Power Query Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftrage Experten, die unübersichtliche Daten bereinigen, wiederverwendbare Power Query-Schritte erstellen und zuverlässige Berichte in Excel und Power BI aufbauen. Erhalte schnelle, präzise Treffer mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
Justina Kmiecik
Letzte Position:
Freiberufliche Beraterin für Change & Data Transformation bei Freelance Fast Data Consulting
Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute
- Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
- Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.
Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025
- Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
- Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
- Analyse und Validierung von Datenmodellen
- Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
- Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
- Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads
Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute
- Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
- Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
- Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
- Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
- Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.
Torsten Feix
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform einschließlich Prozessen und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und der frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Einsatz von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.
Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power BI-Plattform des Kunden.
Untersuchung von Prozessen und Data Governance.
Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und der Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI
Datenanalyse
KPI-Definition und Reporting
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement
Andreas Flegel
Letzte Position:
CRM-Berater, BI-Experte, Projektmanager, Coach bei Start-up / Dermatologie- und Wellness-Produkte
- Analyse der Geschäftssituation: stagnierende Umsätze, geringe Rate an wiederkehrenden Kunden, viele Besucher aber niedrige Conversion-Rate, durchschnittlicher Bestellwert steigt nicht, keine Kundensegmentierung oder Zielgruppenansprache, Performance-Marketing-Ansatz gewinnt nicht die richtigen Kunden
- Beratung zu Vertriebs- und Marketingstrategien sowie Optimierung der Prozesse; Agile-Coach-Beratung zur Geschäftsstrategie mit Scrum und Kanban
- Erhebung der Hauptanforderungen und Ableitung von User Stories für die E-Shop-Produkt-Owner-Entwicklung und Kundendatenanalyse
- Entwicklung eines umfassenden 360-Grad-Kundendatenmodells mit Shopify und Amazon; Implementierung von Datenfeeds aus über 10 Systemen (Klaviyo, Typeform)
- Erstellung aussagekräftiger Ad-hoc-Datenanalysen zu Aspekten des Kundenverhaltens bei Triple Whale unter Verwendung standardmäßiger E-Commerce-KPIs wie AOV, Google Analytics, Churn-, Conversion- und Abbruchraten im Checkout, ROAS, CPA, CPC; Tools: SQL, Power Query
- Ableitung einer klaren und datengetriebenen Kundensegmentierung und Zielgruppenansprache; ETL-Prozesse und Power BI
- Einführung und Versorgung einer neuen Content-Agentur mit Kunden-Insights mittels GraphQL und Postman; Verbesserung von Botschaften, Frequenz und Zielgruppenansprache; Microsoft Planner
- Bereitstellung eindeutiger Datenbelege zur Steuerung des neuen Performance-Marketing-Ansatzes
- Entwicklung standardisierter Reports für die Geschäftsabläufe
Benedikt Ruske
Letzte Position:
Power BI-Entwickler bei Mechanical Engineering (SME 500 emp.)
- 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%
Jana Chalak
Letzte Position:
Freiberuflicher Business-Intelligence-Berater bei Superprof Germany & Upwork
- Entwurf eines interaktiven Tableau-Dashboards zur Analyse historischer Flugunfälle mit Daten der Bundesstelle für Flugunfalluntersuchungen
- Entwicklung von Visualisierungen, die umsetzbare Erkenntnisse liefern, um Luftfahrtsicherheitsmaßnahmen zu verbessern, unter Einsatz von Datenmodellierungs- und Transformationstechniken
- Entwicklung eines Power BI-Dashboards zur Überwachung von Verkaufs-KPIs und Produktperformance durch Integration von Daten aus mehreren Quellen
- Entwurf eines Sternschema-Datenmodells und Implementierung fortgeschrittener DAX-Berechnungen für leistungsstarkes und dynamisches Reporting
- Entwurf einer umfassenden BI-Architekturlösung mit Fokus auf ETL-Pipelines, Datenintegration und Data Governance
- Empfehlung von Power BI als zentrales Tool und Erstellung einer sicherheitskonformen Implementierungs-Roadmap
Petru Kisalita
Letzte Position:
Architekt & Technischer Teamleiter & Senior Entwickler bei Goetel GmbH
- Konzeption, Architektur & Entwicklung/Programmierung der ETL/ELT-Datenpipelines, DWH und BI-Lösung
- Technische Projektleitung, POC – Erstellung eines Proof of Concept
- Vermittlung zwischen Fachbereichen und technischen Teams
- Azure DevOps Boards & Jira
- Datenmodellierung & Data Engineering – Data Warehouse & Data Mart
- Azure (Data Factory, Azure SQL, Azure DevOps CI/CD, Azure Data Lake V2, Business Central REST API, OData API, OAuth2-Token)
- SharePoint-Liste & API für ADF, Firebird DB, Postgres DB, DB2
- Power BI (Power Query), DAX, Excel-PBI-Add-on, GIS-Daten
- Automatisiertes Monitoring/Logging von ETL-Prozessen, Performance-Monitoring, Fehler-Monitoring – Erkennung und Behebung
- Index-Performance-Tuning & Statistik-Monitoring, Transact-SQL
- Datensicherheit – MFA – Multifaktor-Authentifizierung & OAuth2, MS Graph, Azure-Netzwerke & Firewalls, Gateways, Rollen, Benutzergruppen – mit Lese- und Schreibberechtigungen
- Quellen – Vario Bill, Camunda, Radius, Geo-Datenbank, OTRS, PAST, MS Dynamics Business Central, Azure Blob Data Lake, SharePoint-Liste
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Power Query einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
17 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Transport und Logistik, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Buchhaltung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
50% (Deutschland: 74%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenaufbereitung
Power Query ist die Ebene für die Datenaufbereitung, die in Excel, Power BI und anderen Microsoft-Tools verwendet wird. Sie ist dafür gebaut, Dateien, Datenbanken, APIs und Cloud-Quellen zu verbinden und dann Rohdaten in Tabellen umzuwandeln, die für die Analyse bereit sind. Unternehmen nutzen es für wiederholbare Importabläufe statt für manuelles Kopieren und Einfügen.
Häufige Aufgaben
- Quelldaten bereinigen und filtern
- Tabellen zusammenführen und anhängen
- Datentypen ändern und Fehler behandeln
- Wieder auffrischbare Datenimport-Schritte aufbauen
- M-Abfragen für komplexere Logik erstellen
Es ist besonders nützlich, wenn dieselbe Transformation immer wieder ohne Probleme laufen muss.
Wichtige Fähigkeiten
Starke Power Query-Spezialisten verstehen die M-Sprache, Query Folding und wie sich das Aktualisieren über verschiedene Quellen hinweg verhält. Sie kennen auch Excel-Tabellen, Power BI-Datenmodelle und wissen, wie man Schritte so einfach hält, dass andere sie warten können. Gute Arbeit ist lesbar, stabil und leicht zu erweitern.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Viele Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn Berichte langsam, unübersichtlich oder inkonsistent werden. Das passiert oft nach viel manueller Arbeit in Tabellen oder wenn Daten aus mehreren Systemen kommen, die nicht zusammenpassen. In Frankfurt ist das häufig in Finance, Logistik, Beratung und Shared-Service-Teams der Fall, die auf sauberes Reporting angewiesen sind.
Passendes Umfeld
Power Query sitzt meist neben Excel, Power BI, SQL-Quellen, SharePoint, CSV-Exporten und Webdaten. Es kann monatliches Reporting, operative Dashboards und die Datenaufbereitung vor dem Modellieren unterstützen. Ein starker Spezialist weiß, wie man die richtige Quelle auswählt, Aktualisierungsprobleme reduziert und Transformationen möglichst nah an den Daten hält.
Woran gute Arbeit erkennbar ist
Ein starker Profi macht Transformationen klar und belastbar. Achte auf jemanden, der Schritte gut dokumentiert, unnötige Komplexität vermeidet und erklären kann, warum eine Abfrage Query Folding nutzt oder nicht. Für Teams in Frankfurt zählt auch gute Remote-Kommunikation, vor allem wenn Fachanwender und Datenverantwortliche die Logik gemeinsam prüfen müssen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Power Query am häufigsten aufkommen.
Power Query wird verwendet, um Datenquellen zu verbinden, die Daten zu bereinigen und sie in ein Format zu bringen, das aktualisiert und wiederverwendet werden kann. Teams nutzen es für Excel-Reporting, die Vorbereitung in Power BI und für wiederkehrende Datenaufbereitung, die sonst von Hand erledigt würde. Es passt gut, wenn dieselbe Transformation immer wieder laufen muss.
Power Query ist die Transformationsschicht, während Excel und Power BI die Tools sind, die sie nutzen. In Excel heißt die Funktion oft Get & Transform, und in Power BI ist sie Teil des Datenimportprozesses. Wer nach Power Query sucht, meint oft denselben M-basierten Abfrage-Editor in diesen Microsoft-Tools.
Ein starker Power Query-Spezialist sollte saubere Import-Schritte aufbauen, Quellen zusammenführen, Datentypen verwalten und bei Bedarf M schreiben oder anpassen können. Er oder sie sollte außerdem das Aktualisierungsverhalten, die Fehlerbehandlung und Query Folding verstehen. Wenn die Arbeit Power BI betrifft, sollte die Person wissen, wie sich Vorbereitungsentscheidungen auf das Datenmodell auswirken.
Ein Projekt braucht meist Power Query-Hilfe, wenn Tabellen zu manuell geworden sind, Aktualisierungen fehlschlagen oder mehrere Datenquellen abgeglichen werden müssen. Es hilft auch, wenn Fachanwender eine Abfragen-Sammlung brauchen, die andere ohne tiefes technisches Wissen warten können. Externe Experten werden oft geholt, um bestehendes Reporting zu stabilisieren, statt alles neu aufzubauen.
Power Query ist für Business-Reporting oft schneller zu nutzen, weil die Schritte visuell sind und mit Excel oder Power BI verbunden sind. SQL ist meist besser, wenn die Transformation in die Datenbank gehört, und Python ist besser für breitere Automatisierung oder fortgeschrittene Logik. Viele Teams nutzen Power Query für die Vorbereitung und behalten SQL oder Python für schwerere Verarbeitungsschritte.
Die nützlichsten Fähigkeiten neben Power Query sind Excel, Power BI, SQL und ein solides Verständnis von Datenquellen wie CSV, SharePoint und relationalen Datenbanken. Auch Wissen über Datenmodellierung hilft, weil schlechte Vorbereitung spätere Analysen erschweren kann. Für größere Setups ist Erfahrung mit Aktualisierungsplänen und Quellberechtigungen wichtig.
Ja, Power Query-Arbeit passt oft gut zur Remote-Zusammenarbeit, weil Abfragen, Quellschritte und Beispieldateien in gemeinsamen Sessions geprüft werden können. In Frankfurt arbeiten Teams oft über Fachbereich, Finance und Analytics hinweg, daher können klare Dokumentation sowie deutsche oder englische Kommunikation wichtig sein. Vor-Ort-Workshops können am Anfang helfen, aber die laufende Arbeit lässt sich meist gut remote erledigen.
Achte auf jemanden, der Power Query-Schritte baut, die leicht zu lesen sind, zuverlässig aktualisieren und nicht auf fragilen manuellen Änderungen beruhen. Gute Spezialisten erklären Abwägungen, halten den M-Code sauber und können zeigen, wie sie Grenzfälle und schlechte Quelldaten getestet haben. Frage nach Beispielen, bei denen sie einen bestehenden Abfragen-Satz verbessert haben, nicht nur neue erstellt haben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 770 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Transport und Logistik (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
