Power Query Experten in München
aus über 15.000 CVs mit Hilfe von KIBeauftragen Sie Experten, die Daten bereinigen, wiederholbare Power Query-Transformationen aufbauen und zuverlässige Excel- und Power BI-Datenmodelle erstellen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
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.
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.
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.
Marco Bloch
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 Burgen
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.
Stephan Hartl
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
Gurpreet Dhami
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
Jonas Bücherl
Letzte Position:
Freiberuflicher Unternehmensberater & Interim Manager bei Jonas Bücherl Consulting (JoBuCon)
Konstantin Gaertner
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: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,8 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
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 74%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 7%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenaufbereitung
Power Query ist die Ebene, die Rohdateien, Exporte und Datenfeeds in nutzbare Tabellen verwandelt. Es wird in Excel, Power BI und ähnlichen Microsoft-Datenprozessen genutzt, um Spalten zu bereinigen, Quellen zusammenzuführen und Daten für Berichte aufzubereiten. Gute Spezialisten wissen, wie man diese Logik wiederholbar macht und nicht fehleranfällig.
Typische Aufgaben
- CSV-, Excel-, SQL- und Webdaten zusammenführen
- Texte, Datumswerte und fehlende Werte bereinigen
- Tabellen für Berichte zusammenführen und anhängen
- Aktualisierbare Schritte im Power Query Editor erstellen
- M-Language-Transformationen schreiben oder prüfen
Einbettung ins Umfeld
Power Query liegt nah an Excel, Power BI und dem Microsoft-Stack. Es verbindet sich oft mit SharePoint, OneDrive, SQL Server, Dataverse und anderen Quellsystemen, die Teams bereits nutzen. Die besten Profis verstehen, wie Aktualisierungsverhalten, Berechtigungen und die Struktur der Quelle das Endergebnis beeinflussen.
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen freiberufliche Power Query Experten dazu, wenn Berichte kaputtgehen, sich Quelldateien oft ändern oder die manuelle Bereinigung zu viel Zeit kostet. Sie helfen auch, wenn ein Team vor Dashboards, Monatsberichten oder Finanzaufgaben eine bessere Datenaufbereitung braucht. In München ist das häufig in der Industrie, im Bereich Mobility, in Finance und in anderen datenintensiven Teams, die auf Englisch und Deutsch arbeiten.
Was starke Experten tun
Ein guter Spezialist klickt nicht nur Schritte zusammen. Er benennt Abfragen klar, reduziert doppelte Logik und hält Transformationen leicht wartbar. Er weiß auch, wann die Oberfläche reicht und wann M direkt bearbeitet werden sollte, um mehr Kontrolle zu haben.
Qualitätsmerkmale
- Klare Abfragenstruktur und gut lesbare Schrittnamen
- Stabile Aktualisierung nach Änderungen an der Quelle
- Weniger manuelle Korrekturen in Excel oder Power BI
- Dokumentierte Logik für die spätere Übergabe
- Solides Verständnis von Joins, Gruppierung und Typbehandlung
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Power Query anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Power Query wird genutzt, um Daten zu importieren, zu bereinigen, umzubauen und zusammenzuführen, bevor sie in Berichte oder Modelle gelangen. Teams verwenden es in Excel und Power BI, um manuelle Copy-Paste-Arbeit durch wiederholbare Transformationsschritte zu ersetzen. Besonders nützlich ist es, wenn Quelldateien in unterschiedlichen Formaten kommen oder sich oft ändern.
Power Query eignet sich besser für die Datenaufbereitung als Tabellenformeln, wenn es um mehrere Dateien, Verknüpfungen oder wiederholbare Bereinigungen geht. Formeln sind innerhalb eines Blatts nützlich, aber Power Query ist besser, wenn ein aktualisierbarer Prozess nötig ist. Viele Teams nutzen beides zusammen.
Power Query ist nicht dasselbe wie Power BI, aber ein zentraler Teil der Datenaufbereitung in Power BI. Es kann auch in Excel genutzt werden, daher ist es oft die gemeinsame Fähigkeit hinter beiden Reporting-Umgebungen. Ein Freelancer, der beide Tools kennt, kann schneller zwischen Teams wechseln.
Ein starker Power Query Spezialist kennt meist auch Excel, Power BI und die M Language. SQL ist oft ebenfalls wichtig, weil viele Projekte mit Daten aus Datenbanken starten, bevor sie in Power Query aufbereitet werden. Gutes Datenmodellierungswissen und Verständnis für Quellsysteme sind ebenfalls wichtig.
Holen Sie Power Query-Hilfe dazu, wenn Aktualisierungen fehlschlagen, die Logik unübersichtlich geworden ist oder das Team zu viel Zeit mit der manuellen Korrektur von Quelldaten verbringt. Freelancer sind auch nützlich für kurze Bereinigungsprojekte, den Neuaufbau von Berichten oder Übergaben nach internen Änderungen. Sie können die Logik schnell stabilisieren und dokumentieren.
Einfache Power Query-Aufgaben brauchen vielleicht nur einen Spezialisten, der Daten gut bereinigen und zusammenführen kann. Projekte mit vielen Quellen, komplexen Joins oder M-Code brauchen meist jemanden, der schon an größeren Reporting-Prozessen gearbeitet hat. Je geschäftskritischer der Aktualisierungsprozess ist, desto wichtiger wird belegbare Erfahrung.
Ja, Power Query-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die Hauptaufgaben in Excel, Power BI und gemeinsamen Quelldateien stattfinden. Für Teams in München funktioniert die Zusammenarbeit remote gut, wenn Zugriffe, Dateistruktur und Reporting-Regeln klar sind. Ein On-site-Termin kann am Anfang helfen, wenn sich Quelldaten oder Geschäftsregeln noch ändern.
Achten Sie auf ein sauberes Abfragedesign, stabiles Aktualisierungsverhalten und klare Namen, die ein anderer Spezialist verstehen kann. Ein guter Power Query Freelancer erklärt Abwägungen, vermeidet unnötige Komplexität und kann zeigen, wie die Logik Änderungen an der Quelle übersteht. Wenn er die Schritte außerdem sauber dokumentieren und übergeben kann, ist das ein starkes Zeichen.
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, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% 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 1,8 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 (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (56%), Informationstechnologie (IT) (56%) und Professionelle Dienstleistungen (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Power Query in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (89%), Informationstechnologie (IT) (78%) und Betrieb (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Power Query eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
