
Power Query Experten
für saubere, vernetzte GeschäftsdatenBeauftragen Sie Experten, die wiederholbare Datentransformationen entwickeln, vielfältige Quellen verbinden und verlässliche Datensätze für Power BI, Excel und Microsoft Fabric vorbereiten. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare freiberufliche Fachkräfte.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Ingenieur & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- 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
Christian P.
Letzte Position:
Power BI Entwickler & Berater im agilen Team (SAFe) bei DB InfraGO AG
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
Helmut G.
Letzte Position:
(Interim) CFO bei Eutecma
Beteiligung von GPP (Private Equity)
- B2B, Anbieter von gekühlten Verpackungslösungen für die Pharmaindustrie
- €20m Umsatz, 50 Mitarbeitende, 2 Standorte
Verantwortlichkeiten:
- Verantwortung für alle kaufmännischen und finanziellen Aktivitäten
- Aufbau einer Finanz- und Reporting-Struktur
- Carve-Out / Steuerung der Übergangsphase nach dem Closing
Erfolge:
- Erstellung eines Investor-Reporting-Pakets (Umsatz, Finanzen, Cash) mit Power BI
- Entwicklung eines Sales Funnels
- Neugestaltung von Geschäftsprozessen und Einführung regelmäßiger Business Reviews
Deepa K.
Letzte Position:
Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis
- 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.
Krisztina T.
Letzte Position:
Leiterin Finanz- und Rechnungswesen bei Segula Technology Services GmbH
- Führung einer 16-köpfigen Finance- und Accounting-Organisation während einer Restrukturierungsphase; Stärkung von Closing-Disziplin, Financial Control, Cash-Transparenz und Verantwortlichkeit.
- Unterstützung von Kostenprogrammen mit ca. €2 Mio. jährlicher Einsparung; Aufbau regelmäßiger KPI-Reviews für P&L, Working Capital, POC und Cash-Themen.
- Verantwortung für Monats-, Quartals- und Jahresabschlüsse nach HGB/IFRS, Management-/Group Reporting, Audit, Tax und GoBD-Compliance.
- Finance-Automatisierung mit klarem Business-Nutzen: 13-Wochen-Liquiditätsplanung, Cashflow-Reporting, P&L gegen Plan, Abweichungsanalysen und Bankabgleich; manueller Aufwand um 40–60 % reduziert.
- Weiterentwicklung der Kreditorenprozesse durch OCR-gestützte Rechnungsverarbeitung und Drei-Wege-Abgleich mit Ausnahmebehandlung.
- Sparringspartnerin der Geschäftsleitung bei Restrukturierung, Liquidität, Working Capital, Risiken und Prozessvereinfachung.
Christine T.
Letzte Position:
Kommunikationsberatung bei Storytrend
Die meisten Mittelständler haben ihre Zahlen längst. Was fehlt, ist die Übersetzung: Ein Dashboard mit vierzig Kacheln beantwortet keine einzige Frage, die in der Geschäftsleitung tatsächlich gestellt wird.
Analyse
- Auswertung vorhandener Daten mit Python und SQL
- Prüfung von Datenqualität und Methodik, bevor eine Aussage entsteht
- Ergebnis ist eine Auswertung, die auf eine konkrete Entscheidung zuläuft
Aufbereitung
- Berichte in Power BI und Tableau
- Interaktive Rechner und Visualisierungen im Web
- Präsentationen und Fachtexte für Kunden, Vertrieb und Öffentlichkeit
- Analyse und Kommunikation aus einer Hand — das
Felix T.
Letzte Position:
Data Engineering und Power BI bei Wesernetz Bremen
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
Nisanthan S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater (freiberuflich) bei NBIC – Nisanthan BI Consulting
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.
Torsten F.
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform inklusive Prozesse und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an bestehendes Reporting sowie neu aufzusetzende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Nutzung von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags zur notwendigen Weiterentwicklung der Prozesse sowie der Power-BI-Plattform.
Aufnahme der IST-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power-BI-Plattform des Kunden.
Analyse von Prozessen und Data-Governance.
Aufnahme und Dokumentation der IST-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Erarbeitung unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI.
Data-Analytics.
KPI-Definition und Reporting.
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung.
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement.
Anshita S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Entwickler und Datenanalyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
- Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
- Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
- BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.
Özlem A.
Letzte Position:
Lehrbeauftragter bei Whitecliffe University of Applied Sciences
- Unterrichte den Kurs Einführung in Data Science im MBA-Programm
Varsha P.
Letzte Position:
Senior Data Analyst bei Infosys
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
Daryoosh D.
Letzte Position:
FP&A Data & AI Architect bei Epta Group
Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.
Financial Data Integrity & ERP Governance
- GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
- Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
- SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
- Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt
Finance Reporting Transformation
- Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
- Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
- Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
- Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt
Power BI & Analytics Enablement
- Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
- Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
- Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen
Transformation Infrastructure & Collaboration
- Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
- Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
- Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert
Outcomes
- GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
- Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
- Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
- Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt
Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python
Ajay Kumar D.
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- 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.
Suyash S.
Letzte Position:
Datenanalyst – Reporting & Analytics bei SIXT SE
- Entwicklung und Pflege analytischer Kundenreporting-Lösungen zur Identifizierung von Umsatztrends, Leistungstreibern, Risiken und Optimierungsmöglichkeiten, um datengestützte Entscheidungen in den Bereichen Vertrieb, Finanzen, Produkt, Data Engineering und Controlling sicherzustellen.
- Definition und Analyse von Kundentrends und Leistungskennzahlen zur Identifizierung von Ursachen für Abweichungen, Anomalien und aufkommende Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen, um umsetzbare Empfehlungen zu liefern.
- Entwicklung und Verantwortung für analytische Datenmodelle und Reporting-Schichten, um Skalierbarkeit, Leistung und analytische Belastbarkeit sicherzustellen und Management- sowie operatives Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen zu unterstützen.
- Planung, Nachverfolgung und Durchführung von Projekten unter Sicherstellung der Einhaltung von Zeitplänen, Datengenauigkeit, Konsistenz, Liefergegenständen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards durch gründliche Validierungs- und Abstimmungsprozesse.
- Steigerung der analytischen Reife durch die Formalisierung analytischer Arbeitsabläufe, Dokumentation von Datenprozessen und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) sowie Durchführung von Schulungen, um die Nutzung von Self-Service-Analytics zu fördern und eine datengestützte Kultur in operativen und geschäftlichen Teams zu verankern.
- Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung, Datensammlung und Transformation über die Entwicklung robuster Geschäftslogiken bis hin zu Data Storytelling und der Präsentation vor Stakeholdern.
- Komplexität in strukturierte Klarheit übersetzt, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nichttechnischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
- Durchführung fortgeschrittener SQL-basierter Analysen komplexer Geschäftsdaten zur Aufdeckung von Trends, Zusammenhängen und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung.
- Vorantreiben von Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von Python, SQL-Optimierung und KI-gestützten Tools, um die Verarbeitungszeit zu reduzieren und die Zuverlässigkeit in analytischen und operativen Arbeitsabläufen zu erhöhen.
- Standardisierung von KPI-Definitionen und Reporting-Logik, um Konsistenz und Vertrauen in allen Reporting-Lösungen sicherzustellen.
- Entwicklung von Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in ganzheitlichen Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Power Query einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre

Positionsdauer
3 Jahre

Positionen pro Freelancer
10

Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Fertigung

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
76%
Doktortitel
7%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 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 Power Query 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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Power Query Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (70%)
- Professionelle Dienstleistungen (59%)
- Fertigung (50%)
- Bank- und Finanzwesen (41%)
- Einzelhandel (35%)
- Automotive (32%)
- Bildung (29%)
- Energie (28%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Datentransformation
Power Query ist Microsofts Technologie zur Datenaufbereitung und -integration. Sie importiert Informationen aus Dateien, Datenbanken, Webdiensten und Geschäftsanwendungen und bereinigt, strukturiert und kombiniert sie anschließend in wiederholbaren Schritten. Das Ergebnis ist ein aktualisierbarer Datensatz für Analysen, Berichte oder nachgelagerte Systeme.
M und Get & Transform
Power Query verwendet die Sprache M zur Definition der Transformationslogik, während die visuelle Oberfläche jeden angewendeten Schritt aufzeichnet. In Excel ist die Funktion auch als Get & Transform bekannt. Gute Spezialisten wissen, wann sie die Oberfläche verwenden, wann sie M direkt bearbeiten und wie sie Abfragen auch bei sich ändernden Anforderungen übersichtlich halten.
Vernetzte Workflows
Power Query ist im gesamten Microsoft-Datenökosystem zu finden, darunter Excel, Power BI, Power Platform, Azure Data Factory und Microsoft Fabric. Fachkräfte arbeiten häufig mit relationalen Datenbanken, SharePoint, APIs, CSV-Dateien, JSON, XML und Cloud-Speichern. Sie verwalten Abfrageparameter, Anmeldedaten, Gateways, Datenflows und Aktualisierungseinstellungen zusammen mit den eigentlichen Transformationen.
Einsatzbereiche
- Zusammenführen wiederkehrender Excel- und CSV-Dateien in einem kontrollierten Modell
- Aufbereiten von Vertriebs-, Finanz-, Betriebs- oder Kundendaten für Power BI
- Ersetzen manueller Copy-and-Paste-Berichtsabläufe
- Verknüpfen von Daten aus ERP-, CRM-, Datenbank- und Webquellen
- Standardisieren von Formaten, Namen, Datentypen und Geschäftsregeln
Power Query ist besonders nützlich, wenn Teams eine kontrollierte Datenaufbereitung benötigen, ohne eine vollständig individuelle Pipeline zu entwickeln. Es kann sowohl Abteilungsberichte als auch umfassendere Analyse-Workflows unterstützen, wenn sein Aktualisierungs- und Verantwortungsmodell sorgfältig konzipiert ist.
Wann Sie Fachwissen hinzuziehen sollten
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn bestehende Abfragen langsam, fehleranfällig oder schwer zu warten sind. Sie benötigen möglicherweise auch Unterstützung bei der Migration von Workbook-Logik, der Einrichtung inkrementeller Aktualisierungen, der Behebung von Problemen mit Datenschutzstufen oder der Anbindung einer Quelle, die die Standardoberfläche nicht sauber verarbeitet. Ein kurzer Einsatz kann Muster etablieren, die interne Teams wiederverwenden können.
Qualitätsmerkmale
- Klare Abfrageschritte mit aussagekräftigen Namen und sinnvollen Abhängigkeiten
- Wiederverwendbare M-Funktionen statt duplizierter Transformationslogik
- Expliziter Umgang mit fehlenden Werten, Änderungen von Datentypen und Schemaänderungen
- Dokumentierte Quellanmeldedaten, Verantwortlichkeiten für Aktualisierungen und Fehlerpfade
- Validierung anhand von Geschäftssummen vor der Übergabe
Die besten Fachkräfte verstehen sowohl die Daten als auch das Ergebnis für die Berichterstattung. Sie testen Sonderfälle, erklären Abwägungen und hinterlassen eine Lösung, die ein anderer Spezialist prüfen, aktualisieren und erweitern kann.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Power Query am häufigsten aufkommen.
Power Query wird verwendet, um Daten vor der Analyse oder Berichterstellung zu extrahieren, zu bereinigen, umzuformen und zu kombinieren. Die Technologie ist in Excel und Power BI weit verbreitet und kann auch Datenflows und andere Microsoft-Dienste versorgen.
Power Query lässt sich häufig schneller an Geschäftsteams übergeben, da Transformationen visuell erstellt und ohne eine separate Anwendung aktualisiert werden können. SQL ist meist stärker bei der Verarbeitung auf Datenbankseite, während Python breitere Programmier- und Automatisierungsmöglichkeiten bietet; die richtige Wahl hängt von Datenvolumen, Governance und dem bestehenden Technologie-Stack ab.
Ein guter Power Query Spezialist versteht in der Regel Datenmodellierung, Power BI, Excel, SQL und die Sprache M. Erfahrung mit APIs, SharePoint, Microsoft Fabric, Gateways und Authentifizierung ist wertvoll, wenn Quellen oder Aktualisierungsumgebungen komplex sind.
Die erforderliche Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Ein einfacher, wiederkehrender Dateiimport kann fokussierte Power Query Kenntnisse erfordern, während ein Modell mit mehreren Quellen, benutzerdefinierten M-Funktionen, Datenschutzeinstellungen und geplanter Aktualisierung von einem Profi profitieren kann, der bereits produktive Daten-Workflows betreut hat.
Power Query kann umfangreiche Aufbereitungsaufgaben bewältigen, wenn Filtern, die Auswahl von Spalten und die Verlagerung von Transformationen an die Quelle gut geplant sind. Es ist kein Ersatz für jedes Data Warehouse oder verteilte Verarbeitungssystem, daher sollte ein Spezialist vor der Umsetzung Query Folding, Aktualisierungsgrenzen und die Zielarchitektur prüfen.
Ein Power Query Freelancer sollte funktionierende Abfragen, klare Benennungen, dokumentierte Annahmen und ein Verfahren zur Aktualisierung liefern. Je nach Umfang kann die Übergabe auch wiederverwendbare M-Funktionen, Parameter, Datenqualitätsprüfungen, eine Quellenzuordnung und Hinweise zu Anmeldedaten oder Gateways umfassen.
Power Query Aufgaben eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Abfragen, Beispieldateien und Dokumentationen online geprüft werden können. Der Zugriff auf interne Systeme kann kontrollierte Anmeldedaten, ein Gateway oder geplante Sitzungen mit dem Datenverantwortlichen des Unternehmens erfordern.
Prüfen Sie, ob die Power Query Lösung aktualisierbar, verständlich und gegenüber normalen Änderungen an den Quellen robust ist. Bitten Sie um eine Erläuterung der angewendeten Schritte, der Fehlerbehandlung, des Query Folding, der Datenvalidierung und der Verantwortlichkeiten, damit das Ergebnis ohne Abhängigkeit von einer einzelnen Person gepflegt werden kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 97 €, was einem Tagessatz von etwa 777 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 76% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.
Freelancer, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Professionelle Dienstleistungen (59%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (88%), Informationstechnologie (IT) (84%) und Projektmanagement (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query 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.
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.
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.
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