Power Query Experten in München
für saubere, vernetzte Daten mit schnellem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die komplexe Quellen umwandeln, zuverlässige M-Abfragen erstellen und Excel-, Power BI- oder Fabric-Workflows verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
Deepa K.
Letzte Position:
Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis
- Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
- Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
- Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
- Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
- Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
- Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
- Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.
Krisztina T.
Letzte Position:
Leiterin Finanz- und Rechnungswesen bei Segula Technology Services GmbH
- Führung einer 16-köpfigen Finance- und Accounting-Organisation während einer Restrukturierungsphase; Stärkung von Closing-Disziplin, Financial Control, Cash-Transparenz und Verantwortlichkeit.
- Unterstützung von Kostenprogrammen mit ca. €2 Mio. jährlicher Einsparung; Aufbau regelmäßiger KPI-Reviews für P&L, Working Capital, POC und Cash-Themen.
- Verantwortung für Monats-, Quartals- und Jahresabschlüsse nach HGB/IFRS, Management-/Group Reporting, Audit, Tax und GoBD-Compliance.
- Finance-Automatisierung mit klarem Business-Nutzen: 13-Wochen-Liquiditätsplanung, Cashflow-Reporting, P&L gegen Plan, Abweichungsanalysen und Bankabgleich; manueller Aufwand um 40–60 % reduziert.
- Weiterentwicklung der Kreditorenprozesse durch OCR-gestützte Rechnungsverarbeitung und Drei-Wege-Abgleich mit Ausnahmebehandlung.
- Sparringspartnerin der Geschäftsleitung bei Restrukturierung, Liquidität, Working Capital, Risiken und Prozessvereinfachung.
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.
Miruna S.
Letzte Position:
Senior Data Analyst / Analytics Engineer
- Entwicklung von Data Products im Rahmen einer Data Mesh-/Medallion-Architektur auf Databricks und Azure Synapse.
- Aufbau von Power BI Dashboards auf konsolidierten Daten aus mehreren Quellsystemen (Vertrieb, Service, Verträge, Bestandsdaten).
- Definition von KPIs und Reporting-Standards in enger Abstimmung mit Business-Stakeholdern.
Xinyang M.
Letzte Position:
Praktikant Sales Operations Analyst bei Capgemini
- Entwickelte und pflegte 5 Power-BI-Dashboards für die Analyse von Pipeline-Tracking, Prognosen, Umsatzlücken, Quotenerreichung und Geschäftsabschlussleistung.
- Erstellte wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Berichte, die von etwa 100 Stakeholdern aus Vertrieb, Finanzen und Marketing genutzt wurden.
- Entwickelte semantische Datenmodelle und ETL-Workflows mit Power Query, DAX und SQL; integrierte Daten aus Salesforce, SharePoint, dem internen Data Warehouse und Excel.
- Automatisierte Datenimport, -bereinigung, -transformation, Formatstandardisierung, KPI-Berechnungen, Dashboard-Aktualisierung und Berichtsvorbereitung mit Power Query, DAX und Power BI. Dadurch entfielen mehrere Stunden regelmäßiger manueller Arbeit für Datenaufbereitung und Berichtserstellung.
- Standardisierte KPI-Berechnungen und erstellte interaktive Berichte mit Sicherheit auf Zeilenebene, Drill-through und Wasserfallanalyse für Geschäftsreviews und Prognosen.
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.
Marco B.
Letzte Position:
Business Analyst | IT-Projektleiter bei Mercedes-Benz Group AG
- Koordination der Implementierung von IT-Projekten, Teilprojekten und Weiterentwicklungen im Rahmen von DevOps
- Steuerung von IT-Dienstleistern und Verantwortung für die Qualität der IT-Systeme unter Einhaltung strategischer Vorgaben
- Unterstützung bei der Erstellung sicherheitsrelevanter IT-Dokumente, einschließlich Security Profile, Data@Cloud, SCA und Penetrationstests
- Vollumfängliche Projektleitungsverantwortung: Verfolgung und Einhaltung der jeweiligen Ressourcen (Scope, Termine, Kosten und Qualität)
- Definition von Anforderungsprofilen für externe Dienstleister sowie Prüfung und Bewertung von Angeboten
- Unterstützung bei der Einrichtung und Verwaltung von Windows- und Linux-Servern in Zusammenarbeit mit Infosys, einschließlich der Konfiguration und Freischaltung von Netzwerkports
Kerstin B.
Letzte Position:
Reporting und Analysen für HR bei Apobank
- Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
- Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
- Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
- Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
- Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
- Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
- Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
- Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.
Gurpreet D.
Letzte Position:
Anonym – Deutscher Baustoffhersteller
- Erstellung des Profitcenter Reports und Statistische Kennzahlen Report
- Aufnahme und Analyse der Anforderungen bzgl. des Forecasts für Umsatz und Kosten
- Umsetzung diverser Zeitreihenanalysen und Optimierung der Vorhersagen
- SAP Prozesswissen, SQL, Python
- Python mit diversen Bibliotheken für Zeitreihenanalyse und Machine Learning
Stephan H.
Letzte Position:
Präsident (CEO) bei Lenermia eG
- Beratung, CFO-as-a-Service, Interim Management
- Unterstützung von Unternehmen aus verschiedenen Branchen (z. B. IDnow, Vizrt, EasyVista)
- (Finanz-)Controlling, FP&A, Prozessoptimierung, PMI
Jonas B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Unternehmensberater & Interim Manager bei Jonas Bücherl Consulting (JoBuCon)
Konstantin G.
Letzte Position:
Senior Business Analyst, Requirements Engineer, Projektmanager bei Perelyn GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Power Query einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
73% (Deutschland: 76%)
Doktortitel
9% (Deutschland: 7%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Power Query einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 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.
- Automotive (58%)
- Informationstechnologie (IT) (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bank- und Finanzwesen (42%)
- Gesundheitswesen (42%)
- Fertigung (42%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (42%)
- Energie (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Datentransformation
Power Query ist die Datenaufbereitungs- und Transformationstechnologie von Microsoft. Sie verbindet sich mit Dateien, Datenbanken, Webdiensten und Geschäftsanwendungen und bereinigt, kombiniert und formt Daten vor der Analyse um. Die Oberfläche unterstützt wiederholbare Schritte anstelle manueller Tabellenarbeit, während die M-Sprache eine tiefere Kontrolle ermöglicht.
Microsoft-Ökosystem
Power Query ist in Excel, Power BI, Power Platform und Microsoft Fabric integriert. Gute Spezialisten verstehen, wie sich Abfragen in diesen Produkten verhalten und wie Aktualisierung, Anmeldedaten, Gateways und Dataflows die Umsetzung beeinflussen. Sie arbeiten möglicherweise auch mit SQL Server, SharePoint, Azure-Diensten und APIs.
Typische Ergebnisse
- Daten aus Tabellen, CSV-Dateien, Datenbanken und APIs importieren und standardisieren
- Wiederverwendbare Transformationen für Berichte und Finanzmodelle erstellen
- Dateien oder Tabellen mit Joins, Anhängen und parametrisierten Abfragen kombinieren
- Power BI-Datasets und Excel-Arbeitsmappen für zuverlässige Aktualisierungen vorbereiten
- Abfragelogik dokumentieren und wartbaren M-Code übergeben
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen häufig freiberufliche Unterstützung, wenn manuelle Berichte langsam, uneinheitlich oder schwer prüfbar geworden sind. Ein Spezialist kann wiederholte Copy-and-paste-Abläufe ersetzen, einen neuen Reporting-Workflow strukturieren oder Abfragen reparieren, nachdem sich Quellsysteme geändert haben. In München kann dies Finanz-, Fertigungs-, Logistik-, Einzelhandels- und Dienstleistungsteams unterstützen, die mit deutschen und internationalen Abläufen arbeiten.
Wichtige Fähigkeiten
Qualitativ gute Arbeit verbindet Datenmodellierung, Kenntnisse der Quellsysteme und eine sorgfältige Gestaltung der Transformationen. Achten Sie auf Erfahrung mit der M-Sprache, Query Folding, Fehlerbehandlung, Datenschutzeinstellungen und der Leistung von Aktualisierungen. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind SQL, Excel-Formeln, Power BI-Modellierung, DAX, APIs und Microsoft Fabric. Ein guter Profi erklärt Abwägungen klar und hinterlässt verständliche Schritte.
Zusammenarbeit mit Spezialisten
Power Query-Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn Zugänge, Dokumentation und Prüfprozesse klar geregelt sind. Eine Zusammenarbeit vor Ort in München kann hilfreich sein, wenn Stakeholder, ältere Arbeitsmappen oder sensible Abläufe Workshops erfordern. Prüfen Sie vor der Beauftragung eine vergleichbare Transformation, fragen Sie, wie Aktualisierungen getestet werden, und klären Sie, wer die Abfragen nach der Übergabe pflegt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Power Query anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Power Query wird verwendet, um Datenquellen zu verbinden, Informationen zu bereinigen und umzuformen sowie konsistente Ergebnisse in Tools wie Excel oder Power BI zu laden. Unternehmen nutzen es für wiederkehrende Berichte, Datenkonsolidierung, die Vorbereitung von Migrationen und Self-Service-Analysen.
Power Query bietet einen visuellen Workflow, den Fachteams prüfen und pflegen können, während SQL häufig besser für die Verarbeitung auf Datenbankebene geeignet ist und Python breitere Programmieraufgaben unterstützt. Die richtige Wahl hängt von Datenmenge, Quellsystemen, Governance und den im Team verfügbaren Fähigkeiten ab.
Ein guter Power Query-Profi kennt sich oft auch mit Excel, Power BI, SQL, DAX und Datenmodellierung aus. Erfahrung mit APIs, SharePoint, Microsoft Fabric, Gateways und Zugriffskontrollen ist nützlich, wenn Abfragen in einer gemeinsamen Umgebung zuverlässig aktualisiert werden müssen.
Eine einfache Excel-Bereinigung erfordert möglicherweise nur konzentrierte Kenntnisse von Power Query und den Quelldateien. Komplexe Aufgaben mit APIs, inkrementeller Aktualisierung, Query Folding, Sicherheit oder mehreren Dataflows erfordern einen Spezialisten, der ähnliche Bedingungen im Produktivbetrieb bewältigt und das Ergebnis dokumentieren kann.
Ja. Power Query-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Beispieldaten, Zugriffsrechte und Geschäftsregeln verfügbar sind. Vor-Ort-Termine in München können dennoch bei Workshops, älteren Reporting-Prozessen oder der Abstimmung zwischen deutschsprachigen Stakeholdern und internationalen Teams hilfreich sein.
Beauftragen Sie einen Power Query-Spezialisten, wenn wiederkehrende Berichte von manuellem Kopieren abhängen, sich Quellformate ständig ändern oder interne Teams die Aktualisierungen nicht stabilisieren können. Freelancer sind auch nützlich, um eine neue Reporting-Grundlage einzurichten, bestehende Abfragen zu prüfen oder Wissen vor der internen Übergabe zu übertragen.
Bitten Sie einen Power Query-Profi, den Datenfluss, die Transformationsentscheidungen und den Umgang mit Fehlern in klarer Sprache zu erklären. Prüfen Sie, ob die Abfragen klare Namen, wiederverwendbare Schritte, geeignete Validierungen und dokumentierte Annahmen verwenden, statt sich auf undurchsichtige Lösungen zu verlassen.
Power Query verhält sich je nach Host-Produkt unterschiedlich, daher können sich Verbindungsoptionen, Aktualisierungsgrenzen und die Verwaltung von Anmeldedaten zwischen Excel, Power BI und Fabric unterscheiden. Profis sollten die Zielumgebung frühzeitig klären und verstehen, wie M-Code, Dataflows und Bereitstellungsprozesse zusammenspielen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 794 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (58%), Informationstechnologie (IT) (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (83%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Betrieb (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
