
SAP Analytics Cloud Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die SAP Analytics Cloud Planungsmodelle entwerfen, Dashboards und Stories erstellen und Datenquellen über den gesamten SAP-Stack verbinden. Erhalten Sie schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich SAP Analytics Cloud eingesetzt haben
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.
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
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
Diana G.
Letzte Position:
Interim Projektcontroller bei Supplying industry defence
- Entwicklung der Organisation, Stellenbeschreibungen, Prozesse und Systeme des Controllings zur Optimierung der Aktivitäten.
- Harmonisierung der ERP-Software im Konzernbereich von IT-Beschaffung, Planungsdaten, Controlling und Reporting.
- Gestaltung der Basis für ein agiles und modernes IT-Controllingsystem.
- Aufsetzen von Budgetplänen und Unterstützung bei Stammdaten und Planung.
- Überwachung und Validierung von Projekten im PM-Tool Sciforma, inklusive OPEX und CAPEX gemäß gesetzlichen Anforderungen und Konzernrichtlinien.
- Durchführung von PMO-Supportaufgaben, einschließlich Protokollen, Präsentationen und Berichten.
- Tools: SAP FI/CO, SAP MM, SAP PPM, PM-Tool Sciforma, MS Office 365.
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
Thomas C.
Letzte Position:
Externer Berater für Programmmanagement / SCRUM Master bei MVV Energie AG / Soluvia IT Services GmbH
Streamline – Einführung von S/4 HANA Utilities in Kooperation mit Accenture
Beratung und Coaching der Programmleitung (OPL)
Planung und Unterstützung in der Durchführung aller organisatorischen und systemtechnischen Aktivitäten zur Umstellung von SAP IS-U auf SAP S/4 HANA Utilities
Kommunikation und Abstimmung mit den beteiligten Stakeholdern und Gremien (Kernteam, Programmleitung, Lenkungskreis)
Projekt- und Prozessmanagement
Coaching der Streamleads im Hautprojekt
Anforderungsmanagement zur Schnittstellenanbindung der Umsysteme (Non-SAP-Systemen)
Risikomanagement
Ressourcen und Kapazitätsplanung
Beratung der bestehenden Migrations-, Tests-, Schnittstellen/Umsystem- und Schulungsteams
Beratung in der Steuerung des Cut-Over der SAP-Systeme
Planung und Steuerung inkl. notwendiger Post-Migrationsaktivitäten (z. B. Verifikation, Dokumentation, Nachbesserungen)
Team-Coaching & Servant Leadership: Unterstützung eines oder mehrerer Scrum Teams als Coach, Facilitator und Servant Leader
Förderung von Selbstorganisation, Eigenverantwortung und kontinuierlicher Verbesserung
Moderation und kontinuierliche Verbesserung von Scrum-Events (Daily, Planning, Review, Retrospective)
Sicherstellung der Einhaltung von Scrum-Werten, Prinzipien und Praktiken
Identifikation und aktives Management von Impediments, um die Produktivität des Teams zu sichern
Zusammenarbeit mit Product Ownern, Agile Coaches und Führungskräften zur Lösung struktureller Hürden
Unterstützung bei der agilen Skalierung in Bereichen wie SAFe, LeSS oder Nexus
Mitgestaltung von agilen Transitionen im Rahmen der Digitalstrategie der MVV
Aufbau eines agilen Denkens in der Organisation durch Trainings, Workshops und aktives Vorleben agiler Prinzipien
Zusammenarbeit mit anderen Scrum Mastern und Agile Coaches im unternehmensweiten Agile Chapter
IT Systeme: ERP: SAP IS-U, SAP S/4 HANA Utilities
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Steffen P.
Letzte Position:
Senior SAP BI Berater bei SteHe-Consulting
- Weiterentwicklung von BW-Applikationen für First Data GmbH
- Migration von 3.x DataSourcen nach 7.x
- Anpassung/Redesign von vorhandenen ABAP Coding auf ABAP-OO
- Erstellen neuer Datenflüsse BW 7.5
- Unterstützung Tagesgeschäft
- Betrieb und Monitoring von BW-Applikationen
- Berechtigungen
- Löschkonzept von Geschäftspartnern im BW
- Datenarchivierungskonzept
- Erstellung Programm zur automatischen Anlage von SD-Aufträgen
- ABAP, ABAP-OO, BAPI
- SAP BW 7.x
- SAP ERP
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die SAP Analytics Cloud einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre (Deutschland: 21 Jahre)

Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)

Positionen pro Freelancer
17 (Deutschland: 14)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Energie

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
86% (Deutschland: 70%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 11%)

Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die 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) (88%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Energie (63%)
- Versicherung (63%)
- Fertigung (63%)
- Telekommunikation (63%)
- Automotive (50%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
SAP Analytics Cloud Grundlagen
SAP Analytics Cloud, oft SAC genannt, ist SAPs Cloud-Suite für Planung, Reporting und Analytics. Sie bringt Dashboards, Unternehmensplanung und Forecasting an einen Ort. Unternehmen nutzen sie, um aus SAP- und Nicht-SAP-Daten Entscheidungen zu machen.
Was es abdeckt
- Dashboard- und Story-Design für Finance, Vertrieb und Operations
- Planungsmodelle, Forecasts und What-if-Analysen
- Live-Verbindungen zu SAP-Quellen und importierten Datenmodellen
- Data Actions, Formeln und Business Rules
Typische Projektarbeit
Starke Spezialisten strukturieren Datenmodelle, bereinigen Quelldaten und bauen Berichte, die Fachteams ohne Hilfe nutzen können. Sie passen SAC-Inhalte auch für Konzernberichterstattung, Budgetierung und Management-Ansichten an. In München ist das oft wichtig für Unternehmen mit komplexen Finanz- oder Fertigungsprozessen.
Fähigkeiten im Ökosystem
SAC-Arbeit steht selten für sich allein. Nützliche angrenzende Fähigkeiten sind SAP HANA, SAP BW/4HANA, SAP S/4HANA und Datenmodellierung in Quellsystemen. Ein starker Experte versteht auch Berechtigungen, Transportwege und wie Planungsinhalte in die größere SAP-Landschaft passen.
Wann freiberufliche Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist freiberufliche SAC-Experten, wenn ein Rollout stockt, ein Planungszyklus aufgeräumt werden muss oder ein bestehendes Modell schwer zu pflegen ist. Dasselbe gilt, wenn Dashboards langsam sind, Daten uneinheitlich sind oder ein Team Hilfe braucht, um von Alttools wie SAP BusinessObjects oder Excel-basierter Planung wegzukommen.
Was starke Spezialisten tun
- Geschäftsfragen in nutzbare SAC Stories und Planungsinhalte übersetzen
- Modelle klar, wartbar und auf die Quellsysteme abgestimmt halten
- Live-Datenverbindungen und Aktualisierungsverhalten sorgfältig handhaben
- Berechnungen, Berechtigungen und Planungslogik vor der Übergabe testen
- Das Setup dokumentieren, damit Fachanwender sicher arbeiten können
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu SAP Analytics Cloud.
SAP Analytics Cloud wird für Planung, Analyse und Reporting in einem einzigen Cloud-Produkt genutzt. Teams verwenden es, um Dashboards, Budget- und Forecast-Modelle sowie interaktive Business Stories zu erstellen. Es ist vor allem dort verbreitet, wo Finance und Operations eine gemeinsame Sicht auf dieselben Zahlen brauchen.
SAC eignet sich besser für Cloud-basierte Planung und interaktive Analytics als für statisches Reporting oder manuelle Tabellenarbeit. Im Vergleich zu SAP BusinessObjects ist es stärker auf Self-Service-Analyse und Planung ausgerichtet. Im Vergleich zu Excel bringt es Governance, gemeinsame Modelle und mehr Kontrolle über die Datenlogik.
Ein starker SAP Analytics Cloud Spezialist kennt in der Regel Planung, Story-Design, Modellierung und Datenverbindungen. Hilfreiche angrenzende Fähigkeiten sind SAP HANA, SAP BW/4HANA und SAP S/4HANA. Außerdem sollte er Business Rules, Berechtigungen und die Art verstehen, wie Anwender Berichte nutzen.
Die meisten SAC-Projekte brauchen klare Geschäftsziele, Zugriff auf die Quellsysteme und eine Vorstellung davon, wer die Ergebnisse nutzen wird. Für Planungsarbeit braucht der Experte außerdem den Zielprozess, den Kalender und die wichtigsten Business Rules. Ohne diesen Kontext kann auch ein guter Spezialist nur raten, wie das richtige Design aussieht.
Ja. SAP Analytics Cloud Arbeit wird oft remote erledigt, weil viele Aufgaben Konfiguration, Modellierung und Abstimmung betreffen. Vor-Ort-Zeit kann in Münchner Workshops trotzdem helfen, wenn Fachteams schnell Einigkeit über Planungslogik oder Berichtstruktur brauchen.
Typische Anzeichen sind unübersichtliche Planungsmodelle, langsame Berichte, unklare Berechtigungen oder Teams, die Inhalte nicht selbst pflegen können. Ein SAC Spezialist ist auch hilfreich, wenn ein Rollout verspätet ist, Quelldaten instabil sind oder Anwender dieselbe Analyse immer wieder in Tabellen nachbauen.
Achten Sie auf jemanden, der das Modell klar erklären kann und nicht nur durch das Tool klickt. Ein starker SAP Analytics Cloud Profi dokumentiert Annahmen, testet Berechnungen und prüft, ob die Stories zur Geschäftsfrage passen. Gute Arbeit wirkt stabil, verständlich und leicht erweiterbar.
Nein. SAP Analytics Cloud ist zwar im Finance-Bereich verbreitet, unterstützt aber auch Vertrieb, Supply Chain und Management-Reporting. Die besten Spezialisten wissen, wie man dasselbe Kern-Setup an verschiedene Teams anpasst, ohne das Modell schwer wartbar zu machen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 109 €, was einem Tagessatz von etwa 874 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 86% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Professionelle Dienstleistungen (75%) und Energie (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die SAP Analytics Cloud in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Projektmanagement (75%).
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.
Länder:
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