Microsoft Business Intelligence Expert

Im Rahmen dieses Projekts erfolgte die Konzeption und Implementierung eines umfassenden Business Intelligence (BI)-Systems zur Analyse und Steuerung der Mitarbeiter-Performance. Die Hauptdatenquelle für das System war eine operative PostgreSQL-Datenbank, welche die gesamten Prozessdaten des Recruiting-Zyklus enthielt. Zur Extraktion, Transformation und Beladung (ETL) der Daten sowie zur Orchestrierung der Aktualisierungsprozesse kam Apache Airflow in Kombination mit Python- und SQL-Skripten zum Einsatz.
Das Data Warehouse wurde auf Basis von PostgreSQL realisiert, wobei komplexe Geschäftslogiken in performanten, materialisierten Sichten voraggregiert wurden. Für die Erstellung des semantischen Modells und interaktiver, aussagekräftiger Reports wurde Power BI genutzt. Zielgruppen dieses BI-Systems sind das Management zur strategischen Steuerung sowie die Mitarbeiter (Recruiter) zur operativen Analyse ihrer eigenen Performance. Die implementierte Lösung ermöglicht einen detaillierten Soll-Ist-Vergleich, Kohortenanalysen zur Prozessqualität sowie eine genaue Messung der Arbeitslast.

Tätigkeitsbeschreibung:

• Aufnahme und Analyse der Reporting-Anforderungen des Managements und der Fachbereiche.
• Analyse der operativen Datenstrukturen im Quellsystem (PostgreSQL).
• Definition der BI-Systemarchitektur (PostgreSQL DWH, Airflow ETL-Orchestrierung, Power BI Frontend).
• Modellierung des Data Warehouse mit Dimensionen (Vacancy, Responsible, Profile, Company) und einer zentralen, historischen Faktentabelle (fact_processes).
• Implementierung und Optimierung der ETL-Prozesse mit Apache Airflow zur Aktualisierung der materialisierten Sichten.
• Erstellung von hochperformanten SQL-Views in PostgreSQL zur Vor-Aggregation komplexer Kennzahlen (z.B. tägliche aktive Prozesse, letzter bekannter Status zum Stichtag).
• Entwicklung des semantischen Modells in Power BI.
• Implementierung fortgeschrittener, performanter Kennzahlen mit DAX (z.B. "Events in Progress"-Analysen, Point-in-Time-Berechnungen, Konversionsraten).
• Erstellung von interaktiven Reports und Dashboards in Power BI unter Berücksichtigung von IBCS-Prinzipien und dem Corporate Design des Kunden.
• Prototyping eines Planungstools für Performance-Ziele mittels JavaScript (React/Electron).

Technologie:
PostgreSQL, Apache Airflow, Power BI, Power Query, Semantic Model, DAX, SQL, Python, JavaScript, Excel

Die bestehenden Berichte wurden in Crystal Reports entwickelt und basieren auf umfangreichen SQL-Prozeduren als Datenquelle. Aufgrund von technologischen und betrieblichen Anforderungen wurde entschieden, die Berichte in SSRS zu migrieren.

Tätigkeitsbeschreibung:

• Analyse der bestehenden Berichte
• Migration von insgesamt 15 Berichte in Reporting Services

Technologie:
Microsoft SQL Server, Reporting Services,

Im Rahmen dieses Projekts erfolgte die Entwicklung eines Business Intelligence (BI)-Systems unter Verwendung von Microsoft Fabric. Die Hauptdatenquelle für das System war Microsoft Dynamics AX 2012. Zur Extraktion, Transformation und Beladung (ETL) der Daten kamen Microsoft Fabric Data Pipeline und Data Flow zum Einsatz. Das Data Warehouse wurde erfolgreich mit Fabric Warehouse realisiert, während für die Erstellung von aussagekräftigen Reports Power BI genutzt wurde. Zielgruppen dieses BI-Systems sind die Endbenutzer aus den Bereichen Finance und Controlling, Sales sowie Supply Chain. Die implementierte Lösung bietet eine effiziente und umfassende Datenanalyse, die den verschiedenen Anforderungen dieser Schlüsselbereiche gerecht wird.

Tätigkeitsbeschreibung

• Aufnahme der Reports-Anforderungen
• Analyse der Operativen Systemen
• Definition der Architektur des BI-Systems
• Modellierung des DWHs und Implementierung der ETL-Prozesse
• Implementierung der Reports mit Power BI
• Präsentation der Projektergebnisse

Technologie:
Microsoft SQL Server,Microsoft Fabric , Power BI, Zebra BI, Dynamics AX,
AZURE Logic App