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Power Query Experten in Deutschland

, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden

Beauftragen Sie Experten, die komplexe Daten bereinigen, wiederholbare Transformationen automatisieren und Excel, Power BI, SQL-Datenbanken sowie Cloud-Quellen verbinden. Erhalten Sie präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Remote- oder Vor-Ort-Projekte in Deutschland.

Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Power Query eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Deepa K.

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Datenanalyst und Architekt

Munich
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.
Verifizierter Experte

Christine T.

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Content-Expertin, Data Storytelling & Analytics für erklärungsbedürftige Themen

Ittlingen
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
Verifizierter Experte

Oleg O.

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Senior Softwarearchitekt C#/.NET | BI, Daten & KI-Integration

Nuremberg
Oleg O.

Letzte Position:

Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation

Embedded Analytics & KI-gestützte BI

Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.

Entwicklung eines KI-Agenten mit Function-/Tool-Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.

Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.

Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.

Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID

Verifizierter Experte

Varsha P.

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Senior BI-Ingenieur und Datenanalyst mit Schwerpunkt auf SQL, Power BI und Microsoft Fabric

Ingolstadt
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

Verifizierter Experte

Daryoosh D.

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Enterprise Data- & AI-Architekt

Offenburg
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

Verifizierter Experte

Ajay Kumar D.

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
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.
Verifizierter Experte

Justina K.

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Managerin für Datenmanagement & Governance

Oberursel
Justina K.

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.
Verifizierter Experte

Alexander B.

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Senior Data Engineer

Köln
Alexander B.

Letzte Position:

Senior Data Engineer bei RWE AG

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

Verifizierter Experte

Nisanthan S.

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BI-Consultant

Berlin
Nisanthan S.

Letzte Position:

Business-Intelligence-Consultant (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 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.

Verifizierter Experte

Torsten F.

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Data-Analyst, Anforderungsmanager

Dreieich
Torsten F.

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

Verifizierter Experte

Anshita S.

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Fachkraft für Data & Analytics

Berlin
Anshita S.

Letzte Position:

Business Intelligence Developer and Data Analyst bei Deloitte Consulting

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. 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: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
  • Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
  • Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
  • Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
  • BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.
Verifizierter Experte

Suyash S.

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Praktikant Business Data Science

Munich
Suyash S.

Letzte Position:

Data Analyst - Reporting & Analytics bei SIXT SE

  • Entwickelte und pflegte analytische Reporting-Lösungen für Kunden, um Umsatztrends, Leistungsfaktoren, Risiken und Optimierungspotenziale zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen in Sales, Finance, Product, Data Engineering und Controlling zu unterstützen.
  • Definierte und analysierte Kundentrends und Leistungskennzahlen, um Ursachen für Abweichungen, Anomalien und neue Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
  • Entwickelte und verantwortete analytische Datenmodelle und Reporting-Layer, um Skalierbarkeit, Performance und analytische Robustheit für Executive- und Operational-Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
  • Plante, verfolgte und setzte Projekte um und stellte dabei durch strenge Validierungs- und Abgleichsprozesse die Einhaltung von Zeitplänen, Datenqualität, Konsistenz, Lieferergebnissen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards sicher.
  • Erhöhte die analytische Reife durch die Formalisierung analytischer Workflows, die Dokumentation von Datenprozessen und Standard Operating Procedures (SOPs) sowie durch Schulungen zur Förderung von Self-Service-Analytics und zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur in operativen und fachlichen Teams.
  • Übernahm die Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung und Datensammlung über Transformation und die Entwicklung robuster Business-Logiken bis hin zum Data Storytelling und zur Übergabe an Stakeholder.
  • Übersetzte Komplexität in strukturierte Klarheit, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nicht-technischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
  • Führte fortgeschrittene SQL-basierte Analysen komplexer Geschäftsdaten durch, um Trends, Zusammenhänge und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung aufzudecken.
  • Trieb Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen voran, indem Python, SQL-Optimierung und KI-gestützte Tools genutzt wurden, um Verarbeitungszeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit analytischer und operativer Workflows zu erhöhen.
  • Standardisierte KPI-Definitionen und Reporting-Logiken, um Konsistenz und Vertrauen in Reporting-Lösungen sicherzustellen.
  • Entwickelte Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in End-to-End-Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.
Verifizierter Experte

Beshr A.

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Daten- & Business-Analyst | Business Intelligence | KI & Automatisierung

Bonn
Beshr A.

Letzte Position:

Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung

  • Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
  • Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
  • Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
  • Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
  • Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Verifizierter Experte

Tapasvi M.

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Datenanalyst — Werkstudent

Munich
Tapasvi M.

Letzte Position:

Datenanalyst — Werkstudent bei DENSO Automotive Deutschland GmbH

  • 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.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Power Query einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

15 Jahre

Power Query Experten in Deutschland verfügen im Durchschnitt über 15 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3 Jahre

Power Query Experten in Deutschland bleiben im Durchschnitt 3 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

10

Power Query Experten in Deutschland haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement

Power Query Experten in Deutschland haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Business Intelligence, Informationstechnologie (IT) und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Fertigung

Power Query Experten in Deutschland sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Fertigung am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Power Query Experten in Deutschland erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

94%

94% der Power Query Experten in Deutschland haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

75%

75% der Power Query Experten in Deutschland haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

7%

7% der Power Query Experten in Deutschland haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

2

Power Query Experten in Deutschland besitzen im Durchschnitt 2 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Power Query Experten in Deutschland sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95%

95% der Power Query Experten in Deutschland sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 10 20 30 40
2 der Power Query Experten in Deutschland verlangen weniger als 400 € pro Tag.
33 der Power Query Experten in Deutschland verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
32 der Power Query Experten in Deutschland verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
6 der Power Query Experten in Deutschland verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
2 der Power Query Experten in Deutschland verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.

Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Power Query:

Tagessatz-Einblicke entdecken

Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Power Query einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 799 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €

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 19 Sep 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) (71%)
  • Professionelle Dienstleistungen (60%)
  • Fertigung (52%)
  • Bank- und Finanzwesen (40%)
  • Einzelhandel (35%)
  • Automotive (33%)
  • Gesundheitswesen (30%)
  • Bildung (29%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Datentransformation mit Power Query

Power Query ist Microsofts Technologie zur Datenaufbereitung und -transformation. Sie ist in Excel, Power BI, Power Platform und weiteren Microsoft-Produkten verfügbar, wo sie Informationen importiert, umstrukturiert und verlässliche Ergebnisse für Analysen lädt. Die wiederholbaren Schritte ersetzen manuelles Kopieren und helfen Teams, einen klaren Prozess von den Quelldaten bis zum Bericht zu erstellen.

Quellen und Konnektoren

Power Query verbindet sich mit Tabellen, CSV-Dateien, Ordnern, SQL-Datenbanken, Data Warehouses, SharePoint, Webdiensten und vielen Cloud-Systemen. Spezialisten wählen geeignete Konnektoren aus, verwalten Zugangsdaten und kombinieren Daten aus sich verändernden Quellen. Sie berücksichtigen außerdem unterschiedliche Schemata, Aktualisierungsverhalten und Zugriffsregeln, wenn Daten aus verschiedenen Geschäftssystemen gesammelt werden.

  • Dateien aus regelmäßig genutzten Ordnern kombinieren
  • Tabellen aus Datenbanken und Tabellenkalkulationen verknüpfen
  • Uneinheitliche Felder und Formate vereinheitlichen
  • Wiederverwendbare Abfragen für das Reporting vorbereiten

M-Sprache und Modellvorbereitung

Die Power Query-Oberfläche unterstützt gängige Transformationen, während die M-Sprache Fachleuten mehr Kontrolle über bedingte Logik, benutzerdefinierte Funktionen und wiederverwendbare Komponenten gibt. Gute Spezialisten verstehen Datentypen, Abhängigkeiten zwischen Abfragen, Query Folding und die Aktualisierungsleistung. Sie bereiten saubere, gut strukturierte Tabellen für Power BI-Modelle, Excel-Berichte und nachgelagerte Workflows vor.

Wann Unternehmen Spezialisten benötigen

Unternehmen greifen häufig auf freiberufliche Power Query-Expertise zurück, wenn das Reporting von manueller Tabellenkalkulationsarbeit abhängt, Quellsysteme nicht zusammenpassen oder ein neues Dashboard verlässliche Aktualisierungen benötigt. Unterstützung ist auch bei Migrationen, Übernahmen, Finanzabschlussprozessen und Änderungen im operativen Reporting wertvoll. In Deutschland ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Vor-Ort-Arbeit hilfreich sein kann, wenn Datenverantwortliche und Fachteams enge Workshops benötigen.

  • Fehleranfällige manuelle Datenaufbereitung ersetzen
  • Eine wartbare Reporting-Pipeline aufbauen
  • Fehler bei Aktualisierungen und Transformationen diagnostizieren
  • Abfragen für interne Teams dokumentieren

Tools rund um den Workflow

Power Query-Arbeit findet häufig neben Power BI, Excel, Power Automate, SQL, Microsoft Fabric und SharePoint statt. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Datenmodellierung, DAX, Datenbankdesign, API-Nutzung, Governance und Business-Analyse. Ein Spezialist sollte wissen, wo eine Transformation hingehört: in die Abfrage, das Quellsystem oder das Analysemodell.

Was gute Fachleute liefern

Qualität zeigt sich in transparenten Abfrageschritten, aussagekräftigen Namen, kontrollierten Datentypen und einer klaren Fehlerbehandlung. Gute Fachleute testen Sonderfälle wie leere Dateien, geänderte Spalten und doppelte Datensätze und dokumentieren anschließend Anforderungen an die Aktualisierung sowie Zuständigkeiten. Sie erklären Abwägungen sowohl technischen Teams als auch Geschäftsanwendern verständlich und können auf Englisch oder Deutsch arbeiten, wenn die Projektzusammenarbeit in Deutschland dies erfordert.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Power Query? Hier findest du die passenden Antworten.

Power Query wird verwendet, um Datenquellen zu verbinden, Datensätze zu bereinigen, Tabellen zu kombinieren und aufbereitete Daten in Tools wie Excel und Power BI zu laden. Unternehmen nutzen es für wiederholbare Reporting-Workflows, anstatt Quelldateien manuell zu bearbeiten.

Power Query zeichnet Transformationsschritte auf, sodass der Prozess aktualisiert und überprüft werden kann. Die manuelle Aufbereitung in Excel kann für eine schnelle einmalige Aufgabe geeignet sein, ist aber schwerer zu prüfen und anfälliger für uneinheitliche Änderungen.

Power Query bereitet Daten auf und transformiert sie, während Power BI hauptsächlich für Modellierung, Analyse und Visualisierung verwendet wird. Beide arbeiten eng zusammen, aber ein Power BI-Projekt kann zusätzlich Kenntnisse in DAX, Datenmodellierung und Berichtsgestaltung erfordern.

Ein guter Power Query-Spezialist verfügt häufig über Kenntnisse in SQL, Excel, Power BI, DAX und Datenmodellierung. Erfahrung mit APIs, SharePoint, Microsoft Fabric oder Power Automate kann ebenfalls hilfreich sein, wenn der Workflow mehrere Microsoft-Dienste umfasst.

Das passende Erfahrungsniveau hängt von den Datenquellen, der Komplexität der Transformationen und den Anforderungen an die Zuverlässigkeit ab. Eine einfache Excel-Bereinigung kann gezielte Unterstützung erfordern, während gemeinsam genutzte Reporting-Pipelines einen Spezialisten benötigen, der Query Folding, Aktualisierungsverhalten, Dokumentation und Governance versteht.

Ja, Power Query-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Abfragen, Quelldefinitionen und Dokumentation digital geprüft werden können. Vor-Ort-Workshops können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten lokale Prozesse erfassen, sich mit Datenverantwortlichen abstimmen oder mit deutschsprachigen Stakeholdern arbeiten müssen.

Bitten Sie den Spezialisten, den Umgang mit Quellen, Datentypen, Abhängigkeiten zwischen Abfragen, das Aktualisierungsverhalten und Fehlerfälle zu erklären. Gute Power Query-Arbeit ist lesbar, dokumentiert und robust, wenn sich Dateien ändern, statt nur einmal das erwartete Ergebnis zu liefern.

Ein Power Query-Freelancer kann Abfragen, benutzerdefinierte Funktionen, Einstellungen für Quellverbindungen, Transformationsdokumentation und einen Leitfaden zur Übergabe liefern. Der vereinbarte Umfang sollte außerdem Tests, die Zuständigkeit für Aktualisierungen, Zugangsdaten und den Umgang mit Änderungen an der Eingabestruktur abdecken.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 799 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.

Freelancer in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (26%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Professionelle Dienstleistungen (60%) und Fertigung (52%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (88%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Projektmanagement (65%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query eingesetzt haben

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Philipp Thomaschewski

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