14.09.2025 aktualisiert
HB
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ITILDesignDWH and BIETL-ErfahrungFinanceDatenbankenTelekommunikationProjekt ManagementAgile MethodenBanking
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UNIX (Linux, HP UX, AIX, SUN OS Solaris)
PROGRAMMIERSPRACHENSQL / PL/SQL, T-SQL, MDX, Java (1,5, EJB, Servlets etc.), Java Script, HTML, UNIX Shell
DATENBANKENORACLE RDBMS 7x, 8x, 9i, 10g, 11g, 12 c
IBM DB2, DB400, MS SQL Server
METHODEN/TECHNIKENITIL/ITSM, Strukturierte Analyse, ORACLE Method (CDM PJM), V-Modell, GANTT
Datenbank-Administration (ORACLE)
High Performance-Tuning (SQL-Tuning, PL/SQL)
Hochverfügbarkeit (Real Application Cluster RAC, Stand-by, Failover Advanced Replication, Backup/Recovery)
WERKZEUGE/TOOLSSVN, MVS, MKS,
ORACLE Warehouse Builder (OWB)
Informatica PowerCenter 8.1/8.6 - 9.5.1/9.6.1
Abinitio
SAS Data Integration Studio, MicroStrategy
STANDARDSOFTWAREInformatica PowerCenter
Test Director, HP Quality Center, SAP NetWeaver
Reporting Services, System Architect, ERWin, MS Project, VISIO, MS Office, SQL-Navigator, TOAD, PL/SQL-Developer
ZUSÄTZLICHE KENNTNISSESoftware zur Gesamtbankensteuerung
Systemdesign von Core DWHs und BI Umgebungen (MOLAP-HOLAP-ROLAP)
SAP Business Objects, Hyperion Essbase – Showcase, MicroStrategy, ORACLE Express Server, Microsoft Analysis Services
Data Mining (Betriebsdaten Analyse)
Talend (Open Source ETL and Data Integration Software)
CRM, EAI
Netzwerktechnologien (LAN/WAN)
Lizenzierung (OSC-ORACLE)
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischgut
Projekthistorie
Business Requirements, Datenanalyse – Auswertungen Cognos
Aufgabenstellungen:
Gem. den Projektvorgaben wurden Multidimensional Reports den Fachbereichen zur Verfügung gestellt, die einen Abgleich des alten mit dem neuen System ermöglichten. Die größte Herausforderung war hier die unterschiedlichen fachlichen Definitionen der Kennzahlen – um zu einem vergleichbaren Ergebnis zu kommen, wurden die Datensets auf Datenbankeben analysiert und entsprechend als Auswertung zur Verfügung gestellt
Das Projektumfeld war “Hybrid” einer Kombination aus Agil und Wasserfall.
Confluence – Jira – Sharepoint – SQL - DB2 - DataStage
Aufgabenstellungen:
Gem. den Projektvorgaben wurden Multidimensional Reports den Fachbereichen zur Verfügung gestellt, die einen Abgleich des alten mit dem neuen System ermöglichten. Die größte Herausforderung war hier die unterschiedlichen fachlichen Definitionen der Kennzahlen – um zu einem vergleichbaren Ergebnis zu kommen, wurden die Datensets auf Datenbankeben analysiert und entsprechend als Auswertung zur Verfügung gestellt
Das Projektumfeld war “Hybrid” einer Kombination aus Agil und Wasserfall.
Confluence – Jira – Sharepoint – SQL - DB2 - DataStage
Business Requirements, Datenanalyse – Abnahme (Review: Datenmodellierung – ETL Strecken – Inhalt)
Aufgabenstellungen:
Definition und Ausarbeitung eines Vorgehens zur effizienten Business Analyse :
Das Projektumfeld war “Hybrid” einer Kombination aus Agil und Wasserfall.
Aufgabenstellungen:
Definition und Ausarbeitung eines Vorgehens zur effizienten Business Analyse :
- Absprache und Aufnahme der Anforderungen mit den Fachbereichen
- Vereintheitlichung der Kennzahlendefinition
- Requirements Engineering
- Data Governance hier: KPI-Glossar - Data Lineage
- Definition DQ Regeln in Matadatenportal (DQ-Engine mit Abinitio) (BCBS239 - Konformität)
- Ticketing in Jira
- Dokumentation (u.a Processworkflow)
- Ausarbeitung von DQ – Kontrollen
- DQ Check – Entwicklung (Testing)
Das Projektumfeld war “Hybrid” einer Kombination aus Agil und Wasserfall.
Koordination Requirements - Steakholdermanagement - Delivery Management - Qualitätsmanagement - Riskmanagement