Business Analytics
Moderne Datenplattformen konzipiere und entwickele ich mit Microsoft Azure und Microsoft Fabric und den Produkten dieser Cloud-Plattformen.
- Data Lake und Data Warehousing
- Date Lakehouse und Medallion-Architektur
- Entwicklung mit Python und SQL
- Datenintegration mit Data Factory und Apache Spark
- Analyse mit Azure Synapse Analytics
- Data Science mit Data Mining, Machine Learning in Azure sowie Python und R

Services
Mit MS Fabric und MS Azure lassen sich umfangreiche Daten-Plattformen entwickeln.

MS Fabric
- Data Engineering mit Data Factory, Python und Apache Spark
- Data Lake und Data Warehouse-Entwicklung mit SQL und Python
- Data Science
- Business Intelligence
MS Azure
- Data Lake- und Data Lakehouse-Entwicklung
- Data Engineering mit Azure Data Factory und Apache Spark / Python
- Business Intelligence mit Azure Analysis Services
- Azure Synapse Analytics
- Data Science
Reporting
- MS Power BI, DAX, M
- Azure Synapse Analytics (mit Synapse Studio)
- Azure Data Explorer (ADX)
- Azure Analysis Services
Data Science / ML
- Azure Machine Learning (Azure ML) und Python-Entwicklung (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Azure Synapse Analytics
- Azure Data Factory zur ML-Orchestrierung
Referenzen
In den letzten 15 Jahren habe ich für verschiedenen Branchen und an sehr unterschiedlichen Standorten Daten-Plattformen und Reporting-Systeme (mit)realisiert.

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Behörden
- Data Warehouse für die Analyse und Prognose von Steuereinnahmen und Steuerausgaben bei einer Regierungsbehörde (Berlin)
- Data Warehouse zur Analyse und Prognose für Arbeitsmarktdaten bei einer Regierungsbehörde (Wien)
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Banken / Versicherungen
- Integration von Banksystemen in einem DWH für regulatorische Berichte einer Landesbank (Kiel)
- Reporting für strukturierte Finanzprodukte (Zürich)
- Data Warehouse für eine Krankenversicherung (Stuttgart)
- Reporting-System für eine Krankenversicherung (Wien)
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Industrie
- Durchführung und Analyse von Mitarbeiter-Befragungen mit umfassendem Reporting für eine Beratungsfirma im Bereich Personal (München)
- Konkurrenzbeobachtungssystem zur Bewertung des Technologievorsprungs bei einem Unternehmen aus dem Bereich der Telekommunikation (Berlin)
- Data Warehouse für Webshop-Daten (Hamburg)
- System für Reporting im Marktforschung für ein Unternehmen im Getränkehandel (Berlin)