08/14 ? heute

 

Big Data-Lab

ein Invest der AMPM GmbH weitere BI-Dienstleister:

 

Testreihe April 2015:

Erprobung Solr und ElasticSearch mit Zugriff auf HDFS

Auf Hadoop/HDFS zugeschnittene Speicherformate:  NumPy mit PyData,Stack (PySpark Python API, PyWeb-HDFS) und Sci Py-Stack

Spark SQL, PySpark Python API (Python-Unterstützung mit Spark), Avro und Parquet

 

HDFS / MapReduce - Migrationsstrategien nach Spark,NumPy und Sci-Py in Arbeit

 

Zwei Kollegen analysieren ab Oktober 2014 die Features und differenzierten Elemente von: Matlab, Mahout, SAS, R / Pyton, Datameer und SPSS

 

Dell/Intel-Cluster auf Basis Red Hat Enterprise Linux und VMware

 

1. Salesforce Test in der Cloud ab Januar 2014 mit Datentransfer nach Hadoop
2. Cloud Cloudera Enterprise CDH 5.3.0; weitere Tests mit Impala 5.0 Version 2.1.0
3. Cloud: Analytik mit SAS Visual Analytics
4. Cloud Oracle 12c mit Schwerpunkt Cloudera im Zusammenspiel mit Oracle Exadata (Oracle NoSQL Database 3.3.5) und Oracle Big Data SQL
5. Cloud: Informatica Powercenter (ETL und MDM) und Cloudera als Integrationslösung (MDM, Datenqualitätsmanagement)
6. Cloud Amazon AWS Big Data (S3, Redsift, DynamoDB, Kinesis vs. Kafka/Strom, Kafka/Spark) Cloud Amazon AWS HANA One
7. Cloud Microsoft Azure ? erste Versuche im April 2015
8. Präsentationen: PoC, Pilotbetrieb, Strategie, Konzepte, Vorgehensmodell und Architekturen zur Big Data-Einführung

 

Weiterbildung und Zertifizierung:

Informatica Power Center und Master Data Management / Big Data Integration

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08/16 - 07/17

 

Nordex SE Windkraftanlagen:

Strategische Technologie-Beratung, Lead-Architekt BI/IoT/Big Data,

Impulsgeber/Coach für den Enterprise Architekturen, Projektleitung,

Workshops zur Einführung von BI-Infrastrukturen und Hadoop-Komponenten

Pilot und Produktivsetzung

 

Definition der Use Cases, hybride Architektur (Data Warehouse und Hadoop-Cluster) Empfehlung der Hadoop-Komponenten,  Hadoop in der Cloud (PaaS vs. SaaS)

Grundlagen der Data Warehouse und Data Mart-Modellierung

IT-Managementberatung mit Abstimmung auf Ebene CIO, Stellvertreter CIO, Abteilungsleiter

Abstimmung und Kooperation mit Management auf der Fachseite der zweiten Führungsebene

Beratung zum Aufbau einer Data Governance

Blueprint zum Aufbau eines Master Data Managements; Umsetzung Start 05.2017

Blueprint und Realisierung von ersten Komponenten eines Integration Server Bus mit Mircoservices (REST API für Data Warehouse, Leitstand (Control Center) und Fehlermanagement

Architektur-Blueprint zur datentechnischen Integration der Windmühlen als Basis zum Aufbau Leitstand (Control Center für Alarme und prognostisierte Alarme)

 

Mircosoft Azure, SQL Server 2016, R-Integration SQL Server 2016, SSIS, Power BI, Hadoop mit Kafka, Spark 2.0 (R-Integration, ML; Spark Streaming, Spark SQL)

 

Handlungsempfehlung und Umsetzung in zwei Phasenmit Produktivsetzung

 

Pilot Phase 1:

Aufbau DWH  , 3-Schichten-Modell (Storage, Cleansing mit Core und BI-Services mit Data Mart, Sandbox für Analytik

BI-Services für Engineering, Service, Product Strategiy  und Produktion mit Microsoft Azure DWH-Komponenten (SSIS, SSAS Bower BI, MS R-Integration, MS BiZTalk, MS Master Data Management

Pilot:Phase 2:

Aufbau eines Hadoop-Cluster Microsoft Azure Insight Cloud SaaS

WLAN-Anbindung der Windmühlen unter Datentransport < 1 Sekunde in Hadoop-Cluster mit Streaming Analytik, Visualisierung, KPI mit Spark nach DWH für Dashboards, Datenarchivierung nach Filterung der relevanten Daten für Zeitreihenanalyse

 

Produktivbetrieb ab Mai 2017!

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07/16 ? 12/16

 

Cosmos Direkt/Generali: Strategische Beratung, Lead-Architekt: Hadoop-Komponenten-Beratung, DWH- und Big Data-Architektur zur Umsetzung eines PoC im CRM und Empfehlung an Generali, Management-Präsentation (Vorstand), Workshops mit IT und Fachseite

 

Definition von Use Cases; Kündigeranalyse aus eMail Textmaining, Cross Selling aus eMail Textmaining, Einbindung der Ergebnisse aus Analytik in Testkampagnen.

Customer Journey mit weiteren Kennahlen für das Kampagnenmanagement

Beschreibung von Alternativen SAS Enterprise Miner, SAS Textmaining auf HDFS-Cluster sowie R-Integration/Spark ML auf HDFS.

 

Verantwortlich für die Vorstandpräsentation und Empfehlung zum weiteren Einsatz.

 

PoC mit Cloudera, Phyhton/Spark ML, HDFS, Sqoop

 

Produktivbetrieb seit Januar 2017!

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06/15 - 06/16

 

Projektleitung und Testmanager im Auftrag des Generalunternehmers als Festpreisprojekt zum Aufbau eines neuen ?Output-Management-System der Deka Luxemburg?

 

Projektleitung und Testmanager im Auftrag des Generalunternehmers als Festpreisprojekt zum Aufbau eines neuen ?Output-Management-System der Deka Luxemburg?. Führung von Teams mit folgenden Schwerpunkten:

• Team des Generalunternehmers für die Komponenten der Datenversorgung
• Vom Generalunternehmer beauftragter Subunternehmer für die Komponenten des Druckmanagements
• Testteam (interne und externe Mitarbeiter)

 

Steuerung in Konzeption, Realisierung und Qualitätssicherung:

IT-Architektur, DV-Konzepte, Konsolidierung Fachkonzepte, Datenmodellierung, ETL-Framework, Berechtigungskonzepte, Betriebs- und Produktionshandbücher, Rollout-Management.

Die Komponenten des Output-Managements im Detail:

• Erweiterung des Core-DWH mit ETL-Prozesse aus Quellsystemen
• Aufbau Data Mart zur Datenversorgung des Output Managements
• XML-Ausleistungsschicht (Datenselektion aus Auftragsmanagement Data Mart mit Beilagen und Druckersteuerung)
• Auftragsmanagement zur Steuerung von Aktionen
• Dateitransfer über TravicLink
• Belegerstellung mit DOC1GEN (Engage One Pitney Bowes)
• DocBridge Pilot (Compart)
• DocBridge Queue Processor (Compart)
• Konfiguration der Böwe-Kuvertiermaschinen
• Outputmanagement-Planung und-reporting (Cognos)
• Nagios

 

Testmanagement mit folgenden Schwerpunkten

• Testkonzept (> 600 Testfälle) für Core-DWH, Data Mart, XML-Generierung, Belegwesen und Druckmanagement
• Bugfixing
• Testreporting
• Regressionstest
• Steuerung der Entwickler für das Bugfixing

 

Projektmanagement

• Klassisches Projektmanagement und agile Methodik (Projekt lebt von geordneter Agilität)
• Projektplanung für alle Komponenten
• Einsatzplanung für den Generalunternehmen
• Tägliches Monitoring Montag bis Donnerstag (Daily Scrums)
• Wöchentliches JF mit Management-Projektreporting (Fachseite und IT)
• JF mit IT Service, IT-Produktion und IT-Architektur
• JF mit Fachseiten
• Coaching der Scrum Master
• Moderation Fachseite und Management
• Mitarbeiterführung des General- und Subunternehmers
• Arbeitsausschuss (monatlicher Zyklus)
• Risikomanagement

 

OLYMPIC Banking System

Sybase PowerDesigner, Informatica PowerCenter Version 9.0.1, Informatica B2B Data Exchange, SQL, Views/MatViews, DB2 V 9.7.03, MS SQL Server, Java, Tomcat, UNIX, XMLSpy Altova. MS Server, Webservices, Nagios, TravicLink, Filenet, Cognos 10, Engage One/DOC1GEN (Pitney Bowes), DocBridge Pilot und Queue-Processor (Compart), Böwe

Bugzilla (Testmanagement), MS-Qffice, MS Visio, MS Project, XSD/XML, AFP mit Grafik, PDF, TLE

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03/15 - 06/15

 

PoC, Pilot, Produktivbetrieb ab 09/15 für ein Unternehmen der Pharmaindustrie in Rheinland-Pfalz (Boehringer Ingelheim)

Gemeinsame Aktivität mit AWS-Partnerunternehmen

 

Aufgabe: DNA-Analyse

 

Hadoop-Komponenten: Cloud AWS Big Data-Lösung, S3, Elastic MapReduce (EMR), MongoDB, Redsift, Kafka, Storm, Solv

Analyse mit Datameer (Aktivität des SW-Anbieters) und R als Alternative zu SAS, IPython zur Datenaufbereitung vor Analytik mit R und Datameer

Visualisierung mit Tableaus (Aktivität des SW-Anbieters)

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04/15 - 06/15

 

Studie und Strategiepapier zur Big Data-Einführung für ein Handelsunternehmen in Baden-Württemberg (Lidl Neckarsulm)

 

Abschluss Mitte Juni 2015

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09/14 - 05/15

 

Deutsche Telekom / T-Mobile Bonn/Darmstadt

PoCs und Piloten mit zwei Big Data-Dienstleistern (Cloudera, MapR, Cloudera/Oracle) und SAS Visual Analytics

Pilot-Betrieb mit Cloudera und SAS als SaaS-Dienstleistung

Funktion: Lead Architekt, Strategieberatung, Projektleitung, technisches Consulting

(IT-Infrastruktur und Datenmodell, Bewertung Hadoop-Komponenten)

Produktivbetrieb 08/15

 

Projekt

Aktueller Status: Produktivsetzung der PoC-Ergebnisse mit Cloudera (Cloudera Enterprise mit definierten Hadoop-Komponenten) und SAS Visual Analytics 7.1

 

• Manage&Monitoring: CDH 5.3 Cloudera Enterprise mit ZooKeeper, Oozie
• (alle Apache Hadoop-Komponenten sind im Cloudera-Enterprise verfügbar)
• Lamdba-Architektur (Storage, Batch Layer, Speed Layer)
• Data Management: YARN, HDFS
• Metadata Management: HCatalog
• Data Access:
• Datenbanken: HBase, MongoDB
• SQL/In Memory:HIVE(Metadaten) Spark, Impala, SAS/ACCES Interface für Impala
• Batch: MapReduce, Spark BatchStreaming,
• Sqoop (Datentransfer DWH)
• Script: Python, SparkShell
• Kafka/Storm (Trift Python) zum stream processing
• SAS 9.2 mit SAS Visual Analytics 7.1

 

Resümee aus PoC:

Aktuelle Anforderung: Planung zur Produktivsetzung des PoC-Release

Festlegung der anforderungsrelevanten Hadoop-Komponenten

 

Die fachlichen Anforderungen wurden komplett erfüllt:

Schnelle Verfügbarkeit über Cloud bzw. Sandbox

Management-Konsolen der Anbieter vereinfachen den operativen Betrieb; weitere Integration von Apache-Hadoop-Tools sind zu erwarten

Mit Spark und Impala signifikante Performancesteigerung im ETL-Prozess und der Analytik

Umsetzung der Zielarchitektur mit den zur Aufgabenstellung relevanten Hadoop-Komponenten 

SAS mit Analytik/RealTime-Analytik) und Visualisierung der Analytik

 

 

1.Sandbox-Service der Big Data-Suite-Dienstleister  Cloudera und.MapR

SUSE Linux Enterprise Server 12

1.1 Technologien: In-Memory/Data Appliance, Spaltenorientierung, Kompression, Partitionierung, massiv parallele Verarbeitung

 

2. Klassifizierung und Auswertung unstrukturierter Massendaten (Textdateien), eMails sowie Intranet/Internet-Logfiles in Verbindung zu transaktionalen Kennzahlen aus bestehendem DWH mit einer klar definierten Zielerwartung der Fachseiten. Die Ergebnisse sind Grundlage zur Planung von Services.

 

3. Kriterienkatalog mit Bewertungen wie: Kosten/Lizenzmodell, Installation eines Hadoop-Cluster, Server Cluster Konfiguration und Sizing, Serviceleistungen, Sicherheit, Hosting-Services, Cloud-Services, Konnektoren zur Integration diverser Datenquellen, komplette Abbildung der Big Data-Prozesse (Datenverfügbarkeit, Analytik, Visualisierung), Entwicklungsumgebung (Eclipse), grafisches Monitoring (Scheduler und Applikationsmanager), nativer Apache-Hadoop-Code etc., Apache Hadoop Komponenten der Big Data Suite: HBase (NoSQL-DB), YARN, HDFS, MapReduce, Spark in-memory, Impala, Sqoop, Zookeeper, Search, Entry, Whirr Scriptsprachen wie HiveQL, Pig,und Python

Impala (Analytik mit SQL, Flexibilität, Skalierbarkeit, Monitoring und SQL-Funktionalität - ersetzt Hadoop-Workloads über MapReduce mit signifikantem Performancegewinn).

Spark als technische Alternative zu MapReduce mit signifikantem Performancegewinn In-Memory mit HDFS (APIs zu Hive, Pig, und Python bei komplexen Mappings)

Spezielle Anforderungen aus der Dokumentenspeicherung und -auswertung mit MongoDB

Dateiformate wie JSON (JavaScript Object Notation), XML etc.

3.1 Kooperationen mit Software-Stackanbietern (Ausschnitt: SAP, IBM, Teradata, Oracle, SAS, Informatica, Talent, Tableau)

4. Bewertung nach Anbieter nach Anbietergruppen auf Basis der Bewertungen nach Forrester Research und Barc; jedoch im Detail mit differenten Bewertungen

5. Auswahlverfahren ausschließlich im Kreis von Big Data-Suite-Dienstleistern. Entscheidung den PoC mit Cloudera und MapR durchzuführen.

6. Kooperation von Software-Stack-Anbietern wie SAS und Tableau mit Schwerpunkt Analytik, Visualisierung und Reifegrad der technischen Hadoop-Integration

7. Proof of Concept

Neben der Leistungsbewertung der Big Data-Dienstleister sind die Ziele des Proof of Concepts, technische Wege in einem ersten Umsetzungsstep zur Integration neuer Daten, den Möglichkeiten von Ad-hoc-Analysen, deren Automatisierung und der Ergebnis-Visualisierung in einer Big Data-Sandbox umzusetzen.

Im Zuge des PoCs wird eine Best Practice-Installationsbasis für das Big Data-Framework ? Zielarchitektur der Hadoop-Komponenten -  empfohlen.

7.1 SAP Dokumentation (kein PoC): SAP-HANA-Architektur und technische Abgrenzung zu Big-Data-Hadoop-Architektur

7.2 Oracle Workshop und Dokumentation (PoC mit Cloudera):  Oracle Big Data Appliance (In-Memory-Option, In-Memory-Aggregation, Big Table Caching, Advanced Index Compression, Force Full Caching Mode) X4-2 / Oracle 12c released 12.1.02 / Oracle Exadata Database Machine / Oracle Big Data SQL, Data Appliance zwischen Oracle und Cloudera, Oracle Big Data SQL ersetzt Hadoop-Workloads wie HiveQL, MapReduce, Spark etc.)

7.3 BM Workshops und Dokumentation (kein PoC): Architektur und Komponenten von InfoSphere BigInsights

7.4 PoC mit Cloudera Data Hub Edition Version 5.1.3 incl. Cloudera Impala (SQL-Quries auf HDFS und HBase) Version 2.0 zur Echtzeitanalyse großer Datenmenge ohne Hive und MapReduce-Jobs; Performancetest mit Apache Spark (signifikante Performancesteigerung vs. MapReduce

7.5 Cloudera/Oracle: Oracle 12c / Oracle Exadata Cloud/ Oracle Big Data SQL

PoC mit Hadoop-Datenbank Oracle 12c Exadata- statt HBase - und Oracle Big Data SQL

7.6 PoC mit MapR Enterprise Database Edition Version 3.1 und Impala (spezifische Komponente zur Verwendung des Unix-Dateisystems statt HDFS, Performancetest mit Apache Spark (signifikante Performancesteigerung vs. MapReduce

7.7 PoC mit SAS Visual Analytics 7.1 (SAS ist im IT-Betrieb etabliert) als Software-Stack-Anbieter für die Analytik und Visualisierung der Ergebnisse mit Zugriff auf HBase, Impala (Abfrage) und Oracle (DWH), SAS ist Cloudera Impala-Partner,

7.8 Bewertung und Entscheidung nach PoC mit Kriterienkatalog und

Bewertungsschema (Gewichtung)

7.9 Präsentationen IT und Fachseite zum Themen  Big Data-Strategie, Big-Data-Nutzen, Big Data Governance und PoC-Ergebnisse

8. Dokumente

8.1 Powerpoint-Dokumente:

• Einführung in Big Data Hadoop-für IT > 140 Folien mit Linkverzeichnis zu den Anbietern und Apache Hadoop, Sensibilisierung zum CAP-Theorem
• Einführung in Big Data-Hadoop Fachseite
• Management Summary Big Data-Hadoop IT und Fachseite, u.a. fachliche und technische Abgrenzung von Big Data, Analytics, Business Intelligence,sowie Reporting/Berichtswesen
• Strategische Ausrichtung als Koexistenz-Modell Big Data und bestehendes Data Warehouse (OLAP, Analyse, ad-Hoc, Reporting)
  Optimierungspotential der technischen DWH-Lösung ist abhängig vom Business Case und dem Bedarf nach

8.2 Dokumentation der PoC-Ergebnisse sowie technische Beschreibung der Installation. Architekturmodell bzw.-dokumentation mit arc42

 

Cloudera Data Hub Editon Version 5.1.3, Cloudra Impala Version 2.0, MapR Enterprise Database Edition Verson3.1, Oracle  12c Version 12.1.02, Oracle Exadata Cloud X2-2, Oracle Big Data SQL, SAS Visual Analytics 7.1, MongoDB 2.6.4, Eclipse, Python, Linux, Projektmanagmenttool: Cloud Microsoft VisualStudio

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11/13 ? 08/14 siehe Ausbildung

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01/14 ? 09/14

 

LBBS Stuttgart:

Vorgehensmodell zur BCBS #239-Einführung

BCBS #239-Verprobung und technischer Proof of Concepts SAP HANA / Bank Analyzer / SAP Risk & Compliance vs -SAS Risk Management for Banking and Insurance / ABACUS/DaVinci - Integration

ABACUS/DaVinci mit SAP Bank Analyzer Integration auf Basis SAP HANA

Funktion: Projektleitung, technisches und fachliches Consulting

 

Aufbau eines Excel-basierten Analyse- und Ergebnistemplates

BCBS 239-Vorgehensmodell für GAP-Analyse (Meldewesen und Risikoreporting) zur fachlichen (Implementierungsstand Basel III, CRD IV, CRR, SolvV, MaRisk) und technischen (DWH/BI-Analyse) Bewertung; Stand (Deckungsgrad und Qualität) des Meldewesens mit ABACUS/DaVince und SAP HANA-Integration

Dokumentationsstand (Vollständigkeit  und Qualität)

Zukünftige regulatorische Anforderungen BCBS 248 und IFRS9

Scan-GAP mit Beschreibung der fachlichen Handlungsfeldern

Zielbild für Handlungsstränge ?zentrales Finance Data Warehouse?

 

PoC-Abschlussbericht mit fachlicher und technischer Empfehlung

 

Bei Bedarf können umfangreiche zum BCBS 239- Vorgehensmodell ?GAP-Analyse? und deren Ergebnistypen vorgelegt werden

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02/14 ? 08/14

 

PostFinance AG Schweiz

Funktion: Business Analyst / Projektleiter

Im Rahmen des Entsendeabkommens zwischen der EU und der Schweiz

begrenzter Einsatz über 90 Tage Remote und beim Kunden (im Durchschnitt drei Tage wöchentlich beim Kunden); durch Remote-Einsatz Verlängerung der Beratungsdauer

 

Projekt:

Optimierung der AML-Verfahren (Temenos/Bosch) mit Anforderungskatalog (fachlich) und Detailspezifikation; Datenmodellierung in Abstimmung des SW-Anbieters)

 

Detailspezifikation (IT) der Anforderungen an FATCA mit Entscheidungsvorlage Standardlösung versus Eigenentwicklung (SAS); Datenmodellerweiterung DWH und Datenmodell FATCA-Data Mart, UML mit Visio, Architekturmodell mit arc42

 

Qualitätssicherung und Anpassung einer Detailspezifikation: Internationaler Zahlungsverkehr als GAP-Analyse der ISO20022 2006 versus 2009-Version für pacs008 und pacs 003; Anpassung der Mappingverfahren der internen Schnittstellen und den Zahlungsverkehrsschnittstellen zu Providern für SCT und SDD

Modifikation in den Datenmodellen in diversen operativen Systemen (UML mit Visio)

 

Projektmanagement-Tool: Hermes, SAS, Oracle, Temenos, Bosch, operative Systeme der PostFinance AG, SAP PPM, MS Visio (UML)

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01/12 ? 01/14

 

W&W Informatik Ludwigsburg

Funktion:           IT-Projektleitung Bank SEPA-Einführung, Aufbau PMO

Funktion:           Testleitung fachlich und IT zur SEPA-Einführung SCT und SAP-Releasewechsel / Migration^

                        Leader der Architekturkonzepte

                        Erfolgreiche Einführung Ende November 2013

Stabilisierungsphase und Change Requests bis Ende Januar 2014

 

Sonderaufgaben:

• Aufwandsschätzung nach Function Point Analyse/Methode (FPA) und COCOMO, modifiziertes W&W-Modell zur Punktewertung der Transaktionstypen und Datenbestandstypen
• Mitwirkung bei der Bedarfsanalyse zur SEPA-Umstellung des Zahlungsverkehrs
• Mitwirkung der Konvertierungsrichtlinien von DTA nach pain, pacs und camt auf Basis von DTAUS und DATZV sowie ISO20022 und DFÜ-Abkommen Anlage 3 der Deutschen Kreditwirtschaft
• Mitwirkung an der Dokumenterstellung
• Erstellung des Fachkonzepts "SEPA-Umstellung des Zahlungsverkehrssystem des Konzerns
• Mitwirkung -Konzept Zahlungsverkehr

 

Projekt:

• Projekt-Vorbereitung SEPA Kartenzahlung - SEPA Cards Framework - auf Basis der technischen Spezifikationen der Deutschen Bundesbank für die Abwicklung von Interbanken SCC Karteneinzügen über den SEPA Clearer (SCL) des EMZ (Technische Spezifikationen SCC/SCL)

• Verfahrensregeln der Deutschen Bundesbank und technische Spezifikation
• Formate: pacs 002, 003, 004 und 007 sowie supl. 017
• Lastenhefte liegen bereits vor

 

Hinweis: aus Budgetgründen wurde das Projekt verschoben; Start in 2014 geplant

• SEPA-Umstellung am HOST (PL/1, Cobol), Java- sowie -SAP-Umfeld (SAP, FI, CML) der Bankkernsysteme mit Online-Banking und SAP/BCA sowie CML sowie

• der Wertpapier- und Handelsabwicklung
• SEPA-Fähigkeit der Zahlungsverkehrsplattform vdB/PPM (Verfügbarkeit der relevanten SEPA-Formate pain.xxx, pacs.xxx, camt.xxx)

• SEPA-Umstellung der Außendienstsysteme
• Optimierung der TARGET2-Prozesse im ZV-System vdB/PPM
• Optimierung der Tages- und Nachtverarbeitung zur Datenversorgung des ZV-Systems vdB/PPM
• Ablösung der Eigenentwicklung ?zentrales Inkasso? durch SAP FS-CD / Migration der Datenbestände aus verteilten HOST-Systemen

 

Details:

• Betroffenheitsmatrix der relevanten IT-Systeme auf Anwendungsebene
• Anforderungen an das Formularmanagement und Scan-Prozesse
• Prozessanalyse (Überweisungen, Lastschrift, Dialoge, Formulare, Scannen)
• Architekturkonzepte auf Anwendungsebene, Fach- und DV-Konzepte der betroffenen
• Zahlungsströme für Überweisungen und Lastschriften mit Mandatsverwaltung
• intensive Zusammenarbeit und Verzahnung mit den betroffenen Fachseiten;
  • Workshops mit Fachseite und IT im Sinne von Scrum: Product Backlog, Sprint Backlog (Arbeitspakete),

Sprint Planung 1 fachlich und Sprint Planung 2 IT

• wöchentliche Meetings - nach Bedarf täglich - mit IT, Fachseite und bei Bedarf IT und Fachseite im Sinne von Scrum als Daily Scrum und Sprint Review  

• ISO20022-Zahlungsverkehrsformate in vdB/PPM auf Basis des DFÜ-Abkommens Anlage3: Spezifikation der Datenformate Version 2.7 - umsetzen

• Mappingbeschreibung DTA/DTI, MT940, Verwendungszweck zu ISO20022
• Umstellung der Zahlungsprozesse vom HOST direkt nach vdB/PPM; Umstellung vom DTA- nach SEPA-Formaten aus SAP-Systemen

• Ablösung der MT940-Verarbeitung mit camt.054 aus SAP-Systemen
• Mappingverfahren SEPA PurposeCode und Rückgabegründe für Überweisung und Lastschrift
• Integration der Zahlungsverkehrsplattform vbB/PPM der Bausparkasse und Bank
• SWIFT-Service Bureau durch den Anbieter (PPM) für SWIFT-Verfahren
• Umstellung der TARGET2-Datenversorgung von PPM nach Online-Verfahren der Deutschen Bundesbank
• DTAZV für den nicht SEPA-Raum; Formatgenerierung aus den operativen Systemen SAP und non-SAP
• fachliche und gesetzliche Anforderung aus Rolebook an Mandat und SDD sowie Umsetzung in SAP/BCA, Client/Server und HOST

• SEPA-Rückläuferverarbeitung SCT und SDD (R-Transaktionen) mit Mapping nach DTA zur Weiterverarbeitung am HOST sowie zur Versorgung der SAP-Datenschnitt-stelle(ZV-Schnittstelle)

• Anpassung der Verrechnungskonto im PPM (Nostro-Konten, interne Verrechnungskonten PPM-HOST, PPM-BCA, PPM-FI)

• Embargo- und Vollständigskeitsprüfung im PPM
• Implementierung derr Black- und Whitelist-Prüfung im PPM
• Releasewechsel SAP/BCA auf EHP5 und SP9 mit allen SEPA-relevanten Hinweisen (Prüfung von über 500 SEPA-relevanten Hinweisen)

• Redesign der Zahlungsverkehrsschnitte SAP/BCA ? vdB/PPM im ZV-Eingang und - Ausgang
• umfangreiche Testverfahren mit der Deutschen Bundesbank
• Umstellung der Korrespondenz auf SEPA-Anforderungen
• SAP/BCA: Realisierung Mandat und SDD; Migration der SCT- und SDD-Bestände
• Einführung zur Parallelisierung (Zahlungsverkehrsschnittstelle, Tagesendverarbeitung, Monats- und Quartalabschluss) im SAP/BCA

• Formatumstellung der dwpbank auf WP21-SEPA-Format
• Duale Verarbeitung in DTA und SEPA für SCT in allen Bankkernsystemen
• Umstellung des Beleglesers auf SEPA und pain-Eingangsverarbeitung im SAP/BCA
• Redesign der Zahlungsverkehrsstatistik
• alle Bank-relevanten Systeme und das ZV-System sind CORE- und COR1-fähig

 

• Anforderungsmanagement an SAP über DSAG
• Interims-Testmanagement zur SCT-Einführung und BCA-Releasewechsel
• End-to-End-Test mit der Deutschen Bundesbank
• Ressourcenplanung 2012 und Vorschau 2013 bis Mitte 2014 (Roadmap)
• Aufbau Projektmanagement und PMO
• Einsatz der Projektmanagementstandards des Konzerns

 

SAP BCA (Enhancement Framework, BTE, BAPI), SAP-FC-CD (Ablösung der Eigenentwicklung ?Zentrales Inkasso?), SAP-CML, SAP FI, Java (J2EE) ? Online Banking und Auftragsverwaltung), PL/1,  Format-SEPA- und IBAN-Konverter, vbB/PPM (Anbieter: van den Berg), Charity, SAP PPM, ClearQuest, SQS, dwpbank mit WP2-Format, Sfirm LBBW, MQ-Series, ARIS

Projektmanagementmethode: GPM-IPMA (>300 Arbeitspakete mit SCRUM-Methodik)

 

Kritische Retrospektive aus Scrum-Sicht:

• Mit zunehmender Projektdauer methodisches Verständnis der Scrum-Artefakte (Product Backlog mit Definition des

SEPA-Regelwerks) beim Kunden und damit deutlich reduzierte Aufwandspositionen zur Erstellung von Sprint Backlogs (User Stories in Arbeitspaketen) in Ablösung der klassischen Lasten- und Pflichtenhefte jedoch Bewahrung der Architekturspezifikationen sowie der Qualitätssicherung- und Testtemplates.

• Reduzierung der aus dem Projektmanagement / V-Modell definierten über 20 Rollen und über 100 Artefakte in

Maßnahme einer methodischen Anpassung Aufnahme der V-Modell-Artefakte in die Done-Kriterien von Scrum.

• SEPA-spezifische Implementierungsplanung: Entkopplung von der offiziellen Releaseplanung, jedoch Bewahrung

des Regelwerks.

• Rollendefinition und -verantwortung des Product Owners und Scrum Masters in Projektphasen nicht eindeutig

geklärt bzw. organisatorisch verankert.

• Management und organisatorische Verankerung: mangelhafte Etablierung des agilen Leaderships (Akzeptanz,

Zweifel und Sinnfragen).

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11/11- 05/12

 

Infraserv GimbH Höchst

 

Funktionen:       IT- und fachliche Beratung sowie Coaching Projektmanagement mit PRINCE2-und Scrum-Methodik 34 Tage beim Kunden, weitere Beratungsleistung remote

 

Projekt:

Finanzplanung/Konzernreporting/Konsoliderung auf Basis SAP EC-CS und SAP BW für IFRS und HGB: Bilanz, GuV, sonstiges Ergebnis, Anlagen-, Rücklagen- und Eigenkapitalspiegel, Kapitalflussrechnung. Aufbau Special Ledger für HGB-Reporting

Bewertung und Abnahme Fach- und IT-Konzept; Bewertung der Machbarkeit

Projektmanagement unter PRINCE2-Methodik (Nutzung des Frameworks incl. Templates)

Review/Optimierung des SAP BW-Datenmodells und der ETL-Prozesse

Projektmanagement für alle Projektphasen (Konzeption bis Betriebsübergabe)

 

SAP ERP (FI Ledger/AA), SAP EC-CS, Solution Manager, Business Content, SAP BW, Oracle, SharePoint, ARIS

Projektmanagementmethode: PRINCE2 und Scrum (Team- und Softwareentwicklungsprozesse)

 

Kritische Retrospektive aus Scrum-Sicht:

• Klare Aufgabentrennung der Rollen Product Owner und Scrum Master
• Klassisches Lastenheft statt Product Backlog
• User Stories mit starker Anlehnung an klassische Pflichtenhefte (Managemententscheidung)

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04/11-12/11

 

W&W Informatik Ludwigsburg

 

Funktion:           Multiprojektmanagement / Testleitung

                        Aufbau PMO

 

Projektleitung: SAS-Migration/Metadaten 9.1.3 auf 9.2 (SAS-Mitarbeiter, interne Mitarbeiter) und Einführung DI-Studio für zentrales DWH und Data Marts unter z/OS und AIX

Übernahme im kritischen Projektstatus Laufzeit (20 Monate) und signifikantem Budgetüberzug mit erfolgreichem Abschluss nach fünf Monaten incl. Aufbau von  Entwicklungs-, Test- und Produktionsplattform

OP-Liste aus Migration und Planung der Umsetzung

Etablierung des Releasemanagements im DWH-Umfeld

Analyse der Shell-Scripte und Überführung der ?Bypass-Lösung? in DI-Studio

DB2-Optimierung, Performanceoptimierung im SAS-Umfeld,

ITIL-Einführung im DWH-Umfeld incl. Testverfahren, PVCS, Clear Quest

Clarity-Projektmanagement-Tool

 

Projektleitung im Bereich CRM- und Kampagnenmanagement mit fünf Teilprojekten (SAS Kampagnenmanagement, SAS Base, DI-Studio, BI-Studio, HOST-basierte Systeme, DB2);

Review/Optimierung der Datenmodelle im SAS-DWH und Datamarts für Kampagnenmanagement und der Vertriebsreports

davon Freistellungsauftrag/Abgeltungssteuer (PL/1) mit OCR-Verarbeitung der Rückläufer und Adressabgleich mit über 400 PT

Agile Softwareentwicklung (SCRUM)

davon: Planung und Steuerung von ca. 30 Kampagnen/Aktionen

GAP-Analyse Bewirtschaftung Basis Warehouse, Data Mart und Kampagnen-Data-Mart (SAS-Kampagnenmanagement) in Ergänzung zur Migration

 

SAS 9.2 DI-Studio und BI-Studio, DB2, Charity, Clear Quest, SQS, PL/1, PVCS

Projektmanagementmethode: GPM-IPMA

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04/11-06/11

 

TSG Vertriebsgesellschaft der DeutschenTelekom

 

Funktion:           technische und fachliche Beratung (Remote) als Backup und Stabilisierung der dritten Planungsperiode (Forecast)

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04/10-03/11    TSG Vertriebsgesellschaft der DeutschenTelekom

Funktionen: Projektleiter, Business Analysist, Softwareevaluierung und -beurteilung

 

Einführung Unternehmensplanung Controlling und Vertrieb mit den Planungskomponenten Budgetplanung, Forecast als rollierende innerjährige Planung, Mehrjahresplanung

Budgetverantwortung, Verantwortlich für die Ausschreibungen und Partnerauswahl zur Realisierung

Lenkungsausschuss

                        Lösungskonzept und Prozessoptimierung in den Planungsprozessen

PoC als Vorauswahl mit Expertenbewertung (SAS Planning, IBM Cognos Enterprise Planning, SAP Planung und Konsolidierung,  Oracle Hyperion Essbase Planning, arcplan, Coperate Planning, Winterheller, Tagetik, Infor) und Bewertung (fachlich und technisch)

                        10-tätiger PoC je Anbieter: SAS und IBM Cognos

                        Entscheidungskriterien zur Auswahl und Auswahlentscheidung

Aufbau Data Mart zur Datenversorgung; Schnittstellen zu den zentralen

Planungssystemen des Konzerns

Aufbau einer zentralen Produktdatenbank mit komplexem Mapping von Tarifen und Produkten

Realisierung der Budgetplanung mit IBM TM1 Enterprise Planning mit Vertriebsplanung Mengen und Umsätze bis auf Shop- und Partnerebene, Verteilungsschlüssel, FTE-Planung; Planung der variablen Vergütung mit Punktesystem, Szenarien, Planungsvarianten, Planung des DB2  auf Shopebene

Aufbau einer zentralen technischen Infrastruktur, Top-down und bottom-up-Planung, Abstimmung der Planungsparameter mit Festnetz und T-Mobile, Einführung des Gegenstromverfahrens in Einbeziehung der Shops

Fachseitige Schulung und Unterstützung im Planungsprozess

Performanceoptimierung der TM1-Applikation und Architektur

 

Aufbau einer konsolidierten Produktdatenbank auf Basis SAS ERP als Konzernmaster mit Abbildung von Konditionen, Tarifen, Preise, variabler Vergütung und Führung paralleler Produkthierarchien

 

Schwerpunkte Consulting in Einführung und Optimierung von Planungsprozessen, Analyse, Testmanagement, Projektleitung und -management

 

IBM Cognos TM1 Enterprise Planning, Oracle 11g, Informatica Power Center, SAP ERP / BW, MS-Office, ARIS, MS-Projects
Projektmanagementmethode: PRINCE2 und SCRUM (Team- und Softwareentwicklungsprozesse)

 

 

11/06-07/10    VW AG Wolfsburg
ab Mitte Mai 2010 bis Ende Juli 2010 als Projektsupport

Funktionen: BI-Architekt, BI-Consultant, Projektleiter/Projektmanager
 (Mulitprojektmanagement)

 

Beratungsleistung beim Aufbau und Etablierung: BI-Strategie, BI-Governance,
            BI-CCs, BI-Architektur, Datenmanagement und Data Cleansing, BI-Konzil (fachlich         getriebenes BI), BI-Projektmanagement

 

SAP-Competence Center (SAP BW, SAP CRM), Optimierung der Extraktoren/ Technologie aus SAP-Modulen (MM, CRM, FI, CO) zur Datenversorgung  von SAP BW- und CRM-Applikationen

Konzept Migration SAP BW 3.5 auf 7.0, Optimierung von ABAP-Routinen mit Schwerpunkt ETL-Prozesse (ABAP OO)

 

Voruntersuchung/Analysen der fachlichen Anforderungen "Informationsbedarf" Sales

und After Sales; Business Case für Aufbau DWH und diverser BI-Lösungen sowie der Konsolidierung bestehender DWH-Lösungen mit internationaler Ausrichtung

Beschlussvorlage zur Umsetzung der Strategie unter "firmenpolitisch" schwierigen Konstellationen und Projektfreigabe

Funktion: ab Mai 2007 Projektleitung und -managementtechnisch und fachlich zum Aufbau eines Sales Gravitationszentrum (DWH) und diverser BI-Services (12 Teilprojekte bis 2010 im Produktionsbetrieb.

Ü  Sechs Projekte mit IBM Cognos und Oracle EssBase, für granulare Analysen ROLAP z.B. Ausstattung der Fahrzeuge

Ü  Fünf Projekte mit BO Web Intelligence und Crystal Report (ROLAP)

Ü  Ein Projekt mit BO Web Intelligence und Ycelsius (ROLAP)

Ü  DWH-Aufbau mit Input- und Storage-Layer sowie Output-Layern

 

Fachlicher Schwerpunkt: Vertrieb, Marketing und Kampagnen-Management im Neuwagen- und Gebrauchtwagengeschäft mit Budgetverantwortung

 

Beratungsleistung beim fachlichen Reportingdesign, Definition von KPIs und Realisierung von Dashboard-Anwendungen

 

 

Proof of Concepts Start 2007

Ü  PoCs und Pilotprojekt "Planning and Simulation"

Ü  PoC Oracle EssBase

Ü  PoC IBM Cognos TM1

Ü  PoCs Cognos/Oracle EssBase und BO Web Intelligence, Crystal Report, Voyager/Oracle EssBase

Ü  PoC QlikView

Ü  PoCs Dashbord-Werkzeuge (SAP BO Ycelsius, QlikView,
IBM Cognos)

Ü  PoC SAP BW und BO (Crystal Report, Web Intelligence, Ycelsius)

 

Erweiterung des Auftrags zum Aufbau eines Gravitationszentrums (DWH) für After

Sales und diverser BI-Servicesund BI-Services ab Januar 2008

Konzept und Einführung: ITIL für DWH und BI-Services

 

Mitwirkung "BI-Strategie" (BI-Programm) des Konzerns

Umsetzung der BI-Strategie in BI-Projekten

Beratung zum Aufbau von BI-CCs: Datenmanagement, Businiss Objects, Oracle, Sun Grid Infrastruktur, IBM Cognos

Konzept Konsolidierungsstrategie der bestehenden DWH-Landschaft des Konzerns

 

Schwerpunkte Consulting, Datenmodellierung, Testmanagement Projektleitung und -management

 

SAP BW, SAP CRM, weitere SAP-Module, Oracle 10g /11g, Informatica Power Center, Oracle EssBase, IBM Cognos 8, Business Objects (Web Intelligence, Crystal Report, Ycelsius), ARIS, MS-Project, MS-Office, Mind Mapping, eRoom
Projektmanagementmethode: GPM-IPMA und SCRUM (Team- und Softwareentwicklungsprozesse)

 

05/06 - 12/06 T-Systems (Telekom AG)

Funktionen: Entwickler und Senior Consultant

Zentrales Einkaufsinformationssystem SAP BW, SAP FI und CO, MM
            Migration der Stamm- und Bewegungsdaten vom HOST nach SAP MM / CO /FI

Anpassung der Extraktoren aus SAP FI, CO und MM

Stamm- und Bewegungsdaten (Kontrakte, Rechnungen, Bestellung (Bestellpositionen), Datenmodellierung (Mehrschichtenmodell, Harmonisierung)

Realisierung eines Masters (Basis für weitere 5 Telekom-Töchter)

Zusammenführung ?zentrales? Einkaufsinformationssystem mit KPI und Dashboard

Einführung ITIL-Prozesse

 

PoC: BI-Frontends für SAP BW (Cognos und BO)

 

Schwerpunkte: Konzept und Realisierung

 

SAP BW, FI, CO, MM Quellsystemanbindung R/3 (Extraktoren, generische

Extraktoren),ABAP OO,SAP Solution Manager, SAP ASAP-Modell

 

 

03/05 - 03/07 T-Systems (IKK Westfalen)

Funktionen: Entwicklung und Senior Consultant

SAP BW für Standard-Reporting, ad-hoc-Reporting, Segmentierung und

CRM-Integration

CRM für gesetzliche Krankenkassen, Quellsystem- und Informationsbedarfsanalysen, Entwicklung Delta-Verfahren

Blueprint und Datenmodell Krankenkasse CRM und BW

ABAP-Entwicklung von Funktionsbausteinen für ETL-Prozesse

BW-Realisierung als "Mehrschichtenmodell" (ODSe Rohdaten, ODSe Analyseschicht, Info Set, Multi Provider, Cubes, Multi Cubes, komplexe Prozessketten))

Cubes für KPI-Dashboard, "Standard"- und ?ad-hoc-Reporting? (BEx, WAS als Portallösung/Integration Netweaver)

Importe aus 110 Tabellen aus operativen Systemen nach SAP BW und CRM

SAP CRM (CustomerFactSheet mit BW-Integration, Segment Builder), der Geschäfts-partner ist Bestandteil des BW-Datenmodells. Anreicherung der Tabellen aus Quell-systemen um den Geschäftspartner, Reports um Opportunities, Aktvitäten und Kampagnen (Schwerpunkt DMP-Kampagnen)

Extraktoren-Erweiterung SAP CRM)

CRM Module: Business Partner, Business Partner Beziehungen, Aktivitäten (Kontakte, DMS etc.), Opportunities und Kampagnen

Test und Abnahme, Prozessketten (tägliche Beladung 7 Stunden) über Events/ABAP-Entwicklung

AS-Support und Einführung ILIL-Prozesse

Performanceoptimierung

 

Schwerpunkte: Konzept und Realisierung, Test und Testmanagement

 

ISKV (Informationssystem Krankenkassen und Rezept 300

SAP CRM, SAP BW, DB2, SQLServer mit Transact SQL, ABAP OO, BExAnalyzer,

Web, Application Designer, SAP Solution Manager,MS-Project,MS-Office, Visio

 

 

08/04 - 02/05 T-Mobile

Funktionen: Test, Qualitätssicherung und technische Abnahme

Management-Informationssystem (KPI und Dashbord)

Data Warehouse national/international

 

Schwerpunkte: Test und Realisierung, Testmanagement

 

SAP BW, SAP SEM-BPS, CO, FI, ABAP Objects, SAP Solution
             Manager , Oracle 9i, PL/SQL, Toad, RationalRose/ClearCase/DDTS,
             Hyperion Essbase, Cognos Serie 7

komplexe Schnittstellenlandschaft und komplexe Mapping-Verfahren

 

12/03 - 07/04 Conrad Elektronik

Funktion: Konzept und Realisierung

BW-Teilprojekte: Extraktion aus FI, CO, MM, SD, PSA)

ETL, Datenmodellierung, InfoCubes für Vertrieb und Marketing, Aufbau Vertriebs- und

Marketingreporting, Definition/Erweiterung von KPI

 

Schwerpunkte: Konzept und Realisierung, Test

 

SAP FI, CO, SD, MM, BW, ABAP/4, ABAP OO, Solution Manager, SAP Solution
             Manager

 

 

08/02 - 12/03 Meckle-Ratiopharm

Funktionen: Entwickler und Senior Consultant

Analyse und Konzept SAP BW Vertriebsreporting

Blueprint SAP CRM und SAP BW

Realisierung SAP BW (Datenmodellierung, ETL, ODS, InfoProvider, Cubes (Reporting und KPI, Pozessketten, ABAP/4)

CRM-Module (Opportunities, Aktivitäten, Business Partner, Business Partner Beziehungen und Kampagnen

Konzept und Analyse für Call-Center-Lösung im Kontext SAP CRM-Integration

 

Schwerpunkte: Konzept und Realisierung, Test und Testmanagement

 

SAP CRM, SAP BW, Evaluierung (ACD, CTI, UNIFIED MESSAGING, IVR), ABAP/4

 

 

05/02 - 08/02  Sanofi-Synthelabo

Funktion: Projektleitung und Senior Management Consultant

Prozessanalyse Kampagnen- und Veranstaltungsmanagement

Analyse CRM-Architektur und Data Warehouse

Konzept Data Warehouse Einsatz von SAP BW

Konzept Vertriebsoptimierung: Multi-Channel-Vertriebssteuerung

 

Schwerpunkt: Consultant

 

ARIS, UML, MS-Office

 

 

01/02 - 04/02 Santander Bank

Funktion: Senior Consultant

Geschäftsprozess-Optimierung Kampagnen-und Responsemanagement,

sowie Interessenten- und Neukundenmanagement

Workflow-Optimierung

 

Schwerpunkt: Consulting

 

ARIS, UML, MS-Office

 

 

05/00 - 03/02 Dresdner Bank

Funktion: Gesamtprojektleitung / Senior Management Consultant

Gesamtkonzept Database Marketing

Gesamtkonzept Customer Relationship Management (SFA für den Filialbetrieb, Integration der bankspezifischen Beratungsmodule)

Call-Center und Kampagnen-Management) SIEBEL 2000 (mit Projektteam eines führendem Integrationsdienstleister)

Analyse IT-Architektur zentrales Data Warehouse Firmen- und Privatkunden

Einführung Kampagnenmanagement und Etablierung der Prozesse; Marketing-Automation

Zielgruppenanalyse mit SAS und SAS Enterprise Miner, Datenanreicherung soziodemografische Informationen

Customer Metric (Kennzahlen zur Definition von Zielgruppen)

Datenanalyse und Data-Cleansing

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung, Test und Testmanagement

 

DB2, SQL, SAS, Siebel, Powerbuilder, MS-Office

 

 

05/99 - 10/01 BFG AG heute SEB AG und SEBdirect

Funktion: Konzept und Gesamtprojektleitung

Strategie, Fach- und IT-Konzept, Werksvertrag mit Budgetverantwortung

Einführungsstrategie CRM, eCRM / Proof of Concept über vier Projektphasen

IT-Architektur CRM und zentrales Data Warehouse und Realisierung

Datenanalyse und Data-Cleansing

Adressmanagement (Workflow mit externem Dienstleister), Einführungskonzept für internes Adressmanagement

 

Multi-Channel-Vertriebssteuerung, Kampagnen-Management und Tool-Implementierung (siehe interne Projekte)

Kampagnen-Controlling

Marketing-Automation (Prozess- und Workflowoptimierung, Einführung und Etablierung neuer Prozesse)

Interessenten- und Neukundenmanagement

Response- und Kontaktmanagement/Reporting, Automatisierung von Reponse-Prozessen

Integration externer Daten (Sinus-Milieus, Microm)

Integration externer Dienstleister: Call-Center, Lettershop

Kundenbeziehungsmanagement, Zielgruppensegmentierung und Cluster

Customer Information Matrix als Kennzahlensystem

Integration Adressmanagement (Online-Abgleich)

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung und Gesamtprojektleitung, Test
und Testmanagement

 

Oracle, SQL, PL/SQL, SAS, ARIS, Visio, Java, XML/XSLm, Cognos Serie 7,
MS-Office

 

01/97 - 04/99 Deutsche Post AG

Funktion: Projektleitung / Senior Management Consultant

Consulting zur Einführung von SAP R/3: (FI, CO, MM, SD) und Migration aus

Altsystemen

Realisierung-Data-Warehouse und Data Marts für Brief und Fracht sowie

Einführung Sales Force Automation

Einführung Berichtswesen

Einführung KPI

Einführung Kampagnen-Management und ?Controlling

Data Cleansing-Projekt: SAP und SAP-Schnittstellen

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung, Projektleitung

 

Oracle, PL/SQL, SQL, SAS, SAP R/3 (FI, SD, SD, MM), SAP BW, Informatica

 PowerCenter, ARIS, Hyperion EssBase, Express, MS-Offcie

 

SAP BW als Enterprise SAP Data Warehouse zur Versorgung der

Sparten-DWHs mit SAP Stamm- und Bewegungsdaten.

 

 

Eigenes Beratungsunternehmen

09/94 - 12/96 Deutsche Post AG

Funktion: Projektleitung /Senior Management Consultant

Consulting zur Einführung von SAP R/3 (FI, CO, MM, SD): Migration aus

Altsystemen

 

Elektronischer Datenaustausch mit Kunden und Partnern; EDS (elektronische

Einlieferungsliste für Kooperationskunden der Deutschen Post AG) und statistische

Auswertung

Neugestaltung in Marketing und Vertrieb (Key-Account-Management, Direct-Marketing

Center)

Konzept für Marketing- und Vertriebsinformationssysteme: Brief, Fracht, Philaletie und

Postzeitungsdienst,  Berichtswesen Brief und Fracht

 

PoCs: BI-Frontend (Pilot, Express, Comshare, SAS, Cognos), BI-ETL-Tools

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung, Projektleitung

 

R/2, R/3 (FI, SD, CO), ABAP/4, ARIS, Oracle, SQL, PL/SQL

 

 

freiberufliche Tätigkeit bei Ploenzke Wiesbaden

08/93 - 08/94 Deutsche Post AG

Funktion: Projektleitung/Senior Management Consultant

Aufbau "Gesamtdeutsches Straßenverzeichnis"

Fach- und IT-Konzept: PPS Briefzentren, Logistik

Fach- und IT-Konzept Frachtleitcode

EDI-Einführung zur Verkehrstromplanung und Verkehrstromoptimierung

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung und Projektleitung

 

ADABAS, Oracle, Powerbuilder, SAS, PL/SQL, C++, Super Naturel

 

 

Ploenzke Kiedrich/Wiesbaden

06/92 - 07/93  Deutsche Post AG

Funktion: Senior Management Consultant

Umsetzung "neue fünfstellige Postleitzahl"

IT-Informationssystem "LOS (Leitzahlen-, Orts- und Straßenverzeichnis und deren

Historisierung)"

Beratungsleistung bei Unternehmen und Institutionen mit signifikant großen Datenmengen

Präsentation ?neue fünfstellige Postleitzahl? im Rahmen von Masterveranstaltungen der Deutschen Post AG

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung und Senior Management
                        Consultant

 

ADABAS, Super Naturel

 

 

Ploenzke Kiedrich/Wiesbaden

01/90 - 05/92 Deutsche Post AG

Funktion: Senior Management Consultant

Fach- und DV-Konzept: neues IT-System Postkrankenkasse

Konzept Reorganisation: SAP (Sozialwesen der Deutschen Post)

Planung Brief- und Frachtzentren mit Analyse der Verkehrsströme  und statistische

Verfahren

Konzept: "fünfstelliges Postleitzahlensystem

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung und Senior Management          Consultant

 

Predict-Case, Super Natrual, ADABAS, Oracle

 

 

Ploenzke Kiedrich/Wiesbaden

01/89 - 12/90Projekte: öffentliche Verwaltung, Deutsche Telekom, Deutsche Post und               interne Projekte

Funktionen: Projektleiter- und Projektmanager, Senior Management Consultant

Diverse Projekte Deutsche Post und Telekom

Erfolgreiche Einführung und Mitwirkung "Reorganisation zentraler Bereiche in    Stadtverwaltungen der neuen Bundesländer"

Aktive Mitgestaltung das ISOTEC-Verfahren als Standard aufzubauen

 

Schwerpunkte: Konzept, Datenmodellierung, Projektleitung

 

ISOTEC, Predict Case, Super Natural, Case/4/0, IEW, Oracle Case

 

 

Ploenzke Kiedrich/Wiesbaden

01/86 - 12/88 Deutsche Telekom und interne Projekte

Funktionen: Entwickler und Senior Consultant

Einsatz von Case-Tools in diversen Projekten, Evaluierung

Bewertung und Test

Mitwirkung am ISOTEC-Verfahren

Case-Tool-Einführung bei der Telekom mit Masterprojekt

Aktive Mitgestaltung das ISOTEC-Verfahren als Standard aufzubauen

 

Schwerpunkte: Konzept, Realisierung, Datenmodellierung

 

Predict Case, Case/4/0, IEW, Oracle Case, Cobol, C, C++

 

 

Citybank Düsseldorf

06/77 - 12/86     als Werkstudent ab 06/1977 bis 1982
                        ab 1982 in Funktionen als:

Anwendungsentwicklung

stell. Zweigstellenleiter

Abteilungsleiter: Verleiter: Verwaltung Region Mitte Controlling/Finanzen

 

 

 

Unternehmensinterne Projekte ? C.I.K. Consulting GmbH

01/99 ? 05/01    Kampagnenmanagement-Tool

                        Funktion: Federführung und Know-how-Träger beim fachlichen und IT-Konzept

zur Realisierung eines Kampagnenmanagement-Tool zur Mediaplanung

und Zielgruppenselektion mit bundesweit zwei Installationen

 

Schwerpunkt: Fachkonzept, Datenmodellierung, Gesamtprojektleitung

 

Oracle 8 und 8i, C++, PL/SQL, Cognos Powerplay und Impromptu, XML,

SAP R/3, SAS-IntegrationEnterpriseMiner,J2EE Websphere