IBM Planning Analytics Experten
mit präzisem KI-Matching und geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Finanzplanungsmodelle entwerfen, die Datenintegration mit TurboIntegrator automatisieren und klare Berichte in Planning Analytics Workspace erstellen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich IBM Planning Analytics eingesetzt haben
Michael S.
Letzte Position:
Senior System Engineer bei VCS Value Chain Solutions GmbH
Planung und Update der gesamten Umgebung auf Windows Server 2022 bzw. 2025
- Härtung der DCs und Server, Einrichtung Eventlog Forwarding
- Migration aller bestehenden Windows 2019 Server (inkl. Active Directory DCs, DNS und CA) auf Windows Server 2022 bzw. 2025
- Automatisierung der Security Patche für die Hyper-V Cluster via Powershell (CAU)
- Netzwerkadministration
- Kontinuierlicher Betrieb und Support der MS Hyper-V Umgebungen
Michael K.
Letzte Position:
Freiberuflicher Berater bei Tepo – Gebäudedienste GmbH
- Austausch und Erneuerung der vorhandenen Client-PCs mit Update auf Windows 11 und mobilen Arbeitsplätzen mit Laptops und Dockingstation
- Einführung von Office365 mit Nutzung von OneDrive
- Einführung der E-Rechnung mit DATEV-Buchhaltungssoftware
- Überarbeitung der eingesetzten Standardprogramme im Büroalltag
- Datenablage im SharePoint anstelle lokaler Datenspeicher
- Neue Berechtigungsstruktur für Benutzer
- Nutzung der Microsoft-Konten zur Synchronisation der Profile
- Reorganisation des Scan-Prozesses der Dokumente mit Ablage im SharePoint
- Neues Datensicherungskonzept zusätzlich zur Microsoft-Cloud-Lösung
- Einführung neuer Datenstrukturen: Überarbeitung und Trennung der Daten in aktiv, inaktiv, privat, geschäftlich
- Vereinfachung der Prozesse
- Erhöhung der Datensicherheit und Verbesserung der Sicherheit
- Permanente Datenverfügbarkeit an allen internen und externen Arbeitsplätzen
Michael S.
Letzte Position:
Data Scientist bei CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen, Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Simulation, Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, Elasticsearch, PostgreSQL, Databricks, multivariate Statistik
Fahad R.
Letzte Position:
Data Science – Operationsoptimierung bei Netto-marken
Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.
- Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
- Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
- Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI
Axel K.
Letzte Position:
Dateningenieur & Business Analyst bei Metafinanz
- Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
- Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
- Optimierung und Reduzierung
- Regressionstests
- Wissensvermittlung und Dokumentation
Oscar S.
Letzte Position:
Projektmanager bei ZWILLING J.A. Henckels AG
- Rollenwechsel vom Business Analyst zum Projektmanager: Steuerung statt Erhebung.
- Make-or-Buy-Entscheidung herbeigeführt und der Konzern-IT-Leitung vorgelegt.
- Fachliche Zuarbeit zur Vertragsverhandlung des Einkaufs, anschließend sprintbasierte Steuerung des Partners.
- Low-Code-Plattform OutSystems gegen den gesamten Anforderungskatalog evaluiert.
- Anforderungskatalog nach Jira überführt: zehn Epics, über 140 Vorgänge, Akzeptanzkriterien in Gegeben-Wenn-Dann-Notation.
- Drei Implementierungspartner bewertet.
- Umsetzung läuft sprintweise auf Basis des übergebenen Backlogs.
Methoden und Vorgehensmodelle: Make-or-Buy-Bewertung, User Stories mit Gherkin, Sprint-Steuerung, Migrationskonzeption
Enterprise-Systeme: OutSystems, SAP S/4HANA, PCM, Snowflake, IBM Planning Analytics (TM1), Jira
Technologien und Tools: Python, Microsoft Excel, Claude (Anthropic API)
Umut G.
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Henok A.
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Afworki GmbH IT-Consulting
Ziel der Afworki GmbH IT-Consulting ist es, kleine und mittlere Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen im Bereich Digitalisierung, Automatisierung und Datenmanagement wettbewerbsfähiger zu machen.
Maßgeschneiderte Technologie-, Strategie- und Fachberatung, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens.
Analyse der Ist-Situation des Unternehmens und Entwicklung der bestmöglichen Lösung gemeinsam mit dem Kunden.
Einsatz sowohl agiler als auch klassischer IT-Projektmanagementmethoden zur termingerechten und budgetgerechten Projektabwicklung.
Fokus auf Automatisierung und Orchestrierung aller Datenströme in einem Data Warehouse zur Schaffung einer einheitlichen und standardisierten Datenbasis.
Berücksichtigung der Abhängigkeiten zwischen IT und Business, um nachhaltig positive Effekte zu erzielen.
Einsatz moderner Strategien und Werkzeuge, spezifisch zugeschnitten auf die Unternehmensbedürfnisse.
Unterstützung bei der Digitalisierung, Einführung agiler Arbeitsmethoden und Erstellung zeitgemäßer Berichte und Analysen.
Ziel: Rationalisierung des Managements und fundierte datenbasierte Entscheidungsfindung.
Steffen E.
Letzte Position:
Bereichsleiter FI, CO, Personal, Investor Relations bei Douglas Group
- Prozessverantwortlicher SAP ERP 8 FI, CO & Investor Relations
- Prozessverantwortlicher SAP SuccessFactors
- Verantwortung für 4 Teams, 39 Vollzeitäquivalente
- Gesamtverantwortung für End-to-End-Prozesse in SAP für Finanzen, Controlling, Personal, Investor Relations
- Schnittstelle zu Wirtschaftsprüfern für Finance IT (KPMG)
- ITIL-4-Implementierung für Service- und Change-Requests sowie Projektmanagement mit ServiceNow (Projektleiter)
Carsten F.
Letzte Position:
Interim-Controller / Wissenstransfer bei Mittelständisches produzierendes Unternehmen der Baubranche, Bestandskunde
Schwerpunkte: Wissenstransfer, Reporting, Kostenanalyse Aufgaben
- Sicherstellung des Wissenstransfers vom ausscheidenden Controller
- Dokumentation zentraler Controlling-Prozesse
- Operatives Controlling (Liquiditätsplanung, Reporting)
- Vereinfachung der Kostenstellenstruktur zur Verbesserung der Kostenanalyse Ergebnis
- Transparenter Wissenstransfer und nachhaltige Dokumentation der Controlling-Prozesse
- Verbesserte Kostenanalyse und effizienteres Reporting
Norbert G.
Letzte Position:
Unterstützung bei der Einführung des CMS Pimcore sowie Support-Unterstützung und Partner-Management bei Akademisch Arbeitsgemeinschaft GmbH
- Unterstützung bei der Einführung des CMS Pimcore sowie Support-Unterstützung und Partner-Management für die bestehende Anwendungslandschaft.
- Know how-Transfer zur bestehenden Anwendungslandschaft.
- Beratung von Stakeholdern zur Neuimplementierung.
- Unterstützung bei der Datenmodellierung für Pimcore.
- Konzepte und Begleitung Datenmigrationen von Salesforce nach Pimcore mittels ESB.
- Erzeugen von User Storys.
- 3rd Level Support für geschäftskritische Prozesse.
- Technologien: Salesforce Marketing-, Sales- und Service Cloud, Talend ESB, Pimcore Shopware, ERP-System Move, DB2, MySQL, MS Office, MS Visio, Jira, Confluence.
Moez S.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Loschelder Rechtsanwälte Partnerschaftsgesellschaft mbB
- Konzeption einer zukunftsfähigen Mandantendatenbank für Marketingzwecke
- Analyse der Anforderungen, Konzeption und Modellierung eines Entitäts-Beziehungs-Modells
- Konsolidierung und Optimierung einer Mandantendatei aus verschiedenen Datenquellen zur gezielten Durchführung von Marketingkampagnen
- Enge Zusammenarbeit mit Marketing und IT in einem agilen Umfeld zur iterativen Entwicklung der Lösung
- Technologien und Methoden: MS Office (insb. Excel), MS Dynamics CRM, MS SharePoint
Andrei B.
Letzte Position:
Leiter Konzern-Performance und Strategie bei SPEIRA GmbH
- Während der Durchführung von FP&A-Prozessen Initiativen gestartet und umgesetzt, um Tiefe, Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verbessern: Leistungsanalyse; monatliches Reporting an die Gesellschafter; Forecasts/Schätzungen; Jahresplanung/Budgetierung
- Einen strategischen Plan für den Konzern quantifiziert und formuliert
- Erkenntnisse geliefert, die zu operativen und strategischen Entscheidungen führten
- Rechtzeitigen Fortschritt in strategischen Projekten sichergestellt
- Corporate Finance
- Datenanalyse
- Präsentation/Pitch
- Stakeholder-Management
- Strategische Planung / Budgetierung
Diana G.
Letzte Position:
Interim Projektcontroller bei Supplying industry defence
- Entwicklung der Organisation, Stellenbeschreibungen, Prozesse und Systeme des Controllings zur Optimierung der Aktivitäten.
- Harmonisierung der ERP-Software im Konzernbereich von IT-Beschaffung, Planungsdaten, Controlling und Reporting.
- Gestaltung der Basis für ein agiles und modernes IT-Controllingsystem.
- Aufsetzen von Budgetplänen und Unterstützung bei Stammdaten und Planung.
- Überwachung und Validierung von Projekten im PM-Tool Sciforma, inklusive OPEX und CAPEX gemäß gesetzlichen Anforderungen und Konzernrichtlinien.
- Durchführung von PMO-Supportaufgaben, einschließlich Protokollen, Präsentationen und Berichten.
- Tools: SAP FI/CO, SAP MM, SAP PPM, PM-Tool Sciforma, MS Office 365.
Maximilian T.
Letzte Position:
Controlling-Berater bei The better green GmbH
Aufbau einer Planungsmappe für GuV- und Bilanzpositionen
Einführung von Planungsworkshops mit Geschäftsführung, Einkauf, Verantwortlichen für Anlagenbau
Überleitung der ursprünglichen Planung in eine SKR04-Struktur
Analyse und Optimierung des Zahllauf-Prozesses, Einführung von CANDIS.IO und Datev
Ermittlung des Kapitalbedarfs aller Gesellschaften bis 2025
Einführung von Planungsstrukturen
Aufbau eines rudimentären Soll-Ist-Reportings, dadurch höhere Kostentransparenz
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die IBM Planning Analytics einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
58%
Doktortitel
12%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die IBM Planning Analytics 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der IBM Planning Analytics Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Fertigung (70%)
- Professionelle Dienstleistungen (70%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Automotive (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Energie (40%)
- Lebensmittel und Getränke (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was IBM Planning Analytics leistet
IBM Planning Analytics ist eine multidimensionale Lösung für Planung, Budgetierung und Prognosen, die auf der TM1-Engine basiert. Unternehmen nutzen sie, um operative Daten mit Finanzmodellen zu verbinden, Szenarien durchzuspielen und Teams eine gemeinsame Sicht auf die Leistung zu geben. Der In-Memory-Ansatz unterstützt interaktive Analysen über komplexe Unternehmensstrukturen hinweg.
Zentrale Planungsaufgaben
Fachleute nutzen IBM Planning Analytics, um verbundene Planungsprozesse in Finanzwesen und operativen Bereichen umzusetzen. Typische Aufgaben umfassen:
- Entwurf von Umsatz-, Kosten-, Personal- und Cashflow-Modellen
- Erstellung von Budgets, Prognosen, Szenarien und rollierenden Plänen
- Entwicklung von Allokationen, Berechnungen und Genehmigungsworkflows
- Entwicklung von Dashboards und Berichten in Planning Analytics Workspace
- Verbesserung der Modellleistung und Benutzererfahrung
Ökosystem und Werkzeuge
Das Ökosystem umfasst Planning Analytics Workspace, Planning Analytics for Excel und die TM1-Datenbank-Engine. Spezialisten arbeiten mit Dimensionen, Cubes, Hierarchien, Regeln, Feedern, TurboIntegrator-Prozessen und MDX-Abfragen. Sie verbinden möglicherweise auch Quellsysteme über SQL, APIs, Data Warehouses oder Tools für die Unternehmensintegration.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen die tabellenbasierte Planung ersetzt, fragmentierte Modelle konsolidiert oder eine bestehende TM1-Umgebung erweitert. Sie ist auch bei einer Finanztransformation, der Neugestaltung von Berichten, Übernahmen und dringenden Änderungen an Prognosen wertvoll. Externe Fachleute ermöglichen eine fokussierte Umsetzung, ohne die tägliche Arbeit des Finanzteams zu unterbrechen.
Was gute Fachleute leisten
Gute IBM Planning Analytics Fachleute übersetzen Geschäftslogik in wartbare Modelle. Sie klären Planungsannahmen, entwerfen Dimensionen sorgfältig und trennen das Laden von Daten von der Berechnungslogik. Sie testen Regeln und Feeder, dokumentieren Abhängigkeiten, verwalten Berechtigungen und erklären das Modell den Finanzanwendern. Gute Arbeit hinterlässt zuverlässige Prozesse, die interne Teams selbst betreiben können.
Die passende Expertise auswählen
Der richtige Spezialist hängt vom Umfang ab: Modellentwurf, Migration, Integration, Reporting, Administration oder Befähigung der Anwender. Achten Sie auf Erfahrungen mit ähnlichen Planungsstrukturen, soliden TM1-Praktiken zur Leistungsoptimierung und einer klaren Kommunikation mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich. Eine praktische Bewertung sollte Quelldaten, Dimensionsdesign, Prognoselogik, Berechtigungen, Bereitstellung und Support nach dem Start abdecken.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei IBM Planning Analytics anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
IBM Planning Analytics wird für Budgetierung, Prognosen, Finanzkonsolidierung, Management-Reporting und operative Planung eingesetzt. Es hilft Unternehmen, Geschäftstreiber zu modellieren, Szenarien zu vergleichen und Pläne abteilungsübergreifend zu koordinieren.
IBM Planning Analytics bietet gesteuerte Modelle, gemeinsame Daten, kontrollierte Workflows und wiederholbare Berechnungen, deren Pflege Tabellenkalkulationen oft schwerfällt. Tabellenkalkulationen können für Analysen weiterhin nützlich sein, aber Planning Analytics eignet sich besser für eine verbundene Planung über Teams und Geschäftsbereiche hinweg.
IBM Planning Analytics ist die aktuelle Produktfamilie rund um die TM1-Engine, während Cognos TM1 der frühere Name ist, den viele Fachleute und Unternehmen weiterhin verwenden. Daher können sich bestehende Dokumentationen, Modelle und Kenntnisse auf beide Namen beziehen.
Ein guter IBM Planning Analytics Fachmann verbindet häufig die TM1-Modellierung mit TurboIntegrator, MDX, SQL, Data Warehousing und Planning Analytics Workspace. Kenntnisse in Finanzprozessen, Dimensionsdesign, Berechtigungen und Integrationsmustern sind für geschäftsorientierte Projekte gleichermaßen wichtig.
Das passende Niveau für IBM Planning Analytics hängt vom Umfang und Risiko des Modells ab. Eine kleine Änderung an einem Bericht erfordert möglicherweise nur gezielte Produktkenntnisse, während ein neues unternehmensweites Planungsmodell Erfahrung mit Architektur, Integrationen, Berechtigungen, Leistung und Stakeholder-Workshops voraussetzt.
IBM Planning Analytics Projekte können oft remote umgesetzt werden, wenn Zugriff, Dokumentation und Testdaten verfügbar sind. Vor-Ort-Termine können bei der Analyse, Prozessworkshops oder Schulungen dennoch hilfreich sein, insbesondere wenn Finanzteams sich auf Planungsregeln und Zuständigkeiten einigen müssen.
Prüfen Sie, ob der IBM Planning Analytics Fachmann das Dimensionsmodell, die Regellogik, Datenflüsse und das Berechtigungskonzept verständlich erklären kann. Bitten Sie um Beispiele für Leistungstests, Dokumentation, Benutzerakzeptanztests und die Übergabe der Lösung an interne Teams.
Die Arbeit mit IBM Planning Analytics erfordert häufig, Finanzanforderungen in Cubes, Dimensionen, Regeln und wiederholbare Datenprozesse zu übersetzen. Fachleute sollten bereit sein, mit fachlichen und technischen Teams zu arbeiten, die Modell-Governance zu pflegen und Anwender in Planning Analytics Workspace oder Excel zu unterstützen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 121 €, was einem Tagessatz von etwa 964 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (93%) und Spanisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Fertigung (70%) und Professionelle Dienstleistungen (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die IBM Planning Analytics in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (93%), Informationstechnologie (IT) (87%) und Projektmanagement (87%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich IBM Planning Analytics eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Wien Graz In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Zürich Genf Basel Bern Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
