.
Letzte Position:
Leiter Datenbereitstellung bei Westpac
- Verantwortete und verwaltete die Produktroute und das Backlog für das Reporting-Framework der Consumer Banker, priorisierte Funktionen und trieb die iterative Bereitstellung von Banker-Scorecards und Netzwerk-Performance-Reporting in einem agilen Umfeld voran.
- Entwickelte das Finanzreporting für das Portfolio auf Grundlage des Feedbacks von Stakeholdern im wöchentlichen Rhythmus weiter, ersetzte manuelle PowerPoint-Pakete und sparte dem Programm wöchentlich mehrere Arbeitsstunden.
- Integrierte Generative AI (MS Copilot), um die Dokumentation der Datenherkunft über eine große Legacy-Codebasis hinweg zu automatisieren, wodurch geschätzte 6 Monate Analystenaufwand entfielen und Ergebnisse im Bereich Data Governance schneller erreicht wurden.
- Führte einen einheitlichen Ansatz und Standards für die Datenbereitstellung über fünf UNITE-Initiativen hinweg ein (~CHF 115m Portfolio) und unterstützte die Zusammenführung von Legacy-Systemen in die Digital Banker-Plattform.
- Führte ein funktionsübergreifendes Bereitstellungsteam mit 3 Personen und griff zusätzlich auf BA- und DA-Talentpools zurück; koordinierte analytische Ressourcen über mehrere Arbeitsstreams hinweg, um Ergebnisse in den Bereichen Daten, Reporting & Governance zu beschleunigen.
Markus M.
Letzte Position:
Manager Underwriting & Actuarial Services bei Ativa Pensionskassen Management AG
Ativa ist die Managementgesellschaft der Sammelstiftung Vita (berufliche Vorsorge der Zurich Insurance) und verwaltet ein Vermögen von rund CHF 22 Mrd.
- Erstellung interaktiver Power-BI-Dashboards und Reportinglösungen für die Geschäftsführung
- Einführung eines Underwriting-Tools auf Basis von Power BI (DAX)
- Aufbau einer cloudbasierten MS-Azure-SQL-Datenbank inklusive Dokumentation
- Prüfung von Vorsorgerisiken inklusive Entscheidungen über Annahme, Ablehnung und Konditionen
Malik O.
Letzte Position:
KI-Wissenschaftler bei SQPS
- Intelligente Dokumentenverarbeitung mit OCR und Computer Vision: Konzipierte die durchgängige KI-Pipeline im Kern des GenAI-Dokumentenverarbeitungsprodukts von SQPS. Sie wandelt Stapel gescannter Papierdokumente und PDFs in organisierte, durchsuchbare Dokumente um und kombiniert dafür Bildvorverarbeitung, OCR und Layoutanalyse für Scans unterschiedlicher Qualität. Technologien: Python, OpenCV, Tesseract / PaddleOCR, PyTorch, FastAPI
- Automatische Dokumententrennung und -klassifizierung: Entwickelte Modelle, die in einem einzelnen Scan mit mehreren Dokumenten erkennen, wo ein Dokument endet und das nächste beginnt, und jedes Dokument nach Typ klassifizieren (Rechnungen, Verträge, Briefe, Berichte), um eine vollständig automatisierte Ablage zu ermöglichen. Technologien: Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers
- Informationsextraktion und intelligente Dateibenennung mit LLMs: Implementierte ein GenAI-Extraktionssystem auf LLM-Basis, das Datumsangaben, Namen und Referenznummern aus unstrukturierten Dokumenten ausliest und daraus einheitliche, regelbasierte Dateinamen erstellt. Dabei lassen sich die Namenskonventionen für jede Organisation individuell festlegen. Technologien: Python, LangChain, OpenAI, SentenceTransformers, SQL
Rainer S.
Letzte Position:
Microsoft DAT207x Zertifikat bei edX
- Microsoft DAT207x Zertifikat bei edX erworben.
- Abschlussdatum: 21.01.2020.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die DAX-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
60%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
8
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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.
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Gesundheitswesen (67%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Bildung (50%)
- Versicherung (50%)
- Fertigung (50%)
- Lebensmittel und Getränke (33%)
- Transport und Logistik (33%)
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 für Berechnungen in Power BI, Power Pivot und tabellarischen Modellen von SQL Server Analysis Services. Damit werden strukturierte Geschäftsdaten in Kennzahlen, berechnete Spalten und Tabellen für interaktive Analysen umgewandelt. Unternehmen nutzen DAX, um Kennzahlen für Umsatz, Marge, Lagerbestand, Finanzen und operative Abläufe mit einheitlicher Geschäftslogik zu definieren.
Zentrale Modellierungskenntnisse
Gute DAX-Arbeit beginnt mit einem gut gestalteten Semantikmodell. Spezialisten erstellen Sternschemata, konfigurieren Beziehungen, wählen Filter- und Speicherverhalten aus und trennen wiederverwendbare Kennzahlen von einmaligen Berechnungen. Sie verstehen Zeilenkontext, Filterkontext, Kontextübergang und Auswertungsreihenfolge, statt Formeln wie einzelne Tabellenkalkulationsausdrücke zu behandeln.
- Wiederverwendbare Kennzahlen und Berechnungsgruppen entwerfen
- Probleme mit Beziehungen, Filtern und Granularität beheben
- Geschäftsdefinitionen in geprüfte Berechnungen übertragen
- Modelle für Berichtsersteller benutzerfreundlicher gestalten
Tools und Ökosystem
DAX ist eng mit Power BI Desktop, Power BI Service, Power Pivot und tabellarischen Modellen von Analysis Services verbunden. Fachleute nutzen häufig Tabular Editor, DAX Studio und Performance Analyzer, um Metadaten zu prüfen, Abfragen zu testen und langsame Kennzahlen nachzuverfolgen. Power Query und M sind verwandte Kenntnisse für die Datenaufbereitung, während SQL, Fabric und Azure-Dienste oft die umfassendere Analytics-Lösung unterstützen.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Freelance-Expertise ist wertvoll, wenn Berichte unterschiedliche Ergebnisse liefern, Modelle schwer zu warten sind oder Dashboards langsam reagieren. Sie hilft auch bei der Migration von Excel oder Power Pivot zu Power BI, bei der Neugestaltung eines tabellarischen Modells oder der Einführung einer gesteuerten Self-Service-Berichterstattung. In der Schweiz funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne gut, wenn Anforderungen, Datenzugriff und Kommunikation mit Stakeholdern klar organisiert sind; manche Teams benötigen weiterhin Workshops vor Ort.
- Kennzahlen abteilungsübergreifend vereinheitlichen
- Falsche Summen und unerwartetes Filterverhalten erkennen
- Langsame Berichte und ineffiziente Abfragen optimieren
- Modelle für Finanz-, Vertriebs- oder Betriebsberichte vorbereiten
Was gute Spezialisten leisten
Die besten Fachleute verbinden sichere DAX-Kenntnisse mit Datenmodellierung, Anforderungsanalyse und verständlicher Dokumentation. Sie gleichen Kennzahlen mit Quelldaten ab, testen Sonderfälle und erklären Ergebnisse so, dass Fachanwender sie nachvollziehen können. Außerdem erkennen sie den Unterschied zwischen einem DAX-Problem und einem Problem mit Beziehungen, Aktualisierung, Sicherheit oder Datenqualität, statt die eigentliche Ursache zu verdecken.
Den passenden Experten auswählen
Beurteilen Sie Kandidaten anhand eines realen Modellproblems und nicht nur anhand ihrer Kenntnis von Formeln. Fragen Sie, wie sie eine falsche Summe untersuchen, inaktive Beziehungen behandeln, Berechnungslogik verwalten und die Leistung messen würden. Achten Sie auf Erfahrung mit Ihren Datenquellen, Governance-Anforderungen und Berichtsnutzern sowie auf eine Arbeitsweise, die die Zusammenarbeit mit Analysten, Datenteams und Geschäftsverantwortlichen unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei DAX-Experten anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
DAX wird verwendet, um Kennzahlen, berechnete Spalten und berechnete Tabellen in Power BI, Power Pivot und tabellarischen Modellen von Analysis Services zu definieren. Damit lassen sich Kennzahlen wie Umsatz, Marge, Wachstum, Lagerbestand und Prognosen erstellen, die auf Berichtsfilter und Benutzerauswahlen reagieren.
Data Analysis Expressions wird in einem tabellarischen Semantikmodell verwendet und wertet Berechnungen anhand von Zeilenkontext, Filterkontext und Beziehungen aus. SQL dient hauptsächlich zum Abrufen und Umwandeln von Daten, während Excel-Formeln meist mit Tabellenzellen arbeiten. DAX wurde für interaktive Analysemodelle entwickelt.
Ein guter DAX-Spezialist sollte sich mit Dimensionsmodellierung, Power BI, Power Query und SQL auskennen. Kenntnisse in Tabular Editor, DAX Studio, Analysis Services, Datenaktualisierung und Sicherheit auf Zeilenebene sind ebenfalls nützlich, wenn das Projekt eine vollständige Berichtsumgebung umfasst.
Welche DAX-Erfahrung erforderlich ist, hängt von der Komplexität des Modells, der Datenqualität und den Governance-Anforderungen ab. Für einfache Kennzahlen können gezielte Formelkenntnisse genügen. Für Unternehmensberichte braucht es meist jemanden, der Modelle entwerfen, die Leistung prüfen und Kennzahlen mit Definitionen aus Finanzwesen oder Betrieb abstimmen kann.
DAX-Projekte eignen sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Modelle, Anforderungen und Testergebnisse digital geprüft werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Workshops, der Abstimmung mit Stakeholdern oder dem Zugriff auf sensible Daten hilfreich sein. Bei verteilten Teams ist eine klare Dokumentation besonders wichtig.
Prüfen Sie, ob DAX-Kennzahlen auf unterschiedlichen Detailebenen, mit verschiedenen Filtern und in Sonderfällen korrekte Ergebnisse liefern. Ein guter Spezialist sollte außerdem den Modellaufbau erklären, Annahmen dokumentieren, Leistungstools verwenden und Probleme mit Daten oder Beziehungen nicht in komplexen Formeln verstecken.
DAX eignet sich für Geschäftsberechnungen, die dynamisch auf den Berichtskontext reagieren müssen, etwa Periodenvergleiche, Rangfolgen und gefilterte Kennzahlen. SQL ist weiterhin besser für umfangreiche Datenaufbereitung, Umwandlungen in Quellsystemen und Logik, die bereits vor dem Laden der Daten in das Semantikmodell berechnet werden soll.
Die schwierigsten DAX-Aufgaben haben meist mit unklaren Kennzahlendefinitionen, schwachen Beziehungen, unterschiedlicher Granularität oder langsamen Modellen zu tun – und nicht mit einer einzelnen komplexen Formel. Spezialisten benötigen Zugriff auf repräsentative Daten, klare Abnahmekriterien und genügend Kontext, um Berechnungsprobleme von Problemen in Power BI, Power Query oder den Quellsystemen zu unterscheiden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 819 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (67%), Gesundheitswesen (67%) und Informationstechnologie (IT) (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die DAX in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich DAX-Experten eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
