Kompetenzradar
- Data Analytics92%
- Consulting90%
- AI & Predictive90%
- Governance & Security88%
- BI & Decision Support86%
- Azure Cloud78%
Unternehmensprofil
AI-Transformation, AI Compliance und Security Consulting
Schlüsselqualifikationen
AI-Transformationsexperte für sichere, regelkonforme und belastbare AI-Systeme sowie für die Absicherung bestehender Systeme, die durch AI-gestützte Angriffe bedroht sind. Verbindet über 20 Jahre Führungserfahrung in IT, Data Analytics und technischer Architektur mit AI Compliance, AI Security und AI-gestützten Sicherheitsanalysen. Analysiert IT-, Daten- und Anwendungssysteme auf Schwachstellen, die AI schneller erkennen, kombinieren oder automatisiert ausnutzen kann, priorisiert kritische Angriffswege und übersetzt neue Modellfähigkeiten, Bedrohungsszenarien und regulatorische Anforderungen in wirksame Schutzmaßnahmen.
Kompetenzprofil
Skills auf einen Blick
Erfahrungstiefe, fachliche Schwerpunkte und Branchenkenntnis als visuelles Profil.
Erfahrung nach Bereich
95%
Öffentlicher Sektor
Erprobte Branchenkompetenz
88%
Energiewirtschaft
Erprobte Branchenkompetenz
82%
Banking
Erprobte Branchenkompetenz
84%
Fertigung
Erprobte Branchenkompetenz
Sichere AI-Transformation
AI-Systeme und durch AI bedrohte Systeme sicher gestalten
Beratung für Organisationen, die AI produktiv einsetzen und bestehende IT-, Daten- und Anwendungssysteme gegen AI-gestützte Angriffe absichern wollen. Der Ansatz verbindet Security-by-Design, AI-gestützte Sicherheitsanalysen, priorisierte Schwachstellenbehebung und die kontinuierliche Bewertung neuer Modellfähigkeiten.
KI-Transformation und Geschäftsprozessoptimierung
AI Compliance, AI Security und AI-gestützte Sicherheitsanalysen
Analyse und Absicherung von durch AI bedrohten Systemen
Compliance, Risk und Fraud Management
Predictive Analytics und Machine Learning
Data Engineering und Integration
Kernleistungen
- KI-Transformationsberatung für Geschäftsprozesse in vertrauten Branchen
- Analyse und Absicherung bestehender IT-, Daten- und Anwendungssysteme gegen AI-gestützte Angriffe und automatisierte Ausnutzung
- AI-Compliance- und AI-Security-Assessments für Modelle, Datenflüsse, Prompts, Agenten, Schnittstellen und Berechtigungen
- AI-gestützte Sicherheitsanalysen zur Identifikation von Schwachstellen, Missbrauchspfaden, Anomalien und Kontrolllücken
- Kontinuierliche Modellrisiko- und Bedrohungsbewertung, damit Schutzmaßnahmen mit neuen AI-Fähigkeiten Schritt halten
- Identifikation, Priorisierung und Umsetzung wirtschaftlich relevanter KI-Use-Cases
- Strukturierung von Ausschreibungen für Data-, Analytics- und AI-Workstreams
- Architektur für Azure- und Enterprise-Datenplattformen
- Fraud Management, Anomalieerkennung und Predictive Analytics
- Power BI, Dashboards und entscheidungsunterstützende Datenprodukte
- Data Governance, Qualitätsmanagement und Compliance by Design
Branchenerfahrung
Domänenwissen aus realen Projektumfeldern
Wiederholte Projektarbeit in Branchenprozessen, Quellsystemlandschaften, Governance-Vorgaben und geschäftlichen Entscheidungszyklen.
Öffentlicher Sektor und Behördenplattformen
Public-Sector-Analytics, Betrugskontrolle, Datenintegration und resiliente digitale Services.
Geschäftsverständnis
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.
Datenverständnis
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.Energie und Versorgungswirtschaft
Netz, Betrieb, Reporting und Datenqualität in komplexen Utility-Landschaften.
Geschäftsverständnis
Reporting entlang operativer Realitäten, Quellsystemlandschaften, Qualitätskontrollen und Entscheidungsbedürfnisse der Fachbereiche. KI-Potenziale liegen in Datenqualität, Betriebssteuerung, Priorisierung, Prognosen und schnellerer fachlicher Entscheidungsfindung.
Datenverständnis
SAP-geprägte Betriebsdaten, Schnittstellen, Scorecards, Dashboards, Datenqualitätsprüfungen und Cloud Analytics in verteilten Unternehmenslandschaften.
Nachgewiesen in Datenprodukten für die Energie- und Versorgungswirtschaft.Fertigung und industrielle Prozesse
Produktion, Logistik, ERP, MES und Reporting in industriellen Quellsystemlandschaften.
Geschäftsverständnis
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.
Datenverständnis
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.Banking und regulierte Finanzwirtschaft
Governance-intensive Berichte, Nachvollziehbarkeit, Compliance und risikobewusste Datenintegration.
Geschäftsverständnis
Verständnis für Banksteuerung, Management Reporting, Compliance-Anforderungen und disziplinierte Umsetzung im regulierten Umfeld. KI-Transformation wird mit Nachvollziehbarkeit, Kontrollfähigkeit und belastbaren Datenprozessen verbunden.
Datenverständnis
MaRisk, ICT, ITR, Collibra, Ab Initio, Oracle und systemübergreifende Nachweisanforderungen.
Nachgewiesen in einer Banking-Plattform für Datenintegration und Governance.Kompetenzmatrix
Kernkompetenzen für AI Transformation, Compliance und Security
Verbindet langjährige Governance-, Risiko-, Analytics- und Architekturerfahrung mit einer fokussierten Bewertung der Sicherheits- und Compliance-Risiken moderner AI-Systeme.
| 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 |
| Absicherung von durch AI bedrohten SystemenAnalyse bestehender IT-, Daten- und Anwendungssysteme auf Schwachstellen, die durch AI-gestützte Angriffe schneller gefunden, kombiniert oder automatisiert ausgenutzt werden können; Priorisierung der Angriffswege und Umsetzung belastbarer Schutzmaßnahmen. | AI Security | Projektbezogen |
| AI Compliance, AI Security und SicherheitsanalysenBewertung von AI-Systemen entlang Daten, Prompts, Modelle, Agenten, Tools, Berechtigungen und Schnittstellen; Identifikation von Schwachstellen, Missbrauchspfaden und Governance-Lücken sowie Ableitung wirksamer technischer und organisatorischer Kontrollen. | AI Security | Projektbezogen |
| 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 |
| AI Governance, Data Governance und ComplianceStärkung von Governance, Risikoklassifizierung, menschlicher Aufsicht, Kontrollsystemen, Datenqualität und Auditierbarkeit durch nachvollziehbare AI- und Analytics-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, AI-gestützten Sicherheitsanalysen, 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
Branchenprojekte mit klarem Geschäftskontext
Projekte, in denen Domänenwissen, Architektur, Governance, Reporting und Stakeholder-Verständnis zusammenwirkten.
Datenprodukte für die Energie- und Versorgungswirtschaft
Energie- und Versorgungswirtschaft
Konzeption und Umsetzung von Reporting, Scorecards, Dashboards, Datenschnittstellen und Datenqualitätsprüfungen in einem komplexen Utility-Umfeld.
Geschäftskontext
Gefordert waren verlässliche Datenprodukte und praxisnahe Analytics über mehrere Quellsysteme der Energie- und Versorgungswirtschaft hinweg.
Datenlandschaft
Ausgewählte Umsetzung
- Reporting, Scorecards, Dashboards und Schnittstellen
- Datenqualitätsprüfungen für SAP und angrenzende Systeme
- Umsetzungsbeschleunigung mit GPT-5.x, Codex und Databricks Genie
Azure-Cloud-Datalake-Migration in der Fertigungsindustrie
Fertigung und industrielle Prozesse
Migration einer Data-Warehouse-Landschaft auf Azure Synapse, ADLS2, Serverless SQL Pools und CI/CD.
Geschäftskontext
Die Reporting-Landschaft benötigte ein modernes Zielbild für SAP-, CRM-, MES-, Logistik- und operative Quellen.
Datenlandschaft
Ausgewählte Umsetzung
- Cloud-Datalake-Architektur für Reporting und Analytics
- Integration von Unternehmens- und Betriebsquellen
- Purview-Proofs-of-Concept und Governance-fähige Muster
Banking-Plattform für Datenintegration und Governance
Vertrauliches Bank- und Immobilienumfeld
Aufbau einer Datenintegrationsplattform für zentrale Steuerung und Reporting unter MaRisk-, ICT- und ITR-Anforderungen.
Geschäftskontext
Benötigt wurde zuverlässiges systemübergreifendes Reporting mit stärkerer Governance, Nachvollziehbarkeit und Integrationsdisziplin.
Datenlandschaft
Ausgewählte Umsetzung
- Integration für Management- und operatives Reporting
- Governance-intensive Qualitätskontrollen
- Nachvollziehbare Banking-Datenplattformarchitektur
Teamlead Data Analytics & Governance / Data Architect
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.
Geschäftskontext
Datenbasierte Unterstützung von IT Governance, Compliance und Internem Kontrollsystem durch Prüfungen von Prozess-, Finanz- und Datenarchitekturen sowie Schnittstellen im Three-Lines-of-Defence-Modell.
Datenlandschaft
Ausgewählte Umsetzung
- Verantwortung für Daten-, Analyse- und Technikkonzeption: Analyse stammdatenführender Systeme, Transaktionssysteme und Schnittstellen sowie Datenmodellierung und Datenqualitätsanalysen
- Konzeption und Steuerung von Financial Monitoring, Financial Analytics, Anomalieerkennung, Stichproben, Impact-Analysen, Dashboards, Heatmaps und Prüfworkflows
- Begleitung der Einführung von SAP HANA, SAP Fraud Management und SAP GRC einschließlich Transition bestehender Analysemodelle und Steuerung externer Dienstleister
- Lead Data Scientist eines Prognose-POC mit Informationsbedarfsanalyse, Datenquellenauswahl, Feature Engineering, Modellkonzeption und Managementabstimmung
Business Intelligence und Data-Warehouse-Architektur
IT Dienstleistungen
Architektur und technische Leitung für Data-Warehouse-, Service-Management-Reporting- und BI-Modernisierungsprogramme.
Geschäftskontext
Die Programme erforderten robustes Warehousing, KPI-Reporting, Migrationsplanung und hohe operative Zuverlässigkeit.
Datenlandschaft
Ausgewählte Umsetzung
- Technische Leitung komplexer DWH- und BI-Workstreams
- Faktenmodelle, Dimensionen, ETL-Pakete und Reporting Services
- Analytics-Projekte im Public Sector und Automotive-Umfeld
Senior IT-Consultant / Teilprojektleitung Data Warehouse
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.
Geschäftskontext
Konzeption und Umsetzung von DWH-Architekturlösungen und Business-Intelligence-Entwicklungen für operative Bereiche und Controlling mit hoher technischer Umsetzungsverantwortung und termingerechter Berichterstattung.
Datenlandschaft
Ausgewählte Umsetzung
- Technische Feinspezifikationen, Architekturvorgaben und Feinkonzeption der Data-Warehouse-Bestandteile
- Integration neuer Datenquellen, konzeptuelle Modellierung von Data Marts und Datentransformationen sowie Entwicklung von ETL-Paketen für ein bitemporales Data Warehouse
- Daten- und Impact-Analysen, Datenqualitätskontrollen, Auswertungen, Third-Level-Support und kontinuierliche Pflege der Schnittstellen zu operativen Verfahren
- Ab März 2010 Verantwortung für Master Data Management und Konsolidierung der Stammdaten aus den führenden Stammdatensystemen
- Planung, Kontrolle und Test der Realisierung sowie Führung eines Teams von bis zu vier Mitarbeitenden
Fallstudien
Geschäfts- und Datenverständnis im Kontext
AI Compliance und Security-by-Design
Geschäftliche Herausforderung
Mit leistungsfähigeren Modellen entstehen neue Angriffsflächen und Missbrauchspfade über Daten, Prompts, Agenten, Tools, Berechtigungen und Schnittstellen. Gleichzeitig müssen Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und regulatorische Anforderungen gewahrt bleiben.
Daten- und Umsetzungsansatz
Strukturierte Analyse der AI-Lösung, Threat Modeling, AI-gestützte Anomalie- und Sicherheitsanalysen sowie Bewertung von Modellrisiken, Datenflüssen und Zugriffspfaden. Neue Modellfähigkeiten und Angriffsmuster werden fortlaufend in Kontrollen, Monitoring und Governance übersetzt.
Ergebnis
Ein priorisiertes Risikoregister mit konkreter Maßnahmen-Roadmap für technische Schutzmechanismen, organisatorische Kontrollen, belastbare Nachweise und eine sichere Weiterentwicklung der AI-Lösung.
KI-Transformation in operativen Geschäftsprozessen
Geschäftliche Herausforderung
Fachbereiche benötigen konkrete KI-Potenziale, die nicht bei Ideenworkshops stehen bleiben, sondern Prozessnutzen, Datenverfügbarkeit, Governance und Umsetzbarkeit zusammenführen.
Daten- und Umsetzungsansatz
Geschäftsprozesse, Datenlandschaften und Entscheidungszyklen werden analysiert, KI-Use-Cases priorisiert und in Architektur-, Datenprodukt- und Delivery-Roadmaps übersetzt.
Ergebnis
Ein belastbares Transformationsportfolio mit realistischen KI-Vorhaben, klarer fachlicher Wirkung und technischer Umsetzungsbasis.
Datenprodukte für die Energie- und Versorgungswirtschaft
Geschäftliche Herausforderung
Mehrere Quellsysteme, operative Stakeholder und Governance-Anforderungen erschwerten eine schnelle analytische Umsetzung.
Daten- und Umsetzungsansatz
Power BI, Azure, Databricks und strukturierte Qualitätsprüfungen wurden mit enger Stakeholder-Abstimmung in der Utility-Landschaft verbunden.
Ergebnis
Eine robustere Entscheidungsunterstützung und eine klare Delivery-Basis für zukünftige Analytics- und AI-Initiativen.
Azure-Cloud-Datalake-Migration in der Fertigungsindustrie
Geschäftliche Herausforderung
Die Zielarchitektur musste zahlreiche Quellsysteme integrieren und zugleich Sicherheits- und Betriebsanforderungen erfüllen.
Daten- und Umsetzungsansatz
End-to-End-Design der Azure-Plattform, Integration mehrerer Domänen und Bereitstellung von Reporting-Produkten für Finanzen, Logistik, HR und Produktion.
Ergebnis
Eine skalierbare moderne Datenbasis, abgestimmt auf Reporting-Bedürfnisse und zukünftige Governance-Anforderungen.
Referenzen
Branchen und Projektumfelder
Verteilnetzbetreiber
Verteilnetzbetreiber
Senior Performance- und Projektmanager
Energie-Datenprodukte und QualitätsmanagementEnergie- und Versorgungswirtschaft
Energie- und Versorgungswirtschaft
Enterprise-Quellsystemlandschaft
Energie- und Utility-AnalyticsFertigung und Industrie
Fertigung und Industrie
Technical Consultant Datalake und Data Architect
Azure-Cloud-Migration und Reporting-ModernisierungÖffentliche Arbeitsverwaltung
Öffentliche Arbeitsverwaltung
Teamlead Data Analytics & Governance / Data Architect
Enterprise Fraud Management und IT GovernanceIT Dienstleistungen
IT Dienstleistungen
Technische Projektleitung
BI- und Data-Warehouse-ArchitekturIT-Beratung im öffentlichen Sektor
IT-Beratung im öffentlichen Sektor
Senior IT-Consultant / Teilprojektleitung
Public-Sector-DWH und Master Data ManagementIT-Beratung und Sportartikelhandel
IT-Beratung und Sportartikelhandel
Business Information Management
Retail-Segmentierung und AnalyticsDie Branchenbezeichnungen dienen der anonymisierten Darstellung von Projektreferenzen.
AI Compliance & Security
Schwachstellen erkennen, bevor sie zum Angriffsweg für AI werden.
Feature-Engine verbindet Threat Modeling, AI-gestützte Sicherheitsanalysen, Governance und Architektur, um Risiken früh zu priorisieren und Schutzmaßnahmen laufend an neue Modellfähigkeiten anzupassen.