Aus Daten Werden Entscheidungen, die zählen.
Power BI-Dashboards und Analytics-Landschaften, mit denen
Teams sofort arbeiten können.
Von unstrukturierten Rohdaten zu klaren KPIs, belastbaren
Zahlen und Entscheidungen die richtig sind.
Aktuelle Projekte
Eine Auswahl meiner aktuellen Open-Source-Arbeit und öffentlichen Projektbeiträge auf GitHub.
Vantage Alpin: Analytics Engineering
Produktionsreife BI-Reporting-Umgebung, die veraltete Berichte durch ein dynamisches Power BI-System ablöst.
Konzept
Das Projekt fungiert als zentrale Reporting-Engine für Vantage Alpin. Statische Berichte werden durch einen Modern Data Stack (MDS) ersetzt, der stochastische Transaktionsdaten in ein sauberes Star-Schema überführt.
Features
- Kontrollierte Stochastik: Nicht-homogene Poisson-Prozesse (NHPP) zur Modellierung realistischer Nachfragemuster.
- Produktökonomie: Preisgestaltung nach Log-Normal-Verteilung; Popularität nach Pareto (Power Law).
- Marketing-Attribution: Algorithmische Zuordnung von Werbeausgaben zu Einzelaufträgen auf Basis des Umsatzanteils.
Architektur
- – Star-Schema/Zentrale fct_transactions-Tabelle, verknüpft mit Type-1-SCD-Produktdimensionen.
- Währungsnormalisierung: Robuste Verarbeitung von Multi-Währungs-Transaktionen (EUR/CHF) mit tagesaktuellen Wechselkursen upstream.
- DirectQuery-ähnlicher Extract: Eigener Parquet/CSV-Exportworkflow von DuckDB zu Power BI für performante lokale Entwicklung.
End-to-End SaaS Operating System
Eine Full-Stack-Simulationsengine, die statische Businesspläne in lebende Datensysteme überführt.
Konzept
Das Projekt implementiert eine "Rapid Data Function" – die vollständige Instanziierung eines End-to-End-Datenstacks (stochastische Simulation, Data Warehouse, algorithmische Prognose und BI) direkt aus einer statischen Geschäftsdefinition in Form eines Spreadsheets.
Features
- Stochastische Engine: Simulation von Kundenakquise (Poisson), Retention (Hazard/Survival) und Umsatzexpansion.
- Regime-Aware Forecasting: Ein Prophet-Modell, das Wachstumsregimes erkennt und Overfitting in frühen Phasen verhindert.
Architektur
- Contract-First Engineering: Die gesamte Simulation skaliert dynamisch auf Basis eines JSON-Vertrags aus dem Excel-Modell.
- Medallion DWH: dbt-Projektstruktur (Bronze/Silver/Gold) für saubere Datennachvollziehbarkeit.
- Agentic Build Pipeline: Geschäftslogik als Code – entwickelt mit Googles Antigravity, direkt aus Spezifikationen.
Yield Curve Explorer
Visualisierungen, die Finanzdaten in Narrative verwandeln.
Konzept
Eine wachsende Sammlung von Datenvisualisierungen mit Fokus auf finanzielle und makroökonomische Indikatoren. Jedes Element ist darauf ausgelegt, komplexe Datensätze zugänglich zu machen – wobei Klarheit, Kontext und visuelle Präzision über Dekoration stehen.
Features
- Yield Curve Heatmap: Renditen deutscher Staatsanleihen im Zeitverlauf, bezogen über die Bundesbank-API. Zeigt Zinsstrukturverschiebungen und Inversionsmuster auf einen Blick.
Architektur
Erstellt mit Python und Plotly, mit Live-Daten aus öffentlichen APIs. Entwickelt für Reproduzierbarkeit – jede Visualisierung ist in sich geschlossen und dokumentiert.