Microsoft Dynamics 365 Business Central Experten

• Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
• Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
• Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
• Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
• Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
• Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
• KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
• Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
• KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
• Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
• Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
• Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
• Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus

Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code

Zwei parallele Arbeitsstränge: (1) Tech Due Diligence für Akquisitionen und Portfoliounternehmen. (2) KI-Strategie-Zertifizierung und KI-Governance-Beratung.

• Tech-Assessments für PE/VC-Akquisitionen: Code-Reviews, Architekturanalyse, Skalierbarkeitsbeurteilung
• Tech-Assessment-Frameworks und Integrationsroadmaps für Portfoliounternehmen
• TÜV SÜD-Zertifizierungsprogramm: KI-Governance, EU-KI-Verordnung (EU AI Act)
• Strategische KI-Roadmap-Entwicklung für mittelständische Unternehmen

Ergebnisse:

• Mehrere Tech-DD-Berichte für Investitionsentscheidungen geliefert
• Integrationsroadmaps für Portfoliounternehmen entwickelt
• TÜV SÜD „AI Strategy & Application Expert“ (erwartet 31.12.2026)

• Stabilisierung von Customer Service, Logistik und Auftragsabwicklung in einer Transformationsphase
• Steuerung des internationalen Lagerumzugs Schweiz nach Deutschland
• Optimierung von Prozessen und Reduktion manueller Arbeitsschritte im Tagesgeschäft
• Koordination internationaler Stakeholder zur termingerechten Umsetzung strategischer Projekte

• SAP S/4HANA Upgrade von Release 2021 auf 2025 und FI/CO-Transformation im Rahmen eines neuen TOM. Vier Streams und zwei SAP-Dienstleister; Steuerung unter laufendem Betrieb.

• Gesamtverantwortung für Zeit, Qualität und Budget sowie übergreifende Steuerung der vier Streams

• Koordination der Prozessstreams, Business-Funktionen und SAP-Dienstleister

• Aufbau und Steuerung von Governance, Planung, Risiken, Abhängigkeiten, Ressourcen und Eskalationen

• Providersteuerung, regelmäßiges Management Reporting sowie Vorbereitung und Durchführung von Projekt- und Steering-Committee-Terminen

• Verantwortung als Test-Manager für Teststrategie, Testplanung, UAT, Defect Management und Abnahme

• Ergebnis: Erfolgreiche Vorbereitung des Go-live am 28.09.2026 unter laufendem Betrieb; Qualität und geplante Produktionsunterbrechungsfreiheit sichergestellt. Projektgovernance etabliert und positives Feedback von Management und Stakeholdern.

• Neu- und Weiterentwicklung des bestehenden MS Dynamics CRM

IT-Systeme: Microsoft Dynamics Customer Service, SharePoint, DevOps, SAP IS-U

• Implementierung /Weiterentwicklung CRM
• Übernahme von bisherigem Dienstleister
• Geschäftsprozessanalyse
• Agile Projekt-Organisation
• Business Analyse / Requirements Engineering mit AI-Unterstützung
• Einsatz AI-Entwicklung
• Analyse Stammdatenprozesse
• CRM-Kundendatenverwaltung
• Anforderungsdokumentation
• Stakeholder Management
• Workshop-Moderation

• Gesamtverantwortung für die Plattformtransformation über ERP, CRM, PIM sowie KI-gestützte Prozessautomatisierung
• ERP-Transformation: Einführung und Migration auf Microsoft Dynamics 365 Business Central
• CRM & Growth Stack: Implementierung von HubSpot als zentrales CRM sowie Plattform für Lead- und Marketing-Automation
• Produktdaten & Commerce Enablement: Einführung eines ePIM zur Skalierung von Category Management und digitalen Commerce-Prozessen
• KI-gestützte Prozessautomatisierung: Konzeption und Einführung agentenbasierter KI-Workflows zur Automatisierung von Prozessen in Business Services, Accounting, Tender Management und Marketing
• Aufbau einer skalierbaren Plattformorganisation aus Produktentwicklung, DevOps, UX, Cloud Engineering und Corporate IT
• Einführung moderner Produkt- und Portfolio-Governance (z. B. OKRs, Portfolio-Boards, value-basierte Roadmaps) zur Steuerung technologiegetriebener Initiativen
• Harmonisierung heterogener Systemlandschaften und Transformation in eine modulare, skalierbare Plattformarchitektur (ERP, CRM, PIM, integrierte Customer Journeys)
• Coaching und Weiterentwicklung von Product Ownern, Tech Leads, Delivery Managern und UX-Teams im Aufbau einer skalierbaren Produktorganisation

• Einführung einer neuen Zahlungsbedingung samt Beschreibung sowie einer neuen Versandbedingung
• Konfiguration der Positionstypfindung (Item Category Determination)
• Umsetzung der Mindestpreis-Kalkulation (Floor Price) im Kalkulationsschema
• Einrichtung des Intercompany-Streckengeschäfts (Direktlieferung) und Ergänzung des Direktlieferungs-Kennzeichens in der Rechnung
• Verhinderung der Lieferaufteilung (Delivery Split) bei Kundenaufträgen
• Maskierung der Felder Verfallsdatum und Nettogewicht
• Übernahme der Verkaufsgruppe vom Angebot in den Kundenauftrag
• Analyse und Behebung eines Pop-ups bei der Erstellung von Kundenaufträgen
• Analyse und Behebung von Auftragsbestätigungen, die mit 0,00 € je Position erstellt und versendet wurden

Methodik: Agiles Projektmanagement

Ziel: Digitalisierung und Umsetzung der Anforderungen der CCD2 innerhalb der Consumer-Finance-Systeme.

Analyse, Identifikation und Bewertung von Fachanforderungen sowie deren Überführung in technische Umsetzungsanforderungen. Koordinierung und Statusreporting der unterschiedlichen Anforderungen. Dokumentation und Prozessmanagement anhand von UML und BPMN. Funktionsübergreifendes Stakeholder-Management, UAT-Tests, Datenmanagement, API-Architekturmanagement.

Tools: Jira, Confluence, Visual Code, Sql Developer, Enterprise Architect, MsOffice, Bruno, ALM, Camunda, Figma

• ERP und Prozessberatung/-einführung (Navision / Business Central)
• (Laufende) Buchhaltung, Controlling, Turnaround und Konsolidierung
• Unterstützung bei der Erstellung von Abschlüssen aller Art
• Prozessoptimierung einer Möbelhauskette bei der Navisioneinführung
• Beteiligungen und Akquisitionen inklusive Due Diligence und der anschließenden der ERP-Integrationen (Zentralisierungen bzw. Dezentralisierungen)

• Führung der IT mit 12 Mitarbeitenden in einer Phase der Konzernintegration, 3 Stellen neu besetzt
• IT-Reifegrad analysiert und Transparenz über Risiken, Ressourcen und Projektstatus hergestellt
• Projektportfolio (Konzernintegration, ERP, NIS2, IT-Sicherheit) strukturiert und priorisiert
• Externe Dienstleister zur Schließung von Kapazitätslücken gewonnen und weitere Projekte angestoßen
• Einführung von Business Central unterstützt, Vertretung der IT in Lenkungsausschüssen

• Führung, Steuerung und Weiterentwicklung eines Accounting-Teams mit neun Mitarbeitern
• Verantwortung für die Erstellung, Analyse und Qualitätssicherung der Monats- und Jahresabschlüsse nach HGB
• Sicherstellung einer strukturierten Intercompany-Abstimmung sowie Minimierung von Abstimmungsrisiken unter Einsatz von LucaNet
• Koordination der Jahresabschlussarbeiten und Audit-Vorbereitung unter Einhaltung CFO-Deadlines
• Optimierung von Accounting-Prozessen im SAP S/4HANA-Umfeld in enger

• IT-Beratung
• Power Plattform & Databricks
• KI-Softwareentwicklung (Custom Software)
• Wirtschaftliche Verantwortung für das Unternehmen

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

Aufbau einer Observability- und Alerting-Lösung für Business Central Job Queue Monitoring

• Aufbau einer zentralen Monitoring-Lösung zur Überwachung der Business Central Job Queue in einer Multi-Organisations-Umgebung in Azure DevOps
• Integration von Azure Application Insights und Log Analytics zur strukturierten Erfassung und Auswertung von Job-Laufzeiten und Fehlerereignissen
• Entwicklung von KQL-Abfragen zur gezielten Analyse fehlgeschlagener Jobs und Erkennung von Fehlermustern
• Anbindung von Grafana und Power BI zur Visualisierung operativer Metriken und Job-Status in Echtzeit
• Implementierung eines automatisierten Alerting-Workflows mit Power Automate – bei fehlgeschlagenem Job wird unmittelbar eine Benachrichtigungsmail ausgelöst
• Sicherstellung der Transparenz über den Zustand produktiver Hintergrundprozesse im laufenden Betrieb

Ergebnis: Vollständige Transparenz über fehlgeschlagene Business Central Jobs · Deutliche Reduzierung der Reaktionszeit durch automatisiertes Alerting per Mail · Stabile Grundlage für proaktiven Betrieb produktiver Hintergrundprozesse

Technologien: Azure DevOps | Application Insights | Log Analytics | KQL | Grafana | Power Automate | Power BI | Business Central | Azure Monitor