SAP Analytics Cloud Experten

• IT-Beschaffung & Carve-out: RFP-Management für IT-Client-Hardware und Services im Zuge des Rheinmetall-Carve-outs.
• Vertragsmanagement: Gestaltung von MSA und SOW unter Berücksichtigung von AVB, BVB und LSA sowie Service Delivery Contracts.
• Lieferantenübergang: Strategisches Transition Management zur Ablösung von Altverträgen und zum Aufbau neuer Lieferantenbeziehungen.
• SaaS-Beschaffung: Verhandlung von SaaS-Lizenzverträgen auf Basis von TCO- und Wirtschaftlichkeitsanalysen.
• KPI: Termingerechte Transition aller 12 globalen Konzernverträge, Erzielung von 18 % Kosteneinsparungen beim IT-Hardware-Warenkorb sowie Realisierung von 20 % Kostenvermeidung bei SaaS-Lizenzen – gemessen am kritischen Carve-out-Projektplan, erreicht durch strukturiertes Transition Management.

• Unabhängige Beratung an der Schnittstelle von HR, Finance und IT
• Fokus auf People Analytics, HR Controlling, Entgelttransparenz, Compensation & Benefits und HR Transformation
• Analyse komplexer HR und Business Daten und Entwicklung belastbarer Entscheidungsgrundlagen für Management und HR
• Konzeption von KPI, Reporting und BI Lösungen sowie datenbasierten Steuerungsmodellen
• Beratung von der Analyse und Konzeption bis zur Umsetzung von Transformations und Optimierungsprojekten
• Schwerpunkte in SAP Analytics Cloud, SAP BW und Power BI
• ISA = Insight · Structure · Alignment

• Entwickelte und implementierte Erweiterungen in SAP BW on HANA 7.5 im Rahmen von CRM-Migration sowie S/4HANA- und BW/4HANA-Transformationsprogrammen
• Migrierte SAPI-Datenquellen auf das ODP-Framework als Teil der S/4HANA-Migration
• Lieferte SAP-ECC-Daten über BW-Datenmodelle und Calculation Views für Power-BI-Analysen in Snowflake
• Integrierte SAP- und Non-SAP-Datenquellen (inklusive MS Dynamics)
• Verbesserte die Transparenz im Reporting durch konsolidierte Datenmodelle
• Optimierte Datenladeprozesse für FI-CO-Datenquellen und verbesserte dadurch Ladezeiten und Systemperformance deutlich

• Bereitstellung von Expertise in der Managementberatung zur Unterstützung der Verbesserung von KI-Modellen der neuesten Generation für ein führendes KI-Labor

• Implementierung von Datenmodellen in BW/4HANA, ABAP CDS Views, HANA Calculation Views, AMDP Scripts, OData Services, objektorientiertes ABAP in BW, SAC.
• Anpassungen in BPC für BW/4HANA.

Verantwortung: Leitung der Finanz- und Zentralfunktionen der Gruppe in Europa einschließlich Controlling, FP&A, Accounting, Treasury, Steuern, Recht und IT. Verantwortung für Wertsteigerung, Vorbereitung auf den Verkauf, M&A-Integration und Unternehmenstransformation bei einer P&L-Verantwortung von EUR 200 Mio.

Wesentliche Erfolge:

• Ergebnisverbesserung: Steigerung des EBITDA und der Liquidität durch Working-Capital-Maßnahmen und Senkung der HQ-Kosten.
• Vorbereitung auf den Verkauf & Finanzierung: Ausbau des Investoren-Reportings, der Governance und Kontrollen; Steuerung der Investoren- und Bankenbeziehungen sowie Leitung von Refinanzierung und Maßnahmen zur Kapitalstruktur.
• Vorbereitung auf Buy-and-Build: Vorbereitung der Gruppe auf internationale Akquisitionen und die Integration neuer dermatologischer Plattformen.
• Reporting & IT-Transformation: Implementierung, Optimierung und Go-live einer neuen LucaNet-Lösung im Konzern-Reporting und in der Konsolidierung sowie ein schnellerer Abschluss und die Modernisierung skalierbarer IT-Systeme für mehr Transparenz und Performance-Steuerung.
• Aufbau der niederländischen Plattform: Aufbau, Restrukturierung sowie Übernahme der kaufmännischen und operativen Leitung der niederländischen Plattform einschließlich Einführung eines neuen ERP-Systems (AFAS).

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

• 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.

Entwicklung und Implementierung

• Konzeption und Umsetzung verschiedener Anforderungen.
• Erfahrung und Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit anderen Delivery-Teams.
• Leitung eines 15-köpfigen Teams mit Aufgaben wie Betriebsüberwachung, Delegation von Aufgaben und Budgetverwaltung.
• Als Product Owner tätig und Verantwortung für Produktvision, Strategie und Prioritäten im Bereich Produktionsbetrieb.
• Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Analysten und QA-Mitarbeitern, um die erfolgreiche Bereitstellung logistischer Funktionen und Verbesserungen sicherzustellen.
• Leitung des Prozessdesigns und des Build-Teams für die SAP-Implementierung (EU-Länder) und die Post-Merger-Integration in den Modulen SAP PP, QM, MM, APO und SD.
• Implementierung und Optimierung von MRP Live (MD01N) für mehrere Werke zur Verbesserung der Planungslaufzeit.
• Zusammenarbeit mit Fachanwendern beim Übergang vom klassischen MRP zu MRP Live.
• Implementierung des SAP-QM-Moduls einschließlich Qualitätsplanung und Bearbeitung von Prüflosen, wodurch die Einhaltung der Produktqualität um 20 % verbessert wurde.
• Entwicklung und Test kundenspezifischer Berichte mit SAP Query und ABAP für die MES-Datenanalyse, wodurch die Transparenz von Ausbeuteraten und Ressourcennutzung verbessert wurde.
• Übersetzung von Produktionsanforderungen in klare und umsetzbare User Stories, Abnahmekriterien und technische Spezifikationen.
• Erfahrung in diskreten und Prozess-/Fertigungsumgebungen (PP-PI); umfassendes Verständnis von Stammdaten, Fertigungs- und Prozessaufträgen, Rezeptverwaltung, Chargenverwaltung, Kapazitäts- und Terminplanung, Shopfloor-Steuerung sowie der Integration mit QM, MM, EWM und MES.
• Arbeit mit Variantenkonfiguration (VC).
• Unterstützung internationaler Rollouts und Transformationsprojekte für SAP PP, QM, PPDS, aATP, EWM und Variantenkonfiguration im Rahmen einer globalen Strategie.
• Test der Funktionen für verschiedene Geschäftsszenarien einschließlich Schnittstellensystemen.
• Beteiligung an SIT-, UAT- und Cutover-Aktivitäten.

Technologie: Projektmanagement, SAP PP, QM, MM, APO, ABAP OO, HANA-Modellierung, FIORI, SAP UI5, AMDP, SAP SD, SAP FICO und eingebettete S/4HANA-Analysen

• KI-gestützte Analysen & Reporting: Leitung eines 2-köpfigen BI-Teams und Einsatz prädiktiver Analysen und Automatisierung, um komplexe Geschäftsanforderungen in zukunftsorientierte Erkenntnisse, Empfehlungen und Finanzberichte zu übersetzen.
• Fortgeschrittene Datenvisualisierung: Entwicklung und Pflege von über 25 wirkungsvollen Power BI/Tableau-Dashboards zur unternehmensweiten Überwachung von KPIs und Trends, strukturiert für prädiktives und automatisiertes Reporting.
• Web Analytics & Erkenntnisse: Verantwortung für GA4-Tracking und -Analysen, wodurch durch eine tiefere Analyse der Customer Journey 15% mehr Conversion-Erkenntnisse gewonnen wurden.
• Optimierung von Datenpipelines: Zusammenarbeit mit Data Engineers bei der Neugestaltung und Automatisierung von Datenpipeline-Workflows, wodurch der manuelle Reporting-Aufwand um 20% gesenkt und gleichzeitig Datenqualität und Systemverfügbarkeit gewährleistet wurden.

• Reorganisation und Strukturierung von Geschäftseinheiten im Einklang mit agilen Strukturen
• Skalierung agiler Arbeitsweisen über mehrere Teams und Abteilungen hinweg
• Beratung und Unterstützung von Teams bei der Bildung von Squads und der Einführung neuer Meetingstrukturen
• Einführung eines agilen Portfoliomanagements zur Ausrichtung strategischer Initiativen
• Einführung von Metriken und KPIs zur Messung des agilen Reifegrads und Erfolgs
• Unterstützung bei der Integration agiler Methoden in bestehende Unternehmensprozesse

• Der Kunde befindet sich in einer umfassenden Transformation. Alle SAP-ECC-Landschaften weltweit werden auf SAP S/4HANA migriert, mit dem Ziel, weltweit ein Standard-Template einzuführen.

• Im Rahmen des Programms wird auch das Migrations- und Modernisierungsprogramm „RISE with SAP“ berücksichtigt, das möglicherweise die Migration der Landschaften ausgewählter Länderinstallationen in die SAP Private Cloud vorsieht.

• Auf Stakeholderseite erstreckt sich die Berichtslinie des Programms bis zum Vorstand des Unternehmens und des Implementierungspartners.

• Die ERP-Landschaft von Fiserv Deutschland umfasst derzeit mehrere nicht standardmäßige SAP-Tools und -Anwendungen, die die Funktionen der ECC-Umgebung erweitern und sich häufig in nachgelagerte Systeme integrieren lassen. Im Rahmen der Umstellung auf SAP S/4HANA ist es unerlässlich, die Kernfunktionalität, Integrationspunkte und Zukunftsfähigkeit dieser Anwendungen zu bewerten, um ihre Übereinstimmung mit der Zielarchitektur zu bestimmen.

• Der Schwerpunkt der Tätigkeit liegt auf der Bereitstellung von Expertenberatung und -bewertung, um Umfang, Strategie und Roadmap für die Umstellung des SAP-ECC-Systems von Fiserv Deutschland auf SAP S/4HANA zu definieren.

• Dabei werden die empfohlenen Best Practices von SAP befolgt und ein strukturierter Ansatz genutzt, um einen reibungslosen Übergang mit minimalen Unterbrechungen bei gleichzeitiger Maximierung des Geschäftswerts zu gewährleisten.

• Diese Bewertung bildet die Grundlage für eine erfolgreiche SAP-S/4HANA-Transformation und stellt die Übereinstimmung mit branchenüblichen Best Practices, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die zukünftige Skalierbarkeit sicher.

• Definition der Migrationsstrategie – Bewertung verfügbarer Übergangsansätze anhand von Geschäftszielen, technischer Machbarkeit und SAP Best Practices.

• Bewertung der technischen Bereitschaft – Durchführung einer Systemanalyse zur Bewertung von Kompatibilität, Auswirkungen von benutzerdefiniertem Code, Datenvolumenmanagement, Integrationspunkten und Infrastrukturbereitschaft für SAP S/4HANA.

• Analyse der Auswirkungen auf Geschäftsprozesse – Überprüfung der aktuellsten Geschäftsprozessdokumentation, um Umfang und Aufwand für die Implementierung der erforderlichen Funktionen in SAP S/4HANA zu definieren und Möglichkeiten zur Prozessoptimierung zu identifizieren.

• Roadmap für Nicht-SAP-Systeme und -Anwendungen – Bewertung von Drittanbieter- und Legacy-Anwendungen hinsichtlich ihrer Integration mit SAP S/4HANA und Empfehlung von Konsolidierungs-, Migrations- oder Ersatzstrategien.

• Bereitstellungs- und Implementierungsplanung – Definition eines stufenweisen Ansatzes für die Umsetzung, einschließlich Projektzeitplänen, Strategien zur Risikominimierung und wichtigen Meilensteinen, abgestimmt auf die Geschäftsprioritäten.

• Diese Transformation erfolgt stufenweise: Die Discovery-Phase führt zur Explore-Phase, die anschließend zur Design-Phase und schließlich zur Implementierung führt.

• Programmmanagement

• Änderungsmanagement

• Anforderungsmanagement

• Übergangsmanagement

• Stakeholder-Management

• Risikomanagement

• Umfassende Koordination

IT-Infrastruktur / SAP Grantor / SAP-BTP-Transformationsprojekt Public zur Digitalisierung staatlicher Förderprogramme. Ziel war eine Clean-Core-orientierte SAP-BTP-Lösungsarchitektur mit CAP-/RAP-Services, APIs, Integrationen und Betriebsreife für Run-, AMO- und AMS-Strukturen.

• Branche: Public
• Budget 2026 5 Mio EUR
• Budget gepl. für 2027 8,7 Mio EUR
• Teamgröße 45 FTE

KI-Assistenz und Zielbild für teilautonome Energieportfolio-Steuerung

Aufbau einer KI-Steuerungsschicht direkt auf dem tagesaktuellen Live-Portfolio eines großen Energieversorgers — nicht als isolierter Pilot, sondern als operative Erweiterung der bestehenden DB1- und Portfolio-Steuerung. Ziel ist die schrittweise Entwicklung von Assistenz über Monitoring/Alerting bis zu Analyse-Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben, ergänzt um ein rollenspezifisches System of Engagement neben dem BI-System of Record. Parallel werden Business Case, Zielbild und Management-Pitch gegenüber statischem Monatsreporting erarbeitet.

• KI-Steuerungsschicht: Konzeption und Aufbau auf dem bestehenden Live-Portfolio-Datenprodukt (mehrere Mio. Verträge) — Ausbaustufen Assistenz → Monitoring/Alerting → Agenten mit Human-in-the-Loop-Freigaben.
• LLM-gestützte Datenanalyse: Semantische Abfragen, SQL-/Tool-Anbindung und ergänzende RAG-Komponenten auf Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätsdaten (Azure OpenAI, Snowflake) mit Drill-downs bis auf Einzelvertragsebene.
• Analyse-Agenten: Mehrstufige Agenten für Abweichungs- und Treiberanalysen zu Churn, Preisanpassungen, Mengen und Beschaffungskosten.
• Sichtenkonzept: Rollenspezifische Oberflächen für Fachbereich, Management und C-Level als System of Engagement neben dem BI-System of Record.
• Business Case & Pitch: Zielbild und Kosten-Nutzen-Argumentation gegenüber statischem Monatsreporting.
• LLM-Setup (Datenschutz & Security): Abstimmung mit IT-Security und Datenschutz — EU-Region, Datentrennung, Freigabeprozesse.
• Agenten-Architektur: Mehrstufige Agenten-Pipelines (Analyse → Validierung → Zusammenfassung) mit dokumentierten Datenquellen, Tool-Aufrufen, Prüfschritten und Quellenbezug je Aussage.
• Datenfundament: Aufsatz auf dem tagesaktuellen DB1-Datenprodukt (Snowflake, dbt) — Portfolio-, Plan-Ist- und Datenqualitätskennzahlen als gemeinsame Basis aller KI-Analysen.
• Guardrails & Evaluation: Evaluations- und Freigabeprozesse für LLM-Antworten bei steuerungsrelevanten Aussagen — Testsets, Metriken, Human-Review.
• Prototyping & Validierung: Iterative Validierung der Agenten-Antworten mit dem Fachbereich — Testfragen-Katalog, Feedback-Schleifen, Antwortqualität je Release.
• Roadmap & Ausbaustufen: Detaillierung der Stufen Assistenz → Monitoring/Alerting → teilautonome Steuerung inkl. Übergangskriterien und Governance je Stufe.
• Integration: Einbettung in die bestehende BI- und Datenlandschaft — BI bleibt System of Record, die KI-Schicht liefert interaktive Drill-down-Pfade als System of Engagement.
• Enablement: Befähigung der Anwender im Fachbereich — Prompting-Leitfäden, Schulungen und Betriebsmodell für den laufenden Einsatz.
• Steuerung: Koordination Fachbereich, Data Engineering, IT-Security & Datenschutz.
• Change Management: Kommunikation und Erwartungsmanagement gegenüber Fachbereich und Management entlang der Ausbaustufen.

Ergebnisse:

• Auf bestehendes tagesaktuelles Datenprodukt mit mehreren Millionen Verträgen aufgesetzt
• Mit Datenschutz und IT-Security abgestimmtes LLM-Setup in EU-Region mit Datentrennung und Freigaben etabliert
• Drei Ausbaustufen bis zur teilautonomen Steuerung definiert
• Rollenspezifische Sichten für Fachbereich, Management und C-Level konzipiert
• Business Case und Management-Pitch für die Ausbaustufen erarbeitet
• Iterativer Validierungsprozess für Antwortqualität mit dem Fachbereich etabliert
• Betriebsmodell für den Assistenzbetrieb konzipiert und in Validierung

Stack: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Snowflake, dbt, React, TypeScript, Entra ID, RAG, Agentic AI, Analyse-Agenten, Human-in-the-Loop, Prompt Engineering, LLM Evaluation, LLMOps, DSGVO / EU-Region, Azure DevOps, Python, SQL, Change Management