23.06.2026 aktualisiert
AK
100 % verfügbar
Senior SAP Data & Analytics Consultant
Schliengen, Deutschland
Nur Remote
MSc Research in Computer Systems EngineeringÜber mich
Ich unterstütze Unternehmen dabei, ihre Reporting- und Planungsprozesse moderner, transparenter und besser steuerbar aufzubauen. Dabei arbeite ich von der Anforderungsaufnahme über KPI-Definition, Datenmodellierung und semantische Schichten bis hin zur Umsetzung mit SAP und Nicht SAP Lösungen.
Skills
SAP Analytics CloudSAP CloudData ArchitectureIntegration Platform As A Service (IPaaS)PythonSAP BISAP FI/COSAP HANASAP SignavioRISE with SAPSAP BTP
SAP Data & Analytics Architect | SAP Business Data Cloud | SAP Datasphere | SAP Analytics Cloud
Seit mehr als 10 Jahren begleite ich Unternehmen bei der Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung moderner Daten-, Reporting- und Analytics-Lösungen im SAP-Umfeld. Mein Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von Business-Anforderungen, Datenarchitekturen und Analytics-Plattformen zur Schaffung nachhaltiger Self-Service- und Entscheidungsunterstützungslösungen.
Ich verfüge über umfassende Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von SAP Analytics Cloud (SAC), SAP Datasphere, SAP HANA Cloud sowie SAP Business Data Cloud Lösungen. Dabei unterstütze ich Kunden sowohl bei der technischen Umsetzung als auch bei der Definition von Governance-Strukturen, Betriebsmodellen, KPI-Frameworks und Enablement-Konzepten für Fachbereiche und Management.
Meine Projekterfahrung umfasst Reporting-, Planungs- und Analytics-Lösungen in unterschiedlichen Branchen, darunter Finanz, Industrie, Handel, Energieversorgung, Telekommunikation sowie konzerninterne Transformations- und Digitalisierungsprogramme.
Schwerpunkte
• SAP Analytics Cloud (SAC)
Reporting, Dashboarding und Planung
Datenmodelle, Dimensionen, Kennzahlen und Versionen
Dashboard Design & Storytelling
Planungsprozesse und Freigabeworkflows
Rollen- und Berechtigungskonzepte
Analytics Governance
Self-Service Analytics
User Enablement und Adoption
• SAP Datasphere & SAP Business Data Cloud
Semantische Datenmodellierung
Analytische Modelle und Consumption Layer
Reusable Data Products
Datenintegration und Datenvirtualisierung
Governance-orientierte Datenarchitekturen
Business Data Cloud Strategien und Zielarchitekturen
• SAP HANA Cloud
Datenmodellierung
Analytical Views und Calculation Views
Advanced Analytics mit HANA PAL
SQL-basierte Datenaufbereitung
Performanceorientierte Analytics-Architekturen
• Advanced Analytics & AI
Analytics- und AI-Strategien
Python-basierte Datenanalyse
Machine-Learning-Konzepte
Produkt- und Empfehlungssysteme
AI-Enablement für Analytics-Anwendungsfälle
• SQL & Python
Datenmodellierung
Datenaufbereitung
Analytics Engineering
Automatisierung analytischer Prozesse
• SAP Integration & Transformation
SAP Integration Suite / Cloud Integration
End-to-End Analytics-Architekturen
• IT Business Architecture
Business Capability Mapping
LeanIX
SAP Signavio
Enterprise Architecture
Prozess-zu-Daten-Ausrichtung
Zielarchitekturen und Transformations-Roadmaps
• KPI Governance & Data Access Management
KPI-Frameworks
Data Access Control
Planning Permissions
Data Locking
Rollen- und Verantwortlichkeitskonzepte
• Projektmanagement & Delivery
Jira Projekt Management
Jira Service Management
SAP Cloud ALM
Agile Delivery
Backlog- und Release-Management
Analytics Governance, Community Building & User Enablement
Neben der technischen Umsetzung unterstütze ich Organisationen beim Aufbau nachhaltiger Analytics- und Reporting-Organisationen.
Erfahrung
Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2019
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicher
Projekthistorie
- Tätigkeit als IT Business Architect in einer Transformationsinitiative im Energiesektor mit Fokus auf Stakeholder Management, Process-to-Application-Transparenz und Ausrichtung von Geschäftsprozessen, IT-Architektur und zukünftigen Analytics-Anforderungen.
- Unterstützung der End-to-End-Verknüpfung von Geschäftsprozessen, IT-Capabilities, Datenanforderungen und Analytics-Use-Cases, um operative und managementbezogene Bedarfe in strukturierte IT- und Reporting-Anforderungen zu übersetzen.
- Mitwirkung im Software Development Lifecycle durch Unterstützung bei Anforderungsklärung, Backlog-Strukturierung, Stakeholder-Abstimmung, Delivery-Planung und Koordination zwischen Business- und IT-Teams.
- Mitwirkung bei der Implementierung und Strukturierung von Enterprise-Architecture- und Prozessmanagement-Fähigkeiten mit LeanIX und SAP Signavio.
- Mitwirkung an Diskussionen zu SAP Cloud ALM als Plattform für Lifecycle Management, Implementierungstransparenz, Projekt-Governance und Nachverfolgbarkeit zwischen Anforderungen, Prozessen und Solution Delivery.
- Unterstützung beim Aufbau und bei der Verbesserung von Projekt- und Service-Management-Prozessen mit Jira, Jira Service Management und Jira-Projektmanagementstrukturen.
- Unterstützung von Zielbild-Diskussionen für eine zukünftige SAP-Business-Data-Cloud- / SAP-Datasphere- und SAP-Analytics-Cloud-Reporting-Landschaft, einschließlich governter Datenmodelle, wiederverwendbarer KPI-Definitionen, User Governance und skalierbarer Dashboarding-Konzepte.
Aufbau und Weiterentwicklung von Analytics Communities und Communities of Practice
• Konzeption und Durchführung von Anwender- und Key-User-Schulungen
• Entwicklung strukturierter Lernpfade und Qualifizierungsprogramme
• Durchführung von Train-the-Trainer-Konzepten
• Aufbau von Analytics Competence Centern und BI Center of Excellence Strukturen
• Durchführung von KPI-Workshops und Reporting-Workshops
• Moderation von Brown-Bag Sessions und Knowledge-Sharing-Formaten
• Organisation und Durchführung von Office Hours und Analytics-Sprechstunden
• Einführung von Support- und Governance-Strukturen für Analytics-Plattformen
• Definition und Etablierung von Best Practices für Reporting, Planung und Analytics
• Unterstützung bei Analytics-Adoption und Change-Management-Maßnahmen
• Durchführung von Dashboard Reviews und Use-Case-Workshops
• Coaching von Fachbereichen, Key Usern und Content Creatorn
Mein Fokus liegt dabei auf der Verbindung von Datenarchitektur, Analytics Governance, User Enablement und Business Value, um Analytics-Lösungen nicht nur technisch erfolgreich einzuführen, sondern nachhaltig in der Organisation zu verankern.
- Aufnahme von Geschäftsanforderungen und Übersetzung in strukturierte Anforderungsdokumentation.
- Definition von Data-Engineering-Konzepten für analytische und ML-getriebene Produktszenarien.
- Konzeption cloud-skalierbarer ML-Strategien und lösungsübergreifender ML-/AI-Konzepte mit Python.
- Strukturierung technischer Architekturdiskussionen zwischen Produkt-, Data-Engineering- und Analytics-Stakeholdern