10+ Jahre Erfahrung in End-to-End-Datenplattformen, ML-Infrastruktur und skalierbaren ETL-Pipelines — für Medizin, Automotive OEM und E-Commerce.
Von der Quelldatenbank bis zum analytischen Dashboard — vollständige Data-Warehouse-Lösungen in Azure Synapse, hybriden und On-Premises-Umgebungen. SSIS, dbt, Airflow und Dagster als Transformations- und Orchestrierungsschicht.
Projekte ansehen →Predictive Analytics, Recommender Systeme und Wartungsvorhersagen — auf Databricks und Azure.
Mehr →Azure Synapse, ADF, DevOps — zertifizierte Cloud-Architekturen für skalierbare Datenprozesse.
Anfragen →Entscheidungsrelevante Dashboards mit durchdachter Logik. Business Central, Reporting-Frontends und KPI-Definitionen.
Beispiele anfragen →Intelligente Workflows ersetzen manuelle Prozesse — modular, skalierbar, messbar effizient.
Use Cases →Komplexe T-SQL-Abfragen, Performance-Tuning und Datenmodellierung für Microsoft ERP-Systeme. MSSQL, MySQL, PySpark — in Enterprise-Projekten mit Millionen von Datensätzen bewährt.
Erfahrung ansehen →Prädiktive Modelle, Feature Engineering und Datenverarbeitung mit Python und PySpark. ML-Libraries, Recommender Engines und statistische Analysen für Enterprise-Anwendungsfälle.
Anfragen →Hybrid-DWH-Architektur mit Business Central On-Premises und Azure Cloud Services. End-to-End ETL mit SSIS als Datenpumpe zwischen On-Prem SQL Server und cloudbasierten Analytics-Schichten. Vollständige Datenfluss-Modellierung vom Quellenextrakt bis zum Business Reporting.
Machine-Learning-Plattform zur Optimierung von Werkstattplanung und Garantieabwicklung. Prädiktive Modelle für Garantiekostenschätzung und Ursachenanalyse von Serienfehlern. Skalierbare Datenpipelines zur Versorgung der ML-Modelle mit strukturierten Werkstatt- und Schadendaten.
Aufbau einer Databricks-basierten Predictive-Maintenance-Plattform in Azure für einen Hersteller von Trucks und Bussen. Sensor- und Telemetriedaten der Fahrzeugflotte werden ingested, feature-engineered und zu Ausfallvorhersagen verarbeitet — Ziel: Reduktion ungeplanter Standzeiten.
Selbstständige Beratung und Umsetzung von End-to-End-Datenlösungen und ML-Plattformen für Enterprise-Kunden. Hybrid-DWH-Architekturen für den Medizinbereich, ML-Plattformen für Automotive OEM, Databricks-basierte Predictive-Maintenance-Systeme und skalierbare Prozessautomatisierung.
DWH-Lösungen in Azure Synapse, hybriden und On-Premises-Umgebungen für Enterprise-Kunden in E-Commerce, Medizin und Automotive. Komplexe T-SQL- und Python-Workflows, prädiktive Umsatzprognosen und Recommender Engines. dbt On-Premises für SAP-Datenintegration (60+ Quelltabellen, MDAX-Planung über vier Geschäftsbereiche) sowie QSR-Datenprojekte.
Leitung aller Vertriebsaktivitäten in der DACH-Region mit Auftragsvolumen über 25 Mio. EUR. Komplexe öffentliche und private Ausschreibungsprozesse bis 20 Mio. EUR. POC für prädiktive Batteriezell-Fehleranalyse mit Python und Dash. Repräsentation als OEM in der Industriestandardisierung (VDV 238).
BI- und DWH-Projekte im E-Commerce auf Microsoft BI Stack. KPI-Entwicklung, Fulfillment-Performance-Monitoring und Konsolidierungssoftware für Schiffsinvestments.
Cloud-native ist nicht immer die richtige Antwort. Ein Erfahrungsbericht aus zwei Jahren dbt On-Prem mit SAP-Quellsystemen und MDAX-Planung.
Weiterlesen →Wie ein End-to-End ML-Pipeline-Design auf Azure Databricks für Truck-Flotten aussieht — von der Rohdaten-Ingestion bis zum Deployment.
Weiterlesen →Wenn ERP-Systeme nicht in die Cloud wandern können oder dürfen — Architekturmuster für hybride Data-Warehouse-Lösungen aus der Praxis.
Weiterlesen →Ich bin offen für neue Projekte, Kooperationen und technische Herausforderungen. Schreiben Sie mir direkt oder nutzen Sie das Formular für eine strukturierte Anfrage.