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- Big Data, Data Warehousing, BI, Data Science Expertise
- Breiter sowie tiefer Blick auf alle Aspekte der Business Intelligence und BIg Data, durch langjährige Erfahrung in mehreren Rollen auf verschiedenen Ebenen von Projekten
- Projektmanagement, Teamleitung
- Management Beratung, Change Management, BI Governance
- Business-Analyse (Fachkonzeption, Anforderungsaufnahme, technische Konzeption)
- Architektur von Business Intelligence, Data Warehouse, Big Data
- Data Science, Machine Learning, Deep Learning
- Fachgebiete: Finance, Industrie, Logistik, Pharma
- Tools: Informatica PowerCenter, SAP Business Objects, SQL, Python, Apache Spark, Hadoop, Talend, Denodo, RapidMiner, MS Azure
- SCRUM, PRINCE2, Lean Startup
Projekthistorie
08/2006
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bis jetzt
Siehe Pdf-Profil: über 30 Projekte in Bereichen: Big Data, BI, Data Science in Rollen: Data Architect, Business Analyst, Projektmanager, Data Engineer, Data Scientist
08/2018
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08/2019
Modernisierung einer Enterprise Datenlandschaft; Entwicklung einer Strategie und Architektur für Cloud BI, Big Data und Machine Learning
Analyse vorhandener Architekturen, Prozesse, Organisation im Bereichen BI und Analytics einer internationalen Fluggesellschaft. Strategie, Konzeption, DWH- und Data Lake- Architektur, Toolauswahl und Begleitung von PoCs.
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Fachgebiet: Logistik: Sales, Finance, Handling Aufgabe: Managementberatung, Business Analyse, Architektur der Datenlandschaft mit Data Lake, DWH, Reporting, Datenvirtualisierung, Machine Learning, Change-Management, Durchführung von PoCs, Toolauswahl, Erstellung eines Rollenmodells in BI/Analytics, Vorgaben für agiles Projektmanagement und DevOps Tools: MS Azure Services, Denodo, MicroStrategy, RapidMiner, Talend, Apache Kafka, Apache Spark, Informatica ICS, Tibco ESB, Power BI, Tableau, Cognos, Azure DW, Data Lake, Blob Store.
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04/2019
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04/2019
PoC für AI basierte Vorhersage der Abwanderung von Bankkunden
Entwicklung eines Prototyps für die Vorhersage der Kundenabwanderung einer Bank basierend auf Data Science Methoden. Vorhersagezeithorizont: 3-5 Monate. Accuracy: AUROC=0,87. Konzeption der Abwanderungssimulation bei Preiserhöhungen.
Fachgebiet: Bank
Aufgabe: Business Analyse, Data Science, Koordination des Projekts
Methoden: Einsatz von NN-basiertem (SOM) Clustering der Kunden in Kombination mit Logistic Regression für binäre Klassifizierung. Binning der Prädiktoren auf Basis von WoE/IV. Einsatz eines eigenen Frameworks für die Pipelineerstellung. Datenbasis: Kundenstammdaten, Zahlungsverkehrsdaten. Ableitung mehrerer Prädiktoren aus den Zahlungsverkehrsdaten mit statistischen Methoden und Zeitreihenoperationen.