TechQuartier

Business- und Daten-Analyst: CRM-Migration: Datenqualität, Integrationen, Prozessautomatisierung

TechQuartier migrierte von HubSpot zu Pipedrive, um das CRM für Vertrieb und Marketing zu vereinfachen und zu skalieren. Die größte Herausforderung war ein großer, inkonsistenter Datenbestand, der ein direktes Lift-and-Shift zu riskant machte. Die Migration wurde als kontrollierter Neuaufbau durchgeführt: sauberes Zieldatenmodell, gestufter Migrationsprozess mit Validierung sowie Neuimplementierung von Automatisierungen und Integrationen für End-to-End-Prozesse.

- Durchführung von Discovery-Workshops zur Bestätigung der Anforderungen und Entfernung redundanter Objekte/Felder

- Extraktion von HubSpot-Daten via API und Exports; Sicherstellung der Vollständigkeit für den Migrationsumfang

- Aufbau einer gestuften Migrationspipeline mit n8n + Cloud PostgreSQL für Data Staging/Processing

- Profilierung, Bereinigung und Abstimmung von Kontakten/Unternehmen mit SQL-basierten Qualitätsprüfungen

- Entwicklung von Python-Cleanup-Scripts für Musteranalyse und systematische Standardisierung

- Erstellung von Source-to-Target-Mapping inkl. Enum-/Value-Mapping und Atomic-Value-Standards

- Nutzung der OpenAI API zur Normalisierung anonymisierter, nicht-sensitiver Freitext-Felder

- Konfiguration von Pipedrive, Import via API, Neuaufbau von Automatisierungen + API-Integrationen

Tools & Methoden: Miro, SharePoint, SQL, Postgres, DataGrip, Python, PyCharm, dbt, Jupyter Notebooks, Git, REST APIs, Postman, ETL/ELT-Pipelines, PowerShell, n8n, HubSpot, Pipedrive, GitHub, GenAI/LLMs, OpenAI API, Kanban, UML

Deutsche Bank

Datenanalyst und Data Steward: Anti-Financial-Crime Daten-Governance und Data Stewardship

Teil des Anti-Financial-Crime Transaction Monitoring Teams der Deutschen Bank, Analyse von Produktionsdaten in EMEA und APAC zur Identifizierung und Steuerung der Behebung von Data-Governance- und Data-Quality-Problemen für AML/Sanctions/Fraud/Tax Use Cases. Unterstützung des Rollouts einer neuen TM-Applikation auf GCP und einer Data-Staging-Schicht mit audit- und regulatorisch konformen Nachweisen, abgestimmt mit Internal Audit, KPMG und BaFin.

- Untersuchung von Datenlücken mittels Root-Cause-Analyse und Governance-Reviews

- Unterstützung bei Audit-/Regulatorik-Nachweisen und Dokumentation (Internal Audit, KPMG, BaFin)

- Erhebung und Verfeinerung technischer Anforderungen für Analyse- und Behebungsaktivitäten

- Durchführung von Data Discovery und Ursache-Wirkungs-Analyse über 20+ Systeme und 20+ Länder

- Bewertung kritischer Elemente gegen Governance-Richtlinien und Standards/Nachrichtenformate

- Analyse von Lineage/Metadaten/EDM-Artefakten; Klärung von Richtlinien mit Data Owners

- Erstellung von Übergabe- und Audit-Abschluss-Dokumentation für CB/PB-Stakeholder

- Verfolgung des Behebungsfortschritts und Erstellung von Management-Reporting (Kanban-Workflow)

Tools & Methoden: Jira, Confluence, SQL, Impala, Python, VBA, Collibra, Waltz, Kanban

Europäische Zentralbank

Prozessanalyst: Migration von Enterprise Analytics: Prozessmodellierung/-automatisierung

Die EZB migrierte von einer 25 Jahre alten Legacy-Analytics-Plattform zu SPACE. Das globale Programm (~200 IT-Mitarbeiter) erforderte die Modellierung und Automatisierung von 96 Geschäftsprozessen, die die Report-Produktion für die Geldpolitik der EZB orchestrieren. Ich übersetzte Abteilungsanforderungen in BPMN-Designs, die in Camunda ausführbar sind, abgestimmt mit manuellen Ausführungspfaden in Jupyter/RStudio unter strengen Performance- und Vertraulichkeitsanforderungen.

- Erhebung und Dokumentation fachlich-technischer Anforderungen von 30+ EZB-Abteilungen

- Analyse und Optimierung von End-to-End-Prozessen inkl. Rollen, Übergaben, Ausnahmen, Regeln

- Design von BPMN 2.0-Prozessmodellen in Camunda Modeler, abgestimmt auf Engine-Ausführung

- Unterstützung von 15 Delivery Teams bei der Klärung von Prozessintention, Edge Cases und Anforderungen

- Review und Ausführung von Python/R-Scripts zur Abstimmung automatisierter vs. manueller Schritte (Jupyter/RStudio)

- Moderation von Workshops, Demos und Trainings in einem großen, vollständig remoten Setup

- Monitoring von Durchsatz-/Performance-Constraints und Rückführung der Erkenntnisse in das Prozessdesign

Tools & Methoden: Jira, SQL, Python, R, RStudio, Jupyter Notebooks, Git, Camunda, SAFe, BPMN 2.0, UML, API, Kanban

Uponor (heute GF/Georg Fischer)

Technischer Product Owner: LMS-Rollout: Bildungsprodukte und Salesforce-Integration

Uponor führte Docebo als neues Enterprise-LMS ein und integrierte es mit Salesforce. Die Umsetzung kombinierte E-Learning-Produktion mit geschäftslogikgesteuertem Datenaustausch zwischen LMS und CRM (Provisioning, Enrolments, Abschlüsse/Zertifizierungen). Die Arbeit umfasste iteratives Prototyping in Scrum, Testing über Sandbox und Produktion, Deployment-Koordination und Post-Go-Live-Monitoring in einer risikosensitiven Umgebung.

- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Anforderungen; Verantwortung für Backlog-Pflege

- Spezifikation der LMS-Salesforce-Integrationsregeln (Users, Enrolments, Abschlüsse, Zertifikate)

- Koordination von SMEs, Instructional Designers, Low-Code-Entwicklern und Video-/Content-Teams

- Lieferung von ~15 interaktiven E-Learning-Kursen, abgestimmt auf Business-Lernziele

- Management von QA/UAT über Sandbox und Produktion; Handling von Defects und Release-Readiness

- Verwaltung von Content-Packaging und Deployment zu Docebo; Unterstützung der Go-Live-Stabilisierung

- Stakeholder-Kommunikation und Delivery Governance (Risiken, Abhängigkeiten, Budget)

Tools & Methoden: Miro, Figma, Notion, Scrum, Articulate Storyline, Docebo

Deutsche Bank

Requirements Engineer: Migration eines Reporting-Anbieters: API-Spezifikationen & Cutover

Umsetzung innerhalb des Transaction Reporting Engine (TRE) Programms der Deutschen Bank für MiFID II/MiFIR Transaction Reporting (T+1). In einem internationalen Scrum-Setup verantwortete ich einen Anbietermigrations-Stream: Übergang vom bestehenden Deutsche Börse Reporting-Anbieter (ARM) zu einer UK-basierten Alternative, inklusive TRE-seitiger Anforderungen, Mapping, Testing und Cutover-Koordination.

- Definition von Sign-off-Kriterien und Akzeptanz-Gates für Reporting-Vollständigkeit/-Korrektheit

- Abstimmung interner Reporting-Prozesse mit MiFID II/MiFIR und Zielanbieter-Schnittstellen

- Pflege von systemübergreifenden AS-IS/TO-BE-Dokumenten inkl. Prozessflüsse, Übergaben, Schnittstellen

- Erstellung von Specs für Source-to-Target-Mapping, Transformationen und API-/Schnittstellenverträge

- Definition von Batch-Run-Anforderungen: Zeitplan, Abhängigkeiten, Abstimmung, Cutover-Checks

- Koordination von Stakeholdern, Entwicklungsteams und Anbieter; Unterstützung von E2E-Testing

Tools & Methoden: Jira, Confluence, Jama, Enterprise Architect, SQL, Oracle SQL Developer, REST APIs, Swagger, ETL/ELT pipelines, Scrum, UML

TechQuartier

Prozessanalyst und Automatisierungsberater: CRM HubSpot Automatisierung: KPI-Reporting und Integrati

TechQuartier nutzte HubSpot neben einem CMS und Web Analytics, aber Funnel-Tracking und Reporting waren inkonsistent und manuell. Das Ziel war die Etablierung eines RevOps-Betriebsmodells: Definition von Lifecycle-Stages und KPIs, Automatisierung von Lead-Handling und Übergaben sowie Bereitstellung zuverlässiger täglicher Reports. Die Lösung kombinierte HubSpot-Konfiguration und Workflows mit API-basierten Integrationen und Enrichment über umliegende Tools. Ergebnis: klarere Funnel-Sichtbarkeit, schnellere Follow-ups und reduzierter manueller Admin-Aufwand.

- Definition teamübergreifender Lifecycle-Stages, der erforderlichen Felder und Übergaberegeln

- Aufbau von HubSpot-Workflows für Lead-Erfassung, Routing, Follow-ups und Erinnerungen

- Implementierung automatisierter täglicher KPI-Dashboards für Funnel- und Pipeline-Reporting

- Integration von HubSpot mit CMS und Web Analytics für Attribution/Segmentierung

- Implementierung von API-basiertem Enrichment und Datenaustausch mit externen Services

- Bereinigung und Standardisierung von CRM-Daten zur Verbesserung von Reporting-Genauigkeit und Usability

- Validierung von Datenflüsse und Metriken mit SQL/Python-Checks und Stakeholder-Reviews

- Dokumentation von Prozessen und Unterstützung der Adoption während Rollout und Iterationen

Tools & Methoden: Miro, Notion, Python, REST APIs, Postman, PowerShell, Make, HubSpot, Google Analytics, BPMN 2.0, UML

CGI

Prozessanalyst und Automatisierungsberater: Tableau HR-Reporting: Datenaufbereitung, KPI-Dashboards,

CGI führte eine interne Initiative zur Modernisierung des HR-Reportings und zur Reduzierung des manuellen Aufwands durch Standardisierung von KPIs und Ermöglichung von Self-Service-Analytics. Die größte Herausforderung war fragmentierte Reporting-Logik und wiederkehrende manuelle Vorbereitung. Der Ansatz kombinierte Requirements-Workshops und Datenanalyse mit schnellem Tableau-Prototyping (Prep/Desktop/Server) und strukturiertem Enablement zur Förderung der Adoption. Parallel erkundeten zusätzliche Prototypen Near-Real-Time Event Analytics und Voice-Interaktion als Innovation Use Cases. Ergebnis: klareres Reporting, schnellere Zyklen und stärkere interne Tableau-Kompetenz

- Analyse von HR-Reporting-Anforderungen via Stakeholder-Interviews und Prozess-Walkthroughs

- Definition von KPIs und Datenanforderungen; Dokumentation von Transformations-/Automatisierungsbedarf

- Erstellung und Präsentation des Business Case für die HR-Reporting-Modernisierungsinitiative

- Prototyping von Management-Dashboards mit Tableau Prep, Desktop und Server

- Implementierung automatisierter Data-Prep-Schritte zur Reduzierung des manuellen Reporting-Aufwands

- Planung und Durchführung von Tableau-Enablement-Sessions; Koordination externer Trainer-Workshops

- Erstellung eines Event-Analytics-PoC mit Integration von QR-Scan-Service und Tableau-Dashboards

- Entwicklung eines Alexa-Voice-Prototyps in JavaScript für Innovation-/Demo-Kontexte

Tools & Methoden: Tableau, Python, REST APIs, Postman, JavaScript

Deutsche Bank

Requirements Engineer und Tester: MiFID/MiFIR Transaction Reporting Engine: Business-Analyse, Anford

Frühere Phase desselben TRE-Programms (2017–2019). Das Projekt startete Anfang 2017 als Wasserfallmodell und wurde in ein agiles Projekt mit DevOps-Modell transformiert. Ich war der Einzige mit Scrum-Projekterfahrung in unserem Projektteam. Dies half dem Team bei einem reibungslosen Übergang zu Scrum.

- Erstellung funktionaler/technischer Specs inkl. API-Verträge, Regeln, Services, Schemas, Daten

- Verantwortung für Frontend-Anforderungen: Wireframes, UI-Module, Interaktionslogik, API-Touchpoints

- Erstellung von SIT/UAT-Tests; Unterstützung von E2E-Testing über UI, Services und Data Layer

- Defect-Management (Triage, Fix-Verifikation); Unterstützung der Testautomatisierung (UI-Objekte, Daten)

- L3-Produktionssupport: Incident-/Datenanalyse, Root-Cause und Stakeholder-Kommunikation

- Koordination von Business, Dev-/Test-Teams, Anbietern und regulatorisch orientierten Stakeholdern

- Moderation von Workshops zur Abstimmung von Scope, Regeln, Schnittstellen und Delivery-Readiness

- Unterstützung des Scrum/DevOps-Übergangs; Aufbau der Req-to-Test-Traceability in Jira/Confluence

Tools & Methoden: Jira, Confluence, Jama, HP ALM, Visio, Enterprise Architect, SharePoint, SQL, Oracle SQL Developer, Git, REST APIs, Swagger, ETL/ELT-Pipelines, Docker, PowerShell, Bitbucket, Scrum, UML

Volkswagen AG / MAN

Daten- und Functional Analyst: Predictive-Maintenance-Analytics-Prototyp

Innovation-Lab-Engagement bei MAN (Volkswagen AG) zur schnellen Prototypenentwicklung von Predictive-Maintenance-Analytics unter Verwendung von LKW-Telematikdaten. Ziel war die Erkundung ausfall-relevanter Signale, Validierung von Annahmen durch explorative/statistische Analyse und Umsetzung der Erkenntnisse in ein Dashboard-/Prototyp-Konzept für Frühwarnung und Wartungsplanung.

- Lieferung eines PoC in Scrum; Umsetzung von Predictive-Maintenance-Hypothesen in Prototypen

- Vorbereitung von Telematikdaten (Extraktion/Bereinigung); Erkundung von Features und ausfall-relevanten Signalen

- Erstellung von Dashboard-/Prototyp-Konzepten zur Visualisierung von KPIs, Trends und Anomalie-Mustern

- Implementierung schneller Iterationen in R/RShiny mit Stakeholder-Feedback-Schleifen

Tools & Methoden: R, Shiny, RStudio, QlikView, Scrum

Volkswagen AG / ŠKODA

Product Owner: Marketing-BI-Platform

Entwicklung einer Cloud-BI-Plattform zur Messung der Online-/Offline-Marketing-Performance von ŠKODA unter Verwendung eines Lean-KPI-Ansatzes und Datenvisualisierung. Als Product Owner stimmte ich KPI-Definitionen, Tracking-/Messlogik und Reporting-Anforderungen mit Digital-Marketing-Stakeholdern ab, unter Nutzung von Google Analytics als Kerndatenquelle für kanalübergreifendes Kampagnen-Performance-Tracking.

- Verantwortung für Backlog und Requirements für Analytics-/Reporting-Features (Personas, Stories)

- Definition von Lean KPIs und Messlogik aus Kampagnen- und Conversion-Daten

- Spezifikation von Tracking und API-/Datenschnittstellen für zuverlässige Datenerfassung und Reporting

- Unterstützung der A/B-Test-Messung und Iteration von Dashboards via Usability-Feedback

Tools & Methoden: Trello, REST APIs, Postman, Google Analytics, Kanban