Data Analyst (m/w/d)
Akkodis Germany Tech Freelance GmbH
Contact person: Sinya Lehr
Frankfurt, Germany
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Description
Start: 03.01.2027
Ende: 17.12.2027
Umfang: 180 PT davon 40 PT onsite
Ort: Remote / Frankfurt a.M.
Projektsprache: Deutsch
Projektbeschreibung:
Die Leistungen werden im Zusammenhang mit der Migration und technologischen Modernisierung einer bestehenden On-Premises-Daten- und Business-Intelligence-Landschaft auf Basis von Microsoft SQL Server und Qlik erbracht. Ziel ist die schrittweise Überführung in eine skalierbare und nachhaltig betreibbare Zielarchitektur auf Basis von Microsoft Fabric und Power BI. Gegenstand der Beauftragung sind die nachfolgend konkret beschriebenen und abgrenzbaren Analyse-, Konzeptions-, Umsetzungs-, Qualitätssicherungs- und Dokumentationsleistungen. Ziel des Projekts ist die schrittweise Ablösung der bestehenden On-Premises-Landschaft durch eine moderne, skalierbare und nachhaltig betreibbare Daten- und BI-Plattform. Dabei sollen sowohl die bestehenden fachlichen Funktionen erhalten als auch Potenziale zur Konsolidierung, Standardisierung und Verbesserung ausgeschöpft werden. Die fachlichen Anforderungen werden gemeinsam mit den verantwortlichen Fachbereichen konkretisiert. Gegenstand der Beauftragung ist die technische Konzeption und Umsetzung der Migration unter Einsatz von Microsoft Fabric, Power BI, DAX sowie modernen ELT- und Data-Engineering-Ansätzen.
Aufgaben:
- Analyse der Ausgangssituation: Analyse der vorhandenen SQL-Server-Datenbanken, Datenstrukturen, Views, Stored Procedures, Transformationslogiken sowie Qlik-Applikationen, Datenmodelle und Ladeskripte. Ergebnis ist eine nachvollziehbare Ist-Dokumentation mit Abhängigkeiten, Migrationsrisiken sowie Optimierungs-, Konsolidierungs- und Standardisierungspotenzialen. Die Ergebnisse werden im vereinbarten Dokumentationssystem übergeben.
- Zielarchitektur und Migrationskonzeption: Erarbeitung einer fachlich und technisch begründeten Zielarchitektur für Microsoft Fabric und Power BI einschließlich Variantenbewertung, Datenhaltungs- und Verarbeitungsstrukturen, Schnittstellen, Sicherheits- und Betriebsaspekten sowie dokumentierter Annahmen. Ergebnis ist ein prüffähiges Ziel- und Migrationskonzept.
- Data Engineering und ELT-Entwicklung: Umsetzung der vereinbarten Datenintegrations- und Transformationsprozesse einschließlich PySpark-basierter Verarbeitung, inkrementeller und wiederanlauffähiger Beladung, Historisierung, Fehlerbehandlung, Logging und Monitoring. Ergebnisse sind versionierte, dokumentierte und technisch getestete Komponenten einschließlich Testnachweisen.
- Datenmodellierung und Power BI: Konzeption und Umsetzung dimensionaler und semantischer Datenmodelle, DAX-basierter Berechnungslogiken sowie vereinbarter Berichte und Dashboards. Ergebnisse sind dokumentierte, nachvollziehbare und hinsichtlich der vereinbarten Qualitäts- und Performancekriterien geprüfte Modelle und Berichte.
- Qualitätssicherung und Dokumentation: Ableitung und Durchführung technischer Tests sowie Validierung migrierter Daten, Kennzahlen und Berichte. Ergebnisse sind nachvollziehbare Testfälle, dokumentierte Resultate und Abweichungen sowie Architektur-, Datenfluss-, Transformations-, Betriebs- und Übergabedokumentationen.
- KI-gestützte Entwicklungsverfahren: Einsatz freigegebener KI-gestützter Werkzeuge zur Unterstützung klar bestimmter Entwicklungs-, Analyse- , Dokumentations- und Qualitätssicherungsleistungen. KI-generierte Ergebnisse sind fachlich zu prüfen und unter Beachtung der maßgeblichen Informationssicherheits-, Datenschutz- und Governance-Vorgaben zu verwenden.
MUSS-Anforderungen:
- 5 Jahre nachweisbare Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung produktiver Daten- und Business-Intelligence-Lösungen auf Basis von Microsoft Fabric.
- 5 Jahre nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung produktiver Business-Intelligence-Lösungen mit Microsoft Power BI, einschließlich semantischer Modelle, DAX-basierter Berechnungslogiken sowie Reporting- und Dashboard-Lösungen.
- 5 Jahre nachweisbare Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung von ELT- beziehungsweise ETL-Prozessen auf Basis von SQL und Python.
- 3 Jahre nachweisbare Erfahrung im Einsatz KI-gestützter Methoden und Werkzeuge zur Unterstützung von Software- oder Datenentwicklungsprojekten.
- Die Leistungskommunikation und die projektrelevante Dokumentation müssen fachlich präzise und verständlich in deutscher Sprache erbracht werden
Nice to Have:
- 3 Jahre Erfahrung bei der Migration gewachsener Business-Intelligence-Landschaften auf Microsoft Fabric und Power BI.
- 2 Jahre Erfahrung in der Performanceoptimierung von Power-BI-Modellen, DAXBerechnungen sowie Datenverarbeitungsprozessen.
- 2 Jahre Erfahrung bei der Analyse bestehender Qlik-Lösungen einschließlich Datenmodellen, Ladeskripten und Anwendungsarchitekturen.
- 3 Jahre Erfahrung mit Microsoft SQL Server, insbesondere hinsichtlich Datenbankstrukturen, Views, Stored Procedures, T-SQL sowie der Analyse bestehender Transformationslogiken.