- Aufbau von Data Analytics Plattformen (Data Lake / Data Warehouse) - Aufbau von Big Data / Real-Time Daten Pipelines
Aktualisiert am 02.06.2024
Profil
Freiberufler / Selbstständiger
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 02.06.2024
Verfügbar zu: 100%
davon vor Ort: 0%
Business Intelligence
Microsoft Azure
Databricks
C#
Cloud Computing
PowerBI
MS SSAS
Database Design
Data Lake
SSIS
Microsoft Analysis Services
Apache Spark
Python
Azure Databricks
Datenmodellierung Kimball
T-SQL
Azure DevOps
Microsoft SQL Server 2019
Big Data
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher

Einsatzorte

Einsatzorte

Köln (+100km)
Deutschland, Schweiz, Österreich
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 2 Monate
2023-05 - heute

Konzeption und Entwicklung von verschiedenen Datenprodukten

Senior Data Engineer (Freelancer)
Senior Data Engineer (Freelancer)
Konzeption und Entwicklung von verschiedenen Datenprodukten auf Basis von
Microsoft Azure für interne Stakeholder der Lufthansa Gruppe. Ziel ist der Aufbau
einer einheitlichen Datenplattform, auf der anschließend diverse Datenprodukte
implementiert und betrieben werden können.
Lufthansa Technik AG
Hamburg (remote)
3 Monate
2023-01 - 2023-03

Entwicklung einer skalierbaren Lösung

Senior Azure Engineer (Freelancer) PySpark Python SQL ...
Senior Azure Engineer (Freelancer)
Entwicklung einer skalierbaren Lösung zur Migration von Daten aus der bestehenden Cloud des Kunden in eine neue Cloud. Die Lösung muss die Übertragung der Daten ( > 3+ Petabyte) auf Transaktionsebene sicherstellen. Darüber hinaus muss ein robustes Backup-Konzept entwickelt werden, um sicherzustellen, dass die Daten jederzeit verfügbar und geschützt sind.
Azure Databricks Data Factory Data Lake CosmosDB Power BI
PySpark Python SQL DAX
Mercedes-Benz Group AG
Stuttgart (remote)
1 Jahr 6 Monate
2021-07 - 2022-12

Aufbau einer zentralen Fahrzeug Datenplattform

Senior Data Engineer (Freelancer) Python SQL
Senior Data Engineer (Freelancer)
Aufbau einer zentralen Fahrzeug Datenplattform für die Automobil Ingenieure zur
Auswertung der verschiedenen Modellreihen um einen umfassende Analyse über
die Performance der Fahrzeugprototypen zu erhalten. Dies erleichtert es den Ingenieuren, kritische Aspekte der Fahrzeugperformance frühzeitig zu identifizieren und verbessern.
Azure Databricks MS Azure SQL Database DevOps Azure Tableau
Python SQL
Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH
Ulm (Remote)
1 Jahr 3 Monate
2020-04 - 2021-06

Verarbeitung von Produktionsdaten

Data Engineer Python SQL
Data Engineer

Der Kunde hat weltweit Produktionsanlagen, welche ihre Daten in verschiedenen Systemen und Datenbanken ablegen (je nach Versionsstand der Anlagen). Im Zuge der Modernisierung der Anlagen, werden die Anlagen nach und nach auf neue Systeme umgestellt. Um den hohen Qualitätsansprüchen der eigenen Kunden gewährleisten zu können, ist es notwendig die Produktionsdaten der verschiedenen Systeme innerhalb eines Data Lakes zu vereinen und zu verarbeiten, um darauf weitere Analysen durchführen zu können.

Nutzen für den Kunden

  • Analyse der Produktionsdaten um Fehler in der Produktion rechtzeitig identifizieren zu können
  • Vorhalten der historischen Daten für interne Audits
  • Verbesserung der Produktionsabläufe

Data Lake Azure Databricks SAP
Python SQL
Köln
1 Jahr 11 Monate
2018-07 - 2020-05

Aufbau eines BI Reportings

ARM Azure Analysis Services Azure Data Factory ...

Es soll eine Cloud Reporting Lösung geschaffen werden, die es ermöglicht, Daten von beim Kunden aus dem Agrarumfeld lokal installierten Anlagen anzunehmen, diese zu verarbeiten, zu visualisieren und die erstellten Berichte wieder in die lokale Web Anwendung einzubinden. Die Maschinen authentifizieren sich bei einem REST Endpoint und sind ? nach erfolgreicher ? Authentifizierung in der Lage ihre Daten in die Cloud zu übermitteln. In der Cloud werden diese Daten weiterverarbeitet und anschließend in einen tabularen Cube geladen, welcher als Ausgangspunkt für die Dashboards und Reports dient. Die Kunden des Auftraggebers sind anschließend in der Lage die für sie erstellten Berichte abzurufen, um somit wertvolle Einblicke in das eigene Geschäftsfeld zu erhalten.

  • Umsetzung der Daten Verarbeitungsstrecke innerhalb der Azure Cloud
  • Erstellung des Security Konzeptes 
  • Aufbau des tabularen Cubes 
  • Erstellung und Bereitstellung von Reports

ARM Azure Analysis Services Azure Data Factory Azure Functions Azure SQL Server Iot Hub Key Vault Power BI SSIS Visual Studio Team Services Azure DevOps Azure Blob Storage Azure Elastic Pools Application Insights
Agrarhersteller
6 Monate
2019-07 - 2019-12

(PoC) Verarbeitung von Massen Belegdaten

Handel Azure Serverless Functions Azure Databricks Azure SQL Data Warehouse ...
Handel

Im Rahmen der täglichen Datenbewirtschaftung müssen Kassendaten aller Kassensysteme zeitnah verarbeitet werden. Die Herausforderung lag vor allem in der Verarbeitung dieser Massendaten (8 Millionen Dateien pro Tag), welche mit regulären ETL Tools nicht mehr zu bewerkstelligen war. Basierend darauf wurden Aggregate gebildet, welche in ein Azure SQL Data Warehouse überführt worden sind. Auf dem Azure SQL Data Warehouse wurde mit Power BI Berichte und Dashboards erstellt.

  • Aufbau eines Data Lakes in welchem die Rohdaten angeliefert werden
  • Hochperformante Verarbeitung von Millionen von Transaktionsdaten mit Azure Databricks
  • Aufbau eines tabularen Cubes 
  • Erstellung der entsprechenden Measures 
  • Erstellung von Dashboards
  • Aufbau einer Pipeline Orchestrierung zwecks automatischer Datenverarbeitung entlang aller Datenschichten

Nutzen für den Kunden
  • Bessere Bedarfsplanung auf Transaktionsebene
  • Exakte Übersicht für das Controlling über die Abverkäufe auf verschiedenen Ebenen (Tages,- Monats,- Jahresübersicht)
  • Integration in einen Data Lake für die Data Scientisten

    Azure Serverless Functions Azure Databricks Azure SQL Data Warehouse Power BI
    8 Monate
    2018-10 - 2019-05

    Aufbau einer Azure basierten Analytics Plattform

    Azure Analysis Services Azure Data Lake Azure Databricks ...

    Im Rahmen einer digitalen Roadmap wurden vom Kunden verschiedene Projekte und Initiativen initialisiert, welche die Transformation zur Industrie 4.0 ebnen sollen. Die Verarbeitung von großen Datenmengen (?Big Data?) wurde als Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation vom Kunden identifiziert. Ziel war es den Kunden auf dem Weg zur digitalen Transformation zu begleiten mit dem Aufbau einer modernen Data Analytics Plattform. Dabei wurden die neusten Technologien aus dem Microsoft Portfolio eingesetzt. Dadurch war es erstmals möglich die komplexen Zusammenhänge der mechanischen Eigenschaften der Anlagen mit den neuesten Machine Learning Methoden zu verbinden.

    • Beladung des Data Warehouses durch die Anbindung der Quellsysteme an die
      Microsoft Azure Cloud 
    • Erstellung eines Datenmodells und Verarbeitung der Sensor- und Transaktionsdaten mithilfe von Azure Databricks
    • Aufbau eines tabularen Cubes 
    • Erstellung der entsprechenden Kennzahlen, Reports und Dashboards
    • Aufbau einer Pipeline Orchestrierung zwecks automatischer Datenverarbeitung entlang aller Datenschichten.

    Nutzen für den Kunden

    • Einheitliche Plattform zur Verarbeitung von strömenden Datenmengen (Sensordaten & Transaktionsdaten)
    • Plattform zur Entwicklung eigener Machine-Learning-Modelle und Data- Science-Use-Cases
    • Einheitliches Geschäftsdatenmodell für den Bereich Produktion 
    • Aufbau eines Management Reportings

    Azure Analysis Services Azure Data Lake Azure Databricks Azure SQL Database Azure Stream Analytics Event Hub Microsoft Azure Cloud Microsoft Power BI
    Fertigungs- & Prozessindustrie
    10 Monate
    2017-07 - 2018-04

    BI Reporting von Kommisioniersystemen

    Application Insights Azure Functions Azure IoT Hub ...

    Der Kunde ist ein weltweit führendes Unternehmen für Medizintechnologie, das für eine Reihe von Anwendungszwecken für das gesamte Gesundheitswesen Medizintechnik, Geräte und Laborausstattung herstellt. Ziel war die Entwicklung eine WebApp, welche sämtliche Funktionen für unterschiedliche Benutzergruppen zur Verwaltung, Steuerung und Analyse der weltweit installierten Systeme komfortabel zur Verfügung stellt. Zentrales Element ist der IoT-Hub, über den die Maschinen an das Backend angeschlossen werden. Die Daten werden anschließend aus dem Backend zu einem Datenmodell verarbeitet und in eine Web Applikation eingebunden und den Benutzern bereitgestellt.

    • Verarbeitung der Daten in ein Datenmodell 
    • Aufbau des tabularen Cubes in Power BI
    Application Insights Azure Functions Azure IoT Hub Azure SQL Datenbank Azure Storage JavaScript Microsoft Power BI embedded Vue.js Web-API ARM
    Chemie, Bio, Pharma & Medizintechnik
    3 Monate
    2017-05 - 2017-07

    IoT-Sensoren-Demo

    Azure IoT Hub Power BI

    Das Unternehmen ist ein diversifizierter Industriekonzern im Bereich der Stahlverarbeitung. Im Auftrag des Kunden wurde eine IoT-Demo-Applikation erstellt, welche in der Lage sein soll Smartphone-Parameter der Benutzer auszulesen, in der Cloud zu verarbeiten und anschließend zu visualisieren. Dabei wurden die Gyroskop Sensoren des Smartphones ausgelesen. Der Demo Case wurde auf einer Veranstaltung des Kunden präsentiert mit dem Ziel die Potentiale von Cloud Technologien in nachvollziehbarer Weise darzustellen

    • Erstellung und Anpassung der IoT Applikation
    • Aufbau der digitalen Verarbeitungsstrecke 
    • Erstellung der realtime Analyse-Dashboards in Power BI
    Azure IoT Hub Power BI
    Metallindustrie, Maschinen- und Fahrzeugbau
    3 Monate
    2016-09 - 2016-11

    Innovation Lab Dauerlaufstände OPC

    Azure Event Hub Azure SQL Datenbank Azure Stream Analytics ...

    Das Unternehmen ist als Automobilzulieferer und Hersteller von Industrie-, Gebäude- und Automobiltechnik. Im Rahmen einer Industrie 4.0 Initiative hat wurde ein Pilot Projekt (Innovation Lab) umgesetzt. Dabei wurden Daten aus einem Motor Prüfstand über eine OPC DA Schnittstelle an einen Azure Event Hub angebunden und die Daten entlang einer IoT Lambda Architektur verarbeitet. Die Sensordaten des Prüfstandes werden in einem Power BI Echtzeitdashboard visualisiert und historisch in einer Azure SQL Database gespeichert, welche als Quelle für einen tabularen Cube bereitgestellt worden ist. Die Daten konnten somit einerseits in Echtzeit dargestellt werden und andererseits ermöglichte die feingranulare Datenaufzeichnung die Durchführung von Vorhersagen hinsichtlich der Ausfallwahrscheinlichkeiten der einzelnen Prüfstände.

    • Erstellung der Daten Pipeline 
    • Datenmanipulation
    Azure Event Hub Azure SQL Datenbank Azure Stream Analytics C# OPC Power BI Desktop Direct Query Power BI Mobile Apps Power BI Portal
    Fertigungs- & Prozessindustrie
    7 Monate
    2016-04 - 2016-10

    Weiterentwicklung Azure Dataplattform und Umsetzung von Use Cases

    Azure Automation Azure Data Factory Azure Functions ...

    Die existierende Cloud Data-/ IoT-Plattform nimmt die Daten von tausenden Installationen entgegen und verarbeitet diese in der Cloud. Die Daten werden in einem Data Lake abgelegt und anschließend weiterverarbeitet. Ziel des Projektes, war die Umsetzung von Prototyp Use Cases (bsp. Messung der Energieverbräuche, Laufzeit der Anlagen etc.). Gleichzeitig sollen die IT betriebsseitigen Anforderungen stabilisiert werden. Als Datenquelle dienten sowohl die Anlagedaten als auch die eigenen Oracle Datenbanken, des Kunden.

    • Extrahierung von Daten 
    • Erstellung von Daten Pipelines mit Apache Spark zwecks Daten Analyse
    • Erstellung und Programmierung eines Blob ? Storage Backup Konzeptes
    Azure Automation Azure Data Factory Azure Functions Azure HDInsight Spark Azure SQL Datenbank Az-ure Web Jobs
    Maschinenbau
    2 Jahre 8 Monate
    2013-03 - 2015-10

    Schnittstellenentwicklung Business Intellligence

    Excel Microsoft Power BI SQL Server 2016

    Das Ziel ist die Erstellung sowie Auswertung von Reportings und Dashboards, um bessere Einblicke in das Unternehmen und seine Umwelt zu erhalten. Dazu zählt die Erarbeitung von Key Performance-Indikatoren sowie die Weiterentwicklung der Schnittstellen zwischen Business Intelligence, Controlling und Accounting. Dabei wurden Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen (ERP, CSV) zusammengeführt, um anschließend mit Excel/ Power BI analysiert.

    • Zusammenführung von Daten aus Controlling, Accounting und Business Intelligence
    • Erstellung von Reports und Dashboards sowie deren Auswertung und Ableitung von Handelsempfehlungen
    Excel Microsoft Power BI SQL Server 2016
    eCommerce

    Aus- und Weiterbildung

    Aus- und Weiterbildung

    1 Monat
    2021-02 - 2021-02

    Analyzing Data with Microsoft Power BI

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    1 Monat
    2021-01 - 2021-01

    Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Azure Databricks

    Zertifikat,
    Zertifikat
    1 Monat
    2019-12 - 2019-12

    Designing an Azure Data Solution

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    1 Monat
    2019-11 - 2019-11

    Implementing an Azure Data Solution

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    1 Monat
    2018-01 - 2018-01

    Engineering Data with Microsoft Cloud Services

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    1 Monat
    2017-06 - 2017-06

    Architecting Microsoft Azure Solutions

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    1 Monat
    2017-05 - 2017-05

    Implemeting Microsoft Azure Infrastructure Solutions

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    1 Monat
    2017-03 - 2017-03

    Perform Data Engineering on Microsoft Azure HDInsight

    Zertifikat, Microsoft Corporation
    Zertifikat
    Microsoft Corporation
    3 Jahre 1 Monat
    2013-10 - 2016-10

    Studium - International Business

    Master of Arts, Technische Hochschule Köln
    Master of Arts
    Technische Hochschule Köln
    • Finance/ Controlling & Business Intelligence
    5 Monate
    2014-08 - 2014-12

    Auslandssemester

    University of North Florida (UNF), Jacksonville, USA
    University of North Florida (UNF), Jacksonville, USA
    1 Jahr 8 Monate
    2011-09 - 2013-04

    Studium - Business Administration

    Bachelor of Arts, FOM - Hochschule für Ökonomie und Management, Essen
    Bachelor of Arts
    FOM - Hochschule für Ökonomie und Management, Essen
    • Finance & Controlling
    1 Jahr 10 Monate
    2009-09 - 2011-06

    Ausbildung zum Groß- und Außenhandelskaufmann

    IHK geprüft, SCHAUCO Handelsgesellschaft GmbH, Mülheim an der Ruhr
    IHK geprüft
    SCHAUCO Handelsgesellschaft GmbH, Mülheim an der Ruhr
    9 Jahre 1 Monat
    2000-08 - 2009-08

    Abitur

    Gymnasium Heißen, Mülheim an der Ruhr
    Gymnasium Heißen, Mülheim an der Ruhr

    Position

    Position

    • Berater
    • Consultant

    Kompetenzen

    Kompetenzen

    Top-Skills

    Business Intelligence Microsoft Azure Databricks C# Cloud Computing PowerBI MS SSAS Database Design Data Lake SSIS Microsoft Analysis Services Apache Spark Python Azure Databricks Datenmodellierung Kimball T-SQL Azure DevOps Microsoft SQL Server 2019 Big Data

    Schwerpunkte

    (Explorative) Datenanalyse / Data Mining
    Cloud Engineering (Infrastruktur, Security, Continuous Integration / Continuous Delivery)
    Datenmodellierung (Kimball)
    Entwicklung und Aufbau von Business Intelligence Lösungen
    Konzeption und Implementierung von ETL-Prozessen
    Umsetzung von Big Data und Streaming Lösungen

    Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

    Microsoft Power BI
    Power Map, Power Pivot, Power Query, Power BI Desktop
    Cloud Security
    SQL
    Microsoft SSIS/ SSAS
    PySpark
    Azure DevOps
    C#
    DAX
    Data Modeling (Kimball)
    Microsoft Azure
    Azure Databricks
    Microsoft SQL Server
    Business Intelligence Produkte
    • Microsoft Azure Data Factory
    • Microsoft Azure Data Lake
    • Microsoft Azure Functions (Serverless Computing)
    • Microsoft Azure DevOps
    • Microsoft Azure Infrastructure (Power Shell Scripting, Resource Manager
    • ARM, Storage, Virtual Machines)
    • Microsoft Azure IoT (Event Hub, IoT Hub, Stream Analytics)
    • Microsoft Azure SQL Data Warehouse
    • Microsoft Azure SQL Database
    • Microsoft Cognitive Services
    • Terraform
    • Microsoft SQL Server Data Tools (SSDT)
    • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
    • Microsoft SQL Analysis Services (SSAS)

    Softwareentwicklung
    • Python
    • Microsoft T-SQL
    • Powershell
    • Visual Studio 2019

    Beruflicher Werdegang

    2021-07 ? heute
    Rolle: Senior Data Engineer, Microsoft Certified Trainer, Freelancer in Köln
    • Konzeption, Entwicklung und Betrieb skalierbarer, datengetriebener Lösungen auf Basis von Microsoft Azure

    2018-04 ? heute
    Rolle: Honorardozent
    Kunde: Technische Hochschule Köln
    • Grundlagen Data Engineering & Data Warehouse
    • Grundlagen SQL
    • Grundlagen Data Science
    • Grundlagen Cloud Computing

    2016-03 ? 2021-06
    Rolle: Consultant
    Kunde: ORAYLIS GmbH (Consulting),  Düsseldorf
    • Development Lead (Erstellung von DWH/ Big Data Architekturen)
    • Aufbau von Daten Plattformen (ETL / ELT) in der Microsoft Azure Cloud (strukturierte & semi-strukturierte Daten)
    • Verarbeitung von Massendaten (Big Data) im Data Lake (>100 Millionen Zeilen pro Tag)
    • Erstellung von Proof-of-Concepts (PoCs)
    • Begleitung der Pre-Sales Aktivitäten sowie das Halten von Schulungen
    • Datenmodellierung nach Ralph Kimball (Star - Schema)
    • Verarbeitung von Echtzeit Streaming Daten in der Microsoft Azure Cloud
    • Aufbau von Tabularen Cubes (AAS & Microsoft Power BI) und Ableitung von KPIs entsprechend den Geschäftsanforderungen
    • Erstellung von Dashboards & Reports in Microsoft Power BI
    • Bereitstellung und Sicherung der Azure Infrastruktur (ARM/ Terraform) sowie automatisches (CI/ CD) Deployment

    2014-03 ? 2015-10
    Rolle: Finance/ Controlling
    Kunde: Picanova GmbH (Ecommerce),  Köln
    • Prozessoptimierung an Schnittstellen (Buchhaltung/ Finance/ Business Intelligence)
    • Erstellung und Auswertung monatlicher Reports

    2013-02 ? 2013-07
    Rolle: Praktikant
    Kunde: HSBC Trinkaus & Burkhardt AG, Düsseldorf
    • Abwicklung von Wertpapiergeschäften nationaler & internationaler Kunden

    Programmiersprachen

    C# (Grundkenntnisse)
    PySpark (Fortgeschritten)
    SQL (Professionell)

    Datenbanken

    Azure Data Lake
    Azure Databricks
    Data Lake
    Microsoft Azure Data Warehouse / Synapse
    Microsoft Azure Database
    Microsoft SQL Server
    Power BI / Tabular Cube
    SSIS

    Hardware

    ARM

    Branchen

    Branchen

    • Automobil & Zulieferer
    • Handel
    • Energiewirtschaft
    • Fertigungs- & Prozessindustrie

    Einsatzorte

    Einsatzorte

    Köln (+100km)
    Deutschland, Schweiz, Österreich
    möglich

    Projekte

    Projekte

    1 Jahr 2 Monate
    2023-05 - heute

    Konzeption und Entwicklung von verschiedenen Datenprodukten

    Senior Data Engineer (Freelancer)
    Senior Data Engineer (Freelancer)
    Konzeption und Entwicklung von verschiedenen Datenprodukten auf Basis von
    Microsoft Azure für interne Stakeholder der Lufthansa Gruppe. Ziel ist der Aufbau
    einer einheitlichen Datenplattform, auf der anschließend diverse Datenprodukte
    implementiert und betrieben werden können.
    Lufthansa Technik AG
    Hamburg (remote)
    3 Monate
    2023-01 - 2023-03

    Entwicklung einer skalierbaren Lösung

    Senior Azure Engineer (Freelancer) PySpark Python SQL ...
    Senior Azure Engineer (Freelancer)
    Entwicklung einer skalierbaren Lösung zur Migration von Daten aus der bestehenden Cloud des Kunden in eine neue Cloud. Die Lösung muss die Übertragung der Daten ( > 3+ Petabyte) auf Transaktionsebene sicherstellen. Darüber hinaus muss ein robustes Backup-Konzept entwickelt werden, um sicherzustellen, dass die Daten jederzeit verfügbar und geschützt sind.
    Azure Databricks Data Factory Data Lake CosmosDB Power BI
    PySpark Python SQL DAX
    Mercedes-Benz Group AG
    Stuttgart (remote)
    1 Jahr 6 Monate
    2021-07 - 2022-12

    Aufbau einer zentralen Fahrzeug Datenplattform

    Senior Data Engineer (Freelancer) Python SQL
    Senior Data Engineer (Freelancer)
    Aufbau einer zentralen Fahrzeug Datenplattform für die Automobil Ingenieure zur
    Auswertung der verschiedenen Modellreihen um einen umfassende Analyse über
    die Performance der Fahrzeugprototypen zu erhalten. Dies erleichtert es den Ingenieuren, kritische Aspekte der Fahrzeugperformance frühzeitig zu identifizieren und verbessern.
    Azure Databricks MS Azure SQL Database DevOps Azure Tableau
    Python SQL
    Mercedes-Benz Tech Innovation GmbH
    Ulm (Remote)
    1 Jahr 3 Monate
    2020-04 - 2021-06

    Verarbeitung von Produktionsdaten

    Data Engineer Python SQL
    Data Engineer

    Der Kunde hat weltweit Produktionsanlagen, welche ihre Daten in verschiedenen Systemen und Datenbanken ablegen (je nach Versionsstand der Anlagen). Im Zuge der Modernisierung der Anlagen, werden die Anlagen nach und nach auf neue Systeme umgestellt. Um den hohen Qualitätsansprüchen der eigenen Kunden gewährleisten zu können, ist es notwendig die Produktionsdaten der verschiedenen Systeme innerhalb eines Data Lakes zu vereinen und zu verarbeiten, um darauf weitere Analysen durchführen zu können.

    Nutzen für den Kunden

    • Analyse der Produktionsdaten um Fehler in der Produktion rechtzeitig identifizieren zu können
    • Vorhalten der historischen Daten für interne Audits
    • Verbesserung der Produktionsabläufe

    Data Lake Azure Databricks SAP
    Python SQL
    Köln
    1 Jahr 11 Monate
    2018-07 - 2020-05

    Aufbau eines BI Reportings

    ARM Azure Analysis Services Azure Data Factory ...

    Es soll eine Cloud Reporting Lösung geschaffen werden, die es ermöglicht, Daten von beim Kunden aus dem Agrarumfeld lokal installierten Anlagen anzunehmen, diese zu verarbeiten, zu visualisieren und die erstellten Berichte wieder in die lokale Web Anwendung einzubinden. Die Maschinen authentifizieren sich bei einem REST Endpoint und sind ? nach erfolgreicher ? Authentifizierung in der Lage ihre Daten in die Cloud zu übermitteln. In der Cloud werden diese Daten weiterverarbeitet und anschließend in einen tabularen Cube geladen, welcher als Ausgangspunkt für die Dashboards und Reports dient. Die Kunden des Auftraggebers sind anschließend in der Lage die für sie erstellten Berichte abzurufen, um somit wertvolle Einblicke in das eigene Geschäftsfeld zu erhalten.

    • Umsetzung der Daten Verarbeitungsstrecke innerhalb der Azure Cloud
    • Erstellung des Security Konzeptes 
    • Aufbau des tabularen Cubes 
    • Erstellung und Bereitstellung von Reports

    ARM Azure Analysis Services Azure Data Factory Azure Functions Azure SQL Server Iot Hub Key Vault Power BI SSIS Visual Studio Team Services Azure DevOps Azure Blob Storage Azure Elastic Pools Application Insights
    Agrarhersteller
    6 Monate
    2019-07 - 2019-12

    (PoC) Verarbeitung von Massen Belegdaten

    Handel Azure Serverless Functions Azure Databricks Azure SQL Data Warehouse ...
    Handel

    Im Rahmen der täglichen Datenbewirtschaftung müssen Kassendaten aller Kassensysteme zeitnah verarbeitet werden. Die Herausforderung lag vor allem in der Verarbeitung dieser Massendaten (8 Millionen Dateien pro Tag), welche mit regulären ETL Tools nicht mehr zu bewerkstelligen war. Basierend darauf wurden Aggregate gebildet, welche in ein Azure SQL Data Warehouse überführt worden sind. Auf dem Azure SQL Data Warehouse wurde mit Power BI Berichte und Dashboards erstellt.

    • Aufbau eines Data Lakes in welchem die Rohdaten angeliefert werden
    • Hochperformante Verarbeitung von Millionen von Transaktionsdaten mit Azure Databricks
    • Aufbau eines tabularen Cubes 
    • Erstellung der entsprechenden Measures 
    • Erstellung von Dashboards
    • Aufbau einer Pipeline Orchestrierung zwecks automatischer Datenverarbeitung entlang aller Datenschichten

    Nutzen für den Kunden
    • Bessere Bedarfsplanung auf Transaktionsebene
    • Exakte Übersicht für das Controlling über die Abverkäufe auf verschiedenen Ebenen (Tages,- Monats,- Jahresübersicht)
    • Integration in einen Data Lake für die Data Scientisten

      Azure Serverless Functions Azure Databricks Azure SQL Data Warehouse Power BI
      8 Monate
      2018-10 - 2019-05

      Aufbau einer Azure basierten Analytics Plattform

      Azure Analysis Services Azure Data Lake Azure Databricks ...

      Im Rahmen einer digitalen Roadmap wurden vom Kunden verschiedene Projekte und Initiativen initialisiert, welche die Transformation zur Industrie 4.0 ebnen sollen. Die Verarbeitung von großen Datenmengen (?Big Data?) wurde als Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation vom Kunden identifiziert. Ziel war es den Kunden auf dem Weg zur digitalen Transformation zu begleiten mit dem Aufbau einer modernen Data Analytics Plattform. Dabei wurden die neusten Technologien aus dem Microsoft Portfolio eingesetzt. Dadurch war es erstmals möglich die komplexen Zusammenhänge der mechanischen Eigenschaften der Anlagen mit den neuesten Machine Learning Methoden zu verbinden.

      • Beladung des Data Warehouses durch die Anbindung der Quellsysteme an die
        Microsoft Azure Cloud 
      • Erstellung eines Datenmodells und Verarbeitung der Sensor- und Transaktionsdaten mithilfe von Azure Databricks
      • Aufbau eines tabularen Cubes 
      • Erstellung der entsprechenden Kennzahlen, Reports und Dashboards
      • Aufbau einer Pipeline Orchestrierung zwecks automatischer Datenverarbeitung entlang aller Datenschichten.

      Nutzen für den Kunden

      • Einheitliche Plattform zur Verarbeitung von strömenden Datenmengen (Sensordaten & Transaktionsdaten)
      • Plattform zur Entwicklung eigener Machine-Learning-Modelle und Data- Science-Use-Cases
      • Einheitliches Geschäftsdatenmodell für den Bereich Produktion 
      • Aufbau eines Management Reportings

      Azure Analysis Services Azure Data Lake Azure Databricks Azure SQL Database Azure Stream Analytics Event Hub Microsoft Azure Cloud Microsoft Power BI
      Fertigungs- & Prozessindustrie
      10 Monate
      2017-07 - 2018-04

      BI Reporting von Kommisioniersystemen

      Application Insights Azure Functions Azure IoT Hub ...

      Der Kunde ist ein weltweit führendes Unternehmen für Medizintechnologie, das für eine Reihe von Anwendungszwecken für das gesamte Gesundheitswesen Medizintechnik, Geräte und Laborausstattung herstellt. Ziel war die Entwicklung eine WebApp, welche sämtliche Funktionen für unterschiedliche Benutzergruppen zur Verwaltung, Steuerung und Analyse der weltweit installierten Systeme komfortabel zur Verfügung stellt. Zentrales Element ist der IoT-Hub, über den die Maschinen an das Backend angeschlossen werden. Die Daten werden anschließend aus dem Backend zu einem Datenmodell verarbeitet und in eine Web Applikation eingebunden und den Benutzern bereitgestellt.

      • Verarbeitung der Daten in ein Datenmodell 
      • Aufbau des tabularen Cubes in Power BI
      Application Insights Azure Functions Azure IoT Hub Azure SQL Datenbank Azure Storage JavaScript Microsoft Power BI embedded Vue.js Web-API ARM
      Chemie, Bio, Pharma & Medizintechnik
      3 Monate
      2017-05 - 2017-07

      IoT-Sensoren-Demo

      Azure IoT Hub Power BI

      Das Unternehmen ist ein diversifizierter Industriekonzern im Bereich der Stahlverarbeitung. Im Auftrag des Kunden wurde eine IoT-Demo-Applikation erstellt, welche in der Lage sein soll Smartphone-Parameter der Benutzer auszulesen, in der Cloud zu verarbeiten und anschließend zu visualisieren. Dabei wurden die Gyroskop Sensoren des Smartphones ausgelesen. Der Demo Case wurde auf einer Veranstaltung des Kunden präsentiert mit dem Ziel die Potentiale von Cloud Technologien in nachvollziehbarer Weise darzustellen

      • Erstellung und Anpassung der IoT Applikation
      • Aufbau der digitalen Verarbeitungsstrecke 
      • Erstellung der realtime Analyse-Dashboards in Power BI
      Azure IoT Hub Power BI
      Metallindustrie, Maschinen- und Fahrzeugbau
      3 Monate
      2016-09 - 2016-11

      Innovation Lab Dauerlaufstände OPC

      Azure Event Hub Azure SQL Datenbank Azure Stream Analytics ...

      Das Unternehmen ist als Automobilzulieferer und Hersteller von Industrie-, Gebäude- und Automobiltechnik. Im Rahmen einer Industrie 4.0 Initiative hat wurde ein Pilot Projekt (Innovation Lab) umgesetzt. Dabei wurden Daten aus einem Motor Prüfstand über eine OPC DA Schnittstelle an einen Azure Event Hub angebunden und die Daten entlang einer IoT Lambda Architektur verarbeitet. Die Sensordaten des Prüfstandes werden in einem Power BI Echtzeitdashboard visualisiert und historisch in einer Azure SQL Database gespeichert, welche als Quelle für einen tabularen Cube bereitgestellt worden ist. Die Daten konnten somit einerseits in Echtzeit dargestellt werden und andererseits ermöglichte die feingranulare Datenaufzeichnung die Durchführung von Vorhersagen hinsichtlich der Ausfallwahrscheinlichkeiten der einzelnen Prüfstände.

      • Erstellung der Daten Pipeline 
      • Datenmanipulation
      Azure Event Hub Azure SQL Datenbank Azure Stream Analytics C# OPC Power BI Desktop Direct Query Power BI Mobile Apps Power BI Portal
      Fertigungs- & Prozessindustrie
      7 Monate
      2016-04 - 2016-10

      Weiterentwicklung Azure Dataplattform und Umsetzung von Use Cases

      Azure Automation Azure Data Factory Azure Functions ...

      Die existierende Cloud Data-/ IoT-Plattform nimmt die Daten von tausenden Installationen entgegen und verarbeitet diese in der Cloud. Die Daten werden in einem Data Lake abgelegt und anschließend weiterverarbeitet. Ziel des Projektes, war die Umsetzung von Prototyp Use Cases (bsp. Messung der Energieverbräuche, Laufzeit der Anlagen etc.). Gleichzeitig sollen die IT betriebsseitigen Anforderungen stabilisiert werden. Als Datenquelle dienten sowohl die Anlagedaten als auch die eigenen Oracle Datenbanken, des Kunden.

      • Extrahierung von Daten 
      • Erstellung von Daten Pipelines mit Apache Spark zwecks Daten Analyse
      • Erstellung und Programmierung eines Blob ? Storage Backup Konzeptes
      Azure Automation Azure Data Factory Azure Functions Azure HDInsight Spark Azure SQL Datenbank Az-ure Web Jobs
      Maschinenbau
      2 Jahre 8 Monate
      2013-03 - 2015-10

      Schnittstellenentwicklung Business Intellligence

      Excel Microsoft Power BI SQL Server 2016

      Das Ziel ist die Erstellung sowie Auswertung von Reportings und Dashboards, um bessere Einblicke in das Unternehmen und seine Umwelt zu erhalten. Dazu zählt die Erarbeitung von Key Performance-Indikatoren sowie die Weiterentwicklung der Schnittstellen zwischen Business Intelligence, Controlling und Accounting. Dabei wurden Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen (ERP, CSV) zusammengeführt, um anschließend mit Excel/ Power BI analysiert.

      • Zusammenführung von Daten aus Controlling, Accounting und Business Intelligence
      • Erstellung von Reports und Dashboards sowie deren Auswertung und Ableitung von Handelsempfehlungen
      Excel Microsoft Power BI SQL Server 2016
      eCommerce

      Aus- und Weiterbildung

      Aus- und Weiterbildung

      1 Monat
      2021-02 - 2021-02

      Analyzing Data with Microsoft Power BI

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      1 Monat
      2021-01 - 2021-01

      Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Azure Databricks

      Zertifikat,
      Zertifikat
      1 Monat
      2019-12 - 2019-12

      Designing an Azure Data Solution

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      1 Monat
      2019-11 - 2019-11

      Implementing an Azure Data Solution

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      1 Monat
      2018-01 - 2018-01

      Engineering Data with Microsoft Cloud Services

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      1 Monat
      2017-06 - 2017-06

      Architecting Microsoft Azure Solutions

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      1 Monat
      2017-05 - 2017-05

      Implemeting Microsoft Azure Infrastructure Solutions

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      1 Monat
      2017-03 - 2017-03

      Perform Data Engineering on Microsoft Azure HDInsight

      Zertifikat, Microsoft Corporation
      Zertifikat
      Microsoft Corporation
      3 Jahre 1 Monat
      2013-10 - 2016-10

      Studium - International Business

      Master of Arts, Technische Hochschule Köln
      Master of Arts
      Technische Hochschule Köln
      • Finance/ Controlling & Business Intelligence
      5 Monate
      2014-08 - 2014-12

      Auslandssemester

      University of North Florida (UNF), Jacksonville, USA
      University of North Florida (UNF), Jacksonville, USA
      1 Jahr 8 Monate
      2011-09 - 2013-04

      Studium - Business Administration

      Bachelor of Arts, FOM - Hochschule für Ökonomie und Management, Essen
      Bachelor of Arts
      FOM - Hochschule für Ökonomie und Management, Essen
      • Finance & Controlling
      1 Jahr 10 Monate
      2009-09 - 2011-06

      Ausbildung zum Groß- und Außenhandelskaufmann

      IHK geprüft, SCHAUCO Handelsgesellschaft GmbH, Mülheim an der Ruhr
      IHK geprüft
      SCHAUCO Handelsgesellschaft GmbH, Mülheim an der Ruhr
      9 Jahre 1 Monat
      2000-08 - 2009-08

      Abitur

      Gymnasium Heißen, Mülheim an der Ruhr
      Gymnasium Heißen, Mülheim an der Ruhr

      Position

      Position

      • Berater
      • Consultant

      Kompetenzen

      Kompetenzen

      Top-Skills

      Business Intelligence Microsoft Azure Databricks C# Cloud Computing PowerBI MS SSAS Database Design Data Lake SSIS Microsoft Analysis Services Apache Spark Python Azure Databricks Datenmodellierung Kimball T-SQL Azure DevOps Microsoft SQL Server 2019 Big Data

      Schwerpunkte

      (Explorative) Datenanalyse / Data Mining
      Cloud Engineering (Infrastruktur, Security, Continuous Integration / Continuous Delivery)
      Datenmodellierung (Kimball)
      Entwicklung und Aufbau von Business Intelligence Lösungen
      Konzeption und Implementierung von ETL-Prozessen
      Umsetzung von Big Data und Streaming Lösungen

      Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

      Microsoft Power BI
      Power Map, Power Pivot, Power Query, Power BI Desktop
      Cloud Security
      SQL
      Microsoft SSIS/ SSAS
      PySpark
      Azure DevOps
      C#
      DAX
      Data Modeling (Kimball)
      Microsoft Azure
      Azure Databricks
      Microsoft SQL Server
      Business Intelligence Produkte
      • Microsoft Azure Data Factory
      • Microsoft Azure Data Lake
      • Microsoft Azure Functions (Serverless Computing)
      • Microsoft Azure DevOps
      • Microsoft Azure Infrastructure (Power Shell Scripting, Resource Manager
      • ARM, Storage, Virtual Machines)
      • Microsoft Azure IoT (Event Hub, IoT Hub, Stream Analytics)
      • Microsoft Azure SQL Data Warehouse
      • Microsoft Azure SQL Database
      • Microsoft Cognitive Services
      • Terraform
      • Microsoft SQL Server Data Tools (SSDT)
      • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
      • Microsoft SQL Analysis Services (SSAS)

      Softwareentwicklung
      • Python
      • Microsoft T-SQL
      • Powershell
      • Visual Studio 2019

      Beruflicher Werdegang

      2021-07 ? heute
      Rolle: Senior Data Engineer, Microsoft Certified Trainer, Freelancer in Köln
      • Konzeption, Entwicklung und Betrieb skalierbarer, datengetriebener Lösungen auf Basis von Microsoft Azure

      2018-04 ? heute
      Rolle: Honorardozent
      Kunde: Technische Hochschule Köln
      • Grundlagen Data Engineering & Data Warehouse
      • Grundlagen SQL
      • Grundlagen Data Science
      • Grundlagen Cloud Computing

      2016-03 ? 2021-06
      Rolle: Consultant
      Kunde: ORAYLIS GmbH (Consulting),  Düsseldorf
      • Development Lead (Erstellung von DWH/ Big Data Architekturen)
      • Aufbau von Daten Plattformen (ETL / ELT) in der Microsoft Azure Cloud (strukturierte & semi-strukturierte Daten)
      • Verarbeitung von Massendaten (Big Data) im Data Lake (>100 Millionen Zeilen pro Tag)
      • Erstellung von Proof-of-Concepts (PoCs)
      • Begleitung der Pre-Sales Aktivitäten sowie das Halten von Schulungen
      • Datenmodellierung nach Ralph Kimball (Star - Schema)
      • Verarbeitung von Echtzeit Streaming Daten in der Microsoft Azure Cloud
      • Aufbau von Tabularen Cubes (AAS & Microsoft Power BI) und Ableitung von KPIs entsprechend den Geschäftsanforderungen
      • Erstellung von Dashboards & Reports in Microsoft Power BI
      • Bereitstellung und Sicherung der Azure Infrastruktur (ARM/ Terraform) sowie automatisches (CI/ CD) Deployment

      2014-03 ? 2015-10
      Rolle: Finance/ Controlling
      Kunde: Picanova GmbH (Ecommerce),  Köln
      • Prozessoptimierung an Schnittstellen (Buchhaltung/ Finance/ Business Intelligence)
      • Erstellung und Auswertung monatlicher Reports

      2013-02 ? 2013-07
      Rolle: Praktikant
      Kunde: HSBC Trinkaus & Burkhardt AG, Düsseldorf
      • Abwicklung von Wertpapiergeschäften nationaler & internationaler Kunden

      Programmiersprachen

      C# (Grundkenntnisse)
      PySpark (Fortgeschritten)
      SQL (Professionell)

      Datenbanken

      Azure Data Lake
      Azure Databricks
      Data Lake
      Microsoft Azure Data Warehouse / Synapse
      Microsoft Azure Database
      Microsoft SQL Server
      Power BI / Tabular Cube
      SSIS

      Hardware

      ARM

      Branchen

      Branchen

      • Automobil & Zulieferer
      • Handel
      • Energiewirtschaft
      • Fertigungs- & Prozessindustrie

      Vertrauen Sie auf Randstad

      Im Bereich Freelancing
      Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung

      Fragen?

      Rufen Sie uns an +49 89 500316-300 oder schreiben Sie uns:

      Das Freelancer-Portal

      Direktester geht's nicht! Ganz einfach Freelancer finden und direkt Kontakt aufnehmen.