Power Query Experten in München
für zuverlässige Datenaufbereitung finden, innerhalb von Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Datenquellen verbinden, zuverlässige Transformationen erstellen und aktualisierbare Reporting-Workflows in Excel und Power BI automatisieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, 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.
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.
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.
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.
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.
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)
- (Finanzielles) 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
12 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Betrieb
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 7%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 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 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.
- Automotive (55%)
- Informationstechnologie (IT) (55%)
- Fertigung (55%)
- Professionelle Dienstleistungen (55%)
- Gesundheitswesen (45%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Versicherung (36%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (36%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Power Query macht
Power Query ist die Technologie von Microsoft für Datenverbindung und -transformation, mit der Informationen vor der Analyse importiert, bereinigt und zusammengeführt werden. Sie ist in Excel und Power BI integriert und auch über Power Query Online sowie weitere Microsoft-Datendienste verfügbar. Die M-Sprache zeichnet wiederholbare Transformationslogik auf, anstatt sich auf manuelle Tabellenkalkulationsschritte zu verlassen.
Typische Leistungen
Power Query Spezialisten verwandeln uneinheitliche Quelldaten in zuverlässige, aktualisierbare Datensätze.
- Excel-Arbeitsmappen, CSV-Dateien, Datenbanken, APIs und SharePoint-Quellen verbinden
- Duplikate entfernen, Datentypen korrigieren und Felder standardisieren
- Tabellen aus verschiedenen Geschäftssystemen zusammenführen und anhängen
- Modelle für Power BI-Berichte und Excel-Analysen vorbereiten
- Abfragen dokumentieren und aktualisierungsbereite Workflows entwickeln
Ökosystem und Fähigkeiten
Starke Fachkräfte verstehen den gesamten Microsoft-Analytics-Stack und nicht nur den Abfrage-Editor. Sie arbeiten mit Excel, Power BI, Power Pivot, SQL-Datenbanken, SharePoint, Datengateways und Arbeitsbereichsberechtigungen. Kenntnisse in M helfen ihnen, wiederverwendbare Funktionen und Parameter zu erstellen sowie kontrollierte Fehlerbehandlungen umzusetzen, wenn visuelle Schritte nicht ausreichen.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Unterstützung, wenn manuelles Reporting fehleranfällig geworden ist oder sich Quellsysteme geändert haben. Ein Spezialist kann Copy-and-Paste-Routinen ersetzen, Aktualisierungsfehler diagnostizieren und eine einheitliche Transformationsebene zwischen operativen Daten und Business-Reporting schaffen. In München kann dies Teams unterstützen, die eine enge Zusammenarbeit vor Ort benötigen, während die Umsetzung dort, wo es sinnvoll ist, remote erfolgt.
- Berichte hängen von regelmäßigem manuellen Bereinigen ab
- Verschiedene Teams verwenden widersprüchliche Definitionen oder Formate
- Abfragen schlagen nach einer Änderung an Quelle, Zugangsdaten oder Schema fehl
- Analysten benötigen vor dem Reporting-Start eine wartbare Übergabe
Woran man Qualität erkennt
Ein kompetenter Power Query Experte macht jede Transformation verständlich, testbar und effizient. Er bewahrt die Quelldaten, verwendet klare Benennungen, begrenzt unnötige Schritte und berücksichtigt Datenschutz, Zugangsdaten und das Aktualisierungsverhalten. Außerdem erklärt er die Abwägungen zwischen Abfragelogik, Datenmodell und nachgelagerten DAX-Maßen, damit die Lösung auch nach der Übergabe nützlich bleibt.
Zusammenarbeit im Projekt
Eine gute Zusammenarbeit beginnt mit einer klaren Übersicht der Quellen, gewünschten Ergebnisse, Erwartungen an die Aktualisierung und Zugriffsbedingungen. Experten sollten mit Fachverantwortlichen, Datenteams und der IT arbeiten, unklare Felder klären und Ergebnisse anhand vertrauenswürdiger Datensätze validieren können. Bei Projekten in München sollten Sprache, Arbeitszeiten, Zugriffsprozesse und die Frage, ob Workshops vor Ort erforderlich sind oder remote stattfinden können, frühzeitig vereinbart werden.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Power Query anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Power Query wird verwendet, um Daten aus Quellen wie Excel-Dateien, Datenbanken, APIs und SharePoint zu verbinden, zu bereinigen, umzuformen und zusammenzuführen. Unternehmen nutzen es, um wiederholbare Dateninputs für Power BI-Berichte, Excel-Modelle und andere Analyse-Workflows zu erstellen.
Power Query bündelt wiederholbare Datenaufbereitung in einer aktualisierbaren Abfrage, anstatt die Logik über Zellen oder Makros zu verteilen. Formeln bleiben für Berechnungen nützlich, während VBA umfassendere Excel-Aktionen steuern kann; Power Query eignet sich meist besser für strukturierte Importe und Transformationen.
Ein guter Power Query Spezialist versteht häufig auch Power BI, Excel, Power Pivot, DAX und SQL. Erfahrung mit Datengateways, SharePoint, APIs, Zugriffsberechtigungen und Strukturen von Quellsystemen ist hilfreich, wenn eine Abfrage zuverlässig über eine lokale Arbeitsmappe hinaus ausgeführt werden muss.
Das passende Erfahrungsniveau hängt von der Komplexität der Quellen, den Anforderungen an die Aktualisierung und den Folgen fehlerhafter Daten ab. Für die Bereinigung einer einfachen Arbeitsmappe können fundierte Power Query Kenntnisse ausreichen, während Reporting aus mehreren Quellen einen Profi erfordert, der M-Logik entwickeln, Ergebnisse validieren und operative Abhängigkeiten verwalten kann.
Ja, Power Query Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Datenzugriff, Zugangsdaten und Verantwortlichkeiten für die Validierung klar geregelt sind. Münchner Unternehmen bevorzugen für Anforderungen oder die Übergabe möglicherweise dennoch Workshops vor Ort. Klären Sie daher zu Beginn Verfügbarkeit, Arbeitszeiten sowie die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch.
Bitten Sie einen Power Query Freelancer, den Umgang mit Quellen, Transformationsschritte, Fehlerverhalten, Aktualisierungszugangsdaten und Dokumentation zu erklären. Prüfen Sie, ob die Ergebnisse mit vertrauenswürdigen Datensätzen übereinstimmen, die Abfragen verständlich bleiben und ein anderer Profi sie ohne versteckte manuelle Schritte warten könnte.
Power Query kann ungeeignet sein, wenn Transformationen eine kontinuierliche Ereignisverarbeitung, sehr umfangreiche verteilte Berechnungen oder eine komplexe Orchestrierung erfordern, die mit spezialisierten Data-Engineering-Tools besser umgesetzt werden kann. Ein Spezialist sollte Quellvolumen, Aktualisierungszeiten, Governance und Wartungsbedarf prüfen, bevor er Power Query empfiehlt.
Vor der Verwendung von Power Query sollte ein Freelancer die Quellsysteme, erwarteten Ergebnisse, Felddefinitionen, den Aktualisierungsplan und die Zugriffsmethode bestätigen. Außerdem sollte er klären, wer für die Validierung verantwortlich ist, wie Ausnahmen behandelt werden und welche Dokumentation das Unternehmen bei der Übergabe erwartet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 800 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (55%), Informationstechnologie (IT) (55%) und Fertigung (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (91%), Informationstechnologie (IT) (82%) und Betrieb (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
