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Power Query-Experten in Deutschland

für zuverlässige Datenaufbereitung – mit geprüften Fachkräften in wenigen Minuten vermittelt

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

Verifizierter Experte

Christian P.

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BI-Architekt & Projektleiter Power BI

Hünfelden
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
Verifizierter Experte

Helmut G.

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(Interim) CFO

Frankfurt am Main
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
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

Krisztina T.

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Senior-Finanzführungskraft

München
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.
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

Felix T.

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Qualitäts- und Prozessmanager Handel – Schwerpunkt Systeme

Frankfurt am Main
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

Verifizierter Experte

Nisanthan S.

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BI-Consultant

Berlin
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.

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 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.

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

Anshita S.

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Daten- und Analytics-Experte

Berlin
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.
Verifizierter Experte

Özlem A.

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Datenanalyst

Berlin
Özlem A.

Letzte Position:

Lehrbeauftragter bei Whitecliffe University of Applied Sciences

  • Unterrichte den Kurs Einführung in Data Science im MBA-Programm
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.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Power Query-Experten einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

16 Jahre

Power Query-Experten Experten in Deutschland verfügen im Durchschnitt über 16 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3 Jahre

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

Positionen pro Freelancer

10

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

Häufigste Fachbereiche

Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement

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

Bachelor-Abschluss oder höher

96%

96% der Power Query-Experten Experten in Deutschland haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

76%

76% der Power Query-Experten Experten in Deutschland haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

7%

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

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Power Query-Experten Experten in Deutschland besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

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

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

96%

96% der Power Query-Experten Experten in Deutschland sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
5 % der Power Query-Experten Experten in Deutschland verlangen weniger als 400 € pro Tag.
47 % der Power Query-Experten Experten in Deutschland verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
37 % der Power Query-Experten Experten in Deutschland verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
8 % der Power Query-Experten Experten in Deutschland verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
3 % der Power Query-Experten 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 Experten in dieser Technologie in Deutschland 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.

Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Power Query-Experten:

Tagessatz-Einblicke entdecken

Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die Power Query-Experten einsetzen

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 781 €

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 772 €

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

Branchenfokus der Power Query-Experten 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

Was Power Query leistet

Power Query ist Microsofts Technologie für Datenanbindung und Datentransformation. Sie importiert Informationen aus Dateien, Datenbanken, APIs, Cloud-Diensten und Geschäftsanwendungen und wendet anschließend wiederholbare Schritte an, um die Daten zu bereinigen und zu strukturieren. Das Ergebnis sind strukturierte Daten, die für Analysen in Power BI, Excel und anderen Microsoft-Tools bereitstehen.

Zentrale Abläufe

Fachkräfte nutzen den Power Query-Editor, um Spalten zu analysieren, Datentypen zu ändern, Duplikate zu entfernen, Felder aufzuteilen und Tabellen zu kombinieren. Wenn die grafische Oberfläche nicht ausreicht, schreiben und pflegen sie M-Ausdrücke. Abfragefaltung, Parameter und wiederverwendbare Funktionen helfen dabei, geeignete Transformationen an die Quelle zu verlagern und Aktualisierungen effizient zu halten.

Ökosystem und Tools

Power Query ist Teil des Microsoft-Datenökosystems und eng mit Power BI, Excel, Power Platform und Microsoft Fabric verbunden. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL Server, Azure-Diensten, SharePoint, OneDrive und gängigen Dateiformaten. Sie verstehen Authentifizierung, Gateways, Aktualisierungsrichtlinien und Quellberechtigungen ebenso wie die Transformationslogik.

Typische Anwendungsfälle

  • Excel-Arbeitsmappen, CSV-Dateien und operative Exporte zusammenführen
  • Finanz-, Vertriebs-, Lieferketten- und Kundendaten für Berichte aufbereiten
  • Daten aus SQL-Datenbanken, SaaS-Tools und Webdiensten kombinieren
  • Parametrisierte Abfragen für wiederkehrende Berichtsprozesse erstellen
  • Uneinheitliche Strukturen in verschiedenen Geschäftsbereichen standardisieren

Wann Unternehmen Fachwissen benötigen

Unternehmen beauftragen häufig freiberufliche Spezialisten, wenn manuelle Tabellenarbeit fehleranfällig geworden ist oder Berichte von wiederholten Kopier- und Einfügeschritten abhängen. Unterstützung ist auch bei der Einführung von Power BI, einem Wechsel des Quellsystems oder der Migration von lokalen Dateien zu kontrollierten Cloud-Daten wertvoll. In Deutschland ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Workshops möglicherweise eine Kommunikation auf Deutsch oder Englisch mit lokalen Geschäftsteams erfordern.

Woran gute Arbeit erkennbar ist

Ein guter Power Query-Experte erstellt Abfragen, die verständlich, testbar und bei Änderungen der Quelldaten leicht anzupassen sind. Er dokumentiert Annahmen, erhält Datentypen, behandelt Fehler bewusst und prüft Ergebnisse anhand verlässlicher Summen. Außerdem erklärt er Aktualisierungsabhängigkeiten, Datenschutzeinstellungen und Zuständigkeiten klar, damit interne Teams die Lösung nach der Übergabe selbst betreiben können.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

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

Power Query wird verwendet, um Datenquellen anzubinden, Informationen zu bereinigen und Tabellen in einem wiederholbaren Prozess zu kombinieren. Unternehmen nutzen es, um Daten für Power BI-Dashboards, Excel-Analysen, Finanzberichte und operative Abläufe aufzubereiten.

Power Query bietet einen visuellen und geschäftsnahen Transformationsprozess und ist eng in Microsoft-Berichtstools integriert. SQL kann sich besser für Transformationen innerhalb einer Datenbank eignen, während Python häufig für komplexe Logik oder spezielle Datenverarbeitung bevorzugt wird. Die richtige Wahl hängt von Datenvolumen, Governance und der bestehenden Umgebung ab.

Ein guter Power Query-Spezialist kennt sich normalerweise mit Power BI, Excel-Datenmodellen, SQL und Kontrollen der Datenqualität aus. Kenntnisse in M, APIs, Authentifizierung, geplanten Aktualisierungen und Microsoft Fabric können für eine umfassendere Umsetzung wichtig sein. Eine klare Dokumentation und die Kommunikation mit Stakeholdern sind für die Übergabe ebenso wichtig.

Der Bedarf hängt von der Komplexität der Quellen, der Zuverlässigkeit der Aktualisierungen und der Anzahl der Teams ab, die die Ergebnisse nutzen. Ein einfacher Excel-Ablauf erfordert möglicherweise fokussierte Power Query-Kenntnisse, während Berichte aus mehreren Quellen von einer Fachkraft profitieren, die Abfragefaltung, Gateways, Berechtigungen und Datenmodellierung versteht.

Ja. Power Query-Arbeit eignet sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Abfragen, Dokumentation und Testdaten digital geprüft werden können. Vor-Ort-Termine können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten lokale Berichtsprozesse, sensible Quellsysteme oder Anforderungen deutschsprachiger Teams verstehen müssen.

Bitten Sie den Spezialisten, die Annahmen zu den Quellen, die Transformationsschritte, die Fehlerbehandlung und das Verhalten bei Aktualisierungen zu erklären. Prüfen Sie, ob die Abfragen verständlich sind, ob wiederkehrende Logik wiederverwendbar ist und ob die Ergebnisse mit bekannten Geschäftssummen übereinstimmen. Eine kurze Einführung in den Power Query-Editor und die M-Ausdrücke kann die Qualität des Ansatzes zeigen.

Power Query eignet sich besser, wenn Daten regelmäßig eingehen, sich Quellen ändern oder mehrere Personen auf denselben Aufbereitungsprozess angewiesen sind. Manuelle Schritte können für eine einmalige Analyse akzeptabel sein, sind aber schwieriger zu prüfen und zu wiederholen. Power Query zeichnet Transformationen auf, sodass der Ablauf aktualisiert und überprüft werden kann.

Klären Sie vor Beginn der Power Query-Arbeit, wem die Quellen gehören, wann Aktualisierungen stattfinden, welche Datenschutzanforderungen gelten und welches Ergebnis erwartet wird. Bestätigen Sie, ob das Projekt in Excel, Power BI oder einer anderen Microsoft-Umgebung läuft, und fragen Sie, wie Anmeldedaten und Gateways verwaltet werden. Gute Spezialisten legen außerdem frühzeitig die Erwartungen an Tests und Übergabe fest.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 781 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Deutschland, 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 in Deutschland, 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 in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Französisch (23%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Professionelle Dienstleistungen (59%) und Fertigung (50%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, 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-Experten eingesetzt haben

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Philipp Thomaschewski

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