Norman Heinze verfügbar

Norman Heinze

Senior BI-Berater (SQL Server, OLAP, Data Mining, Text Mining)

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Profilbild von Norman Heinze Senior BI-Berater (SQL Server, OLAP, Data Mining, Text Mining) aus Berlin
  • 10439 Berlin Freelancer in
  • Abschluss: Wirtschaftsinformatik (Master of Science)
  • Stunden-/Tagessatz: 70 €/Std. 560 €/Tag
    Verhandlungsbasis / abhängig von Reisetätigkeit
  • Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher)
  • Letztes Update: 06.01.2014
SCHLAGWORTE
SKILLS
BUSINESS INTELLIGENCE

SQL Server 2005 / 2008 / 2012 » » Experte
SQL Server Integration Services (SSIS) » Experte
SQL Server Analysis Services (SSAS) » Experte
SQL Server Reporting Services (SSRS) » Experte
Data Mining (Klassifikation, Segmentierung, Assoziationsanalysen und Prognose) » Experte
Text Mining » Experte
Microsoft Sharepoint 2010 » Fortgeschritten
SPSS Clementine » Fortgeschritten
Oracle Discoverer/ Administrator, Oracle Warehouse Builder, PL/ SQL » Basis
Business Objects » Basis
SPSS » Basis
SAP BW » Basis

WEITERE ERFAHRUNGEN

Microsoft Access Programmierung » Experte
MySQL » Basis
MS Office, Windows » Experte
PROJEKTHISTORIE
Aktuellste Projekterfahrungen

Projekt: Aufbau eines Systems zum automatisierten Crawling von Web-Shops und automatisierter Klassifikation des Contents (Text Mining) bei einem großen deutschen Handelsunternehmen (Business Intelligence)

Zeitraum: 02/2009 –

Kurzbeschreibung:
•Ziel des Projektes ist die Unterstützung des Kunden bei deren Sortiments- und Preispolitik durch vollständigeres und zeitnahes Wissen über die Shops und den Produkten ihrer zentralen Wettbewerber. Hierfür wurden ausgewählte Shops vollständig gecrawlt und geparst und anschließend – zur Vergleichbarkeit der Shops – einer einheitlichen Taxonomie mittels Methoden des Text Mining zugeordnet. Aufbauend auf diesen Datenbestand wurde ein BI-System inkl. Reporting-Plattform entwickelt und betrieben.

Besondere Herausforderungen:
•Zeitnahes Crawling von teilweise sehr großen Web-Shops
•Automatisierte Klassifikation von Produkten in eine sehr große Produkt-Taxonomie (>1.200 verschiedene Klassen)

Projektschwerpunkt:
•Konzeption der Lösung
•Implementierung Data Warehouse (DWH), ETL (SSIS), Cube (SSAS), Reports (SSRS)
•Projektmanagement

Eingesetzte Technologien
•BI-Umgebung: MS SQL Server 2008 (Datenbank, SSIS, SSAS, SSRS)
•MS Sharepoint Services (als Portalumgebung)
•Eigenentwicklung eines Text Mining Klassifikators
•Crawling mit einer spezifischen Crawling-Software

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Projekt: Konzeption und Aufbau einer Applikation zum Monitoring verschiedener Web 2.0 Aktivitäten

Zeitraum:06/2008 –

Kurzbeschreibung:
•Ziel des Projektes war die Entwicklung eines Produktes zum automatisierten Monitoring von Web 2.0 Aktivitäten (Blogs, Foren, Facebook, Twitter etc.). Dieses langjährig entwickelte Produkt besteht aus einer Crawling- und Analysetechnologie, die es ermöglicht, zeitnah über die Geschehnisse im Web informiert zu werden und reagieren zu können.

Besondere Herausforderungen:
•Zeitnahe Analyse von großen Datenmengen (Crawling => Verarbeitung => Analyse) - Nutzung von SQL Server Cluster, SOLR, DB-Replikation
•Performante Analyse großer Datenmengen

Projektschwerpunkt:
•Konzeption und Begleitung der Umsetzung eines Crawlers (C#)
•Konzeption und Umsetzung der Analyseumgebung (Data Warehouse (DWH), ETL (SSIS), Cube (SSAS), Reports (SSRS))
•Konzeption und Begleitung der Umsetzung des Kunden-Front-Ends (C#)
•Eingesetzte Technologien
•BI-Umgebung: MS SQL Server 2008/ 2012 (Datenbank, SSIS, SSAS, SSRS), SOLR
•Programmierung: C#, JavaScript, Java

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Projekt: Aufbau/ Betrieb eines Data Warehouse als Basis eines CRM-Systems zur Sammlung/ Konsolidierung von Kundendaten diverser Vorsysteme für einen deutschen Fussballverein(Business Intelligence)

Zeitraum: 06/2011 –

Kurzbeschreibung:
•Ziel des Projektes ist die Optimierung der CRM-Maßnahmen für einen Fusssballverein unter Nutzung des gesamten Wissens über den Kunden (Ticket-Aktivitäten, Merchandising-Aktivitäten, Web-Aktivitäten etc.). Hierdurch wird es dem Verein erstmals möglich, einen gesamtheitlichen Blick auf die Kunden zu erhalten und dadurch ihre CRM-Maßnahmen gezielter zu gestalten, zu überwachen und zu optimieren.

Besondere Herausforderungen:
•Einbindung und Konsolidierung einer Vielzahl an Vorsystemen

Projektschwerpunkt:
•Konzeption der Lösung (Schnittstellendeifinitionen, Aufnahme der fachlichen Kundenanforderungen etc.)
•Implementierung Data Warehouse (DWH), ETL (SSIS), Cube (SSAS), Reports (SSRS)
•Projektmanagement

Eingesetzte Technologien
•BI-Umgebung: MS SQL Server 2008 (Datenbank, SSIS, SSAS, SSRS)
ZEITLICHE UND RÄUMLICHE VERFÜGBARKEIT
zeitlich: flexibel ab 01.02.2014
räumlich: Deutschland
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