
SQL Server Analysis Services Experten in Deutschland
für verlässliche Modelle und Erkenntnisse – in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die tabellarische und multidimensionale Modelle entwickeln, DAX und MDX optimieren und Analysis Services mit Microsoft-Datenplattformen verbinden. Erhalten Sie eine präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die Ihr Projekt schnell unterstützen können.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich SQL Server Analysis Services eingesetzt haben
Christian P.
Letzte Position:
Power BI Entwickler & Berater im agilen Team (SAFe) bei DB InfraGO AG
Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa
Schieneninfrastruktur
- Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
- Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
- Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)
Ausgangslage:
Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.
Maßnahmen:
- Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
- Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
- Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
- Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
- Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
- Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
- Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
- Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
- Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.
Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe
Ergebnisse:
- Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
- Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
- Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
- Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
- Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Stefan O.
Letzte Position:
Gründer bei ProtocolEngine.io
Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.
- Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
- Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
- Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
- Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
- Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
- Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.
Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.
Muhammad Y.
Letzte Position:
SynQ × AutoStore
- Anpassung des Enterprise-WMS für Albert Heijn und EDEKA.
- Verantwortung für die End-to-End-Testplanung, Automatisierung und Performance-Validierung von Software für die Logistikautomatisierung in hoch frequentierten Lebensmittel-Lagerbetrieben.
Alexander B.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Mahboobeh S.
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Jadoosoft
Als unabhängiger BI-Berater für eine FinTech-SaaS-Plattform tätig, Aufbau und Wartung des gesamten Microsoft-Azure- und Fabric-Analytics-Stacks hinter einem mandantenfähigen Buchhaltungsprodukt, mit dem Geschäftsinhaber ihre eigene finanzielle Entwicklung verfolgen.
- Zusammenarbeit mit Finanz-Stakeholdern, um komplexe Buchhaltungsabläufe in Echtzeit-BI-Dashboards (P&L, Cash Flow, Balance Sheet) zu übersetzen und 2000+ Geschäftsinhabern zu ermöglichen, Cashflow und finanzielle Gesamtsituation einfach zu verfolgen.
- Entwicklung von 10+ interaktiven Dashboards, die jedem Geschäftsinhaber eine personalisierte Echtzeitübersicht über die eigene Vertriebsleistung, die Überfälligkeit von Forderungen und die Betriebskosten bieten.
- Sicherstellung einer strengen Data Governance durch die Implementierung dynamischer Row-Level Security (RLS) mit DAX, um die Daten jedes Geschäftsinhabers innerhalb des gemeinsamen mandantenfähigen Modells zu isolieren.
- Wartung und Erweiterung einer Azure-ELT-Pipeline (Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Synapse) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation.
- Mitwirkung an der teamweiten Plattformmigration von Azure zu Microsoft Fabric zur Optimierung der Lizenzkosten für die Kapazität.
- Konzeption und Implementierung einer Microsoft-Fabric-ELT-Pipeline (Lakehouse, Pipelines, PySpark) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation als Ersatz für die vorherige Azure-Pipeline.
- Modellierung der bereinigten Daten in einem Star Schema innerhalb des Data Warehouse mit T-SQL als Grundlage für das Power BI Semantic Model.
- Einsatz von KI-Tools, einschließlich Copilot und Claude, als Entwicklungspartner entlang der gesamten ELT-Pipeline, von der Datenaufnahme bis zu KPI-Reporting und Visualisierung.
- Unterstützung agiler Bereitstellungsprozesse mit Jira zur Nachverfolgung von Entwicklungsaufgaben und Confluence zur Pflege technischer und projektbezogener Dokumentation.
Thomas G.
Letzte Position:
Senior-.NET-/Cloud-Engineer bei Freiberuflich
Aufbau einer Observability- und Alerting-Lösung für Business Central Job Queue Monitoring
- Aufbau einer zentralen Monitoring-Lösung zur Überwachung der Business Central Job Queue in einer Multi-Organisations-Umgebung in Azure DevOps
- Integration von Azure Application Insights und Log Analytics zur strukturierten Erfassung und Auswertung von Job-Laufzeiten und Fehlerereignissen
- Entwicklung von KQL-Abfragen zur gezielten Analyse fehlgeschlagener Jobs und Erkennung von Fehlermustern
- Anbindung von Grafana und Power BI zur Visualisierung operativer Metriken und Job-Status in Echtzeit
- Implementierung eines automatisierten Alerting-Workflows mit Power Automate – bei fehlgeschlagenem Job wird unmittelbar eine Benachrichtigungsmail ausgelöst
- Sicherstellung der Transparenz über den Zustand produktiver Hintergrundprozesse im laufenden Betrieb
Ergebnis: Vollständige Transparenz über fehlgeschlagene Business Central Jobs · Deutliche Reduzierung der Reaktionszeit durch automatisiertes Alerting per Mail · Stabile Grundlage für proaktiven Betrieb produktiver Hintergrundprozesse
Technologien: Azure DevOps | Application Insights | Log Analytics | KQL | Grafana | Power Automate | Power BI | Business Central | Azure Monitor
Olga M.
Letzte Position:
Migration des bestehenden DWHs von MS SQL Server zu Azure Databricks bei Oraylis GmbH
- Leitung der Migration des bestehenden DWHs einschließlich HR-Daten, Bewerbungsprozessen, Projektgeschäft und Zeiterfassung von einer MS SQL Server-Umgebung zu Azure Databricks
- Überarbeitung der bestehenden Datenmodelle und ETL-Prozesse sowie Erweiterung um neue Objekte und Funktionalitäten
- Einsatz von Azure Databricks (Unity Catalog, Notebooks, Spark SQL, Databricks Dataflows) und Power BI
- Technologien: MS SQL Server 2019 (SSMS, SSIS), Power BI, Delta Lake, Azure Databricks
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharmaübernahme für Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Systeme für Transparenzberichte auf Azure,Databricks (Python and Shell Scripting)-Plattformen.
- Verantwortete die Konzeption und Entwicklung skalierbarer ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell scripting und ermöglichte eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen einschließlich Orchestrierung von Jobs und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Techniken zur Performance-Optimierung (Abfrageoptimierung, Parallelisierung, Workload-Optimierung) und verbesserte dadurch die Systemeffizienz und Verarbeitungszeit.
- Setzte ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenzberichte zu unterstützen.
- Entwickelte skalierbare Datengrundlagen für nachgelagerte Analysen und KI-Workloads.
- Leitete Initiativen zur Datenqualität, indem Daten aus mehreren Quellen bewertet, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Überwachung und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Stefan W.
Letzte Position:
Archtitekt/Softwareentwickler bei Global Logistics Support GmbH
Aufgabe
- Weiterentwicklung eines neuen ERP Systems mit Blazor
- Erzeugung von E-Rechnungen mit dem Format XRechnung und Zugferd
- UI/UX-Design Client-Server-System
- Windows 11 Technologie
- Microsoft .NET 9, Git, Azure DevOps, ASP.NET, MSSQL, Blazor Programmiersprachen
- C#, MVVM Entwicklungstools
- Microsoft Visual Studio .NET 2022 Datenbank
- MSSQL Branche
- Sonstige
Mirza A.
Letzte Position:
Berater Data Warehouse bei InfoFabrik GmbH
- Datenmanagement eines Oracle-basierten Data Warehouses
- Operatives Monitoring des DWH
- ETL-Prozesse in Oracle SQL
- Beratung bei Reporting und DWH-Entwicklung
- Entwicklung von Dynamic List-, Grid-, Jxls- und Pivot-Reports im Report Server
- Datenvisualisierung im Report Server
Philipp G.
Letzte Position:
BI-Consultant bei accantec information solutions AG
Energiemanagement (2023-08-01 – heute):
Konzeption einer Planungslösung zur Steigerung der Energieeffizienz
Erstellung eines Konzepts für ein Energiemanagementsystem
Planung einer Komponente zur Maßnahmenplanung, um den Energieverbrauch schrittweise zu senken
Bewertung geplanter Maßnahmen anhand von Chancen, Risiken und Wirksamkeit zur Übernahme in die Planung
Konzeption von Anforderungen an ein Datenmodell für Plan- und Ist-Datenvergleich im Dashboard
Beratung (2023-05-01 – heute):
Erweiterung der Berechtigungsverwaltung accantec PerCon auf IBM Planning Analytics
Analyse der Berechtigungsanforderungen und Abgleich mit IBM Cognos Analytics und Tableau
Erweiterung von accantec PerCon um IBM Planning Analytics via REST API
Druck (2023-04-01 – heute):
Support bei Einführung einer Data-Warehouse-Lösung mit IBM Cognos Analytics 11
Unterstützung bei Einführung eines Reportingsystems auf Basis Standard Data Warehouse
Support der Berichtsentwickler und Entwicklung von Custom Controls zur Optimierung der Benutzerschnittstelle
Pflege (2020-08-01 – 2023-03-31):
Optimierung, Erweiterung und Betrieb einer historisch gewachsenen BI-Planungslandschaft
Update der Jedox-Lösung von Version 2019.1 auf 2022.2
Optimierung von ETL-Strecken und Berichten sowie Implementierung von Automatisierungs-ETL
Anbindung unterschiedlicher Buchhaltungs- und Verwaltungssysteme
Rückschreiben abgeschlossener Planungen in Vorsysteme und Umsetzung komplexer Umlagelogiken
Aufbau und Pflege von Dimensionen und Hierarchien (Unternehmensstruktur, GuV)
Erarbeiten von Planungsszenarien für FP&A und Erstellen von Reports zur Budgetüberwachung
Konzeption und Implementierung neuer OLAP-Würfel und Reporting
Anwenderschulungen nach Kundenanforderung
Industriesektor (2020-04-01 – 2020-12-31):
Migration und Optimierung einer bestehenden Jedox-Lösung
Zusammenführung von Reporting-System und Planungssystem in Jedox
Aufbau eines zentralen Konzern-Reportings mit Plan-Ist-Abgleich für FP&A
Optimierung von Kennzahlenberechnungen, bestehenden Berichten und Aufbau neuer Reports
Erstellung von Forecast-Reports, Verwaltung von Berechtigungen und Anwenderschulung im internationalen Umfeld
Finanzen (2020-05-01 – 2023-03-31):
Weiterentwicklung und Betrieb einer bestehenden Jedox-Lösung
Konzeption und Entwicklung neuer OLAP-Würfel für das Controlling
Aufbau von Hierarchien in Dimensionen (z. B. GuV) und Update des Jedox-Systems in Linux-Umgebung
Anwenderschulungen zur Berichtserstellung
Messe (2020-06-01 – 2023-03-31):
Konzeption und Entwicklung einer BI-Planungslösung in Jedox mit Data-Warehouse-Aufbau
Erstellen von ETL-Strecken zur Beladung von Dimensionen und OLAP-Würfeln
Aufbau von Berichten, Planeingabe-Masken und Implementierung von Geschäftslogik (GuV, Umlagelogiken)
Implementierung von Planungs- und Analyse-Reports sowie Sicherheitskonzept in Jedox
Industriesektor (2021-03-01 – 2023-03-31):
Migration und Optimierung einer bestehenden Jedox-Lösung
Update der Jedox-Lösung und Migration von ETL-Strecken von Pentaho Kettle in Jedox Integrator
Optimierung von SQL-Abfragen, Systemanalyse, Redundanzbeseitigung und Entwicklung neuer ETL-Strecken
Analyse und Anpassung bestehender Berichte
Personaldienstleister (2022-07-01 – 2022-10-31):
Migration einer Jedox-Lösung von Version 5 auf 2022.2
Systemupdate mit Konfigurationsanpassungen und Analyse von Performance-Problemen
Optimierung der OLAP-Datenbank durch Verschlankung von Dimensionen und Entfernen ungenutzter Würfel/Daten
Finanzen (2021-10-01 – 2022-02-28):
Erstellung von OLAP-Würfeln in Microsoft SSAS
Aufbau von Dimensionen und Hierarchien sowie Berechnung von Kennzahlen mit MDX
Anwenderunterstützung bei Power BI-Anfragen
Mario T.
Letzte Position:
Projektleiter/Manager / Berater bei all-BI GmbH
- Aufbau der Microsoft-Fabric-Plattform im Unternehmen als zentrales Data Warehouse- und Reporting-System.
- Das Unternehmen migrierte mehrere operative Systeme, darunter D365, auf eine neue Version. Das neue Data Warehouse basiert auf einer Fabric/Power BI-Architektur mit Azure-Cloud-Entra-Authentifizierung.
Ausgeführte Aufgaben:
- Vollständige administrative Verantwortung für die Fabric-Plattform mit F64- und F32-Kapazitäten sowie zwei F8-Kapazitäten für Entwicklung und Prototyping.
- Integration von Fabric mit Microsoft Entra.
- Datenmodellierung für die Bronze-, Silver- und Gold-Schichten des Data Warehouse mit Datenmodellierungswerkzeugen.
- Star-Schema sowie Entity-Relationship-Modellierung.
- Datenmodellierung für Data Marts und für dimensionales Modellieren sowie Power BI (Semantic Model).
- Design von Datenmodellen für Microsoft SSAS multidimensionale und tabulare OLAP-Cubes mit DAX und MDX.
- Definition von Design-Patterns für das ETL-Team zum Laden von OLAP-Cubes (Tabular und MD), Star Schemas und Data-Vault-Strukturen.
- Planung und Leitung eines Teams von 4 ETL- und Reporting-Entwicklern.
- Performance-Tuning von Power BI Reports, insbesondere der Semantic Layer, sowie der Fabric Notebooks.
- SQL-Performance-Tuning.
- DB-Design für Azure SQL.
- Direkte Berichterstattung an das Senior Management des Projekts.
Label: Power BI, Fabric, Analysis Services (multidimensional und tabular), D365, SSIS, Tabular Editor, SQL Server und Azure SQL, TOAD Data Modeler, DBSchema, Visual Studio Code, DAX Studio, SSMS, Visual Studio, Jira und Confluence.
Vincent R.
Letzte Position:
Freelancer bei VINROTLAB.IO
- Beratung und Erstellung verschiedener Webapplikationen auf Basis von SharePoint und dem React-Framework für verschiedene Kunden
- Entwicklung und Testen von barrierefreien Apps für SharePoint
- Erstellung verschiedener Testfälle für die Testautomatisierung
- Entwicklung verschiedener Lösungen auf Basis von Azure
- Erstellung verschiedener Webservices auf Basis von .NET
- Entwicklung verschiedener SharePoint-Framework-Lösungen
- Entwicklung verschiedener UI-Lösungen auf Basis von SharePoint
- Beratung und Erstellung verschiedener Power-Apps-Applikationen und Power Automate für Stahlindustrie und IT-Beratungsfirma
- Support, Beratung und Entwicklung mit Offshore von SharePoint 2013, 2016 und Microservices für ein Logistikunternehmen
- Beratung, Konzeption und Entwicklung von Microservices und Webapplikationen auf Basis von Microsoft-Technologie und dem React-Framework für ein Logistikunternehmen
- Beratung, Konzeption und Entwicklung verschiedener SharePoint-Framework-Lösungen auf Basis von SharePoint 2016 für Logistik
- Beratung für die Migration von SharePoint 2010 auf 2016 für eine IT-Beratungsfirma
Stefan C.
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die SQL Server Analysis Services einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre

Positionsdauer
2,6 Jahre

Positionen pro Freelancer
14

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
61%
Doktortitel
6%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 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 SQL Server Analysis Services 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der SQL Server Analysis Services Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Bank- und Finanzwesen (69%)
- Professionelle Dienstleistungen (60%)
- Fertigung (48%)
- Einzelhandel (40%)
- Automotive (38%)
- Versicherung (36%)
- Gesundheitswesen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Analytische Modelle
SQL Server Analysis Services, häufig SSAS genannt, ist die Microsoft-Engine für semantische Modelle und multidimensionale Analysen. Sie wandelt Daten aus Data Warehouses, Lakehouses und operativen Systemen in kontrollierte Strukturen um, die Fachanwender in Berichten und Dashboards untersuchen können. Experten gestalten Measures, Dimensionen, Hierarchien und Beziehungen auf Grundlage klarer Geschäftsdefinitionen.
Tabellarisch und multidimensional
Tabellarische Modelle verwenden In-Memory- oder DirectQuery-Speicher mit DAX-Measures und einem relationalen Aufbau. Multidimensionale Modelle nutzen Cubes, MDX, Partitionen und etablierte OLAP-Muster. Der richtige Ansatz hängt von vorhandenen Ressourcen, Abfrageanforderungen, Governance-Vorgaben und den bereits in der Organisation vorhandenen Fähigkeiten ab.
Microsoft-Ökosystem
SSAS-Arbeit ist häufig eng mit SQL Server, Azure Analysis Services, Microsoft Fabric und Power BI verbunden. Nützliche ergänzende Fähigkeiten umfassen T-SQL, DAX, MDX, dimensionale Modellierung, Datenintegration und Azure-Datendienste. Gute Spezialisten verstehen außerdem Aktualisierungsprozesse, Sicherheit auf Zeilenebene, Deployment-Pipelines und Modellmetadaten.
Typische Ergebnisse
- Tabellarische oder multidimensionale semantische Modelle
- DAX- oder MDX-Measures, Berechnungen und Perspektiven
- Partitionen, Aggregationen und Aktualisierungskonfigurationen
- Sicherheitsrollen für kontrollierten Geschäftszugriff
- Migrationspläne für lokale und Cloud-Dienste
Diese Ergebnisse unterstützen Finanzberichte, Vertriebsanalysen, Lieferkettenplanung, operative Dashboards und regulierte Managementinformationen. In Deutschland müssen Spezialisten möglicherweise auch mit verteilten Teams und Stakeholdern aus dem Fachbereich zusammenarbeiten, die auf Deutsch und Englisch arbeiten.
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung bei der Einführung eines neuen Data Warehouses, einem Power-BI-Berichtsprogramm, einer Neugestaltung von Modellen oder einer Migration von älteren Cubes. Sie benötigen ebenfalls Hilfe, wenn langsame Abfragen, fehlgeschlagene Verarbeitung, uneinheitliche Measures oder unklare Zuständigkeiten das Vertrauen in Berichte schwächen. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Dokumentation, Zugänge und Entscheidungswege vorbereitet sind; Vor-Ort-Workshops können bei komplexer Abstimmung mit Stakeholdern helfen.
Qualitätssignale
Ein guter Experte kann erklären, warum ein Modell eine bestimmte Granularität, einen bestimmten Speichermodus oder ein bestimmtes Berechnungsmuster verwendet. Er prüft Ergebnisse anhand vertrauenswürdiger Quelldaten, dokumentiert Geschäftslogik und trennt Modell-, Sicherheits- und Deployment-Themen. Fragen Sie nach Beispielen für Performance-Optimierung, inkrementelle Verarbeitung, Rollendesign und Fehlerbehebung in der spezifischen SSAS-Version und dem umliegenden Microsoft-Stack.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei SQL Server Analysis Services am häufigsten fragen.
SQL Server Analysis Services wird verwendet, um semantische Modelle zu erstellen, die große und komplexe Daten leichter analysierbar machen. Unternehmen nutzen SSAS mit Power BI, Excel und anderen Berichtswerkzeugen für kontrollierte Measures, Drill-down-Analysen, Prognosen und Managementberichte.
SSAS bietet eine eigene Ebene für semantische Modelle mit umfassender Kontrolle über Berechnungslogik, Sicherheit und die Wiederverwendung in verschiedenen Berichtswerkzeugen. Power-BI-Semantikmodelle können für Self-Service-Analysen einfacher sein, während andere OLAP-Tools zu Organisationen passen können, die auf anderen Datenplattformen standardisiert sind; die Wahl hängt von Architektur, Governance und vorhandenen Fähigkeiten ab.
Ein kompetenter SQL Server Analysis Services-Spezialist verfügt in der Regel über T-SQL, dimensionale Modellierung, DAX und bei multidimensionalen Umgebungen über MDX. Erfahrung mit SQL Server Integration Services, Azure-Datendiensten, Power BI, Deployment-Automatisierung und Datenqualitätsprüfungen ist ebenfalls wertvoll.
Die erforderliche Erfahrungstiefe hängt vom Umfang der SSAS-Arbeit ab. Eine gezielte Änderung an einem Measure kann einen Spezialisten erfordern, der ein bestehendes Modell sicher bearbeiten kann, während ein neues Unternehmensmodell oder eine Migration Erfahrung mit Granularität, Partitionierung, Verarbeitung, Sicherheit, Performance und Stakeholder-Anforderungen voraussetzt.
Ja, SQL Server Analysis Services-Projekte können häufig remote über sicheren Zugriff, klare Dokumentation und regelmäßige Review-Sitzungen umgesetzt werden. Vor-Ort-Workshops in Deutschland können dennoch hilfreich sein, wenn Teams sich auf Geschäftsdefinitionen, Änderungen an älteren Cubes oder Zuständigkeiten für Berichte einigen müssen. Auch sprachliche Erwartungen sollten frühzeitig geklärt werden.
Vor einer Änderung an SSAS sollten der Modelltyp, die Datenquellen, die Kompatibilitätsstufe, der Speichermodus, der Aktualisierungsplan und der Deployment-Prozess geklärt werden. Bestätigen Sie außerdem, welche Measures geschäftskritisch sind, wie Sicherheitsrollen gepflegt werden, welches Performance-Problem untersucht wird und wie die Ergebnisse validiert werden.
Bei SQL Server Analysis Services zeigt sich Qualität in nachvollziehbaren Measures, konsistenten Ergebnissen im Vergleich zu den Quelldaten, vorhersehbarer Verarbeitung und reaktionsschnellen Abfragen. Ein guter Experte dokumentiert Annahmen, prüft Sicherheitsrollen, erklärt Abwägungen und hinterlässt klare Anweisungen für Deployment und Support, statt sich auf undokumentierte Fehlerbehebungen zu verlassen.
Häufige SSAS-Probleme sind uneindeutige Beziehungen, ein falscher Filterkontext, ineffizientes DAX oder MDX, übergroße Partitionen und fehlgeschlagene Aktualisierungen. Spezialisten sollten Modelldesign und Quellabfragen gemeinsam untersuchen, da ein langsamer Bericht seine Ursache in der Datenaufbereitung, der Verarbeitungsstrategie, der Speicherwahl oder dem verwendeten Werkzeug haben kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die SQL Server Analysis Services in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 810 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die SQL Server Analysis Services in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 61% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die SQL Server Analysis Services in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die SQL Server Analysis Services in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (21%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die SQL Server Analysis Services in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (69%) und Professionelle Dienstleistungen (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die SQL Server Analysis Services in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (98%) und Projektmanagement (74%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich SQL Server Analysis Services 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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