Kompetenzradar
- Data Analytics92%
- Consulting90%
- AI & Predictive90%
- Governance88%
- BI & Decision Support86%
- Azure Cloud78%
Unternehmensprofil
Schlüsselqualifikationen
KI-Transformationsexperte für Geschäftsprozessoptimierung in datenintensiven, regulierten und operativ komplexen Branchen. Verbindet über 20 Jahre Führungserfahrung in IT, Data Analytics, Data Engineering und technischer Architektur mit tiefem Domänenwissen aus Energie, Netzdatenmanagement, öffentlichem Sektor, Fertigung, Banking und Cloud-Transformation. Übersetzt Geschäftsprozesse, Domänenanforderungen und Datenlandschaften in konkrete KI-Use-Cases, belastbare Datenarchitekturen, Governance-Strukturen und umsetzbare Lösungen.
Kompetenzprofil
Erfahrungstiefe, fachliche Schwerpunkte und Branchenkenntnis als visuelles Profil.
Erprobte Branchenkompetenz
Erprobte Branchenkompetenz
Erprobte Branchenkompetenz
Erprobte Branchenkompetenz
Leistungsprofil
Beratung für Organisationen, die Geschäftsprozesse in vertrauten Branchen mit KI, Datenplattformen, Analytics und Governance systematisch optimieren wollen.
Branchenerfahrung
Wiederholte Projektarbeit in Branchenprozessen, Quellsystemlandschaften, Governance-Vorgaben und geschäftlichen Entscheidungszyklen.
Public-Sector-Analytics, Betrugskontrolle, Datenintegration und resiliente digitale Services.
Breites Wissen der Geschäftsprozesse im Bereich Arbeitsmarkt-, Renten-, Migrations- und Familienleistungen sowie umfassendes Wissen über die zentralen Anwendungssysteme inklusive Stammdaten und Finanzanwendungen. KI-Transformation setzt hier bei Prozessqualität, Fallsteuerung, Prüfautomatisierung und Entscheidungsunterstützung an.
Fraud Analytics, Governance, Public-Sector-Data-Warehousing, prädiktive Modelle sowie komplexe Finanz- und Prozesssysteme.
Nachgewiesen durch langjährige Projekte in der öffentlichen Arbeitsverwaltung und Public-Sector-Architekturprogramme.Netz, Betrieb, Reporting und Datenqualität in komplexen Utility-Landschaften.
Reporting entlang operativer Realitäten, Quellsystemlandschaften, Qualitätskontrollen und Entscheidungsbedürfnisse der Fachbereiche. KI-Potenziale liegen in Datenqualität, Betriebssteuerung, Priorisierung, Prognosen und schnellerer fachlicher Entscheidungsfindung.
SAP-geprägte Betriebsdaten, Schnittstellen, Scorecards, Dashboards, Datenqualitätsprüfungen und Cloud Analytics in verteilten Unternehmenslandschaften.
Nachgewiesen in Datenprodukten für die Energie- und Versorgungswirtschaft.Produktion, Logistik, ERP, MES und Reporting in industriellen Quellsystemlandschaften.
Tiefgreifendes Verständnis im Bereich Produktion, Logistik, Finanzen und Unternehmensreporting mit Fokus auf operative Anwendungen, Zuverlässigkeit und Compliance. KI-Transformation adressiert Transparenz, Prozessstabilität, Automatisierung und datenbasierte Steuerung.
Integration von SAP, CRM, MES, Logistik, Jira, Dateien und Cloud-Services in reportingfähige Modelle und Governance-konforme Architekturen.
Nachgewiesen durch eine Azure-Cloud-Datalake-Migration in der Fertigungsindustrie.Governance-intensive Berichte, Nachvollziehbarkeit, Compliance und risikobewusste Datenintegration.
Verständnis für Banksteuerung, Management Reporting, Compliance-Anforderungen und disziplinierte Umsetzung im regulierten Umfeld. KI-Transformation wird mit Nachvollziehbarkeit, Kontrollfähigkeit und belastbaren Datenprozessen verbunden.
MaRisk, ICT, ITR, Collibra, Ab Initio, Oracle und systemübergreifende Nachweisanforderungen.
Nachgewiesen in einer Banking-Plattform für Datenintegration und Governance.Kompetenzmatrix
CV-belegte Fähigkeiten, gewichtet für KI-Transformation, Prozessoptimierung und Data-Consulting in vertrauten Branchen.
| Kompetenz | Kategorie | Erfahrung |
|---|---|---|
| KI-Transformation und ProzessoptimierungAnalyse branchenspezifischer Geschäftsprozesse, Identifikation tragfähiger KI-Use-Cases und Überführung in priorisierte Roadmaps, Zielarchitekturen und umsetzbare Delivery-Pakete. | KI-Transformation | 20 Jahre |
| Lösungsdesign für AusschreibungenÜbersetzung komplexer Data-, AI-, Governance- und Plattformanforderungen in umsetzungsreife Leistungsbilder, Architekturen und Implementierungspläne. | Consulting | 15 Jahre |
| Business Intelligence und Decision SupportEntwicklung von Reports, Scorecards, Dashboards und Management-Produkten mit Fokus auf Nutzbarkeit, Aussagekraft und Vertrauen. | BI | 14 Jahre |
| Data Governance und ComplianceStärkung von Governance, Kontrollsystemen, Datenqualität und Auditierbarkeit durch nachvollziehbare analytische Prozesse. | Governance | 10 Jahre |
| Data Engineering und IntegrationAufbau und Modernisierung von Datenplattformen, ETL-Pipelines, Datenprodukten und systemübergreifenden Integrationen. | Datenplattform | 12 Jahre |
| Predictive Analytics und Machine LearningKonzeption, Prototyping und Operationalisierung prädiktiver Modelle für Scoring, Klassifikation, Anomalieerkennung und Entscheidungsunterstützung. | Machine Learning | 10 Jahre |
| Azure-Cloud-DatenplattformenSichere Analytics-Plattformen mit Synapse, Data Factory, Databricks, ADLS2, Private Endpoints und Governance-Kontrollen. | Cloud | 6 Jahre |
| Compliance, Risk und Fraud ManagementEntwicklung von Betrugsanalysen, audit-orientierten Kontrollen und Anomalie-Workflows für Zahlungs-, Finanz- und Leistungssysteme. | Risk AI | 10 Jahre |
| Python, PySpark und Analytical EngineeringHands-on-Entwicklung robuster Analyse-Workflows mit Python, PySpark, pandas, scikit-learn und Notebooks. | Engineering | 6 Jahre |
Ausgewählte Projekte
Projekte, in denen Domänenwissen, Architektur, Governance, Reporting und Stakeholder-Verständnis zusammenwirkten.
Energie- und Versorgungswirtschaft
Konzeption und Umsetzung von Reporting, Scorecards, Dashboards, Datenschnittstellen und Datenqualitätsprüfungen in einem komplexen Utility-Umfeld.
Gefordert waren verlässliche Datenprodukte und praxisnahe Analytics über mehrere Quellsysteme der Energie- und Versorgungswirtschaft hinweg.
Fertigung und industrielle Prozesse
Migration einer Data-Warehouse-Landschaft auf Azure Synapse, ADLS2, Serverless SQL Pools und CI/CD.
Die Reporting-Landschaft benötigte ein modernes Zielbild für SAP-, CRM-, MES-, Logistik- und operative Quellen.
Vertrauliches Bank- und Immobilienumfeld
Aufbau einer Datenintegrationsplattform für zentrale Steuerung und Reporting unter MaRisk-, ICT- und ITR-Anforderungen.
Benötigt wurde zuverlässiges systemübergreifendes Reporting mit stärkerer Governance, Nachvollziehbarkeit und Integrationsdisziplin.
Öffentliche Arbeitsverwaltung · Öffentlicher Dienst / Finanz- und Versicherungsleistungen
Leitung und fachliche Verantwortung eines rund zehnköpfigen Analyse- und Data-Science-Teams im Enterprise Fraud Management einschließlich der Koordination interner und externer Data Scientists.
Datenbasierte Unterstützung von IT Governance, Compliance und Internem Kontrollsystem durch Prüfungen von Prozess-, Finanz- und Datenarchitekturen sowie Schnittstellen im Three-Lines-of-Defence-Modell.
IT Dienstleistungen
Architektur und technische Leitung für Data-Warehouse-, Service-Management-Reporting- und BI-Modernisierungsprogramme.
Die Programme erforderten robustes Warehousing, KPI-Reporting, Migrationsplanung und hohe operative Zuverlässigkeit.
IT-Beratung, Nürnberg · Öffentlicher Sektor
Anforderungsanalyse, ER-Modellierung, strukturierte Analyse und strukturiertes Design sowie Teilprojektleitung in einem komplexen Data-Warehouse-Projekt mit bis zu vier Mitarbeitenden.
Konzeption und Umsetzung von DWH-Architekturlösungen und Business-Intelligence-Entwicklungen für operative Bereiche und Controlling mit hoher technischer Umsetzungsverantwortung und termingerechter Berichterstattung.
Fallstudien
Fachbereiche benötigen konkrete KI-Potenziale, die nicht bei Ideenworkshops stehen bleiben, sondern Prozessnutzen, Datenverfügbarkeit, Governance und Umsetzbarkeit zusammenführen.
Geschäftsprozesse, Datenlandschaften und Entscheidungszyklen werden analysiert, KI-Use-Cases priorisiert und in Architektur-, Datenprodukt- und Delivery-Roadmaps übersetzt.
Ein belastbares Transformationsportfolio mit realistischen KI-Vorhaben, klarer fachlicher Wirkung und technischer Umsetzungsbasis.
Mehrere Quellsysteme, operative Stakeholder und Governance-Anforderungen erschwerten eine schnelle analytische Umsetzung.
Power BI, Azure, Databricks und strukturierte Qualitätsprüfungen wurden mit enger Stakeholder-Abstimmung in der Utility-Landschaft verbunden.
Eine robustere Entscheidungsunterstützung und eine klare Delivery-Basis für zukünftige Analytics- und AI-Initiativen.
Die Zielarchitektur musste zahlreiche Quellsysteme integrieren und zugleich Sicherheits- und Betriebsanforderungen erfüllen.
End-to-End-Design der Azure-Plattform, Integration mehrerer Domänen und Bereitstellung von Reporting-Produkten für Finanzen, Logistik, HR und Produktion.
Eine skalierbare moderne Datenbasis, abgestimmt auf Reporting-Bedürfnisse und zukünftige Governance-Anforderungen.
Referenzen
Senior Performance- und Projektmanager
Energie-Datenprodukte und QualitätsmanagementEnterprise-Quellsystemlandschaft
Energie- und Utility-AnalyticsTechnical Consultant Datalake und Data Architect
Azure-Cloud-Migration und Reporting-ModernisierungTeamlead Data Analytics & Governance / Data Architect
Enterprise Fraud Management und IT GovernanceTechnische Projektleitung
BI- und Data-Warehouse-ArchitekturSenior IT-Consultant / Teilprojektleitung
Public-Sector-DWH und Master Data ManagementBusiness Information Management
Retail-Segmentierung und AnalyticsDie Branchenbezeichnungen dienen der anonymisierten Darstellung von Projektreferenzen.
KI-Transformation und Prozessoptimierung
Feature-Engine begleitet Organisationen von Use-Case-Identifikation, Prozessanalyse und Architektur bis zur praktischen Umsetzung von Data, Analytics, Governance und AI.