? Umsetzung einer Azure-Produktivstrecke von der DATEV-On-Premises-/Desktop-API über Azure Data Factory in die Azure SQL Database und nach Power BI.

? Konzeption von Auswertungen zu Mandantenumsatz, Umsatzsegmenten, Preispotenzial, zu niedrig bepreisten Mandaten, Honorarchancen und historischen Trends.

? Vorbereitung des Berechtigungskonzepts für eine künftige kundenseitige Nutzung, inklusive Row-Level-Security zum Schutz interner Beratungsdaten.

? Unterstützung bei der Pipeline-Entwicklung in Azure Data Factory und Verantwortung für den Power-BI-Strang inklusive Transformationen, Modellierung, DAX und Reportdesign.

? Vorbereitung eines separaten Fabric-Tenants für eine mögliche spätere Plattformerweiterung; aktuelle Produktivstrecke bleibt Azure-basiert.

? Nutzen: Geringere Abhängigkeit von manuell gepflegten Tabellen; Bewertung von Preisgestaltung und Ertragspotenzial anhand häufig aktualisierter operativer Daten.

? Eigenständige Konzeption und Durchführung eines fünftägigen praxisorientierten Enablement-Programms für über 30 Teilnehmende aus den Fachbereichen.

? Einrichtung eigener Azure- und Microsoft-Fabric-Tenants und Workspaces über das Microsoft Developer Program sowie Erstellung sämtlicher Schulungsunterlagen und Übungen.

? Tag 1?2: Ingestion von SharePoint-Excel-Daten über eine Fabric Data Pipeline in OneLake und ein Lakehouse, anschließend ein einfaches semantisches Modell und ein Power BI Report.

? Tag 3?5: realistische Daten, notebookbasierte Transformationen über die Lakehouse-Schichten Bronze, Silber und Gold, ein fortgeschrittenes semantisches Modell und zahlreiche eigene DAX-Measures.

? Begleitung jedes Teilnehmenden durch eine vollständige Pipeline- und Report-Umsetzung.

? Nutzen: Die Fachbereiche können Analysen nun über reine Tabellenkalkulation hinaus durchführen; Aufbau einer praktischen Grundlage für Self-Service-Analytics mit Microsoft Fabric und Power BI.

• ? Integration von Telemetriedaten aus KI-Services und operativen Quellen über Azure Data Factory und Azure SQL in eine Microsoft-Fabric-Analyseschicht mit OneLake und einem Lakehouse für konsolidierte operative Daten.
• ? Aufbau von Auswertungen zu verarbeiteten und fehlgeschlagenen Rechnungen, Agentenstatus, Fehlertrends, Verarbeitungszustand und wiederkehrenden Fehlermustern.
• ? Ermöglichung von Near-Real-Time-Alerting und Power-BI-Monitoring für Führungskräfte und operative Mitarbeitende.
• ? Unterstützung bei der Umsetzung der Azure-Pipelines, geteilte Verantwortung für das Fabric Lakehouse und die notebookbasierte Analyseschicht sowie Umsetzung wesentlicher Teile der Power-BI-Reportinglösung.
• ? Arbeit in einem interdisziplinären Team aus KI, Data Engineering und Analytics.
• ? Nutzen: Bessere Sichtbarkeit der Zuverlässigkeit der KI-Agenten und kürzere Reaktionszeiten bei Verarbeitungsproblemen; Beitrag zu Ressourceneinsparungen durch weniger manuelle Rechnungsbearbeitung und geringeren Monitoring-Aufwand.

• Architektur und praktische Entwicklung einer einheitlichen Microsoft-Fabric- und Power-BI-Plattform nach dem Zusammenschluss mehrerer zuvor eigenständiger Systemhäuser.
• Konsolidierung fragmentierter Fabric-Workspaces und Einführung einheitlicher Governance-, Namens-, Berechtigungs- und Deployment-Standards.
• Aufbau OneLake-orientierter Lakehouse- und Warehouse-Patterns mit Fabric Data Pipelines, Notebooks, Geschäftslogik und semantischen Modellen.
• Integration von Dynamics NAV/Navision, Microsoft 365, CRM und weiteren Datenquellen über rund 10 Workspaces und sechs Fachbereiche.
• Erstellung von Archiv- und Produktivvarianten für rund 30 Reports; bei der Übergabe waren etwa 60 Varianten aktiv.
• Technische Leitung von Architektur, Data Engineering, Modellierung, Reportmigration, Rollout und Administration.

? Umsetzung einer API-basierten Extraktion aus Microsoft Intune über Microsoft Graph unter Nutzung eines dedizierten Servicekontos.

? Aufbau des Reportings zu Hardwareinventar, Eigentum, zugewiesenen Benutzern, Betriebssystemen, Compliance, Sicherheitsstatus, Anwendungen, Deployment und Updates.

? Automatisierung von Transformationen, Modellierung, DAX-Berechnungen und Aktualisierung im Power BI Service.

? Umsetzung der Gesamtlösung von der Anbindung und Datenaufbereitung bis zu Reportdesign, Deployment und operativer Aktualisierung.

? Strukturierung der Lösung für die wiederholte Nutzung bei allen infrage kommenden Managed-Services-Kunden.

? Nutzen: Ablösung zeitaufwendiger manueller Statuspflege durch zentrales, automatisch aktualisiertes Reporting; höhere Transparenz über Endgeräteinventar, Compliance und Anwendungsverteilung.

? Integration des Bechtle-Ticketings, interner Asset-Management-Daten, von Azure Monitor, Hornetsecurity und mehrerer Azure-/Microsoft-365-APIs.

? Erstellung aufeinander abgestimmter Reports zu Tickets, SLA, Backlog, Lösungsquoten, Assets, Lizenzen, Netzwerkverfügbarkeit, Change Requests, Microsoft 365 und Security.

? Bündelung der governten Reports in einem Power BI Workspace und einer App mit automatischer Aktualisierung.

? Verantwortung für wesentliche Teile der Datenintegration, Power-Query-Transformationen, semantischen Modellierung, DAX, Reportdesign, Veröffentlichung und Stakeholder-Abstimmung.

? Zugeschnittene Sichten für Management, Service-Verantwortliche, Fachanwender und technischen Betrieb.

? Nutzen: Weniger manuelles Monitoring und geringere Excel-Pflege; konsistente operative Sicht über Service- und Technologiebereiche hinweg.

? Integration von Daten aus Dynamics NAV/Navision, SQL und Excel in aufeinander abgestimmte Power-BI-Modelle und -Reports.

? Abdeckung von Umsatz, Deckungsbeitrag, Verträgen, fakturierten und nicht fakturierten Leistungen, Ticketzeiten, abrechenbaren und nicht abrechenbaren Stunden, Mitarbeiterproduktivität, Vertriebszielen und Projektbesetzung.

? Bereitstellung täglicher mobiler Vertriebssichten sowie Reporting zu Plan-Ist-Werten, Umsatz und Auslastung in Projekten.

? Veröffentlichung über governte Power BI Workspaces, Apps und Report Server mit rollenbasiertem Zugriff und Aktualisierungsintervallen von 30 Minuten bis täglich.

? Umsetzung von Anforderungsanalyse, ETL, Datenmodellierung, DAX, Reportentwicklung, Test, Deployment und Übergabe an die Fachbereiche.

? Nutzen: Weniger Excel-Pflege und schnellere operative und betriebswirtschaftliche Entscheidungen; einheitlicher Zugriff auf aktuelle Performancedaten über mehrere Unternehmensbereiche hinweg.

? API-basierte Umsetzung von Call-Analytics und SLA-Reporting für Microsoft-Teams-Telefonieumgebungen, zunächst für einen Kunden umgesetzt und anschließend für einen zweiten angepasst.

? Anbindung von Power BI an die Luware API, die Microsoft-Teams-Telefoniedaten bereitstellt.

? Modellierung von Servicelevel, Annahme- und Abbruchquoten, Anrufvolumen, Warte- und Gesprächszeiten, Auslastung der Warteschlangen, Spitzenzeiten sowie anonymisierten Agenten- und Queue-Sichten.

? Einrichtung automatischer Aktualisierung und Verteilung im Power BI Service.

? Umsetzung des gesamten Reporting-Pakets inklusive API-Extraktion, Transformation, Datenmodell, DAX-Measures, Reportdesign und Rollout im Service.

? Anpassung der ersten Lösung an die Anforderungen eines zweiten Kunden.

? Nutzen: Schnelleres SLA-Monitoring und fundierte Steuerung der Hotline; weniger manueller Aufwand durch wiederverwendbares, automatisiertes Call-Reporting.

• Supported customer-facing analytics and IT consulting projects. 
• Assisted in data, reporting and solution implementation activities.