Senior BI Consultant | Data Architect | Data Analyst | Data Engineer | Projektmanager

6/2023 – 8/2023

Konzept- und Prototyp-Erstellung für Datenanalyse in MS Power BI:
Speicherung der Patienten- und Gesundheitsdaten je Mandant (Krankenhäuser, Pflegeheime, Universitäten...) in der Azure Cloud und zentrale Bereitstellung für Power BI. Entwicklung von 3 verschiedenen Konzepten und Prototypen inklusive Echtzeitanalyse (Real-time Analysis).
Tätigkeiten:
• Ist-Analyse und Bedarfsermittlung
• Planung und Konzeption von 3 Lösungsvarianten
• Entwicklung eines Power BI-Prototyps
• Dokumentation und Präsentation
Eingesetzte Technologien / Methodiken: Data Mesh, Data Lakehouse, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks / Delta Lake, Azure Synapse Analytics (Azure SQL Data Warehouse), Azure Data Factory, MS SQL Server 2012 & 2019, PostgreSQL, MongoDB, MS Visual Studio 2019, SSMS, SSIS, Power Query, MS Power BI (-Desktop /-Service /-Report Server /- On-Premises Data Gateway), T-SQL, DAX, Python, PyArrow, Parquet, JSON, NDJSON, FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources von HL7), SMART, Azure FHIR/ Azure API for FHIR, FHIR-Proxy

Business Intelligence (BI)

9/2022 – 2/2023

Konzepterstellung für die Einführung von Microsoft Power BI und die Einrichtung eines Business Intelligence Competence Centers (BICC):
Ein international tätiger Konzern im Automobilhandel plant, seine bestehende BI-Lösung durch die Einführung von Microsoft Power BI zu ersetzen und ein Business Intelligence Competence Center (BICC) einzurichten. Der BI Consultant ist verantwortlich für die Konzeption einer Power BI-Lösung sowie für die Gründung und Operationalisierung eines BICC, das als zentrale Anlaufstelle für BI-bezogene Aktivitäten und Best Practices innerhalb des Konzerns dient.
Tätigkeiten:
• Ist-Analyse und Bedarfsermittlung
• Strategische Planung und Konzeption
• Implementierung und Anpassung eines Power BI-Prototyps
• Planung von Schulungs- und Change-Management-Programmen
• Planung kontinuierlicher Optimierung und Support
• Dokumentation und Präsentation
Eingesetzte Technologien / Methodiken: Data Mesh, Data Lakehouse, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks / Delta Lake, Azure Synapse Analytics (Azure SQL Data Warehouse), Azure Data Factory, MS SQL Server 2012 & 2019, MS Visual Studio 2019, SSMS, SSIS, Power Query, MS Power BI (-Desktop /-Service /-Report Server /- On-Premises Data Gateway), T-SQL, DAX, GIT, Microsoft Purview, MS Visio, BPMN, MS PowerPoint

Business Intelligence (BI)

6/2021 – 12/2022

Performance-Optimierung der ETL-Prozesse und DWH:
Ein international tätiger Konzern im Automobilhandel plant, die Performance seiner ETL-Prozesse und seines Data Warehouse optimieren. Ziel ist es, Datenverarbeitungszeiten zu verkürzen, Berichtserstellungen zu beschleunigen und die Effizienz des gesamten Datenmanagements zu steigern. Der BI Consultant wird die vorhandenen Systeme analysieren und verbessern, um eine leistungsstarke Dateninfrastruktur zu schaffen, die schnellere und zuverlässigere Datenanalyse ermöglicht.
Tätigkeiten:
• Performance-Analyse und Diagnose: Durchführung einer umfassenden Performance-Analyse der bestehenden ETL-Prozesse und des DWH, Identifizierung von Engpässen und Performance-Problemen.
• Optimierung der ETL-Prozesse: Einsatz von In-Memory-Technologie und parallelen Ladeprozessen in SSIS, um die ETL-Leistung zu verbessern und Datenverarbeitungszeiten zu reduzieren.
• Datenmodellierung und DWH-Optimierung: Implementierung des Data Vault 2.0-Modells für eine flexible, skalierbare und leicht zu wartende DWH-Architektur. Anwendung von Clustered Columnstore Indexes in SQL Server für eine hoch performante Datenabfrage und -speicherung.
• Anwendung von Best Practices und fortschrittlichen Technologien: Nutzung fortschrittlicher Technologien und Methoden wie In-Memory-Datenbanken und Data Vault 2.0, um eine optimale Performance und Skalierbarkeit des Datenmanagements zu gewährleisten.
• Monitoring und kontinuierliche Verbesserung: Einführung eines fortlaufenden Monitoring-Systems für ETL-Prozesse und das DWH, um die Leistung zu überwachen und proaktiv anzupassen.
Angewendete Methoden und Technologien:
• In-Memory-Verarbeitung: Nutzung der In-Memory-Technologien von SQL Server, um Datenverarbeitungsgeschwindigkeiten zu erhöhen.
• Clustered Columnstore Indexes: Einsatz von Clustered Columnstore Indexes in SQL Server, um die Abfrageperformance zu steigern und die Datenkompression zu verbessern.
• Data Vault 2.0: Anwendung des Data Vault 2.0 Modells zur Optimierung der DWH-Architektur, dass eine hohe Flexibilität bei Änderungen der Geschäftslogik bietet, die Datenintegrität sichert und eine historische Datenhaltung erleichtert.
• SSIS: Verwendung von SSIS für die Entwicklung und Optimierung von ETL-Prozessen, einschließlich der Implementierung von In-Memory-Verarbeitung und parallelen Ladetechniken.
• Microsoft Azure Data Factory: Einsatz der Azure Data Factory für cloud-basierte ETL-Prozesse zu optimieren.
MS SQL Server 2019, MS Visual Studio 2019, SSMS, Power Query, T-SQL, MS Visio, BPMN, MS PowerPoint, GIT

Business Intelligence (BI)