Microsoft Fabric Experten in Deutschland

• 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

• 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 Reports, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

• Angebots- und Machbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

• Einsatz von KI-gestützter Entwicklung (Claude Code), um Automatisierung, Tooling sowie Web-/App-Entwicklung zu beschleunigen

• Individuelles ERP-System

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

• Vorgehen: Geschäftsprozesse und Anforderungen aufgenommen, Daten modelliert und iterativ gemeinsam mit dem Fachteam entwickelt.

• Umsetzung: Ein maßgeschneidertes, webbasiertes ERP-System mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting aufgebaut – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

• Zeiterfassungs-App

• Ausgangssituation: Zeiterfassung auf Basis einer überladenen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Nutzer und fehleranfällig.

• Umsetzung: Alle Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Mehrbenutzerfähigkeit und automatisiertem Reporting überführt.

• Cashflow-Modellierung

• Ausgangssituation: Das bestehende Cashflow-Modell deckte nur Bestandsinvestitionen ab; Projektentwicklungen fehlten in der Steuerung.

• Umsetzung: Das CF-Modell aufgebaut und erweitert, um Cashflows aus Projektentwicklungen einzubeziehen.

• Optimierung: Bestehende CF-Modelle geprüft und optimiert sowie die KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung erweitert.

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.

• Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
• Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
• Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
• Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
• Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
• Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
• Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.

• 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.

Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlag und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.

Tätigkeiten:

• Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
• Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
• Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
• Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für die Echtzeit-Überwachung der Plattform
• Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
• Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket

Erfolge:

• 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
• 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch ein wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kundendomains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
• Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
• 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
• 100 % offengelegte Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
• Integration von 3 Teams in 1 Sprint geliefert

• Mit Commercial-, Vertriebs- und Medical-Affairs-Teams zusammenarbeiten, um geschäftliche Fragestellungen in strukturierte Analysen und interaktive Power BI-Dashboards zu übersetzen und so datengetriebene Entscheidungen in einem regulierten Pharma-Umfeld zu ermöglichen.
• Power BI-Dashboards entwerfen und pflegen, die Daten aus Veeva CRM, SharePoint und Databricks integrieren und Echtzeiteinblicke in Verkaufstrends, Gebietsergebnisse und kommerzielle KPIs in mehreren Märkten bieten.
• Mehrere Tabellen in Databricks mit SQL abfragen und verknüpfen, um saubere, analysefertige Datensätze zu erstellen, und Transformationsschritte wie Filtern, Aggregation und Window-Funktionen anwenden, um Daten für Berichte aufzubereiten.
• Power Automate-Flows implementieren, um Datenaktualisierungen zu automatisieren und bei Überschreiten von KPI-Schwellenwerten Benachrichtigungen auszulösen, wodurch die Aktualität und Zuverlässigkeit der Commercial Analytics-Berichterstattung verbessert wird.

• Data Engineering

• Business Analyst

• Consulting

• 2025 – heute

Data Engineer & Architekt

• Azure Data Factory
• Azure Databricks (PySpark)
• PowerBI Service

Lead Developer für die Weiterentwicklung des Modern Data Warehouse sowie Power BI Berichte und Datenmodelle auf Basis der ERP-Systeme Amparex und EyeOffice. Schwerpunkt bei Themen für den Fachbereich Marketing mit Datenanbindung über API an Amplitude und Klaviyo mit Python

• 2024 – heute

Data Engineer & Architekt

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL)
• SSAS Tabular
• PowerBI Report Server
• Atlassian Jira & Migration zu Azure DevOps mit GIT (KANBAN)

Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von Infor LN ERP-Daten nach Migration aus Baan einschließlich der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zur Weiterentwicklung des Data Warehouse

Beratung des Controlling für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen

• 2025 – 06.2025

Data Engineer & Architekt

• PowerBI Dataflows
• PowerBI Service

Cloud-Migration von Data Warehouse sowie Power BI Berichten und Datenmodellen von Microsoft Dynamics BC 2021 zu Microsoft Dynamics BC Cloud einschließlich der Migration der zugrunde liegenden Datenstrukturen von Microsoft SQL Server zu Power BI Dataflows

• 2022 – 06.2024 (weiterhin Support für Data Engineers)

Data Engineer & Architekt

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL) & BIML
• SSAS Tabular
• Azure DevOps mit GIT (SCRUM)

Entwicklung von analytischen Modellen auf Basis von Microsoft Dynamics BC 2021 in Verbindung mit Daten aus der unternehmenseigenen MariaDB-Datenbank einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse. Datenverschmelzung der ERP-Systeme BC 2021 und DATEV im Data Warehouse

Beratung der Fachanwender für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Coaching der Entwickler für die Entwicklung von Reporting-Lösungen

• 2022 – 08.2023

Business Analyst & Interim Manager

• PowerBI Service
• Azure Databricks (PySpark)
• Atlassian Jira (SCRUM)

Projektmanagement für Anforderungen von Reporting-Lösungen sowie Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen mit Daten aus Azure Databricks auf Basis von SAP R/3, Google Analytics, Webshop und CRM mit fachlichem Schwerpunkt auf die Bereiche Customer, Sales und Marketing

• 2022 – 05.2022

Power BI Spezialist

• PowerBI Service
• Azure DevOps mit GIT (SCRUM)

Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von Daten aus Exasol mit fachlichem Schwerpunkt auf Sortimentsmanagement im Bereich Einkauf

• 2021 – heute (laufende Bestandskundenbetreuung)

Power BI Spezialist & Data Engineer

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL) & BIML
• PowerBI Service
• Azure DevOps mit GIT (KANBAN)
• Azure Functions (Python)

Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von abas ERP-Daten einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse.

Synchronisierung von Kundendaten für Pipedrive CRM über Azure Functions mit Python.

Beratung des Controlling und Geschäftsleitung für agiles Projektmanagement, die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen

• 2021 – heute (laufende Bestandskundenbetreuung)

Data Engineer & Architekt

• SQL Server (T-SQL)
• SSIS (ETL) & BIML
• SSAS Tabular
• Azure DevOps mit GIT (SCRUM)

Entwicklung von analytischen Modellen auf Basis von Microsoft Dynamics 365 FO, CS & CRM in Verbindung mit Microsoft Dynamics AX 2012 R3 einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse

Konzeption der Migration des SQL Server basierten Data Warehouse zu Microsoft Fabric mit zukünftig geplanter Umsetzung und temporärer Nutzung einer hybriden Datenarchitektur zur Einführung von Power BI Service während der Migrationsphase

Beratung der Fachanwender für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen

• Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
• Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
• Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
• Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
• Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
• Datenbankunterstützung.
• Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
• Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
• Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
• Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
• Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
• Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
• Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
• Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
• Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
• Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
• Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
• Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
• Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
• Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
• Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
• Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
• Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
• Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
• Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
• Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
• Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
• Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.

• Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
• Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung

• KPI-Dashboards für Bestände und Qualitätskontrolle von Wareneingang & Tests, ETL, Dataset-, Dataflow- und Report-Entwicklung, komplexe DAX-Lösungen

Datenquellen: Dataverse, RDB, Excel

Tools: ETL, Datenmodellierung, Dataflows, Power Query, M, Power BI, komplexes DAX

• Kapazität: 25%

• Aufbau der Microsoft-Fabric-Plattform im Unternehmen als zentrales Data Warehouse- und Reporting-System.
• Das Unternehmen migrierte mehrere operative Systeme, darunter D365, auf eine neue Version. Das neue Data Warehouse basiert auf einer Fabric/Power BI-Architektur mit Azure-Cloud-Entra-Authentifizierung.

Ausgeführte Aufgaben:

• Vollständige administrative Verantwortung für die Fabric-Plattform mit F64- und F32-Kapazitäten sowie zwei F8-Kapazitäten für Entwicklung und Prototyping.
• Integration von Fabric mit Microsoft Entra.
• Datenmodellierung für die Bronze-, Silver- und Gold-Schichten des Data Warehouse mit Datenmodellierungswerkzeugen.
• Star-Schema sowie Entity-Relationship-Modellierung.
• Datenmodellierung für Data Marts und für dimensionales Modellieren sowie Power BI (Semantic Model).
• Design von Datenmodellen für Microsoft SSAS multidimensionale und tabulare OLAP-Cubes mit DAX und MDX.
• Definition von Design-Patterns für das ETL-Team zum Laden von OLAP-Cubes (Tabular und MD), Star Schemas und Data-Vault-Strukturen.
• Planung und Leitung eines Teams von 4 ETL- und Reporting-Entwicklern.
• Performance-Tuning von Power BI Reports, insbesondere der Semantic Layer, sowie der Fabric Notebooks.
• SQL-Performance-Tuning.
• DB-Design für Azure SQL.
• Direkte Berichterstattung an das Senior Management des Projekts.

Label: Power BI, Fabric, Analysis Services (multidimensional und tabular), D365, SSIS, Tabular Editor, SQL Server und Azure SQL, TOAD Data Modeler, DBSchema, Visual Studio Code, DAX Studio, SSMS, Visual Studio, Jira und Confluence.

Enterprise- & Cloud Security Architect zur Unterstützung der Modernisierung der SDK-Anwendungslandschaft im Rahmen des KVNeo-Transformationsprogramms. Verantwortlich für Enterprise Architecture, Cloud Governance, Security Architecture und die Definition technischer Standards für strategische Fachanwendungen.

Zu den zentralen Aufgaben gehören Architecture Governance, die Entwicklung von Zielarchitekturen, Cloud- und Integrationsarchitektur, Security by Design sowie die Übersetzung regulatorischer Anforderungen in nachhaltige technische Lösungen über mehrere Fachdomänen hinweg.

Aufgaben und Erfolge

• Zielarchitekturen für strategische Versicherungsanwendungen und Enterprise-Services entworfen und geprüft.
• Architekturdokumentationen auf Basis von Arc42 und Architecture Decision Records (ADRs) erstellt.
• Governance-Modelle, Architekturprinzipien und technische Leitlinien für bereichsübergreifende Initiativen definiert.
• Die Modernisierung von Archiv-, Dokumentenmanagement- und Output-Management-Plattformen unterstützt.
• Integrationsarchitekturen mit REST-APIs und eventgetriebenen Kommunikationsmustern entworfen.
• Architekturgespräche mit Enterprise Architekten, Entwicklungsteams, Product Ownern und Fachbereichen geleitet.
• Regulatorische Anforderungen wie DORA und ISO/IEC 27001 in praktikable Architekturentscheidungen übersetzt.
• Sicherheitskonzepte für Identity & Access Management, Berechtigungen, Authentifizierung, Nachvollziehbarkeit und Logging entworfen.
• Die SIEM-Integration, Security Monitoring und Enterprise-Logging-Konzepte unterstützt.
• Technische Risiken, technische Schulden und Architekturverbesserungen bewertet und Entscheidungsvorlagen für Architecture Boards erstellt.
• Architecture-Governance-Prozesse etabliert und zu unternehmensweiten Transformationsinitiativen beigetragen.
• Cloud-Governance-Aktivitäten und die Definition sicherer Cloud-Architekturstandards unterstützt.
• Architektur-Workshops moderiert und bereichsübergreifende Stakeholder aus Fachbereich und IT koordiniert.

Technologien & Methoden Microsoft Azure • Arc42 • Architecture Decision Records (ADR) • REST APIs • Event-Driven Architecture • Microsoft Entra ID • Active Directory • IAM • SIEM • Cloud Governance • Enterprise Architecture • Security Architecture • Azure API Management • Jira • Confluence • Draw.io • DORA • ISO/IEC 27001 • Agile • Scrum