
SAP Analytics Cloud Experten in Deutschland
, vermittelt mit geprüften, verfügbaren Freelancern und der Unterstützung von KIBeauftragen Sie Experten, die Planungsmodelle entwickeln, Management-Dashboards erstellen und SAP-Datenquellen aus Finanzwesen und operativem Geschäft verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem SAP Analytics Cloud Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich SAP Analytics Cloud eingesetzt haben
Gregor P.
Letzte Position:
Projektleiter für Engineering-Datenmanagement
Technische und kaufmännische Risikobewertung für ein Investitionsvorhaben im Hardware-Sektor (Skalierungspotenzial, Haftungsrisiken, operative Prozesse) Prozessberatung für zwei KMUs im Engineering-Umfeld, Fokus Workflow-Digitalisierung, PLM
Isabella S.
Letzte Position:
Gründerin & Beraterin bei ISA ADVISE
- 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
Songül D.
Letzte Position:
Freelance SAP BW Consultant bei DKV Mobility Services
- 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
Mladen B.
Letzte Position:
Senior SAP BW/4HANA / BPC / SAC Berater – Freiberufler bei Unternehmen in Berlin und Belgien im Versorgungsbereich
- 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.
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
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.
Prem Chander A.
Letzte Position:
Product Owner für SAP PP, QM, APO, MM, MES und ABAP bei Husqvarna Group (bei HCLTech)
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
Amelie M.
Letzte Position:
Projektleiter | Agile Coach bei Einhundert Energie GmbH
- 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
Ahmed M.
Letzte Position:
Senior Transformationsleiter bei Mercor Intelligence
- Bereitstellung von Managementberatungs-Expertise zur Unterstützung der Verbesserung von Frontier-KI-Modellen für ein führendes KI-Labor
Minal B.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Spezialist bei Coster Special Technologies S.p.A.
- Interaktive SAP Analytics Cloud (SAC)-Dashboards und Reports für Finance, Supply Chain, Logistik, Beschaffung, HR und Produktion konzipiert und entwickelt, mit KPIs wie Profit & Loss, Bilanz, Fixkosten, Headcount, Personalkosten, Lageranalyse, OTIF, Produktionsvolumen, BOM, Spend und Compliance to Schedule.
- End-to-End-ABAP-CDS-Datenmodelle (Basic, Composite und Consumption Views) mit dem VDM-Ansatz aufgebaut und optimiert, wobei Daten aus wichtigen SAP-S/4HANA-Tabellen integriert wurden. Fundierte Kenntnisse in ABAP CDS, SQL und SAP-Datenmodellierung.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um die KPI-Logik zu definieren, standardisierte User-Story-Vorlagen zu erstellen, BI-Anfragen über JIRA zu lösen, die Reporting-Performance zu verbessern und skalierbare, sichere und geschäftsorientierte Analytics-Lösungen zu liefern, die die Entscheidungsfindung und operative Effizienz verbessert haben.
- Fachbereiche in verschiedenen Ländern im Umgang mit SAP Analytics Cloud (SAC)-Dashboards geschult und umfassende Schulungsunterlagen erstellt, um die Nutzerakzeptanz zu fördern und Self-Service Analytics zu ermöglichen.
Björn S.
Letzte Position:
Externer IT-Direktor SAP / IT-Transformationsmanager bei Finanzministerium Berlin
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
Luca P.
Letzte Position:
ERP-Programmmanager bei Fiserv
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
Robert L.
Letzte Position:
Senior Projektleiter KI & Daten bei Großer deutscher Energieversorger
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
Hüseyin B.
Letzte Position:
SAP BW Senior Entwickler bei Deloitte
Interim SAP BW Senior Berater
Analyse- und Optimierung des Analyse-Berechtigungskonzepts
Analyse des bestehenden SAP BW Berechtigungskonzepts, insbesondere der Mechanismen zur Vergabe von Analyseberechtigungen auf verschiedene organisatorische Einheiten.
Entwicklung eines erweiterten Konzepts zur Vereinheitlichung der Berechtigungssteuerung.
Prototypische Implementierung einer Lösung zur multidimensionalen Berechtigungsverknüpfung, ohne zusätzliche CompositeProvider.
Nutzung dynamischer Steuerung über Customer Exits in Verbindung mit einem Berechtigungs-ADSO, in den zulässigen Kombinationen zentral gepflegt werden können.
Anwendung des Konzepts des kartesischen Produkts zur präzisen Modellierung und Berechtigung zulässiger Kombinationen aus mehreren Analyseberechtigungsdimensionen, wodurch eine flexible und konsistente Zugriffsteuerung ermöglicht wurde.
Die neue Struktur ermöglicht eine vereinfachte Verwaltung komplexer Berechtigungen, reduziert Redundanzen und erleichtert die Erweiterbarkeit.
Sie wurde zunächst als Prototyp implementiert, um eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die weitere strategische Ausrichtung zu schaffen.
Nach erfolgreicher Validierung und positiver Bewertung durch das Projektteam wurde die Lösung im Rahmen einer User Story produktiv weiterentwickelt und auf das gesamte SAP BW-System ausgerollt.
Virtuelle Kennzahlen & OLAP-Berechnungen
Capital Lock Up Ratio (CLR%)
Entwicklung und Implementierung komplexer virtueller Kennzahlen mittels BAdI RSROA_OLAP_BADI, darunter:
Net Service Revenue – 3 Month: Dynamische Berechnung von Dreimonatssummen über alle Perioden des ausgewählten Jahres.
Capital Lock Up Ratio %: Kennzahl zur Messung der Kapitalbindung, berechnet als Verhältnis von NSR zur kumulierten NSR-Dreimonatssumme von P1 bis zur aktuellen Aufrissperiode; dient der Analyse, wie viel Kapital im Unternehmen gebunden ist, bevor es in Umsatz umgewandelt wird – zentral für die Steuerung der Liquidität.
Umsetzung eines Mechanismus zur gleichzeitigen Übergabe von zwei FISCPER-Intervallen:
Ein Intervall zur Anzeige der Periode.
Ein Intervall zur datenseitigen Einschränkung.
Ziel: Realisierung eines gleitenden Durchschnitts basierend auf einer dynamischen Aufrissperiode zur periodengenauen Ermittlung der Kapitalbindung.
Account-Hierarchie-basierte Kennzahlensteuerung
Entwicklung einer dynamischen Kennzahlenzuweisung auf Basis von Account-Hierarchieknoten als Weiterentwicklung der bestehenden Lösung zur Kennzahlensteuerung.
Implementierung einer BAdI RSROA_OLAP_BADI kombiniert mit einer pflegefreundlichen Customizing-Tabelle, in der die Regeln zur Kennzahlenzuordnung flexibel definiert werden können.
Laufzeitbasiertes Mapping von ca. 135 Kennzahlen gemäß den individuell gepflegten Regeln, ohne manuelle Eingriffe im System.
Ersetzung einer früheren AMDP-basierten SQL-Logik, bei der jede Änderung an Knoten oder Kennzahl eine Anpassung des Codes, das Leeren des ADSOs sowie eine zeitaufwändige Neuladung (ca. 2 Stunden) erforderte.
Die neue Lösung ermöglicht ad-hoc Anpassungen über eine SM30-Pflege – ohne Neu-Transport, ohne Datenneuladung, bei deutlich reduzierter Systembelastung.
Signifikante Reduktion des Pflege- und Entwicklungsaufwands.
Vermeidung von langen Ladezeiten und aufwendigen AMDP-Anpassungen.
Erhöhte Dynamik in der Steuerung von Kennzahlenzuordnungen, sofort wirksam ohne Systemeingriffe.
Optimierung der Performance und Flexibilität bei der Analyse von Berichten.
Signifikante Reduktion des Wartungsaufwands durch dynamische Steuerung und Modularisierung.
Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung des Reporting- und Berechtigungssystems im SAP BW Umfeld.
Entwicklung eines generischen ABAP-Frameworks zur Integration von SAP Analytics Cloud (SAC) Export-APIs in SAP BW/4HANA
Konzeption und Implementierung einer wiederverwendbaren Handler- und Serviceklassen-Architektur zur automatisierten Datenübernahme aus der SAC in BW-ADSO-Strukturen.
Automatisiertes Push-Reporting mit dynamischer Query-Integration (SAP BW/4HANA)
Konzeption und Implementierung eines ABAP-basierten Push-Reporting-Frameworks zur automatischen E-Mail-Benachrichtigung auf Basis von BW-Query-Ergebnissen.
Entwicklung einer zentralen ABAP-Klasse zur Generierung des HTML-Mailbodys inklusive eingebetteter MIME-Bilder (KPI-Screenshot, Logo etc.) sowie dynamischer Empfängerverwaltung.
Remote-Hierarchie & Zugriffskonzept für benutzerspezifische WBS-Strukturen (Deloitte, 2025/2026)
Konzeption und Implementierung einer virtuellen SAP-BW/4HANA-Hierarchie zur benutzerspezifischen Steuerung von WBS-Elementen in komplexen Engagement-Strukturen. Ziel war die Auflösung redundanter Leaf-Knoten und die Sicherstellung, dass jeder Anwender ausschließlich seinen eigenen Verantwortungsbereich sieht – sowohl in der F4-Wertehilfe als auch innerhalb analytischer Queries.
Ich entwickelte hierfür einen vollständig dynamischen Hierarchie-Generator auf Basis eines ADSO, der zur Laufzeit die relevanten Teilbäume ermittelt und dem System ohne physische Hierarchieladung bereitstellt. Die Lösung eliminierte doppelte Strukturpfade, reduzierte Datenvolumen pro Anwender drastisch und ermöglichte eine sichere, performante Navigation ohne Sicht auf fremde Projektdaten.
Zusätzlich analysierte ich systemseitige Limitierungen der SAP-Standard-F4-Hierarchieauflösung und entwickelte darauf aufbauend ein alternatives Eingabe- und Vorschlagskonzept für Benutzer mit globalen Sichten („ALL“), wodurch sowohl Security- als auch Performance-Anforderungen erfüllt werden konnten.
Technologische Schwerpunkte: BW/4HANA, virtuelle/remote Hierarchien, ADSO-Design, ABAP-basierte Laufzeitgenerierung, komplexe F4-Logik, Zugriffskonzepte, Performance-Optimierung großer Hierarchienstrukturen.
Merve G.
Letzte Position:
Sachkundige Person bei Drogsan Pharmaceuticals
- Verantwortung für die Chargenfreigabe gemäß EU-Richtlinien unter Sicherstellung der Erfüllung aller Anforderungen.
- Sicherstellung, dass die Charge und ihre Herstellung den Bestimmungen der Genehmigung für das Inverkehrbringen entsprechen (einschließlich der Anforderungen für die Einfuhr, sofern relevant).
- Sicherstellung, dass die Herstellung gemäß GMP durchgeführt wurde.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die SAP Analytics Cloud einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre

Positionsdauer
2,2 Jahre

Positionen pro Freelancer
14

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Fertigung

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
70%
Doktortitel
11%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
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.
Durchschnittssätze von Experten in Deutschland, die SAP Analytics Cloud 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 9 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der SAP Analytics Cloud Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (81%)
- Professionelle Dienstleistungen (78%)
- Fertigung (63%)
- Automotive (54%)
- Bank- und Finanzwesen (44%)
- Energie (43%)
- Pharmazeutika (33%)
- Transport und Logistik (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was es ist
SAP Analytics Cloud ist der Cloud-Service von SAP für Business Intelligence, Planung und erweiterte Analysen. Er vereint Dashboards, Reporting, Prognosen und kollaborative Planung in einer Umgebung. Unternehmen nutzen ihn, um Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen in Entscheidungen zu verwandeln, die Teams direkt umsetzen können.
Zentrale Anwendungsfälle
Organisationen nutzen SAP Analytics Cloud, um Finanzplanung mit operativen Erkenntnissen und Management-Reporting zu verbinden.
- Für Vorstand und Geschäftsführung geeignete Dashboards und interaktive Stories erstellen
- Finanzpläne, Budgets und rollierende Prognosen erstellen
- Szenarien für Entscheidungen in Vertrieb, Lieferkette und Personalplanung modellieren
- SAP S/4HANA, BW und externe Datenquellen kombinieren
- Berichte, Rollen und analytische Inhalte teamübergreifend verwalten
Ökosystem und Fähigkeiten
Starke Spezialisten verstehen sowohl die SAP-Datenlandschaft als auch die Produktoberfläche. Ihre Arbeit kann Live-Verbindungen zu SAP S/4HANA und SAP BW, importierte Datenmodelle, Dimensionen, Kennzahlen, Planungsversionen und analytische Anwendungen umfassen. Sie arbeiten möglicherweise auch mit SAP Datasphere, SAP Business Technology Platform und Integrationsdiensten.
Eine gute Umsetzung erfordert Kenntnisse in Datenberechtigungen, Modelldesign, Berechnungen, Story-Performance sowie den Anforderungen von Finanz- und Geschäftsanwendern. Vertrautheit mit Excel-Workflows, APIs und Standards für das Unternehmens-Reporting ist häufig wertvoll.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein internes Team die stark auf Tabellenkalkulationen gestützte Planung ersetzen, das Reporting nach einer SAP-Transformation standardisieren oder einen gezielten Analytics-Release umsetzen muss. Spezialisten können bestehende Modelle bewerten, Anforderungen klären und eine Struktur schaffen, die auch nach der Übergabe wartbar bleibt.
- Ein neuer Planungsprozess benötigt ein zuverlässiges Modell und einen passenden Workflow
- Das Management-Reporting muss mehrere SAP-Datenbereiche kombinieren
- Bestehende Stories sind langsam, uneinheitlich oder schwer zu verwalten
- Ein Team benötigt Enablement, Dokumentation oder Projektunterstützung
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute verbinden technische Entscheidungen mit geschäftlichen Entscheidungen. Sie definieren nützliche Dimensionen und Kennzahlen, halten Berechnungen transparent und entwickeln Stories, die klare Fragen beantworten, statt Daten ohne Kontext anzuzeigen. Außerdem testen sie Berechtigungen, validieren Zahlen mit Fachexperten und dokumentieren Abhängigkeiten.
Achten Sie auf Erfahrungen mit vollständigen Umsetzungen: Analyse, Modellierung, Konfiguration, Benutzerakzeptanz, Schulung und Support. Erfahrung mit der relevanten SAP-Landschaft ist wichtiger als ein allgemeines Dashboard-Portfolio.
Arbeiten in Deutschland
SAP Analytics Cloud Projekte in Deutschland betreffen häufig Organisationen aus Finanzwesen, Fertigung, Automobilindustrie, Logistik, Einzelhandel und öffentlichem Sektor. Die Zusammenarbeit kann Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort beim Kunden verbinden, insbesondere während Analyse, Tests und Schulungen.
Klären Sie die Sprachanforderungen frühzeitig. Deutschsprachige Spezialisten können lokale Geschäftsteams unterstützen, während Englisch in internationalen SAP-Programmen üblich ist. Legen Sie Datenverantwortung, Sicherheitsrollen, Dokumentation und Übergabe vor Beginn der Implementierung fest.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu SAP Analytics Cloud.
SAP Analytics Cloud wird für Business Intelligence, Finanzplanung, Prognosen und interaktives Reporting eingesetzt. Das Tool hilft Teams, SAP- und externe Daten in gemeinsamen Dashboards, Planungsmodellen und Workflows zur Entscheidungsunterstützung zu analysieren.
SAP Analytics Cloud konzentriert sich auf cloudbasierte Analysen, Planung und Zusammenarbeit in einer gemeinsamen, anwenderorientierten Umgebung. SAP BW bleibt für Data Warehousing im Unternehmen wichtig, während herkömmliche Reporting-Tools weiterhin für feste operative Berichte geeignet sein können. Die richtige Wahl hängt von Datenarchitektur, Governance und den Anforderungen der Nutzer ab.
Ein starker SAP Analytics Cloud Spezialist kennt sich häufig mit SAP S/4HANA, SAP BW, SAP Datasphere und SAP Business Technology Platform aus. Zu den nützlichen Zusatzkenntnissen gehören Datenmodellierung, Berechtigungen, Finanzplanung, SQL oder Skripting, Integrationskonzepte und Stakeholder-Schulungen.
Für ein fokussiertes Dashboard oder eine Story kann SAP Analytics Cloud Erfahrung mit der relevanten Datenquelle und dem Geschäftsprozess ausreichen. Ein unternehmensweites Planungs- oder Reporting-Programm erfordert umfassendere Erfahrung in den Bereichen Modellierung, Sicherheit, Tests, Governance und Change Management.
Arbeiten mit SAP Analytics Cloud eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfiguration, Modellierung und Abstimmung in Cloud-Umgebungen stattfinden. Workshops vor Ort in Deutschland können dennoch bei Analyse, Prozessabstimmung, Benutzerakzeptanz und Schulungen einen zusätzlichen Nutzen bieten.
Bitten Sie einen SAP Analytics Cloud Freelancer, eine vergleichbare Umsetzung von der Datenanbindung bis zur Benutzerakzeptanz zu erläutern. Prüfen Sie, wie er mit Modelldesign, Performance, Berechtigungen, Tests, Dokumentation und Übergabe umgeht, statt die Qualität allein anhand visueller Dashboards zu beurteilen.
SAP Analytics Cloud unterstützt die Planung mit Modellen, Versionen, Eingabesteuerungen, Allokationen, Workflows und Szenarioanalysen. Ein Spezialist sollte bestätigen, dass das geplante Design zum Planungskalender, Genehmigungsprozess, zur Datenverantwortung und zu den Integrationsanforderungen der Organisation passt.
Bei SAP Analytics Cloud Projekten in Deutschland kann Deutsch wichtig sein, wenn Spezialisten direkt mit lokalen Finanz- oder Betriebsteams zusammenarbeiten. Englisch ist in internationalen SAP-Programmen üblich. Daher sollten Unternehmen zu Beginn die Sprache für Workshops, Dokumentation und Support festlegen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 121 €, was einem Tagessatz von etwa 969 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (96%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Professionelle Dienstleistungen (78%) und Fertigung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Business Intelligence (81%) und Projektmanagement (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich SAP Analytics Cloud eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!

Hamburg
München