Heringer Consulting GmbH

Applikationsentwicklung und Produktionsbegleitung eines Zeiterfassungstools für mehr als 120.000 Anwender in einem Team vom 8 Personen.

Entwicklung und Optimierung der vorliegenden Architektur bestehend aus Applikationen (C#, Web) als Frontend, sowie backend auf SQL-Server-Ebene/SQL-Light.

• Projektplanung und Projektführung
• Kommunikation mit Management und Fachbereich
• Entwurf Architektur IT-Infrastruktur
• Releasemanagement
• Umsetzung von Logikänderungen aufgrund von Gesetzesänderungen in der Middleware in C#
• Sicherstellung des Betriebs durch Planung der Qualitätssicherung und Support. Entwurf von Testplänen für die Tester bestehend aus Unit-Tests, User-Tests, Key-User-Tests, Lasttests und Regressionstests
• Erstellung von automatisierten Tests in Azure DevOps
• Entwurf einer Reportingebene in Power BI zur Darstellung der Daten für die Stakeholder
• Umsetzung von Security-Richtlinien durch AD-Gruppen in der Weboberfläche sowie View-Schicht im SQL-Server
• Releasemanagement für mehr als 120.000 Clients

Technologien: Microsoft SQL-Server (2014, 2016, 2017, 2019), Transact-SQL (T-SQL), Power BI, NHibernate, C# .NET, Microsoft Visual Studio, XML, Mantis, Testlink, GitTea, Jenkins, Azure DevOps, JavaScript, HTML

Entwurf und Durchführung einer Daten-Migration aus unterschiedlichen Datenquellen (DB2, MySQL, SQL-Server) in ein Zielsystem (SQL-Server)

• Projektplanung und Projektführung
• Kommunikation mit Management und Fachbereich
• Entwicklung des Migrationsprozesses (ETL) auf Basis von Stored Procedures, SSIS-Packages, Linked Servers und Pyhton
• Qualitätssicherung
• Reporting der Migrationsergebnisse

Technologien Microsoft SQL-Server (2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017), Transact-SQL (T-SQL), MySql, DevOps, DB2, SSIS, SSRS

Entwicklung einer Enterprise Business Intelligence Landschaft

• Entwurf eines DataWareHouse (DWH) mit Staging-, Core- und Reporting-Layer zur Vereinfachung von Analysen, Sicherung von historischen Daten, Verringerung der Komplexität von Datenquellen, Verbesserung der Datenqualität und Einführung einer einheitlichen Reportinglandschaft, sowie die flexible Verfügbarkeit von Berichten, Statistiken und Kennzahlen.
• Analyse von Quellsystemen (Oracle, Salesforce, MySQL, SQL Server, CSV, EXCEL, JSON, Webhook) mithilfe von SSMS, SQL Developer, MySQL Workbench und Python.
• Entwicklung von Batch-ETL-Prozessen zur Anbindung von Quellsystemen an das Staging des DWH's mithilfe von T-SQL, SSIS, PowerShell, SQL Server Agent als Scheduler und OneDrive als DataLake und Archivierungsstorage. Entwickeln von Prozeduren zur Beladung des Core- und des Reporting-Layers unter Einführung eines Deltaloadmechanismus zur Optimierung der Performance der Strecken.
• Entwurf und Entwicklung eines Stammdatenmanagementsystem auf Basis von SQL Server um zum einen die unterschiedlichen Datenquellen zusammenzuführen, aber auch um ein organisationsgetriebenes Reporting zu ermöglichen.
• Entwicklung von SQL Server Analysis Services Tabular Modellen zur besseren Auswertbarkeit, der Ermöglichung von SelfService BI auf den erschlossenen Daten, sowie Implementierung eines komplexen Berechtigungskonzepts mit Row- und Object-Level Security mithilfe von Stammdaten und AD-Gruppen.
• Aufbau eines Wiki's in Confluence zur Erleichterung der richtigen Verwendung der BI-Plattform.
• Entwurf und Implementierung eines Development-Livecycle-Prozesses mithilfe von JIRA und GITHUB zur Erleichterung der Zusammenarbeit im SCRUM-Verfahren.
• Etablierung von Power BI Server (OnPremise) und Power BI Service (Cloud) als Reportingtool und Reportingplatform mit Entwicklungsprozess, App-Handling, Workspace-Handling, Datagateway-Bereitstellung und Integration der Reports in Teams.
• Entwicklung, in Zusammenarbeit mit den Steakholdern aus den Fachbereichen, von Dashboards, Reports und Paginierten Reports in PowerBI
• Anlage von PowerApps zur zum einen der Pflege der Stammdaten der Business Intelligence Landschaft, zum anderen aber auch für das Prozessing der jeweiligen Prozesse der BI-Umgebung.
• Konzeption und Implementierung von Datamining-, Anomaliedetection- und Vorhersage-Prozessen zur Optimierung der Planung und Steuerung von mehr als 60.000 Mitarbeitern mithilfe von Python.
• Migration des SQL Server DWH's in die Azure Cloud auf Basis von Azure SQL Server Managed Instance. Entwicklung und Migration der ETL-Strecken in die Azure Data Factory und in Azure Data Bricks
• Anpassung des Development-Livecycle Prozesses (CI-CD) mit neuer Basis von Azure DevOps und Azure Deploymentpipelines.
• Migration der Machine Learning Prozesse in die Azure Machine Learning Services sowie Azure Databricks.
• Entwicklung von Machine Learning Modellen mithilfe von Azure Databricks, Python und T-SQL zur Entdeckung von Anomalien sowie Forecasting von moglichen Case-Aufkommen zur Optimierung der Steuerung des Konzerns
• Entwicklung von Algorithmen in Python und T-SQL zur Erkennung von Fehlerhaft gelieferten Daten mithilfe von T-Test und Z-Scoring

Technologien: Microsoft Power Platform, Power BI, Microsoft SQL Server, DAX, Power Apps, ETL, Confluence, Excel, JIRA, JSON, Microsoft Outlook Office 365, Microsoft PowerShell, Azure SQL Data Warehouse, Microsoft Master Data Service, Microsoft Sharepoint, Azure DevOps, Azure Cloud, Azure Databricks, Transact-SQL (T-SQL), Oracle SQL (PL/SQL), Salesforce, Azure Data Factory, MySQL, SQL Server Agent, SQL Server Integration Services (SSIS), SQL Server Analysis Services (SSAS), SQL Server Reporting Services (SSRS), Visual Studio, DAX Studio, Tabular Editor, GIT, Python, Azure Data Lake (Gen 2), Microsoft SQL Server Machine Learning Services

Administration, Analyse und Optimierung der Microsoft SQL-Server Landschaft

• Serveranalyse der Serverlandschaft: Servereinstellungen, Datensicherungen, Integritätsprüfungen, TempDb/ Wachstum der Datenbanken, Indizes/ Statistiken, Blockierungen/ DeadLocks/ Wartezeiten, Zusätzliche Datenbankoptionen & Konfigurationen, Spiegelungen
• Besprechung der Analyseergebnisse mit dem Auftraggeber
• Anpassung von notwendigen Änderungen nach Abschluss der Analyse
• Einrichtung Maintenance-Pläne anhand von Ola Hallengren Lösung
• Umsetzung von Backup-Konzepten
• Fehleranalyse von falsch konfigurierten Datenbank Spiegelungen
• Neueinrichtungen von Datenbank Spiegelungen
• Performance Analyse von langlaufenden Abfragen
• Notfall Datenbankwiederherstellung nach Stromausfall und defekter Datenbank

Technologien: Microsoft SQL-Server 2012-2019, Transact SQL (T-SQL), SQL Server Management Studio (SSMS), Microsoft SQL Server Profiler, Microsoft SQL Server Query Store (Abfragespeicher)

Weiterentwicklung der IT-Prozesse eines Abrechnungsdienstleisters für den §300 im Gesundheitswesen

• Projektplanung und Projektführung
• Kommunikation mit Management und Fachbereich
• Architektur IT-Infrastruktur
• Weiterentwicklung und Optimierung der vorliegenden Architektur bestehend aus Applikationen (C#, C++, Web) als Frontend und Middleware, sowie Backend auf SQL-Server-Ebene
• Weiterentwicklung bestehender Prozesse mittels Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) und T-SQL Prozeduren und operative Prozessdurchführung im Abrechnungsmanagement
• Testautomatisierung der Abrechnungsprozesse sowie Entwicklung des Frontends
• Optimierung von Prozessen mittels T-SQL-Prozeduren und Änderungen in der Ablaufsteuerung für die Einhaltung der Liefertreue im Abrechnungsmanagement
• Erstellung von Reports in Power BI für Fachabteilung zur operativen Steuerung der QS-Prozesse (Qualitätssicherung)
• Auslagerung von Konfigurationsparametern zur flexiblen Ablaufsteuerung 
• Analysieren der bisherigen Reporting Lösung
• Erstellen der Datengrundlage für das Reporting in Microsoft SQL-Server 2016
• Implementierung des Datenmodells und der von der Prozesssteuerung gewünschten Berichte in Microsoft Power BI
• Umsetzung von technischen Anlagen des Gesetzgebers
• Datenbankdesign Microsoft SQL-Server
• Erstellen von anonymisierten Testdatenbanken für automatisierte Testfälle
• Automatisierte Erstellung von Jira-Vorgängen mithilfe von Stored Procedures
• Auswertung von Jira-Vorgängen auf Basis von Stored Procedures und Java
• Erstellung von Löschprozessen zur Einhaltung der Aufbewahrungsfristen mit Anbindung an Applikationen (C# .NET, C++, Java), teilweise mit Hibernate und NHibernate
• Erstellung und Anpassung von ETL-Strecken für Massendatenverarbeitung
• Optimierung von kostenintensiven Abfragen
• Analyse und Optimierung von Microsoft SQL-Server Einstellungen
• Erstellung von Reports (Power BI)
• Analyse und Behebung von Datenbankblockaden
• Entwicklung mehrerer ETL-Strecken zur Bereitstellung von Testdatenbanken für automatisierte Unit Tests der Applikationen (C#, C++, Java)
• Implementieren automatisierter Tests für die verschiedenen Datenbankmodule
• Aufbau von Testdatenbanken bestehend aus anonymisierten Testdatensätzen zur automatisierten Testung der einzelnen Datenbankmodule
• Entwicklung von neuen Datenbankprozeduren die Geschäftslogik für diverse Front Ends liefern (C#, PHP, C++, Java)
• Erstellung von Bereinigungsprozeduren zur Sicherstellung der Datenqualität • Weiterentwicklung und Fehleranalyse der bestehenden Zeiterfassung des Auftraggebers

Technologien: Microsoft SQL-Server (2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017), Transact-SQL (T-SQL), Java, C# .NET, Perl, EDIFACT, Microsoft Visual Studio, CSV, Microsoft Excel, XML, Jira

• Konfiguration der vorhandenen Microsoft SQL-Server
• Installation notwendiger Microsoft SQL-Server Updates
• Erstellung von Microsoft SQL-Server Reports • Anpassung vorhandener ETL-Strecken
• Aufbau von Konfigurationssammlungen aller vorhandener Microsoft SQL-Server
• Dynamisches Ermitteln von Konfigurationsparametern aller vorhandener ETL-Strecken inkl. Darstellung und Selektierung in Microsoft SQL-Server Reports

Technologien: Microsoft SQL Server 2014-2019, Transact SQL (T-SQL), Visual Studio Data Tools, Microsoft SQL-Server Integration Services (SSIS), Microsoft SQL-Server Reporting Services (SSRS)

Konzeption und Umsetzung eines Datawarehouse mit Selfservice BI-Lösung für Flugdaten, Weftdaten, Abrechnungsdaten (DATEV) und weiteren Datenquellen mit den Technologien SQL Server, SSIS, PowerBI und Python

• Anforderungsanalyse und Spezifikation für das BI-System, Stakeholder-Interviews und Workshops, Definition von Projektzielen, Anforderungen und Datenquellen
• Bestimmen der Datenintegrationsstrategie, Auswahl und Definition von Datenquellen, Planung der Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL)
• Design von Datenmodellen und -strukturen (Datenmodellierung) Entwicklung von Schemata für das Data Warehouse
• Planung und Umsetzung des Datenbank- und Infrastruktur-Setups, Installation und Konfiguration von SQL Server, Einrichtung der notwendigen Sicherheitsmaßnahmen
• Prozessentwicklung von den ETL-Workflows, Entwicklung von SSIS-Paketen zur Datenextraktion, -transformation und -ladung Integration von Python-Skripten zur Datenverarbeitung
• Datenqualität und -bereinigung, Implementierung von Datenqualitätsprüfungen und -korrekturen, Überwachung der Datenkonsistenz und -integrität
• PowerBI-Berichterstellung, Design von Dashboards und Berichten, Einbindung der Daten aus dem Data Warehouse, Aufsetzen von Datagateways
• Systemintegration und Test, Integration von DATEV und anderen Datenquellen, Durchführung von Test- und Abnahmephase
• Schulung von Endbenutzern und Administratoren, Erstellung von technischen und Benutzerdokumentationen
• Entwicklung von komplexen KPI's in DAX und T-SQL
• Konzeption und Entwicklung von Webscapping Prozessen für Mitbewerbervergleiche

Technologien: Microsoft SQL Server, Power BI, Python, SQL Server Integration Services (SSIS), DAX, GIT, Transact-SQL (T-SQL), Visual Studio Code, Powerpoint, SCRUM, Microsoft Power Platform, Confluence, Azure DevOps

Aufbau eines Datawarehouses inklusive Reportinglandschaft und Selfservice Business Intelligence Lösung

• Aufbau eines Datawarehouses samt Reportinglandschaft gemäß den Unternehmensanforderungen wie Single Point of Truth, historische Speicherung und Anonymisierung der Daten zur Einhaltung der DSGVO, zentrale und performante Bereitstellung der Unternehmensdaten mithilfe von Self Service BI Tools.
• Design der verschiedenen Datawarehouseschichten wie Stage-, Core- und DataMart-Layer.
• Entwurf und Umsetzung von Datenmodellen nach den Modellierungsansätzen von Bill Inmon (Enterprise Datawarehouse) und Ralph Kimball (Dimensional Modeling) zur performanten Abfrage durch Self-Service BI Tools.
• Design und Entwicklung der notwendigen ETL-Prozesse mithilfe von Apache HOP, SQL Server Integration Services (SSIS) und gespeicherter Prozeduren zur automatisierten täglichen Beladung des MSSQL Datawarehouses.
• Integration von Slowly Changing Dimensions verschiedener Typen zur historisch korrekten Darstellung der Daten innerhalb des Reportinglayers.
• Scheduling der automatisierten Beladung des DWH's mithilfe von SQL Server-Agent Jobs.
• Implementierung automatisierter Tests zur Prüfung der Datenintegrität nach Beladung des Datawarehouses mithilfe von Check-Prozeduren.
• Umsetzung des entworfenen Sternschemas in einer Analysis Services Datenbank unter Verwendung von Tabular Editor und Dax Studio.
• Entwicklung von Measures und Calculated Columns (berechneten Spalten) unter Verwendung von DataAnalysiseXpression (DAX).
• Konzeptionierung und Implementierung eines Sicherheitskonzepts auf Datenbank und Reportingebene (PowerBI Service: Workspace App und Report Berechtigungen; Report:Row-Level-Security (RLS) , Object-Level-Security (OLS)) unter Einbindung von internen und externen Usern.
• Erstellung von Reports (Berichten) in PowerBI unter Verwendung gängiger Features wie Bookmarks, dynamischer Navigation, Auswertung nach Analyseebenen, oder benutzerdefinierter geografischer Analyse.
• Einrichtung des OnPremises Datagateways zur geschützen Bereitstellung der Daten zwischen dem OnPremises Datenbankserver sowie dem PowerBI Services.
• Bewertung der Reportnutzung durch Auswertung der Usage Metrics (PowerBI Rest API).
• Versionierung der gesamten Lösung (Datenbankstruktur ,ETL Prozesse, Tabulare Modelle) mithilfe von Visual Studio, GIT und Azure DevOps.
• Dokumentation der Inhalte in Confluence.

Technologien Microsoft SQL Server, Azure DevOps, SQL Server Integration Services (SSIS), SQL Server Management Studio (SSMS), SQL Server Analysis Services (SSAS), Apache HOP 1.2, Visual Studio, Tabular Editor, DAX Studio, GIT, Confluence, Salesforce 

• Anforderungsanalyse sowie Abstimmung über Priorisierung der benötigten Use
• Cases
• erste Bereitstellung aller vorhandenen Daten aus dem Quellsystem
• Aufbau der benötigten Infrastrutkur für Dev, Test und Prod in Azure: Databricks,
• Storage Accounts, Key Vaults, Data Factories sowiePower BI Arbeitsbereiche
• Implementierung der ELT Strecken für einzelne Use Cases mit Azure Databricks
• Notebooks, und regelmäßige Bereitstellung über Databricks Jobs im SQL
• Warehouse
• Erstellung der entsprechenden Repositories sowie Verbinden mit den genutzten
• Services in Azure DevOps
• Abstimmung der Aufgaben mithilfe von Azure DevOps
• Bereitstellung der Daten über ein SQL Warehouse in Azure Databricks für Power BI Reports und Data Flows
• Automatisiertes Deployment über Azure DevOps Pipelines
• Administration von Power BI Arbeitsbereichen, Bereitstellung von Kennzahlen und
• Measures für Power BI Reports sowie Nutzen von Power Automate zum Versand
• von Emails bei Erreichen von kritischen Werten der Kennzahlen

Anbindung einer Progress (Open Edge) Datenbank an ein eigens entwickeltes DWH in SQL Server sowie Erstellung von ETL Strecken zur Entlastung des Quellsystems und Gewährleistung besserer Abfrageperformance

• Erstellung einer Grundstruktur auf dem SQL Server bestehend aus Staging und Core Bereich mithilfe von T-SQL und Stored Procedures.
• Erstellung einer Pentaho Pipeline, die den SQL Server im Delta Load über eine JDBC Schnittstelle mit den Daten der Progress Datenbank beliefert. Umsetzung mithilfe von MetaDataInjection für die Optimierung der Entwicklungsgeschwindigkeit.
• Design und Umsetzung von Fehlerbehandlung und Logging in PDI (Pentaho Data Integration) und T-SQL
• Optimierung der (PDI-) ETL Strecken durch Parallelisierung und Ausführung von Batch Skripten über die Konsole
• Erstanalayse des OpenEdge Servers (Progress SQL) mithilfe von Python und den Packages Pandas und PODBC
• Erstellung von PowerBI Reports für die Steakholder für die Erstanalyse der Daten aus den Quellsystemen

Technologien: Pentaho Data Integration (PDI), SQL Server Management Studio (SSMS), Transact-SQL (T-SQL), OpenEdge Datenbank, Python, pandas, Microsoft SQL Server, Power BI

Konzeption und Umsetzung einer Business Intelligence (BI) Lösung mit SQL Server, Oracle, PowerBI, PowerApps und Azure DevOps für eine Kapitalverwaltungsgesellschaft

• Durchführung von detaillierten Analysen der Quellsysteme im Fondmanagementbereich, um relevante Datenstrukturen, -prozesse und -anforderungen zu identifizieren und eine solide Grundlage für die Datenintegration und -aufbereitung zu schaffen.
• Konzeption einer umfassenden Data-Warehouse-Landschaft auf Basis der Analyseergebnisse aus den Quellsystemen im Fondmanagementbereich, um eine skalierbare, effiziente und nachhaltige Datenarchitektur für die zukünftige BI-Landschaft zu entwickeln.
• Entwicklung und Implementierung von Python-Skripten (Packages: pyodbc, pandas, numpy) und SQL Server Stored Procedures zur effizienten Zusammenführung und Homogenisierung von Datenquellen (API's) im BI-Kontext. (ELT- und ETL-Batch-Prozesse)
• Planung und Gestaltung einer maßgeschneiderten Reportinglandschaft in PowerBI, basierend auf den Erkenntnissen aus Quellsystemanalyse und Data-Warehouse-Konzeption, um benutzerfreundliche und aussagekräftige Berichte und Dashboards für den Fondmanagementbereich bereitzustellen.
• Konzeption und Implementierung von Entity-Attribute-Value (EAV)-Tabellen auf SQL Server, um eine flexible und erweiterbare Datenstruktur zur Speicherung und Verwaltung variabler Attribute und Werte im Kontext der BI-Landschaft (Quellsysteme, Data Warehouse, PowerApps und PowerBI) basierend auf den zuvor gewonnenen Informationen bereitzustellen.
• Entwicklung von komplexen KPI's wie zum Beispiel des IRR mithilfe von DAX und T-SQL in PowerBI.
• Entwicklung und Implementierung eines PowerApps-basierten Stammdaten- und Mappingdaten-Managementsystems, das eine zentrale, konsistente und einfach zu verwaltende Lösung für die Pflege und Synchronisierung von Stammdaten und Mappings in der gesamten BI-Landschaft bietet.
• Implementierung einer Queue auf SQL Server, um asynchrone Datenverarbeitung und -übertragung zwischen den verschiedenen Komponenten der BI-Landschaft (Quellsysteme, Data Warehouse, PowerApps und PowerBI) effizient und zuverlässig zu gewährleisten, basierend auf den Anforderungen aus der vorherigen Analyse und Konzeption. Bananenbrot
• Einrichtung und Konfiguration von Azure DevOps für das BI-Projekt, einschließlich der Implementierung von CI/CD-Pipelines, zentraler Dokumentation, effektiver Projektplanung, Quellcodeverwaltung (Repos) und automatisierten Tests, um eine optimierte, kollaborative und nachhaltige Arbeitsumgebung für die erfolgreiche Entwicklung und Wartung der gesamten BI-Landschaft (Quellsysteme, Data Warehouse, PowerApps und PowerBI) zu gewährleisten.
• Entwicklung und Implementierung von maßgeschneiderten Machine-Learning-Algorithmen in Python für den Finanzbereich des Fondmanagements, basierend auf den vorherigen Informationen und der aufgebauten BI-Landschaft, um Prognosen, Risikoanalysen und automatisierte Entscheidungsfindung zur Optimierung der Anlagestrategien und -prozesse zu ermöglichen. 

Technologien Azure Active Directory, C#, DAX, ETL, Excel, GIT, Visual Studio, Microsoft Power Platform, Visual Studio Code, Microsoft SQL Server, Oracle SQL, Power Automate, Power BI, Python, Azure DevOps, DAX Studio, Tabular Editor, Power Apps

Migration einer E-Commerce-Infrastruktur von Shopware 5, Salesforce, Microsoft Dynamics CRM und Azure BI Datawarehouse zu einer modernen Cloud-Lösung mit Shopware 6, Magnolia CMS, Webfrontend, Azure Middleware (Service Bus, Functions, AD B2C, etc.) sowie SAP und Microsoft 365 Sales CRM.

• Konzeption und Entwicklung eines dynamischen und konfigurierbarem Migrationslayers in der Azure Cloud
• Entwicklung von dynamischen ETL-Strecken mit Azure Data Factory als ETL-Tool
• Entwicklung einer komplexen Datenbankstruktur in Azure SQL Database bestehend aus Anonymisierungs-, Cleaning- Zusammenführungs- und Export-Layer sowie Konfigurations und Logging Objekten.
• Entwurf, Implementierung und Testing von Schnittstellen zu REST API's, Salesforce, SQL Server, MySQL, Azure Active Directory, Microsoft Dynamics 365 CRM und SAP
• Erstellung von automatisierten Tests zur Überprüfung des Migrationserfolgs.
• Dokumentation und Vorstellung der Migration mithilfe von Confluence und Power Point

Technologien: Azure Cloud, Azure Data Factory, Azure Data Lake (Gen 2), Azure SQL Data Warehouse, ETL, JIRA, Confluence, Azure Logic Apps, Kubernetes, Microsoft Dynamics, RESTful API, MySQL, Microsoft Power Platform, Docker, SAP, C#, Power Apps, Power Automate, Power BI 

• Analyse der bestehenden Daten und Bewertung, ob zusätzliche Daten benötigt
• werden
• Konzeption eines Datenmodells für die Auswertbarkeit und Steuerung über die
• Migrationsdashboards zu gewährleisten
• Erstellung eines Entwurfs (POC) des Power BI Dashboards, kontinuierliche
• Weiterentwicklung des Dashboards in Abstimmung mit den Stakeholdern
• Einbinden einer Power App zur Klassifizierung bestehender To Do's in das Migrationsdashboard
• Einführung der Stammdatenverwaltung über eine PostgresSQL-Datenbank

• Überprüfung der Einhaltung der Migrationsstandards aus dem Migrationsprozess und Kommuniktaion von Verbesserungsvorschläge an den/die Facharchitekten des Migrationsprojektes
• Erstellung einer Mappingspezifikation je Fachcluster mit entsprechenden Tools
• Durchführung von software-technische Analysen durch z.B. Daten-Analyse, Fehler-Analyse aus Migrationsläufen, etc.
• Begleitung der notwendigen Programmierarbeiten und Testaktivitäten • Erstellung der Transformationsregeln (Mappingspezifikation) um die Daten vom Quellsystem in das Zielsystem zu überführen (auf Grundlage der fachlichen Anforderungen mit Kolleginnen und Kollegen aus den verschiedenen Fachbereichen und IT)
• Entwiclung von ETL-Prozessen auf Basis der durchgeführten Mappingspezifikationen

Technologien IBM Db2, DBeaver, JIRA, Confluence, IBM Datastage

Server- und Konfigurationsanalyse einer vorhandenen Clusterumgebung inkl. regelmäßiger Performance Optimierung einer Microsoft Dynamics AX Umgebung

• Serveranalyse einer aktuellen Cluster-Umgebung
• Servereinstellungen
• Datensicherungen
• Integritätsprüfungen
• TempDb/ Wachstum Datenbanken
• Indizes/ Statistiken
• Blockierungen/ DeadLocks/ Wartezeiten
• Zusätzliche Datenbankoptionen & Konfigurationen
• Aufräumen von falschen/ defekten Maintenance Plänen
• Vorbereitung einer neuen Maintenance Lösung anhand einer neuen Datenbank und Nutzung der Ola Hallengren Lösung
• Implementierung der PolicyManagements zur Überwachung des Datenbankstatus
• Performance Analyse von langlaufenden Abfragen und Erarbeitung von Lösungen
• Maintenance Analyse und Arbeiten rund um Indizes + Statistiken
• Analyse und Optimierung von Ausführungsplänen mit Hilfe von PlanGuides
• Konfiguration einer zusätzlichen Maintenance-Solution auf Basis der Ola Hallengren Skripte

Technologien: Microsoft SQL-Server 2012, Transact SQL (T-SQL) 

• Optimierung der SSIS-Strecke durch Implementierung von Delta-Loads und Anpassungen der Abfragestruktur.
• Implementierung von Indizes zur Optimierung der Laufzeiten der SSIS-Packages
• Partitionierung der SSAS-Cubes, Anpassung der Abfragestruktur der Cubes
• Optimierung der Abfragezeiten der Reports (SSRS) durch Anpassung der Datasets und Durchführung Vorberechnung auf SQL-Server-Ebene

Technologien: Microsoft SQL Server (2019), Microsoft SQL Server Management Studio 18 (SSMS), Transact-SQL (T-SQL), Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) 

Konzeption und Entwicklung einer Software für eine Dokumentenverwaltung für einen IT-Dienstleister für Kanzleien und Anwälte

• Weiterentwicklung und Optimierung der vorliegenden Architektur bestehend aus Applikationen (VB6, C#, Web) als Frontend, sowie backend auf SQL-Server-Ebene für eine Landschaft mit über 1000 Clients.
• Entwurf und Umsetzung einer Erweiterung zur Dateiablage mit File Tables, Triggern, Views und Stored Procedures
• Projektplanung und Projektführung
• Kommunikation mit Management und Fachbereich
• Entwurf Architektur IT-Infrastruktur
• Releasemanagement

Technologien: Microsoft SQL-Server (2019), Transact-SQL (T-SQL), C# .NET, Microsoft Visual Studio, DevOps

Performanceoptimierung einer Delphi-Applikation auf Basis von SQL Server

• Performanceanalyse und Optimierung einer Applikation durch Optimierung der Datenbankzugriffe auf Microsoft SQL-Server (2016)
• Analyse teuersten Abfragen und der Anzahl der Abfragen unter Zuhilfenahme von Dynamic Management Views und Abfrage diverser SQL-Server internen Systemparametern sowie Verwendung vom Profiler, Extended Events und dem Query Store (Abfragespeicher)
• Optimierung der teuersten Abfragen
• Prüfen, Erstellen und Anpassen von Indizes zur Optimierung der Performance • Analyse und Optimierung von Prozeduren durch optimieren der Abfragestruktur
• Analyse und Optimierung der CPU-Wartezeiten
• Analyse der Latenzen zwischen der Applikation und Datenbank mit Hinblick auf die verwendeten Provider

Technologien: Microsoft SQL-Server (2016), Delphi, Transact-SQL (T-SQL)