• Im Rahmen des Projekts "Migration von QlikSense zu PowerBI" habe ich die Rolle des Lead Business Intelligence Experten übernommen
• Ziel war es, das bestehende QlikSense-System auf PowerBI zu migrieren und eine reibungslose Transition für das Unternehmen zu gewährleisten

Anforderungsanalyse und Projektplanung:

• Eine gründliche Analyse der Geschäftsanforderungen und der bestehenden QlikSense-Umgebung, um die Ziele und den Umfang der Migration zu definieren
• Entwicklung eines detaillierten Projektplans, der die einzelnen Schritte, Meilensteine und Zeitpläne enthält

Evaluierung von PowerBI vs. QlikSense:

• Eine umfassende Bewertung beider Plattformen, um die Stärken und Schwächen zu identifizieren und die Eignung von PowerBI für die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zu ermitteln.
• Basierend auf der Evaluierung wurden Empfehlungen ausgesprochen und gemeinsam mit den Stakeholdern die Entscheidung getroffen, auf PowerBI zu migrieren.

Planung der Architektur und Entwicklung der Datapipelines:

• Konzeption und Planung einer geeigneten Architektur für die Datenintegration, -modellierung und -visualisierung in PowerBI.
• Entwicklung und Implementierung effizienter Datapipelines, um die Daten von den verschiedenen Quellen in PowerBI zu laden und die Integrität sowie die Performance der Daten sicherzustellen.

Unterstützung und Training des Fachbereichs:

• Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um ihre Anforderungen zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen in PowerBI zu implementieren
• Durchführung von Schulungen und Workshops, um den Mitarbeitern das nötige Wissen und die Fähigkeiten im Umgang mit PowerBI zu vermitteln

• Im Rahmen des Projekts "Aufbau eines DWH und ETL/ELT Data Pipelines" übernahm ich die Rolle des Data Solution Architects
• Das Ziel bestand darin, ein Data Warehouse (DWH) aufzubauen und effiziente ETL/ELT-Datenpipelines unter Verwendung von Open-Source-Technologien (Airflow + MongoDB) zu entwickeln

Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines mit Python und Open-Source-Technologien:

• Konzeption und Entwicklung effizienter ETL/ELT-Pipelines unter Verwendung von Python und Open-Source-Tools wie Airflow und MongoDB
• Gewährleistung einer reibungslosen Datenintegration, Transformation und Laden (ETL) oder Extraktion, Laden und Transformation (ELT) von verschiedenen Datenquellen wie Oracle, MSSQL, MySQL/MariaDB, REST und Azure Blob

Planung und Durchführung der Datenanbindung:

• Analyse der Anforderungen und Planung der Datenanbindung aus verschiedenen Datenquellen in das DWH
• Implementierung von Datenintegrationsprozessen und Gewährleistung der Datenkonsistenz, Integrität und Sicherheit

Automatisierung interner Prozesse:

• Einführung von automatisierten Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)- Prozessen, um die Effizienz und Qualität der Datenpipelines sicherzustellen.
• Integration von Python/SQL-Tests in die Produktionsumgebung, um die Datenqualität und Funktionalität der Pipelines zu gewährleisten

Planung und Implementierung eines Testsystems für Fachanwender:

• Entwicklung einer Architektur und Implementierung eines Testsystems für Fachanwender, um die Datenqualitätsstandards zu überprüfen und sicherzustellen
• Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools und Schnittstellen für die Durchführung von Tests und die Überwachung der Datenqualität

• Im Rahmen des Projekts "Aufbau und Entwicklung einer Business Intelligence Lösung" übernahm ich die Rolle des Leitenden Business Intelligence Experten.
• Das Ziel bestand darin, eine zentrale Business Intelligence-Landschaft mit QlikSense aufzubauen und weiterzuentwickeln

Implementierung und Entwicklung einer zentralen BI-Landschaft mit QlikSense:

• Aufbau einer umfassenden Business Intelligence-Lösung basierend auf QlikSense als zentrales Tool zur Datenanalyse und Visualisierung
• Entwicklung von Dashboards, Berichten und Analyseanwendungen in QlikSense, um den verschiedenen Fachbereichen und C-Level Managern aussagekräftige Informationen bereitzustellen

Planung und Aufbau der Business Intelligence Architektur:

• Konzeption und Umsetzung einer robusten Business Intelligence-Architektur, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren
• Entwicklung von Rollenkonzepten und Sicherheitsmaßnahmen, um den Zugriff auf die Business Intelligence-Anwendungen zu steuern und die Datensicherheit zu gewährleisten

Anbindung relevanter Datenquellen und Entwicklung automatisierter ETL - Prozesse:

• Integration relevanter Datenquellen in die QlikSense-Umgebung, um eine ganzheitliche und konsistente Datenbasis zu schaffen
• Entwicklung von automatisierten ETL-Prozessen, um den Datenfluss von den Quellen zur QlikSense-Anwendung effizient und fehlerfrei zu gestalten

Administration von Usern, Sicherheitsrollen und Applikationen:

• Verwaltung von Benutzerkonten, Sicherheitsrollen und Zugriffsberechtigungen innerhalb der QlikSense-Umgebung
• Bereitstellung und Konfiguration von QlikSense-Anwendungen gemäß den Anforderungen der Benutzer und Geschäftsbereiche

• Im Rahmen des Projekts "Aufbau und Entwicklung einer Business Intelligence Lösung" hatte ich die Rolle des Business Intelligence Experten inne
• Das Ziel bestand darin, eine zentrale Business Intelligence-Landschaft unter Verwendung von QlikView aufzubauen und weiterzuentwickeln

Implementierung und Entwicklung einer zentralen BI-Landschaft mit QlikView:

• Aufbau einer umfassenden Business Intelligence-Lösung mit QlikView als zentrales Tool für Datenanalyse und Visualisierung
• Entwicklung intuitiver Dashboards, komplexer Analyseanwendungen und Printing Reports(Nprinting) in QlikView, um aussagekräftige Erkenntnisse für verschiedene Fachbereicheund C-Level Manager bereitzustellen

Anbindung relevanter Datenquellen und Entwicklung automatisierter ETL - Prozesse:

• Integration relevanter Datenquellen in die QlikView-Umgebung, um eine umfassende undkohärente Datenbasis zu schaffen
• Entwicklung automatisierter Extract, Transform, Load (ETL)-Prozesse in QlikView, um eineeffi ziente Datenintegration und -transformation sicherzustellen

Anforderungsanalyse für verschiedene Fachbereiche und C-Level Manager:

• Durchführung einer gründlichen Anforderungsanalyse für verschiedene Fachbereiche undC-Level Manager, um ihre spezifi schen Bedürfnisse und Ziele zu verstehen
• Entwicklung intuitiver Dashboards, komplexer Analyseanwendungen und Printing Reports(Nprinting), die den Anforderungen entsprechen und aussagekräftige Erkenntnisseliefern