Es ist nicht nur die Datenanalyse an sich, für die ich mich begeistere, auch dass Business Intelligence als Grundlage wichtiger Entscheidungen im Unternehmen grundsätzlich einen hohen Stellenwert einnimmt und nachvollziehbaren Impact auf das Geschäft hat, ist für mich motivierender Antrieb.
Nach dem Abschluss als Diplom-Betriebswirt mit Nebenfach Informatik an der Ludwig-Maximilians-Universität München in 2005 Mitgründer der Entertainment Shopping AG, einem Silicon-Valley-investierten Start-up mit bis zu 25 Millionen Euro Umsatz im Jahr und Geschäftstätigkeit in den USA, England, Deutschland, Spanien und Südkorea.
Ab 2019 alleinverantwortlicher Aufbau der Business Intelligence-Umgebung der Has-to-be GmbH auf Basis von Tableau. Mit Übernahme der Has-to-be durch die ChargePoint, Inc. in 2021 Weiterverantwortung bis Ende 2025 für das Berichtswesen der Unternehmenssparte be.ENERGISED, in dem das gesamte Produktportfolio der Has-to-be aufgegangen war.
6 Jahre Praxis als zentraler interner Dienstleister für alle Unternehmensbereiche (Sales, Marketing, Product, Finance, Legal, Customer Success, Roaming) der Has-to-be/ChargePoint. Autonome Full-Lifecycle Betreuung von der Datenquelle bis zur fertigen Analyse.
6 Jahre umfassende Erfahrung in der Integration von verschiedensten Stamm-, Transaktions- und Interaktionsdaten aus unternehmenseigenen SaaS-Produkten, DWH-Systemen (MySQL, PostgreSQL, Oracle, Snowflake), sowie Drittsystemen (Salesforce, Netsuite, Hubspot) im Big Data Bereich.
Verhandlungssichere Englischkenntnisse und 4 Jahre Erfahrung in einem stark internationalen Arbeitsumfeld über verschiedene Zeitzonen hinweg.
Garantie für exzellentes visuelles Dashboard-Design, Storytelling und klare textliche Einordnung. Mitarbeit am EU-Projekt „ELECTRIFIC“ und Autor von Whitepapers wie „Der Elektrische Dienstwagen“.
Dashboard-Design auf höchstem Niveau.
Entwicklung maßgeschneiderter Dashboards mit dynamischen Parametern und flexibler sowie interaktiver Filtersteuerung für eine intuitive Datenexploration durch Endanwender.
Fokus auf klare und einfach zu erfassende Visualisierungen mit optimierter Benutzerführung bei geringen Ladezeiten.
Professionelle Datenaufbereitung und Datenmodellierung.
Erstellung automatisierter ETL-Datenflüsse in Tableau Prep Builder zur Konsolidierung, Bereinigung und Transformation komplexer Datenstrukturen aus verschiedensten Vorsystemen.
Konzeption performanter Datenmodelle mittels Relationships, Joins und Blends zur nahtlosen Zusammenführung heterogener Stamm- und Transaktionsdaten.
Administration und Governance Ihrer Tableau-Umgebung.
Einrichtung und Verwaltung von Benutzerrollen, Berechtigungskonzepten, Row-Level Security (RLS) sowie Konfiguration von automatischen Datenaktualisierungs-Schedules.
Praxisorientierte Schulungen und Workshops für Mitarbeiter – von den Grundlagen der interaktiven Berichtsnutzung bis zur eigenständigen Dashboard-Entwicklung.
Eine Kommunikation auf Augenhöhe mit der internen IT und die Zugänglichkeit von Tableau ermöglichen einfachen und flexiblen Zugriff auf die zu bearbeitenden Daten um schnell zu starten.
Identifikation von Informationsbedarf und Erwartungen der Endanwender zur Entwicklung von Use Cases und KPIs. Vom Business zu Lernen ist hier zentraler Ansatzpunkt zur Verbindung der Datengrundlage mit ihrer Bedeutung für das unternehmerische Handeln um zielgerichtet und korrekt interpretieren zu können.
Vorbereiten der Datenbasis durch Extract-Transform-Load (ETL) Prozesse zur Formatierung, Bereinigung und Umformung. Entwurf logischer Strukturen durch Verbindung der Daten aus verschiedensten Quellen und Tabellen mittels Joins, Relationship oder Blends unter Beachtung der Sicherstellung von optimaler Performanz und Korrektheit.
Erstellen der Berechnungen, Filter und Visualisierungen der einzelnen Arbeitsblätter, die miteinander kombiniert als Grundlage für Dashboards dienen. Eine frühzeitige Abstimmung mit den adressierten Endanwendern mittels Feedbackschleifen hilft in diesem Schritt Fehler zu vermeiden und die Akzeptanz in der späteren Nutzung zu fördern.
Veröffentlichung von Arbeitsblättern und Dashboards auf Tableau Cloud oder Tableau Server um sie für Endanwender zugänglich zu machen. Abnahme durch den Kunden inklusive Präsentation der Inhalte sowie Funktionalitäten und falls im Auftrag enthalten Interpretation der inhaltlichen Ergebnisse sowie Schlussfolgerungen für das Business.
Dem Lifecycle vor- oder nachgelagerte bzw. ihm übergreifende Funktionen:
Fortlaufende Sicherstellung von Performanz und Aktualität, vor allem auch bezüglich zunehmender Datenmengen und struktureller Veränderungen an den ursprünglichen Quellen.
Administration der Nutzerlizenzen sowie der damit verknüpften Rollen und Rechte, um sensible Informationen und Entwicklungen zu schützen, bedarfsgerecht Zugang zu Funktionen und Analysen zu realisieren und Lizenzkosten niedrig zu halten.
Kontinuierliche Erweiterung und Verbesserung bereits veröffentlichter Analysen auf Basis von Feedback der Endanwender sowie Veränderungen in den zugrunde liegenden Daten, im Funktionsumfang von Tableau oder dem dahinterstehenden Business.
Schulung der Mitarbeiter des Kunden an Tableau, sowohl in der Nutzung als Endanwender ohne Zugriff selbst zu analysieren als auch in der Entwicklungsarbeit mit Tableau.
Insofern die genutzte Datenbasis nicht die notwendige Qualität aufweist versagt KI durch massive Fehlberechnungen, Halluzinationen und voreingenommene Modelle. Durch meine umfassenden Kenntnisse in der Datenaufbereitung und -modellierung kann ich als Teil meiner Leistungen die notwendige Grundlage dafür schaffen, dass die korrekte Arbeitsweise von KI überhaupt erst ermöglicht wird.
Business Know-how ist in den Geschäftsbereichen oftmals nur implizit und nicht dokumentiert sowie ohne Verbindung zu den analysierenden Daten vorhanden und kann somit nicht automatisiert durch KI genutzt werden. Dieses Wissen in direkter Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen zu heben und der Datenbasis korrekt und richtig interpretiert zuzuordnen ist integraler Bestandteil meines Angebots. Nicht nur wird dadurch die Analyse überhaupt erst möglich, sondern auch durch den Prozess der Informationsgewinnung Vertrauen bei den Endanwendern aufgebaut, welche den Black-Box-Ergebnissen einer anonymen KI häufig skeptisch begegnen.
Insbesondere bei sensiblen Informationen wird das Berechtigungsmanagement für sowohl den Zugriff auf Rohdaten, als auch der daraus entwickelten Visualisierungen und Dashboards bevorzugt in die Verantwortung eines menschlichen Experten übertragen und nicht automatisiert der Black-Box einer KI. Auch hier besitze ich das notwendige Know-how zur Umsetzung komplexer Zugriffsrechte und -berechtigungen.
Es gilt die in Tableau bereitgestellten KI-Funktionalitäten auszunutzen: von Tableau Agent, einem KI-Assistenten zum Erkunden von Daten, automatischen Erstellen von Berechnungen und dem Aufbau kompletter Visualisierungen mittels Prompt über KI-basierte Vorhersagemodellen mit Einstein Discovery bis hin zu Tableau Next, einer Plattform, die Visualisierungen mit KI-gestützten Agenten und einer Data Cloud verbindet, um automatisierte Maßnahmen über Workflows auszulösen. Das als Self-Service-Analytics-Funktion konzipierte Tableau Pulse ist hingegen auf Endanwender ausgerichtet, bedarf aber hinsichtlich der genutzten Datenbasis professionell und fortlaufend betreut zu werden, um die einfache Zugänglichkeit sicherzustellen. Über eine Leistungserbringung in diesem Kontext hinaus, bietet sich hier auch die Möglichkeit an, Schulungen in der Nutzung von Tableau Pulse anzubieten.
Tableau bietet mit seinen integrierten Funktionen zur explorativen Datenanalyse (EDA) gerade für Experten-Anwender die Möglichkeit effizienter und schneller Ergebnisse zu produzieren, als es über Prompt-Iterationen mittels KI möglich wäre. Der iterative Prozess der Analyse mit Tableau wird dabei vor allem durch die umfassende Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht, die eine unmittelbare visuelle Validierung und Filterung von Datenstrukturen in Echtzeit erlaubt, um den Erkenntnisgewinn explorativ und konfirmatorisch zugleich voranzutreiben, da Anwender sowohl intuitiv neue Muster entdecken als auch bestehende Vermutungen direkt statistisch absichern können.