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Power Query Experten in Deutschland

aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KI ein.

Arbeiten Sie mit Spezialisten zusammen, die automatisierte ETL-Pipelines entwerfen, komplexen M-Code optimieren und verschiedene Datenquellen in Excel und Power BI integrieren. Über unseren präzisen Matching-Prozess bringen wir Sie innerhalb weniger Stunden mit geprüften, verfügbaren Freelancern in Deutschland zusammen.

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

Verifizierter Experte

Daryoosh Dehestani

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Enterprise Data- & AI-Architekt

Offenburg
Daryoosh Dehestani

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 Deekonda

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar Deekonda

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 Kmiecik

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Managerin für Datenmanagement & Governance

Oberursel
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.
Verifizierter Experte

Alexander Bromberg

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Senior Data Engineer

Köln
Alexander Bromberg

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

Oleg Orlov

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

Nuremberg
Oleg Orlov

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 AI-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, AI Agents, Function/Tool Calling, Entra ID

Verifizierter Experte

Nisanthan Sivarajah

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BI-Consultant

Berlin
Nisanthan Sivarajah

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

Carsten Feichtinger

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Interim Controller & Power BI Entwickler

Waldbronn
Carsten Feichtinger

Letzte Position:

Interim-Controller / Wissenstransfer bei Mittelständisches produzierendes Unternehmen der Baubranche, Bestandskunde

Schwerpunkte: Wissenstransfer, Reporting, Kostenanalyse Aufgaben

  • Sicherstellung des Wissenstransfers vom ausscheidenden Controller
  • Dokumentation zentraler Controlling-Prozesse
  • Operatives Controlling (Liquiditätsplanung, Reporting)
  • Vereinfachung der Kostenstellenstruktur zur Verbesserung der Kostenanalyse Ergebnis
  • Transparenter Wissenstransfer und nachhaltige Dokumentation der Controlling-Prozesse
  • Verbesserte Kostenanalyse und effizienteres Reporting
Verifizierter Experte

Torsten Feix

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Data-Analyst, Anforderungsmanager

Dreieich
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

Verifizierter Experte

Anshita Srivastava

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Fachkraft für Data & Analytics

Berlin
Anshita Srivastava

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 Shaha

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Praktikant Business Data Science

Munich
Suyash Shaha

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 Alnirabieh

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

Bonn
Beshr Alnirabieh

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 Mishra

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Datenanalyst — Werkstudent

Munich
Tapasvi Mishra

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.
Verifizierter Experte

Syed Muhammad Aun Raza Zaidi

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Data-Analytics-Ingenieur

Augsburg
Syed Muhammad Aun Raza Zaidi

Letzte Position:

Masterarbeit – Semantische Schicht bei Linde GmbH, Linde Engineering – Kaufmännische Abteilung

  • Titel der Arbeit: Entwurf einer semantischen Schicht für Enterprise Analytics und KI-Integration.
  • Architektur für eine semantische Schicht im Enterprise-Analytics-Umfeld entworfen, die Datensatzsuche, Beziehungsabbildung und geregelten Zugriff auf Berichtsdaten verbessert hat.
  • Workflows zur Schema-Erkennung und SQL-Generierung für über 400 Datenprodukte erstellt, um komplexe Datenstrukturen in nutzbare Analyseobjekte umzuwandeln.
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Row-Level Security und Abfragevalidierung implementiert, um Datenqualität, geregelten Zugriff und verlässliche Nutzung von Enterprise-Reporting-Datensätzen sicherzustellen.
Verifizierter Experte

Amir Alinaghi

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Masterarbeit

Nürnberg
Amir Alinaghi

Letzte Position:

Masterarbeit bei Friedrich-Alexander-Universität

  • Analyse der Rolle von Ehe als informelle Versicherung in Deutschland unter Anwendung ökonometrischer Methoden (Betreuung: Prof. Dr. Harald Tauchmann).
  • Aufbereitung und Bereinigung mehrerer Paneldatensätze sowie Extraktion relevanter Variablen zur Erstellung eines finalen Paneldatensatzes mit über 36.000 Beobachtungen (2006–2020, SOEP).
  • Design eines IV-Modells in Stata zur Untersuchung des kausalen Zusammenhangs zwischen Trennung von Paaren und Gesundheitsschocks (mental/physisch).
  • Durchführung von Robustness Checks zur Sicherstellung der Stabilität und Validität der Ergebnisse.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Power Query einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

15 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

94%

Master-Abschluss oder höher

74%

Doktortitel

7%

Zertifizierungen pro Freelancer

2

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 10 20 30 40
<€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.

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 816 €

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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Über die Technologie

Datenaufbereitung und ETL-Prozesse effizienter gestalten

Power Query ist die zentrale Engine für Datentransformation im Microsoft-Ökosystem. Experten nutzen es, um Daten aus Hunderten verschiedener Quellen zu verbinden, zusammenzuführen und zu bereinigen. Diese Technologie automatisiert wiederkehrende Aufgaben zur Datenbereinigung, die früher Stunden manueller Arbeit in Tabellenkalkulationen erfordert haben.

Fortgeschrittene Datenmodellierung mit der M-Sprache

Während die grafische Benutzeroberfläche grundlegende Filter- und Sortieraufgaben übernimmt, erfordern komplexe Transformationen das Schreiben von eigenem M-Code. Spezialisierte Fachkräfte schreiben, debuggen und optimieren diese Formelsprache, um komplizierte Datenstrukturen zu verarbeiten. Dazu gehören rekursive Operationen, benutzerdefinierte Funktionen und erweiterte bedingte Logik.

Nahtlose Integration über Business-Intelligence-Tools hinweg

Die Engine bildet die Grundlage sowohl für Microsoft Excel als auch für die Desktop-Anwendung von Power BI. Spezialisten entwerfen Abfragen, die Daten direkt in Datenmodelle einspeisen, damit saubere Daten für DAX-Berechnungen und Visualisierungen bereitstehen. Diese einheitliche Transformationsschicht sorgt für Konsistenz in Finanzmodellen und interaktiven Management-Dashboards.

Häufige Datenprobleme, die Spezialisten lösen

Unternehmen in Deutschland setzen häufig freiberufliche Spezialisten ein, um ihre Reporting-Infrastruktur zu modernisieren und Engpässe zu beseitigen. Typische Projektergebnisse sind:

  • Automatisierung der monatlichen Finanzkonsolidierung aus mehreren ERP-Systemen
  • Bereinigung und Zusammenführung von alten Excel-Tabellen in strukturierte Datenbanktabellen
  • Aufbau robuster API-Connectoren zum Abrufen von Marketingdaten in Echtzeit
  • Optimierung langsamer Abfragen, um die Ladezeiten von Dashboards zu verkürzen

Warum externe Power Query Spezialisten hinzuziehen

Interne Teams stoßen oft an Grenzen, wenn Abfragen langsam werden, schwer wartbar sind oder sich nicht automatisch aktualisieren lassen. Die Beauftragung eines freiberuflichen Experten bietet sofortige Fehlerbehebung und architektonische Beratung, ohne den Aufwand einer Festanstellung. Diese Fachkräfte richten nachhaltige Datenpipelines ein, die lokale deutsche Business-Analysten leicht pflegen können.

Was führende Power Query Fachkräfte auszeichnet

Top-Spezialisten verstehen Datenbanktheorie, relationales Modellieren und Query Folding. Sie entwerfen Abfragen so, dass die Verarbeitung an die Quelldatenbank zurückgegeben wird, statt den lokalen Speicher zu überlasten. Außerdem verfügen sie über starke Kommunikationsfähigkeiten, um Geschäftsanforderungen in effiziente Workflows zur Datentransformation zu übersetzen.

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 Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in Excel oder Power BI zu laden. Damit können Fachkräfte das Bereinigen, Umformen und Zusammenführen unübersichtlicher Datensätze ohne manuelle Eingriffe automatisieren.

Ja, auch wenn die grafische Benutzeroberfläche für grundlegende Schritte nützlich ist, müssen echte Power Query Experten für komplexe Aufgaben eigenen M-Code schreiben. Diese Sprache ermöglicht dynamische Parameter, benutzerdefinierte Funktionen und eine Optimierung der Abfrageleistung.

SQL ist ideal, um relationale Datenbanken direkt an der Quelle abzufragen, aber Power Query spielt seine Stärken aus, wenn unterschiedliche nicht-relationale Quellen wie Web-APIs, lokale Excel-Dateien und CSVs zusammengeführt werden. Außerdem bietet es eine benutzerfreundliche Oberfläche für Anwender, die ETL-Schritte später anpassen müssen.

Die meisten Beratungs- und Entwicklungsleistungen rund um Power Query können erfolgreich remote durchgeführt werden. Deutsche Unternehmen bevorzugen meist die Zusammenarbeit über sichere Cloud-Umgebungen, wobei gelegentliche Workshops vor Ort für die erste Datenarchitektur hilfreich sein können.

Ein zertifizierter Get & Transform Spezialist kann sich mit SQL-Datenbanken, SharePoint-Listen, SAP, Salesforce, lokalen Ordnern und Web-JSON-APIs verbinden. Diese Vielseitigkeit macht das Tool zur ersten Wahl, wenn fragmentierte Unternehmensdaten zusammengeführt werden sollen.

Query Folding ist die Fähigkeit von Power Query, Datenverarbeitungsschritte in eine einzige SQL-Abfrage zu übersetzen, die direkt auf der Quelldatenbank ausgeführt wird. Ein Experte optimiert Abfragen so, dass das Folding möglichst weit genutzt wird. Dadurch werden lokale Speicherprobleme vermieden und Aktualisierungen der Daten deutlich beschleunigt.

Ein starker Power BI Power Query Profi sollte auch in DAX für die Datenmodellierung sowie in Excel VBA oder Office Scripts für Automatisierung sehr sicher sein. Kenntnisse in SQL und Datenbank-Design-Prinzipien sind ebenfalls wichtig, um skalierbare Reporting-Lösungen aufzubauen.

Das hängt vom Umfang des Projekts ab, aber da Power Query-Formeln und Systemeinrichtungen meist auf Englisch sind, ist für die technische Umsetzung kein Deutsch nötig. Wenn jedoch deutschsprachige ERP-Systeme betreut werden oder direkt mit lokalen Fachabteilungen kommuniziert wird, sind Deutschkenntnisse ein großer Vorteil.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 816 € 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, 74% 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 (25%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (73%), 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) (85%) und Projektmanagement (68%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query eingesetzt haben

Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

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