Freiberufler - Senior Power BI Berater, Microsoft Fabric Experte, Data Engineer
(Industrie und Maschinenbau, >10.000 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Microsoft Azure
Sql Azure
Databricks
Power Bi
Künstliche Intelligenz
APIs
Datenbanken
Data Warehousing
Microsoft Sql-Server
Sap Hana
Skills
Ich verfüge über mehr als 20 Jahre Erfahrung in Business Intelligence, Data Analytics, Datenintegration und -Transformation, davon 8 Jahre als Freelancer, mit Fokus auf die Azure Data Platform, insbesondere Power BI und Microsoft Fabric.
Ich nutze Technologien wie Microsoft Fabric, Power BI, Azure SQL, Azure Data Factory, Synapse Analytics, Azure Data Lake, Azure Databricks um Unternehmen bei der effizienten Verarbeitung, Transformation, Speicherung und Visualisierung großer Datenmengen zu unterstützen und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.
Kernkompetenz Schwerpunkte
Power BI-Architektur, Entwicklung und Administration: Design und Implementierung einer modernen Power BI-Architektur sowie Entwicklung von Berichten und Apps. Erstellung tabellarischer Modelle mit Row-Level Security (RLS) und Column-Level Security (CLS). Integration von Daten aus SAP HANA, SAP BW, Azure Databricks, Azure Synapse, REST-APIs und weiteren Quellen in das Power BI-Semantikmodell. Erstellung goldener semantischer Modelle zur Verwendung in Berichten.
Administration der Power BI-Plattform über das Admin-Portal und die Admin-API sowie Entwicklung semantischer Modelle und Berichte für das Management der Premium-Kapazität, einschließlich Monitoring, Kapazitätsplanung und Lizenzmanagement, mit automatisierter Datenbereitstellung über die Power BI REST API und Speicherung in Azure SQL mittels Data Factory-Pipelines.
Microsoft Fabric: Design, Entwicklung und Implementierung einer Microsoft Fabric-Architektur mit Lakehouse-Schichten (Bronze, Silber, Gold), Data Warehouse, Notebooks, Data Pipelines, OneLake, Shortcuts und semantischen Modellen.
Migration bestehender Daten und ETL-Prozesse aus Azure Synapse nach Fabric, Umstellung semantischer Modelle vom Importmodus auf den Direct Lake-Modus sowie Nutzung vorhandener Daten aus Azure Databricks in Microsoft Fabric.
Data Architecture: Entwurf, Entwicklung und Implementierung skalierbarer Datenarchitekturen mit Azure-Diensten.
Integration von Daten aus On-Premises- und Cloud-Systemen in Azure SQL Database, Azure DataLake, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Microsoft Fabric und Power BI.
Datenbankentwicklung und -management: Aufbau und Implementierung von Data Lakes, Lakehouses, Data Warehouses und Data Marts.
Bereitstellung von Azure SQL Database, MS SQL Database, Azure Analysis Services, sowie Azure
Databricks Catalogs und Schemas. Entwicklung effizienter T-SQL-Abfragen sowie Design und Optimierung von Tabellen und Ansichten in Azure SQL, MS SQL, Azure Synapse, Azure Databricks und Microsoft Fabric.
Sicherstellung von Stabilität und Performance der Datenbanken durch effektives Monitoring.
Daten Ingestion und -Transformation: Entwicklung und Verwaltung von ETL-Prozessen mit Azure Data Factory, Datenspeicherung in Azure Data Lake, Datenvorbereitung und -training in Azure Databricks und Microsoft Fabric, sowie Datenmodellierung und Bereitstellung von Fact- und Dimensionstabellen in Azure Synapse Analytics.
Effiziente Datenextraktion aus Quellen wie SAP BW, SAP HANA, LeanIX, ServiceNow, REST-APIs und weiteren Systemen sowie Laden in Azure SQL Database, Lakehouse und Azure Synapse Analytics.
Cloud-Infrastruktur und Automatisierung: Konfiguration und Verwaltung der Infrastruktur, Überwachung von Cloud-Ressourcen sowie effiziente Kostensteuerung durch die Nutzung von Azure Cost Management.
Sicherheit und Governance: Implementierung von Sicherheitsrichtlinien wie Verschlüsselung, Datenmaskierung und Zugriffskontrolle.
Azure DevOps: Einrichten von DevOps-Projekten, Erstellen von Repositories und Branches. Implementierung von CI/CD -Pipelines für ADF-Pipelines, Azure SQL-Datenbanken, Microsoft Fabric und Power BI.
Real-Time Intelligence: Verwendung von Azure Event Hub und Azure Stream Analytics zur Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit.
Künstliche Intelligenz (KI): OpenAI API -Integration, Natural Language to SQL (NLSQL), Implementierung fortschrittlicher KI-Lösungen auf Azure Databricks unter Verwendung von LLM und RAG. Erstellung von Echtzeit-AVATAR-Streams.
Technologien / Tools / Frameworks:
Azure-Technologien:Azure SQL | Azure Data Factory | Azure DevOps | Microsoft Fabric | Azure Key Vault | Azure Virtual Machine | Azure VNET | Azure Analysis Services | Azure Synapse | Azure Databricks | Blob Storage | Logic Apps | Azure Runbook | Power Apps | Azure Monitoring | Azure App Service | Microsoft Purview
Datenbanken: Microsoft SQL Server, Azure SQL, Azure Analysis, Oracle DB
ETL: Azure Data Factory | Informatica PowerCenter | SSIS
Power BI: Microsoft Power BI Premium | Power BI Desktop BI | Power BI rest API | DAX Studio | Tabular Editor | ALM Toolkit
Data Warehousing: Azure Synapse Analytics |Microsoft Fabric Data warehousing
SAP-Technologien: SAP HANA | SAP BW | SAP Hana Tools
Skripting und Datenformate: T-SQL | PowerShell | Python | C# | DAX | Parquet | XML | JSON
Zusammenarbeit, DevOps und Framework: Microsoft SharePoint |JIRA | Confluence | Git | Azure DevOps | Scrum | Agile
Entwicklungstools: Azure Data Studio | SQL Server Management Studio| SQL Server (SSDT) | Visual Studio | VS Code | Eclipse |Postman | UML | Enterprise Architect 11
Web Server: Microsoft Internet Information Services (IIS), Apache HTTP Server
Betriebssystem: Windows Server, Linux
QlikView: QlikView Developer | QlikView Server | QlikView Publisher
Real-Time Intelligence: Azure Event Hubs | Azure Stream Analytics
Monitoring: Azure Monitor, Nagios, Monitis
Künstliche Intelligenz (KI): OpenAI API -Integration, Natural Language to SQL (NLSQL), KI-Chatbots, Voiceflow und Replit.
Ich nutze Technologien wie Microsoft Fabric, Power BI, Azure SQL, Azure Data Factory, Synapse Analytics, Azure Data Lake, Azure Databricks um Unternehmen bei der effizienten Verarbeitung, Transformation, Speicherung und Visualisierung großer Datenmengen zu unterstützen und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.
Kernkompetenz Schwerpunkte
Power BI-Architektur, Entwicklung und Administration: Design und Implementierung einer modernen Power BI-Architektur sowie Entwicklung von Berichten und Apps. Erstellung tabellarischer Modelle mit Row-Level Security (RLS) und Column-Level Security (CLS). Integration von Daten aus SAP HANA, SAP BW, Azure Databricks, Azure Synapse, REST-APIs und weiteren Quellen in das Power BI-Semantikmodell. Erstellung goldener semantischer Modelle zur Verwendung in Berichten.
Administration der Power BI-Plattform über das Admin-Portal und die Admin-API sowie Entwicklung semantischer Modelle und Berichte für das Management der Premium-Kapazität, einschließlich Monitoring, Kapazitätsplanung und Lizenzmanagement, mit automatisierter Datenbereitstellung über die Power BI REST API und Speicherung in Azure SQL mittels Data Factory-Pipelines.
Microsoft Fabric: Design, Entwicklung und Implementierung einer Microsoft Fabric-Architektur mit Lakehouse-Schichten (Bronze, Silber, Gold), Data Warehouse, Notebooks, Data Pipelines, OneLake, Shortcuts und semantischen Modellen.
Migration bestehender Daten und ETL-Prozesse aus Azure Synapse nach Fabric, Umstellung semantischer Modelle vom Importmodus auf den Direct Lake-Modus sowie Nutzung vorhandener Daten aus Azure Databricks in Microsoft Fabric.
Data Architecture: Entwurf, Entwicklung und Implementierung skalierbarer Datenarchitekturen mit Azure-Diensten.
Integration von Daten aus On-Premises- und Cloud-Systemen in Azure SQL Database, Azure DataLake, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Microsoft Fabric und Power BI.
Datenbankentwicklung und -management: Aufbau und Implementierung von Data Lakes, Lakehouses, Data Warehouses und Data Marts.
Bereitstellung von Azure SQL Database, MS SQL Database, Azure Analysis Services, sowie Azure
Databricks Catalogs und Schemas. Entwicklung effizienter T-SQL-Abfragen sowie Design und Optimierung von Tabellen und Ansichten in Azure SQL, MS SQL, Azure Synapse, Azure Databricks und Microsoft Fabric.
Sicherstellung von Stabilität und Performance der Datenbanken durch effektives Monitoring.
Daten Ingestion und -Transformation: Entwicklung und Verwaltung von ETL-Prozessen mit Azure Data Factory, Datenspeicherung in Azure Data Lake, Datenvorbereitung und -training in Azure Databricks und Microsoft Fabric, sowie Datenmodellierung und Bereitstellung von Fact- und Dimensionstabellen in Azure Synapse Analytics.
Effiziente Datenextraktion aus Quellen wie SAP BW, SAP HANA, LeanIX, ServiceNow, REST-APIs und weiteren Systemen sowie Laden in Azure SQL Database, Lakehouse und Azure Synapse Analytics.
Cloud-Infrastruktur und Automatisierung: Konfiguration und Verwaltung der Infrastruktur, Überwachung von Cloud-Ressourcen sowie effiziente Kostensteuerung durch die Nutzung von Azure Cost Management.
Sicherheit und Governance: Implementierung von Sicherheitsrichtlinien wie Verschlüsselung, Datenmaskierung und Zugriffskontrolle.
Azure DevOps: Einrichten von DevOps-Projekten, Erstellen von Repositories und Branches. Implementierung von CI/CD -Pipelines für ADF-Pipelines, Azure SQL-Datenbanken, Microsoft Fabric und Power BI.
Real-Time Intelligence: Verwendung von Azure Event Hub und Azure Stream Analytics zur Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit.
Künstliche Intelligenz (KI): OpenAI API -Integration, Natural Language to SQL (NLSQL), Implementierung fortschrittlicher KI-Lösungen auf Azure Databricks unter Verwendung von LLM und RAG. Erstellung von Echtzeit-AVATAR-Streams.
Technologien / Tools / Frameworks:
Azure-Technologien:Azure SQL | Azure Data Factory | Azure DevOps | Microsoft Fabric | Azure Key Vault | Azure Virtual Machine | Azure VNET | Azure Analysis Services | Azure Synapse | Azure Databricks | Blob Storage | Logic Apps | Azure Runbook | Power Apps | Azure Monitoring | Azure App Service | Microsoft Purview
Datenbanken: Microsoft SQL Server, Azure SQL, Azure Analysis, Oracle DB
ETL: Azure Data Factory | Informatica PowerCenter | SSIS
Power BI: Microsoft Power BI Premium | Power BI Desktop BI | Power BI rest API | DAX Studio | Tabular Editor | ALM Toolkit
Data Warehousing: Azure Synapse Analytics |Microsoft Fabric Data warehousing
SAP-Technologien: SAP HANA | SAP BW | SAP Hana Tools
Skripting und Datenformate: T-SQL | PowerShell | Python | C# | DAX | Parquet | XML | JSON
Zusammenarbeit, DevOps und Framework: Microsoft SharePoint |JIRA | Confluence | Git | Azure DevOps | Scrum | Agile
Entwicklungstools: Azure Data Studio | SQL Server Management Studio| SQL Server (SSDT) | Visual Studio | VS Code | Eclipse |Postman | UML | Enterprise Architect 11
Web Server: Microsoft Internet Information Services (IIS), Apache HTTP Server
Betriebssystem: Windows Server, Linux
QlikView: QlikView Developer | QlikView Server | QlikView Publisher
Real-Time Intelligence: Azure Event Hubs | Azure Stream Analytics
Monitoring: Azure Monitor, Nagios, Monitis
Künstliche Intelligenz (KI): OpenAI API -Integration, Natural Language to SQL (NLSQL), KI-Chatbots, Voiceflow und Replit.
Projekthistorie
01/2021
-
06/2025
Power BI-Architektur, -Migration, -Entwicklung, -Verwaltung und -Optimierung
Microsoft Fabric:
Datenbankdesign, -entwicklung, -bereitstellung:
ETL und Datenverarbeitung:
Azure-Infrastruktur und -Konfiguration:
DevOps und Versionskontrolle:
- Planung und Entwicklung von Migrationsstrategien zur Einführung der Power BI-Architektur 2.0, einschließlich der Migration bestehender Berichte und Datenquellen von SAP BW, SAP HANA und Cloudera durch Extraktion der Daten aus SAP BW, SAP HANA und Cloudera in Azure Databricks und Synapse Analytics sowie dem Aufbau von Tabellarmodellen auf Basis der Daten in Synapse, die in Power BI verwendet werden.
- Design und Implementierung einer Datenarchitektur, um die notwendigen Daten für einen umfassenden Power BI-Bericht für Betriebsmanagement, Überwachung, Kapazitätsplanung, Datenverwaltung, Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit, Durchführung von Audits und Lizenzmanagement eines Power BI-Mandanten mit Premium-Kapazitäten bereitzustellen, der über 10.000 Benutzer bedient. Tägliche Übertragung von Daten unter Verwendung der Power BI REST API und Speicherung in Azure SQL durch Azure Data Factory-Pipelines.
- Design und Entwicklung fortschrittlicher Power BI-Berichte mit DAX-Maßnahmen für Betriebsmanagement, Datenverwaltung, Kapazitätsplanung und Lizenzverwaltung.
- Erstellung von tabellarischen Modellen und Golden- Datasets unter Verwendung von Azure SQL und Synapse-Ansichten, und Bereitstellung des tabellarischen Modells als semantic Modell (Dataset) in Power BI Premium über den XMLA-Endpunkt.
- Implementierung inkrementeller Aktualisierungen bei großen Power BI-Datensätzen.
- Gewährleistung der Datensicherheit durch Verschlüsselung von Datensätzen.
- Integration von Power BI mit Azure DevOps.
- Bereitstellung und Konfiguration von Power BI-Daten-Gateways in Azure-VMs.
Microsoft Fabric:
- Durchführung eines Proof of Concept (PoC) für Microsoft Fabric.
- Einrichtung und Konfiguration der Fabric-Umgebung, Implementierung von Lakehouse-Zonen (Landing, Bronze, Silber, Gold), Data Warehouse, OneLake, Shortcuts, semantischen Modellen.
- Implementierung eines Fabric Lakehouse mit Bronze-, Silber- und Gold-Schichten. Import der Daten in die Bronze-Schicht mittels ADF-Pipelines und Datenanalyse im Lakehouse mit Python-Notebooks zur Extraktion relevanter Informationen. Speicherung der Analyseergebnisse in einer Azure SQL-Datenbank.
- Erstellung von Azure Data Factory (ADF)-Pipelines für den Datentransfer von SAP HANA zum Microsoft Fabric Lakehouse unter Verwendung der ADF selbstgehostete Integration Runtime, die auf dem On-Premises-Server installiert ist.
- Migration des aktuellen ETL-Prozesses für den Finanzbericht, der Daten aus SAP HANA abruft, in das Fabric Data Warehouse. Ersetzung von Azure SQL durch das Fabric Data Warehouse und Nutzung von Fabric Data Pipelines für effiziente Datenbewegung und -transformation.
- Entwicklung eines Finanz-Semantikmodells mit Direct Lake zur Optimierung der Leistung und Minimierung der Aktualisierungszeiten.
- Bereitstellung einer Lösung für die Migration von Daten aus Synapse Analytics Dedicated SQL Pool zu Microsoft Fabric. Integration des Databricks Data Lake in Microsoft Fabric für nahtlose Datenintegration und -verarbeitung.
Datenbankdesign, -entwicklung, -bereitstellung:
- Bereitstellung und Optimierung von Azure SQL-Datenbanken.
- Design und Entwicklung von Azure SQL-Tabellen, Ansichten, Staging-Tabellen, Dimensionstabellen, Faktentabellen und gespeicherten Prozeduren zur täglichen Datenladung in Dimensionstabellen und Faktentabellen.
- Datenbankoptimierung und mangement.
- Erstellung von Synapse SQL-Ansichten und Verwendung dieser Ansichten in Tabellarmodellen.
- Implementierung von Azure SQL Auto Scale UP/Down für effizientes Ressourcenmanagement durch ADF-Pipeline und gespeicherte Prozeduren.
- Bereitstellung von Azure SQL-Datenbanken in QA- und Produktionsumgebungen über Azure DevOps.
- Bereitstellung von Azure SQL-Privatendpunkt zur Sicherung der Kommunikation innerhalb von Azure VNET.
ETL und Datenverarbeitung:
- Provisionierung von Azure Data Factory, Entwicklung von ADF-Pipelines und Datenflüssen für die Übertragung von Daten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich SAP HANA und SAP BW.
- Verwaltung der Datenumwandlung von on-premises SAP HANA zu Azure Data Lake und Azure SQL unter Verwendung des ADF selbstgehosteten Integrationslaufzeit.
- Entwicklung und Bereitstellung verschiedener ADF-Pipelines unter Verwendung der Power BI REST API, Azure Graph API, Webhooks, Logic Apps, Function Apps, Microsoft Fabric, SharePoint und Blob Storage, JSON, XML um extrahierte Daten in Azure SQL zu speichern.
Azure-Infrastruktur und -Konfiguration:
- Planung, Bereitstellung und Konfiguration verschiedener Azure-Ressourcen, einschließlich Ressourcengruppen, Azure SQL-Datenbanken, privater Endpunkte, Azure Data Factory-Pipelines, selbstgehosteter Integration Runtime, Azure Virtual Networks (VNETs), Microsoft Azure Logic Apps, Azure Function Apps, Azure Data Lake Storage, Azure Key Vault, Dienstprinzipal, Azure Automation Runbooks, Power BI-Daten-Gateways und Azure DevOps.
- Erstellung und Konfiguration von Azure Virtual Networks (VNETs) einschließlich Azure VNET- Subnetzen und privater Endpunkte.
- Verwendung von Azure Monitor zur Überwachung von Ressourcen und Azure Cost Management zur Kostenverwaltung.
DevOps und Versionskontrolle:
- Einrichtung des DevOps-Projekts, Erstellung von Repositories in Azure DevOps.
- Implementierung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung des Builds und der Bereitstellung von ADF-Pipelines, Azure SQL-Datenbanken und Power BI unter Verwendung von Azure DevOps.
- Verwaltung der Infrastruktur als Code (IaC) für effizientes Daten- und Berichts-Infrastrukturmanagement.
03/2021
-
03/2023
Freiberufler – Data Engineer, Power BI Experte
(Energie, Wasser und Umwelt, >10.000 Mitarbeiter)
Datenhub-Wartung, Weiterentwicklung und Verbesserung:
Wartung und Weiterentwicklung des BI KPI-Dashboards:
DevOps und Versionskontrolle:
Azure Ressourcenmanagement:
- Design, Entwicklung und Wartung von Azure Data Factory-Pipelines.
- Entwickelte SQL-Prozeduren, Ansichten, Funktionen und Tabellen.
- Erstellte komplexe Datenaggregation unter Verwendung gespeicherter Prozeduren, um Daten in Azure SQL-Tabellen zu speichern. Entwickelte SQL-Ansichten für umfassende Analysen und Visualisierungen in Berichten.
- Implementierte Datenbankrollen und Sicherheitskonzepte, verwaltete effektiv Benutzerrechte innerhalb von Azure SQL DB, um eine robuste Datensicherheit und regulatorische Compliance zu gewährleisten.
Wartung und Weiterentwicklung des BI KPI-Dashboards:
- Kontinuierliche Wartung und Weiterentwicklung von Power BI-Berichten zur Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen.
- Wartung, Weiterentwicklung und Verbesserung der Azure SQL-Datenbank und der Azure Data Factory-Pipelines, die für Power BI KPI-Management-Dashboards verwendet wurden.
- Implementierung von Row-Level Security (RLS) in Power BI-Berichten zur Steuerung des Datenzugriffs und zur Verbesserung der Datenprivatsphäre.
- Bereitstellung der Power BI App.
DevOps und Versionskontrolle:
- Einrichtung von DevOps-Projekten, Erstellung von Repositories und Branches sowie Installation notwendiger Erweiterungen in der Azure DevOps-Umgebung.
- Implementierung von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung des Builds und der Bereitstellung von ADF-Pipelines, Azure SQL-Datenbanken und Power BI-Berichten mithilfe von Azure DevOps.
- Bereitstellung von Infrastructure as Code (IaC)-Lösungen mit Azure DevOps.
Azure Ressourcenmanagement:
- Planung, Bereitstellung und Konfiguration von Azure Resource Groups, Azure SQL-Datenbanken, Azure Data Factory-Pipelines, Azure Data Factory self-hosted Integration Runtimes, Microsoft Azure Logic Apps und weiteren relevanten Azure-Ressourcen.
- Migrierte bestehende Azure-Ressourcen in neue Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen.
08/2019
-
02/2021
Freiberufler - Power BI Berater, Data Engineer
(Energie, Wasser und Umwelt, >10.000 Mitarbeiter)
Power BI-Architektur und Implementierung:
Design und Entwicklung der Azure SQL-Datenbank:
ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden):
- Entwarf und implementierte die Datenflussarchitektur, um die Berichtsanforderungen zu erfüllen.
- Entwarf eine zentrale Azure SQL-Datenbank, um Daten aus verschiedenen Quellen für die Verwendung in Power BI zu speichern. Daten aus Quellen wie Monitis Monitoring, Jira, Splunk und Sonar werden mithilfe von Azure Data Factory Pipelines, REST-APIs, Logic Apps und Webhooks in eine Azure SQL-Datenbank übertragen.
- Nutzung von Diensten wie Azure Data Factory und Azure SQL gespeicherte Prozeduren zur Data Ingestion, Datenbereinigung und -vorbereitung.
- Implementierung von Zugriffskontrollen durch Nutzung der dynamischen Zeilenebensicherheit (Row-Level Security, RLS) in Power BI-Berichten.
- Entwickelte und implementierte Power BI-Berichte (sowohl Desktop- als auch mobile Layouts), Dashboards und Apps.
- Erstellung von DAX (Data Analysis Expressions) in Power BI-Berichten zur Bereitstellung komplexer Berechnungen und Visualisierungen.
- Implementierung von Row-Level Security (RLS) in Power BI-Berichten zur Steuerung des Datenzugriffs und zur Erhöhung der Datensicherheit.
Design und Entwicklung der Azure SQL-Datenbank:
- Design und Entwicklung der Azure SQL-Datenbank, einschließlich gespeicherter Prozeduren, Funktionen, Tabellen, Ansichten, Faktentabellen und Dimensionstabellen, mit Fokus auf Datenmodellierung für effizientes Reporting.
- Implementierte Datenumwandlung, -bereinigung und -vorbereitung mittels Azure SQL gespeicherter Prozeduren.
- Erstellte SQL-Ansichten zur Verwendung in Power BI.
ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden):
- Entwickelte Azure Data Factory-Pipelines, Webhooks, Logic Apps und REST-APIs, um ETL-Prozesse zu optimieren und Daten aus verschiedenen Quellen wie Monitis Monitoring, Jira, Splunk und Sonar in Staging-, Dimensions- und Faktentabellen innerhalb der Azure SQL-Datenbank zu laden.
- Analysierte und transformierte JSON-Daten, XML-Daten in strukturierte Zeilen und Spalten und speicherte sie in Azure SQL-Tabellen für Berichte.
- Erstellung von ETL-Prozessen zur Übertragung von Website-Verfügbarkeitsdaten jede Minute und vollständigen Seitenladezeiten alle fünf Minuten von Monitis in die Azure SQL-Datenbank, um den Power BI-Bericht entsprechend zu aktualisieren. SLA-basierte Berechnungen wurden verwendet, um Ausfallzeiten effektiv zu identifizieren.
- Implementierte automatische Aktualisierungen der Power BI-Berichte jede Minute mit ADF und Logic Apps, um eine nahezu in Echtzeit verfügbare Datenverfügbarkeit sicherzustellen.
- Erstellte Azure-Ressourcengruppen und verwaltete Ressourcen in QA- und Produktionsumgebungen über zwei Azure-Abonnements hinweg.
- Bereitstellung und und Deployment von Azure-Ressourcen wie Azure-Datenbanken, Data Factory-Pipelines, Logic Apps, Power Apps und Key Vaults.
- Nutzung von Azure Monitor zur Überwachung der Ressourcen und Azure Cost Management zur Kostenverwaltung.
- Pflege umfassender Dokumentation zur Sicherstellung von Klarheit und Unterstützung zukünftiger Entwicklungs- und Fehlerbehebungsmaßnahmen.
07/2018
-
05/2019
Freiberufler - Power BI-Consultant (Azure Analysis Services, Azure SQL, Power BI), Data Engineer
(Sonstiges, >10.000 Mitarbeiter)
Datenarchitektur-Design und Implementierung:
Datenmodellierung und Datenbankentwicklung:
Entwicklung des SSAS-Tabellenmodells:
Entwicklung von Power BI-Berichten:
Implementierung der Datensicherheit:
Entwicklung von ETL-Prozessen:
CRM-Integration:
- Entwarf und implementierte eine Datenarchitektur unter Verwendung eines Technologiestacks, der SQL Server 2017, Azure SQL DB, Azure Data Factory, Azure Analysis Services (Azure AS), SAP BW und Dynamics CRM 365 umfasst, um Daten in Azure SQL und Azure AS für die Nutzung in Power BI zu speichern.
Datenmodellierung und Datenbankentwicklung:
- Datenmodellierung, Design und Entwicklung von Datenbanken, Staging-Umgebungen, gespeicherten Prozeduren, Funktionen, Tabellen, Ansichten, Faktentabellen und Dimensionstabellen.
Entwicklung des SSAS-Tabellenmodells:
- Entwickelte das SSAS-Tabellenmodell in SQL Server Data Tools (SSDT) mit Daten aus dem On-Premise SQL Server und stellte es auf einem Azure Analysis Services Server bereit, um die Datenanalysefähigkeiten zu verbessern.
- Automatische aktualisieren von Azure Analysis Service-Modellen (Tabular Model Refresh) mit Azure Automation.
Entwicklung von Power BI-Berichten:
- Design und Entwicklung von Power BI-Berichten und Dashboards unter Verwendung von SSAS-Tabellenmodellen, die auf Azure Analysis Services gehostet werden.
- Erstellung von berechneten Spalten und Maßnahmen unter Verwendung von Data Analysis Expressions (DAX), um die analytischen Fähigkeiten von Power BI zu verbessern.
Implementierung der Datensicherheit:
- Implementierung dynamischer Zeilen- und Spaltenebensicherheit unter Verwendung von DAX-Funktionen, um den Datenzugriff basierend auf Benutzeranmeldeinformationen und geschäftlichen Kriterien anzupassen und die Datenprivatsphäre und den Zugriffsschutz zu verstärken.
- Verbesserung der Datenprivatsphäre durch selektives Verbergen von Daten vor bestimmten Benutzern.
Entwicklung von ETL-Prozessen:
- Entwicklung robuster ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) unter Verwendung von Azure Data Factory.
- Sicherstellung eines optimierten Datenflusses von SAP BW zu SQL Server-Datenbanken über den SAP Open Hub Service und Export von CRM 365-Daten zu Azure SQL- und SQL Server-Datenbanken zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität.
CRM-Integration:
- Integration von Power BI-Dashboards und -Berichten in die persönlichen Dashboards und Formulare von Microsoft Dynamics CRM 365, um die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit wichtiger Erkenntnisse für CRM-Benutzer zu verbessern.
04/2018
-
06/2018
Freiberufler - Power BI Berater und Entwickler
(Sonstiges, >10.000 Mitarbeiter)
Datenmodellierung und Datenbankdesign:
Erstellung von Power BI-Dashboards und Berichten:
Datentransfer, -export und -replikation
Registrierung und Konfiguration von Apps in Azure AD
- Entwarf Power BI-Datenmodelle unter Verwendung von Daten aus SAP und Dynamics CRM 365, die in der Azure SQL-Datenbank gespeichert sind, um die Leistung und die Datenabfrage zu optimieren.
Erstellung von Power BI-Dashboards und Berichten:
- Entwicklung von Power BI-Berichten und Dashboards unter Verwendung von DirectQuery- und Live-Verbindung-Modus.
- Einrichtung und Konfiguration von Row-Level Security in Power BI zur Einschränkung des Datenzugriffs basierend auf Benutzerrollen und Berechtigungen.
- Erstellung von DAX-Measures (Data Analysis Expressions) zur Berechnung und Analyse von Daten nach Bedarf für Berichte und Dashboards.
- Einbetten von Power BI-Dashboards & -Berichten in Microsoft Dynamics CRM 365 für ein einheitliches Benutzererlebnis.
Datentransfer, -export und -replikation
- Entwicklung von Prozessen zum Exportieren und Replizieren von Daten aus Microsoft Dynamics CRM 365 in die Azure SQL-Datenbank, um die Datenverfügbarkeit und -konsistenz sicherzustellen.
- Implementierung von Datenintegrationspipelines oder -prozessen zum Importieren von SAP-Daten in die Azure SQL-Datenbank, um die Datenaktualität zu gewährleisten.
Registrierung und Konfiguration von Apps in Azure AD
- Registrierung, Konfiguration von Service Principals in Azure AD
01/2018
-
03/2018
Freiberufler - Power BI Consultant (SSAS Tabular, SQL Server, Power BI)
- Durchführung eines PoC für ein Self-Service BI-Reporting-System mit Power BI On-Premises und MS SQL Server.
- Datenmodellierung, T-SQL-Entwicklung und MS SSIS-Entwicklung.
- Entwicklung und Bereitstellung von Power BI-Berichten und Dashboards.
- Demonstration der Machbarkeit von dynamischer Row-Level Security und Column-Level Security (CLS) im Direct Query- und Live Connection-Modus mit Power BI Report Server (On-Premises).
- Erstellung von Views zur Implementierung von dynamischem CLS in einer relationalen MS SQL Server 2016-Datenbank.
- Entwicklung eines SSAS Tabular-Datenmodells mit Row-Level Security (RLS).
- Validierung der Implementierung von RLS mit Power BI Desktop, Oracle-Datenbank und SQLServer 2016 SSAS Tabular.
- Konfiguration des Power BI Report Servers.
- Einrichtung von Rollen und Berechtigungen für die Zugangskontrolle.
- Konfiguration der Kerberos-Authentifizierung für sicheren Datenzugriff und zur Verwendung von Power BI-Berichten.
- Bereitstellung von Dokumentation und Power BI-Schulungen zur effektiven Nutzung
Zertifikate
Reisebereitschaft
Verfügbar in den Ländern
Deutschland
