06.09.2022 aktualisiert

CA
100 % verfügbar

BI-Experte

D-80804 München, Deutschland
Deutschland
Magister Artium
D-80804 München, Deutschland
Deutschland
Magister Artium

Skills

Meta Data ManagementDatawarehouseDatawarehouse ArchitekturETL - ProzesseSQLBI / Data-Management
AusbildungStudium der Politikwissenschaft, Philosophie und Psychologie
an der LMU-München

Schwerpunkt im Studium
  • Postmoderne: Mit der gescheiterten Moderne iterativ weitermachen

Berufserfahrung seit1994
Branchenkenntnisse

Zertifikate
  • Versicherung
  • Banken
  • Automotiv
  • IT
  • Mode-Industrie
  • HealthCare
  • Kampagnenmanagement
CBiP (certified Business Intelligence Professional TDWI, 2008)
Kompetenzen

Schwerpunkte
  • Data Warehouse Architektur und Projektmanagement
Automatisierung und Industrialisierung
  • Wie jeder Industrie-Betrieb
gliedert sich auch die Informations-Infrastruktur
eines Unternehmens in Extraktion, Transformation und Load
  • Wie jeder Industrie-Betrieb lernt auch BI
    Beschaffung, Herstellung und Auslieferung der nötigen Information
    effizient abzuwickeln (mit dem Meta Data Warehouse)
     
  • Data Governance
  • Data Quality / ETL-Development
  • Reporting / Datenmodellierung
  • Reverse Engineering
  • Relationale Datenbanken (Oracle, DB2)
  • SQL

TechnischDatenbankentwicklung
  • Oracle 19c PL/SQL
  • Oracle APEX 4.x
  • DB2 / Unix
  • MS SQL Server 2008
  • IMS/DB
ETL-Tools
  • OWB - Oracle Warehouse Builder,
  • SAS Data Integration Studio
  • SQL-Server Integration Services
  • Webshere DataStage PX
  • Cognos Data Manager
  • Informatica Powercenter
BI-Tools
  • Cognos 8 (Framework Manager, Report und Analysis Studio)
  • Seagate Holos / Info / (Crystal-) Reports
  • SAS Information Map Studio
Programmiersprachen
  • PL/SQL
  • SAS Base/Macro
  • Shell-Scripte
  • Visual Basic for Applications (VBA)

Fachlich
Methodisch
    • Datenqualitätsmanagement, Basel II/ Solvency II
    • DWH-System-Audit und -Reengineering
    • KPI’s, Vertriebskennzahlen
    • allgemeine Versicherungs-Prozesse, Metadaten-Management
  • Masterdaten-Management, Migration­ und Test-Management
  • Cloud Move: Oracle => postgres aurora aws
  • Adobe Campaign
  • Continuous Integration & Delivery
    Effiziente Analyse, Strukturierung & Automatisierung von Regelprozessen
  • Festlegung der Rahmenbedingungen
    (Dokumentation, Entwicklungsumgebungen, Deploymentverfahren,
    Freigabeprozesse) für die Basis-Infrastruktur (HW, Basis-Software)
    und Anwendungsarchitektur
  • Aufbau Metadaten-Warehouse, um Transparenz, Agilität
    und Industrialisierung zu schaffen


Tools
Programmiersprachen/Methodiken:
  • SQL
  • Analytical Functions
  • Data Warehousing 
  • Dimensional Modelling
  • PowerDesigner / Erwin
  • PL/SQL
Entwicklungsumgebungen:
  • SQL-Developer, DB-Visualizer, TOAD
  • OSQL
  • Rational Rose
  • Attunity
Office:
  • MS-Office (Word, PowerPoint, Excel, Visio)
     
Betriebssysteme:
  • Windows (XP, 2000, NT)
  • Linux/Unix/Solaris

Kunden
  • Allianz Deutschland AG (dispositiv)
  • Sächsische Aufbaubank
  • Allianz Private Krankenversicherung (operativ und dispositiv)
  • WWK-Versicherungsgruppe
  • KfW Bankengruppe
  • Volkswagen AG
  • DZ-Bank
  • IZB Soft / Sparkassen-Rechenzentrum Bayern
  • ESCADA AG
  • Agfa-Gevaert AG


     

Sprachen

DeutschMutterspracheEnglischgutFranzösischGrundkenntnisseRussischGrundkenntnisse

Projekthistorie

Meta Data Warehouse branchen- und system-unabhängig operationalisieren

metafinanz Informationssysteme GmbH

Versicherungen

500-1000 Mitarbeiter

Bestehende, sich bewährende und patentierte Meta Data Warehouse Anwendung in einer heterogenen System-Landschaft für den externen Markt öffnen
Branchenunabhängig, Datenbank unabhängig, Extract Repositories, extract SQL, SQL-Parsen und in verschiedene SQL-Dialekte übesetzen, extract Word-Fachkonzepte, Soll-Ist-Vergleich, Extract im Datenfluss beteiligte DDLs, automatisierter Releasebau

QUAT – Quoten auf Teilmengen (Krankenversicherung)

APKV, Versicherungs-BI

Versicherungen

>10.000 Mitarbeiter

Reaktivieren, Aktualisieren und Reorganisieren
von OLAP-Würfeln

 

QUAT – Quoten auf Teilmengen

  • Aufbau des Starschema am SQL-Server
  • Reaktivieren, Aktualisieren und Reorganisieren von OLAP-Würfeln
  • Umsetzung neuer Anforderungen (AVB, Mitversicherte Tarife)
  • Datenqualitätskontrolle via SQL-Scripts
  • IT-Konzept / Fach- und DV-Dokumentation
SQL-Server 2005 / Cognos 7.3 Transformer / Administrator

Migration des operativen Bestandssystem einer Krankenversicherung

ABS-Kranken

Versicherungen

500-1000 Mitarbeiter

  • Korrektur komplexer Migrations-Fehler in der operativen Bestandsführung
  • Entschlüsseln der spezifischen Historienführung von Alt- und Neu-System. ABS wird lesbar
  • Automatisieren des Historien-Mappings über dynamisches SQL aus System-Metadaten kombiniert mit impliziten Logiken
  • Schulen des internen Teams im Lesen und Schreiben fortgeschrittenen SQL’s zur Reduzierung der MIPS am Produktivsystem und um modellierte Mehrdeutigkeiten aufzulösen

ObjectIF, InStep-Blue
Versicherungsbestandssystem
Versicherungsgrundlagen, ABS-Toolsuite, Python

DB2 z/OS, Unix/Linux, DB-Visualizer

Kontaktanfrage

Einloggen & anfragen.

Das Kontaktformular ist nur für eingeloggte Nutzer verfügbar.

RegistrierenAnmelden