Microsoft Fabric Experten in Deutschland

• Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
• Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
• Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
• Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
• Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
• Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
• Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
• Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen

Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

• Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
• Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
• Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

• Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
• Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
• Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
• Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
• Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
• Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
• Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
• Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
• Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

• Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
• Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
• Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
• Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
• Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar

Carve-out und Post-Merger-Integration zweier Automotive-Engineering-Unternehmen unter Accursia Capital, 6 Standorte in Deutschland und Spanien, 250+ Mitarbeitende nach dem Carve-out. Berichtslinie direkt an den Investor, IT-Gesamtverantwortung für beide Gesellschaften.

• ERP-Konsolidierung auf eine Instanz (Ablösung SAP-Legacy)
• TISAX-Zertifizierung
• M365-, Identity- und Rechenzentrums-Migration
• Ablösung der End-of-Life-Infrastruktur
• Wöchentliches Investor-Reporting

Ergebnisse:

• Kritisches Infrastrukturrisiko beseitigt, Backup und Plattform stabilisiert
• Eine IT-Organisation für beide Gesellschaften aufgebaut
• Investor-Reporting wöchentlich etabliert

• Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.

Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM

• 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.

Eigenverantwortlicher Aufbau einer Datenplattform mit systemübergreifendem Prozessmonitoring.

• Konzeption der Bronze/Silver/Gold-Architektur und Python-basierte Pipelines für heterogene operative Quellen.
• Bereinigung, Harmonisierung und Validierung der Daten; Verarbeitung und Ablage im Parquet-Format.
• Historisierung von Datenständen und Aufbau fachlicher Fakten- und Dimensionsmodelle für nachvollziehbare Auswertungen.
• Automatisierte Datenbereitstellung mit Python und Power Automate (Desktop und Cloud); SharePoint für Archivierung und Datenzugriff.
• Entwicklung der Power-BI-Lösung von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung von Prozesszuständen, Bearbeitungsständen und Abweichungen.

Technologien: Python, SQL, Parquet, Power BI, Power Query, Power Automate, SharePoint, Copilot

• Beratung von Unternehmen beim Aufbau, bei der Migration und Optimierung von BI- und Reporting-Landschaften (Power BI, SQL, Python, ETL)

• 5 Kundenprojekte in Immobilien und Finanzen seit 05/2025: Übernahme und Stabilisierung bestehender Berichte, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

• Erstellung von Angeboten und Durchführbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

• Einsatz KI-gestützter Entwicklung (Claude Code) zur Beschleunigung von Automatisierung, Tooling sowie Web- und App-Entwicklung

• Individuelles ERP-System

• Problem: Die Kernprozesse eines Kunden liefen über verstreute, voneinander getrennte Excel-Dateien ohne zentrale Datenspeicherung – fehleranfällig, schwer skalierbar und nicht durchgängig analysierbar.

• Vorgehen: Erfassung der Geschäftsprozesse und Anforderungen, Modellierung der Daten und iterative Entwicklung gemeinsam mit dem Fachte‍am.

• Umsetzung: Entwicklung eines maßgeschneiderten, webbasierten ERP-Systems mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

• Zeiterfassungs-App

• Ausgangspunkt: Die Zeiterfassung basierte auf einer übergroßen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Benutzer geeignet und fehleranfällig.

• Umsetzung: Migration sämtlicher Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Unterstützung mehrerer Benutzer und automatisiertem Reporting.

• Cashflow-Modellierung

• Ausgangspunkt: Das bestehende Cashflow-Modell umfasste nur Bestandsinvestitionen; Projektentwicklungen wurden bei der Steuerung nicht berücksichtigt.

• Umsetzung: Aufbau und Erweiterung des CF-Modells um Cashflows aus Projektentwicklungen.

• Optimierung: Prüfung und Optimierung bestehender CF-Modelle sowie Erweiterung der KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung.

Modernisierung der Enterprise-Analytics – In Deutschland ansässige Enterprise-Reporting-Plattform für Betriebs- und Managementanalysen, die von 1,000+ internen Nutzern aus mehreren Abteilungen genutzt wird.

• Leitung von Power-BI- und Microsoft-Fabric-Reporting-Initiativen von Anfang bis Ende; Bereitstellung skalierbarer Dashboards und semantischer Modelle zur Unterstützung täglicher operativer und strategischer Entscheidungen, wodurch die Geschwindigkeit von Entscheidungen um 30% und die Effizienz der Berichterstattung um 25% verbessert wurden.
• Entwicklung einheitlicher Unternehmensdatensätze mit Microsoft Fabric Lakehouse und OneLake, Automatisierung der Verarbeitung historischer Daten und Reduzierung des manuellen Reporting-Aufwands um 40%.
• Aufbau und Pflege automatisierter Datenaufnahmepipelines mit Fabric Dataflows Gen2 und Data Pipelines, Verbesserung der Zuverlässigkeit der Datenaktualisierung auf 99.8% Verfügbarkeit und Sicherstellung einer gleichbleibenden Datenqualität.
• Umsetzung einer unternehmensweiten Reporting-Governance einschließlich Row-Level Security (RLS), Workspace-Strategie, Deployment-Pipelines und Dokumentation; dadurch Steigerung der Dashboard-Nutzung um 35%.

Verwendete Technologien: Power BI, Microsoft Fabric, DAX, Power Query, SQL, Azure Data Fundamentals, Semantic Modeling, RLS, Agile

• 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.

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

• Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
• Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
• Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform

• Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
• Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
• BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
• Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL

• Entwicklung von Power-BI-Reports, Measures und KPIs für Vertrieb, Einkauf, Materialwirtschaft, Lager und Produktion
• Analyse der proALPHA-Datenbank (Progress OpenEdge) und performante SQL-Abfragen für Extraktion und Transformation
• Datenmodelle, ETL-Prozesse und Pipelines inkl. automatisierter Aktualisierung über Power BI Service und Data Gateway
• Anforderungsaufnahme und Umsetzung in enger Abstimmung mit den Fachabteilungen

Ausgewählte Projekte:

• Vertriebsreport: Umsatz, Auftragseingang und Auftragsstatus
• Einkaufsreport mit automatisierten Bestellvorschlägen (Power Automate)
• Fehlteileüberwachung für Produktion und Materialwirtschaft
• Produktionsstücklisten auf Microsoft Fabric inkl. Deployment-Pipeline (Dev → Prod)
• Forecast-Vergleichsreport
• Zentrale Power-BI-Apps, die alle Reports je Abteilung bündeln

Technologien: Power BI, DAX, Power Query (M), SQL, proALPHA, Progress OpenEdge, Microsoft Fabric, Power Automate, Python

Als unabhängiger BI-Berater für eine FinTech-SaaS-Plattform tätig, Aufbau und Wartung des gesamten Microsoft-Azure- und Fabric-Analytics-Stacks hinter einem mandantenfähigen Buchhaltungsprodukt, mit dem Geschäftsinhaber ihre eigene finanzielle Entwicklung verfolgen.

• Zusammenarbeit mit Finanz-Stakeholdern, um komplexe Buchhaltungsabläufe in Echtzeit-BI-Dashboards (P&L, Cash Flow, Balance Sheet) zu übersetzen und 2000+ Geschäftsinhabern zu ermöglichen, Cashflow und finanzielle Gesamtsituation einfach zu verfolgen.
• Entwicklung von 10+ interaktiven Dashboards, die jedem Geschäftsinhaber eine personalisierte Echtzeitübersicht über die eigene Vertriebsleistung, die Überfälligkeit von Forderungen und die Betriebskosten bieten.
• Sicherstellung einer strengen Data Governance durch die Implementierung dynamischer Row-Level Security (RLS) mit DAX, um die Daten jedes Geschäftsinhabers innerhalb des gemeinsamen mandantenfähigen Modells zu isolieren.
• Wartung und Erweiterung einer Azure-ELT-Pipeline (Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Synapse) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation.
• Mitwirkung an der teamweiten Plattformmigration von Azure zu Microsoft Fabric zur Optimierung der Lizenzkosten für die Kapazität.
• Konzeption und Implementierung einer Microsoft-Fabric-ELT-Pipeline (Lakehouse, Pipelines, PySpark) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation als Ersatz für die vorherige Azure-Pipeline.
• Modellierung der bereinigten Daten in einem Star Schema innerhalb des Data Warehouse mit T-SQL als Grundlage für das Power BI Semantic Model.
• Einsatz von KI-Tools, einschließlich Copilot und Claude, als Entwicklungspartner entlang der gesamten ELT-Pipeline, von der Datenaufnahme bis zu KPI-Reporting und Visualisierung.
• Unterstützung agiler Bereitstellungsprozesse mit Jira zur Nachverfolgung von Entwicklungsaufgaben und Confluence zur Pflege technischer und projektbezogener Dokumentation.

UEF 3.0 · Semantic Government Overlay (SGO) · Autonome Systeme (UAS / Dual-Use)

• Konzipiert: Semantic Government Overlay (SGO) – KI-geführte Verwaltung ohne Ablösung bestehender Fachverfahren. Lesender semantischer Layer über Registern und Fachverfahren auf Basis des Föderalen Informationsmanagements (FIM). Die Entscheidungshoheit verbleibt beim Sachbearbeiter (Architekturprinzip).
• Entwickelt: Referenzarchitektur mit quellenbelegten, abgeleiteten Aussagen (ausführbare Ontologien OWL/RDF/SHACL). Technisch garantierte Zweckbindung und Kein-Schreibpfad-Prinzip in Fachdaten – auditierbar, ohne zentralen Datenpool.
• Verankert: Regulatorik als Designprinzip: EU AI Act (Hochrisiko-Pflichten für Behörden-KI, Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27), DSGVO, NIS2 und verwaltungsrechtliche Automatisierungsgrenzen (§ 35a VwVfG, § 31a SGB X) als technische Kontrollpunkte in der Architektur.
• Erstellt: Methodisches Werkzeug für Pilotträger: Datenpipeline-Assessment (Phase 0), Compliance-Blueprint und Management Summary als entscheidungsreifes Paket für die öffentliche Verwaltung.
• Spezifiziert: UEF 3.0 als Nachfolge-Architektur zu TOGAF – Decision Paper kanonische Ontologie, Sechs-Schichten-Architektur, Read/Actuate-Grenze, Federation-Registry, Terminologie-Konkordanz und Release-Delta als geschlossener Spezifikationsstand.
• Architektiert: KI-natives Missions-OS für autonome UAS und Bodenrobotik als taktische Schicht über einem separat zugelassenen Autopiloten. Run-Time Assurance nach ASTM F3269-21 (Simplex-Muster): Der verifizierte Sicherheits-Controller behält die Autorität, die KI-Funktion liefert Vorschläge.
• Ausgelegt: Drei-Tier-Architektur – Tier 0 Autopilot mit 650-Hz-Flugregelung auf RTOS, Tier 1 KI-OS mit semantischem Weltmodell und Multi-Agenten-Cluster, Tier 2 Schwarm- und Boden-Mesh. Zenoh als primäre Fabric, MAVLink als einziger authentifizierter Kommandopfad (Single-Writer). Ergebnis: graceful degradation – Verlust der Mission, nicht des Fluggeräts.
• Abgesichert: Zwei-Gate-Kette auf der Read/Actuate-Grenze – Governance-Gate (Darf-Frage: AI-Act-Risikoklasse je Aktuierung, erzwungene menschliche Aufsicht nach Art. 14, unveränderliches Log) vor RTA-Safety-Monitor (Richtig-Frage: Flugenveloppe, Geofence, Energiereserve) mit Revert auf den Baseline-Controller.
• Verankert: Dual-Use-Architektur mit Common Core und Build-Time-Fork statt Runtime-Umschalter. Drei getrennte Rechtsstufen: Zivilvariante – UAS unter der EASA-Grundverordnung (EU) 2018/1139 mit der nach Art. 2 Abs. 2 AI Act eingeschränkten Anwendbarkeit, Bodenrobotik unter der Maschinenverordnung 2023/1230 mit voller Hochrisiko-Pflichtenkette, Cyber Resilience Act für beide; unbewaffnete Trägervariante als Rüstungsgut unter AWG/AWV und Dual-Use-VO 2021/821 (BAFA-Genehmigung); bewaffnete Variante unter KrWaffKontrG. Jede Ausprägung lebt unter genau einem dominanten Rechtsregime. Nachweisfundament: AI-BOM, SBOM und lückenlose Data-Lineage.
• Analysiert: Systemanalyse und Neuausrichtung gewachsener Engineering-Systemlandschaften. Vorgehenskonzept Konsolidierung ohne Migration – semantischer Layer über den Bestandsquellen statt Datenumzug. Ergebnis: entscheidungsreifes Vorgehenskonzept inklusive Bewertungsmodell für die Zielarchitektur.