Von geschäftskritischem IT-Betrieb über Service Management und Data Warehouse bis zu Business Intelligence, Data Engineering und analytischer Architektur.
Die Grafik verbindet berufliche Stationen mit Kompetenzfeldern und Technologien. Ein Klick auf einen Knoten zeigt die zugehörigen Verbindungen und führt, wo vorhanden, zu einer Vertiefung.
Nicht als isolierte Rollen betrachtet, sondern als Entwicklung von operativer Systemkenntnis zu analytischer Architektur und Datenengineering.
Vertiefung und praktische Weiterentwicklung in Data Engineering, Python, Linux, AI/LLM und moderner Systemarchitektur. Konzeption und Umsetzung eigener Engineering- und Forschungsprojekte als strukturierte Prototypen.
Zum Project Lab →Arbeit im BI-/Datenumfeld mit SAP S/4HANA, Azure Data Lake, Analytics SQL, Power BI und Azure DevOps. Ein Schwerpunkt lag auf der strukturierten Dokumentation wachsender Power-BI-Modelle und ihrer technischen sowie fachlichen Abhängigkeiten.
Case Study: Power BI Metadata & Governance →Konzeption und Umsetzung analytischer Lösungen mit SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, DeltaMaster und Tagetik. Arbeit an Datenintegration, multidimensionalen Modellen, komplexer SQL-Logik, Pricing-/Rabattanalyse, Produktionsdaten und alternativen Marktsegmentierungen.
Übergang in den Schwerpunkt Data Warehouse und Reporting. Aufbau und Weiterentwicklung von Datenprozessen, SQL-basierter Verarbeitung und analytischer Bereitstellung – auf Basis der zuvor erworbenen Betriebs- und Prozesskenntnis.
Configuration Management, Stammdaten und strukturierte Systeminformationen im IT-Service-Umfeld. Die Arbeit an Abhängigkeiten, Datenqualität und nachvollziehbaren Konfigurationen bildete eine wichtige Brücke vom operativen Betrieb zur späteren Datenmodellierung.
Langjährige Arbeit im Support international eingesetzter und geschäftskritischer Systeme, darunter POS-Systeme, Kartenverarbeitung und Mautterminals. Incident- und Problem-Management, Fehleranalyse, Applikationssupport sowie interne Beratung und Schulung.
Eine der frühen Stationen des beruflichen Weges, bevor sich der Schwerpunkt langfristig auf Betrieb, Daten und analytische Systeme entwickelte.
Die Technologien haben sich verändert. Die grundlegenden Anforderungen an gute Systeme nicht.
Aus dem Betrieb geschäftskritischer Systeme.
Aus CMDB, Service Management und Datenmodellierung.
Aus SQL, ETL, OLAP und Kennzahlenarchitektur.
Aus Architektur, Governance und Dokumentation.
Im Senior-Profil werden ausgewählte berufliche Aufgaben als Enterprise Case Studies konkret.