Artikel-Import-Schnittstelle für ERP
E-Commerce
(Internet und Informationstechnologie, < 10 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Power Bi
SAP Business Objects
Microsoft Azure
Big Data
ETL
Data Warehousing
SQL Server Analysis Services
Jira
Business Intelligence
Bigquery
Skills
- Python,
- Jupyter Lab,
- PostgreSQL,
- Microsoft Azure Synapse and SQLDB,
- Microsoft PowerBI,
- Microsoft SSAS (Tabular),
- ETL,
- SQLite,
- Projektleiter,
- Data Mesh,
- Microsoft BI (MSSQL/TSQL, SSIS, SSAS, SSRS),
- RedGate,
- Data Warehouse, DWH, Kimball, Star-Schema, Data Vault
- Microsoft Access,
- QlikView,
- Intersystems,
- SAP BI (BusinessObjects, Universe, WebIntelligence),
- Microsoft PowerShell,
- OLAP,
- Big Data (Hadoop)
- InfiniDB,
- Hadoop (CDH)
- Red Hat Enterprise Linux.
- CSV, Excel,
- Talend ETL Big Data,
- Pentaho Data, Integration, Kettle,
- InfoZoom,
- Intersystems Caché,
- Sybase PowerDesigner, Toad Data Modeler, DeZign,
- Crystal Reports
- JIRA / Phabricator
- Azure DevOps
- LiquiBase Database Deployment, SVN, Git, Mercurial
- Microsoft PowerBI
- QlikView / QlikSense
- MySQL / MariaDB ,
- T-SQL , MDX
- Metabase
- Data Catalog
- BusinessObjects WebIntelligence (WebI)
- BusinessObjects Universe
- Google BigQuery
- GCP (Google Cloud Platform)
- Exasol
Projekthistorie
04/2022
-
07/2022
Import von Artikelstammdaten des Großhändlers im XML-Format in eine
PostgreSQL-Datenbank (Google Cloud). Automatisierte Übersetzung der
Artikelbeschreibungen aus dem Türkischen ins Deutsche sowie Anreicherung
von externen Daten. Export in CSV-Flatfile für den Re-Import in die
Warenwirtschaft Xentral.
Technologien:
• Python
• Jupyter Notebooks
• PostgreSQL (Google Cloud)
PostgreSQL-Datenbank (Google Cloud). Automatisierte Übersetzung der
Artikelbeschreibungen aus dem Türkischen ins Deutsche sowie Anreicherung
von externen Daten. Export in CSV-Flatfile für den Re-Import in die
Warenwirtschaft Xentral.
Technologien:
• Python
• Jupyter Notebooks
• PostgreSQL (Google Cloud)
11/2021
-
03/2022
Einführung Business Intelligence mit Zielsetzung einer Data-Driven-Company
E-Commerce
(Konsumgüter und Handel, 250-500 Mitarbeiter)
Einführung und Aufbau des automatisierten Reportings als zentrales
Steuerungsinstrument für das Unternehmen mit Microsoft PowerBI
(Cloud) und einer Modern Data Plattform basierend auf Microsoft Azure
Synapse. Ablösung von manuellen Excel-Reports hin zu Self-Service-
BI mit Rollen- und Rechtesystem für das gesamte Unternehmen.
Etablierung des neuen DWH als Single-Point-of-Truth und Quelle für
das Team Data Analytics.
Fachliche, disziplinarische Führung und Aufbau des internationalen
Teams sowie Steuerung von externen Dienstleistungsunternehmen.
Technologien:
• Microsoft Azure Synapse und SQLDB
• Microsoft PowerBI
• Microsoft SSAS (Tabular)
• Spark
• MariaDB
• Python
• Microsft Azure Synapse Pipelines
• Pentaho Data Integration (PDI / Kettle)
Steuerungsinstrument für das Unternehmen mit Microsoft PowerBI
(Cloud) und einer Modern Data Plattform basierend auf Microsoft Azure
Synapse. Ablösung von manuellen Excel-Reports hin zu Self-Service-
BI mit Rollen- und Rechtesystem für das gesamte Unternehmen.
Etablierung des neuen DWH als Single-Point-of-Truth und Quelle für
das Team Data Analytics.
Fachliche, disziplinarische Führung und Aufbau des internationalen
Teams sowie Steuerung von externen Dienstleistungsunternehmen.
Technologien:
• Microsoft Azure Synapse und SQLDB
• Microsoft PowerBI
• Microsoft SSAS (Tabular)
• Spark
• MariaDB
• Python
• Microsft Azure Synapse Pipelines
• Pentaho Data Integration (PDI / Kettle)
10/2021
-
11/2021
Anbindung ERP-REST Datenquelle an das Data Warehouse
Dienstleistung / Softwareentwicklung (intern)
(Internet und Informationstechnologie, 1000-5000 Mitarbeiter)
Entwicklung eines Prototyps um die Daten eines dynamischen RESTful
Webservices (JSON) in das Staging-Layer des Data Warehouse zu im
transferieren. Die Anlage des Datenbankschemas erfolgt per Metadaten
vollautomatisch.
Technologien:
• Python
• Jupyter Notebooks
• MSSQL
• SQLite
Webservices (JSON) in das Staging-Layer des Data Warehouse zu im
transferieren. Die Anlage des Datenbankschemas erfolgt per Metadaten
vollautomatisch.
Technologien:
• Python
• Jupyter Notebooks
• MSSQL
• SQLite
03/2020
-
03/2021
Konzept zur Stabilisierung der Data Warehouse Entwicklung und des Betriebes
Dienstleistung / Softwareentwicklung (intern)
(Internet und Informationstechnologie, 1000-5000 Mitarbeiter)
Gap-Analyse der Produktentwicklung des Data Warehouse sowie
dessen Betrieb auf Kundensystemen. Ausarbeitung der Strategie zur
langfristigen Qualitätsverbesserung des Produktes welche durch ein
mehrköpfiges DWH Entwicklungs- und Betriebsteam sowie
konzerninternen Offshore-Teams umgesetzt werden kann in mehreren
Etappen unter Berücksichtigung von parallelen, individuellen
Kundenprojektrealisierungen und der Java-Entwicklung.
Technologien:
• Microsoft BI (MSSQL, SSIS, SSAS, SSRS)
• Intersystems Caché
• LiquiBase
dessen Betrieb auf Kundensystemen. Ausarbeitung der Strategie zur
langfristigen Qualitätsverbesserung des Produktes welche durch ein
mehrköpfiges DWH Entwicklungs- und Betriebsteam sowie
konzerninternen Offshore-Teams umgesetzt werden kann in mehreren
Etappen unter Berücksichtigung von parallelen, individuellen
Kundenprojektrealisierungen und der Java-Entwicklung.
Technologien:
• Microsoft BI (MSSQL, SSIS, SSAS, SSRS)
• Intersystems Caché
• LiquiBase
07/2020
-
01/2021
Umbau des Data Warehouses
Einzelhandel
(Konsumgüter und Handel, 250-500 Mitarbeiter)
Auf Grund geänderter Stammdatenstruktur im Kundenunternehmen
mussten große Teile des Datawarehouses erweitert und migriert
werden. In Phase 1 musste eine Parallelstruktur für die
Qualititätssicherung erstellt werden welche dann in Phase 2 die alten
Inhalte ersetzt hat. Dabei ergaben sich Anpassungen am ETL (SSIS)
auf Grund der Schnittstelle zum ERP (IBM AS/400) und dem
Datenmodell der relationalen Datenbank (Microsoft SQL Server) sowie
der multidimensionalen Cubes (SSAS).
Technologien:
• Microsoft BI (MSSQL, SSIS, SSAS, SSRS)
• IBM DB2 for iSeries
• LiquiBase
• RedGate Toolbelt
mussten große Teile des Datawarehouses erweitert und migriert
werden. In Phase 1 musste eine Parallelstruktur für die
Qualititätssicherung erstellt werden welche dann in Phase 2 die alten
Inhalte ersetzt hat. Dabei ergaben sich Anpassungen am ETL (SSIS)
auf Grund der Schnittstelle zum ERP (IBM AS/400) und dem
Datenmodell der relationalen Datenbank (Microsoft SQL Server) sowie
der multidimensionalen Cubes (SSAS).
Technologien:
• Microsoft BI (MSSQL, SSIS, SSAS, SSRS)
• IBM DB2 for iSeries
• LiquiBase
• RedGate Toolbelt
03/2017
-
02/2020
Daten-Management IT-Rollout Filialmigration
Bank-IT
(Banken und Finanzdienstleistungen, >10.000 Mitarbeiter)
Entwicklung von Datenstrukturen und Datenflüsse (ETL) zur
Prozessautomatisierung für Identitymanagementsysteme.
Datenstrukturen werden im Projekt-Datawarehouse (Microsoft SQL Server)
abgebildet um Regel-Reporting via SAP BusinessObjects zu ermöglichen.
Adhoc-Auswertungen auf Basis eines zentralen Microsoft Access Frontends
zur Einbeziehung der Teilprojekte und Fachbereiche (Self-Service).
Technologien:
• Microsoft BI (MSSQL, SSIS)
• SAP BI (BusinessObjects Universe)
• SAP BI (BusinessObjects WebIntelligence)
• Microsoft Access
• Microsoft PowerShell
• ORACLE
Prozessautomatisierung für Identitymanagementsysteme.
Datenstrukturen werden im Projekt-Datawarehouse (Microsoft SQL Server)
abgebildet um Regel-Reporting via SAP BusinessObjects zu ermöglichen.
Adhoc-Auswertungen auf Basis eines zentralen Microsoft Access Frontends
zur Einbeziehung der Teilprojekte und Fachbereiche (Self-Service).
Technologien:
• Microsoft BI (MSSQL, SSIS)
• SAP BI (BusinessObjects Universe)
• SAP BI (BusinessObjects WebIntelligence)
• Microsoft Access
• Microsoft PowerShell
• ORACLE
Reisebereitschaft
Weltweit verfügbar
Bis 31.05.2024 nicht verfügbar
