SAP BusinessObjects Experten in Deutschland

Ich erweitere kontinuierlich meine Expertise im Bereich KI und Automatisierung, arbeite mit ChatGPT, OpenAI, Manus, Gemini, MS CoPilot, API, LangChain, Hugging Face, Manus, TensorFlow und Auto-GPT sowie Python-basierten ML-Frameworks und MLOps-Tools, um klassische Softwareentwicklungs-, Analyse- und Testprozesse intelligent zu transformieren.

• Erhebung von Informationen
• Erstellung von Wellenkonzepten für den Rollout
• Koordinationen von Mitarbeitern
• Kontrolle und Steuerung von Maßnahmen
• Projektleitung inkl. Analysen & Reporting an den Vorstand
• Erstellung von Anleitungen und Pflichtenheften
• Schulung von Floorwalker
• Rollout Begleitung vor Ort
• VIP Betreuung
• Einführung SharePoint

• 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

• Definition und Aufbau der Themenbereiche
• Aufbau Governance-Modell für die Abteilung mit den Verantwortungsbereichen
• IT-Strategie, Projektmanagement, Prozessmanagement sowie Qualitäts- und Nachhaltigkeitsmanagement
• Ausarbeiten Kommunikationsstrategie in den Konzern
• Erstellen IT-Strategie
• Design von Templates, Guidelines und Prozessen für einheitliches Arbeiten
• Aufnahme strategischen Leitplanken und Gruppierung laufender Projekte – Ableitung Roadmap für strategische Planung
• Review laufende Projekte
• Erstellen Kalkulation Staffing-Mengengerüst
• Definition von Stellenprofilen

• Full-Service-Marketing-Agentur für globale Technologiekonzerne

• Festlegung von Architekturstandards für Informatica-Power-Center-Entwicklungsteams
• Wartung, Performance und Zustand von DWH-(Exadata)-Umgebungen
• Architekturstandards für Qlik-Sense-/BO-Berichte
• Umsetzung von Best Practices bei ETL-Aufgaben
• Dokumentation der ETL-Standards in Confluence
• Regeln für die dynamische Datenmaskierung gemäß GDPR/KVKK-Vorschriften mit dem Informatica-DDM-Tool
• DWH-Datenmodell mit Power Designer
• Aktualisierung der Qlik-Sense-Versionen
• Zusammenführung der Repository-Datenbanken aller Informatica-Server in einer Oracle-Datenbank

• 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.

• Strukturierte Analyse und Bewertung von Geschäftsprozessen

• Erfassung, Dokumentation und Priorisierung von Anforderungen

• Erstellung fachlich verständlicher und technisch ausführbarer Prozessmodelle

• Einsatz von Tools Camunda

• Ableitung von Anforderungen und Schnittstellen aus BPMN-Diagrammen

• Abstimmung mit Stakeholdern und Fachbereichen

• Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Lösungskonzepte

• Realisierung effizienter und bedarfsgerechter Anwendungen

• Systematische Erhebung, Analyse und Dokumentation von Anforderungen

• Priorisierung und Validierung der Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit Stakeholdern

• Abstimmung zwischen Fachbereich und Entwicklung zur Sicherstellung gemeinsamer Zielvorstellungen

• Erstellung von Use Cases, User Stories und Akzeptanzkriterien

• Kontinuierliches Anforderungs- und Änderungsmanagement über den gesamten Projektverlauf

• Projektziele festlegen und Projektplan erstellen

• Aufgaben delegieren und Projektfortschritt überwachen

• Budget überwachen und Stakeholder informieren

• Mendix: Architektur, Entwicklung und Wartung maßgeschneiderter Anwendungen (Microflows, Domain Model, Security, XPath)

• Modellierung von Mendix Workflows zur Prozessoptimierung

• Entwicklung skalierbarer Apps mit Mendix inkl. REST-/SOAP-Integration mit SAP, SQL, Azure & SharePoint

• UI-Design für Mendix mit Atlas UI, Fluent UI, HTML, CSS, JavaScript

• Entwicklung von Web- & Mobile-Apps mit Mendix nach agilen Methoden (Scrum, Kanban)

• Geschäftslogik-Implementierung mit Mendix Microflows und Nanoflows

• Performance-Optimierung und Architekturverbesserungen für Mendix-Anwendungen

• Durchführung von Mendix-Schulungen

• Erstellung technischer Dokumentationen und Best Practices für Mendix

• Coaching und Mentoring für Low-Code-Entwicklung mit Mendix

Technisches Umfeld: BDC

• Konzeption des BDC-Projekts: Rollendesign, Space-Design, Berechtigungskonzept, Namenskonvention
• Template-Entwicklung von Datenbankartefakten für Stamm- und Bewegungsdaten

• Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung der Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kamerasystemen zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-basierte Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
• Die Deutsche Bahn verfügt über eine der weltweit größten SAP-PM-Implementierungen, die eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.

Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute

• Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
• Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.

Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025

• Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
• Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
• Analyse und Validierung von Datenmodellen
• Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
• Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
• Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads

Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute

• Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
• Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
• Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
• Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
• Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.

• Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
• Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
• BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
• Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL

• Leitung des Teilprojektes Test & Abnahme & Qualitätssicherung
• Projekt-/Programmmanagement nach Prince2
• Teilprojektplan erstellen, aktualisieren
• Steuerung der Ressourcen
• Erstellen und Durchführen der Tests, Erstellen der Tests in Azure DevOps, MS Dynamics etc.
• Prozessmodellierung
• Dokumentieren des Projektfortschrittes mit PowerPoint und SÖREN (Eigenentwicklung)
• Abnahme der jeweiligen Tests durch den Endkunden
• Monitoring und Reporting des Teilprojektes
• Budget: N/A
• Team: 4 Personen

• Entwicklung eines Trend-Scouting-KI-Systems zur Automatisierung der Technologiebeobachtung in der Leistungselektronik und bei Halbleitern. Dabei kamen Azure OpenAI und LangChain, webbasiertes Crawling mit Scrapy zur strukturierten Datenerfassung ohne störende Inhalte sowie die automatische Erstellung von PDF-Berichten für die interne Forschung und Entwicklung zum Einsatz. Entwicklung einer FastAPI-basierten (Uvicorn) Webanwendung zur Validierung von LLM-Ausgaben, zum Testen von Prompt-Strategien und zur interaktiven Bewertung des Systems.
• Entwicklung eines Echtzeit-Debuggers für binäre STM32-Telemetriedaten mit einer PyQt-basierten grafischen Benutzeroberfläche. Dazu gehörten eine rahmensynchrone Verarbeitung anhand von Headern, Anomalieerkennung, vorlagenbasierte Nutzdaten-Decodierung, zeitlich synchronisierte Pufferung und die Live-Visualisierung von Signalen.
• Entwicklung eines KI-gestützten Entwurfstools für Leistungsinduktivitäten mit Ersatz-Regressionsmodellen für präzise elektromagnetische und thermische Vorhersagen. Integration der Multi-Objective-Optimierung NSGA-II zur Erstellung effizienter und fertigungsgerechter Designs.