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Leistungsangebot

Als IT-Kümmerer/Projektsupporter in verschiedenen Rollen u.a.:
Entwickler, Scrum Master, Product Owner, Projektverantwortlicher, Teilprojektverantwortlicher, Arbeitspaketverantwortlicher, Architekt, Konzeptionist, Caretaker für Projekte, Troubleshooter verfüge ich über mehr als 25 Jahre Projekterfahrung.

Dabei durfte ich meine Dienste u.a. in folgenden Branchen erbringen:
Bankenwesen, Finanzdienstleistungen, Fullservice-Werbeagenturen, Großhandel, Industrie,, Ingenieurdienstleistungen, Internetportal, Kosmetik, Softwareentwicklung, Unternehmensberatung, Weiterbildung

Zur Realisierung der Projekte bzw. im Rahmen der Projekte wurde verschiedene Frameworks, Methoden und Vorgehensweisen genutzt u.a.:
5S, Design Thinking, DevOps, FMEA, KVP, Kanban, Scrum, Scrumban, traditionelles PM

Neben meinen Zertifizierungen u.a. Certified Senior Project Manager (IAPM), Certified Senior Agile Project Manager (IAPM), Certified International Project Manager (IAPM) und Python Programmierer DataCamp erweitere ich zur Zeit meine theoretischen Kenntnisse zum Python Data Analyst, Python Data Scientist und Machine Learning Scientist der Firma DataCamp um das bereits vorhandene praktische Wissen zu dokumentieren.

Weitere Informationen zu Projekten finden Sie hier.

Weitere Informationen zu meinem Skillset finden hier.

Was ich bisher für meine Kunden erreichen durfte

In den bereits genannten Rollen konnte ich für meine Kunden u.a. diese Ziele realisieren:

  • Entwicklung von Softwarelösungen für Startups, mit denen > 1 Mio. EUR Umsatz erlöst werden konnten.
  • Data informed marketing u.a. SEA / SEM / SEO - Aktivitäten mit Gesamtbudgets von mehr 300 kEUR pro Monat, die bei 1 EUR Einsatz bis zu 7,50 EUR ROI über eine Laufzeit von 24 Monaten erzielt haben => Growth Hacking.
  • Datenanalyse um Google Werbebudgets durch organisches Wachstum zu ersetzen.
  • negativ Keyword Training für Google Ads mit denen die Kunden nicht gefunden wurden bzw. nicht gefunden werden sollten, da ROI zu gering und das Budget erwartungsgemäß negativ beeinflussen würde.
  • Databots: zur Datengewinnung, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Automatisierung, Datenvisualisierung etc.
  • RPA: Skripte zur Automatisierung von diversen Computertätigkeiten z.B. Reduzierung des täglichen Arbeitsaufwands für Reporting statt 3h für Sachbearbeiter pro Tag nur noch < 1 Minute pro Tag. Unterstützung bei manuellen Softwaretests indem Dateneingaben teilautomatisiert wurden.
  • Datenaufbereitung von Informationen die über das Intranet bereitgestellt wurden. Aufbereitung von Daten die auf öffentlich zugänglichen Websites zur Verfügung gestellt wurden via API bzw. ohne API aber mit Einverständnis des Websitebetreibers.
  • Aufbau von Weblearningsystemen, mit denen die Anwender in house geschult wurden, um das Budget für externe Schulungskosten zu reduzieren.
  • Konzeption und teilweise Realisierung von verteilten Anwendungen / Cloudlösungen / PaaS, FaaS z.B. aws lambda zu verschieden Zwecken.
  • Unterstützung bei ERP- und MES-Projekten z.B. Einführung, Migration, erstellen von Testszenarien, Key-User Support, Systeme für Anwender-Schulungen, Schnittstellendefinition, Automatisierte Datenerfassung mit Skripten, Aufbau von Anwenderdokumentationssystemen etc.

Individuelle Softwarelösungen

Planung und Entwicklung:

  • von individuellen Webanwendung
  • von individuellen Webworkflows
  • von Mobile Anwendungen (Android Apps)
  • von Microservices
  • von RPA Robotic Process Automation Lösungen mit Python im Bereich MS Office, Open Office, Softmaker Office, SAP GUI, etc.
  • von Utilities (small apps for small tasks)
  • von Proof-of-Concept Anwendungen
  • von Prototypen und Machbarkeitsstudien
  • von Anwendungen zur Datenanalyse und Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen z.B. EDI, JSON, XML, CSV, YAML, TOML.

Data informed marketing

Verstärkt unterstütze ich Kunden dabei Alternativen zu Google Ads zu finden und zu nutzen. Google Ads ist the way to go wenn das Budget vorhanden ist. Gerade bei Startups und KMUs ist dies häufig aber nicht der Fall.

Um organisches Wachstum für das Unternehmen, die Marke, die Website in Kombination mit Social Media zu generieren unterstütze ich meine Kunden bei der Beschaffung, Analyse und Aufbereitung von Daten für ihre Marketingmaßnahmen und Aktionspläne. Z.B.:

  • SEO on-site
  • SEO off-site
  • Linkbuilding
  • Content Erstellung u.a. Themenfindung mit Hilfe von Google Trends
  • Twitter
  • Xing
  • LinkedIn
  • Reddit
  • wenn darstellbar Google Ads

Hinweis

Für diese Plattformen biete ich keine bzw. nur eingeschränkte Unterstützung: - Facebook - Instagram - TikTok

GPT-3 ist eine hochspannende Technologie. Für die Erzeugung von auf Fachwissen basierendem Content kann ich diese Technologie zur Zeit aber (noch) nicht empfehlen.

Datenmanagement

Sie benötigen themenspezifisches Wissen und benötigen einen Navigator der ihnen dabei hilft?

Daten > Information > Wissen > Entscheidungsgrundlage

Daten bilden die Grundlage für Informationen. Informationen bilden die Grundlage für neues Wissen. Mit dem neu gewonnen Wissen ist es möglich besser auf Anforderungen in einer VUCA-Welt (VUCA = volatility, uncertainty, complexity und ambiguity / Volatilität oder auch Unbeständigkeit, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit) zu reagieren und es unterstützt sie bei Entscheidungen im Veränderungsmanagement (Change Management).

Kurzes Beispiel für ein System das ich im Industriebereich realisieren durfte:

  • im Rahmen des Projekts wurde eine Datensammlung (data polling, IoT) von verschiedenen Maschinen angelegt
  • Fehler, die während der Produktion oder bei nachgelagerten Qualitätskontrollen, festgestellt wurden, wurden systematisch erfasst und dokumentiert und mit der Datensammlung verknüpft
  • in einem Zeitraum von 6 Monaten wurden diese Daten gesammelt
  • nach den 6 Monaten wurde eine Datenanalyse durchgeführt und die Daten entsprechend für ein Informationssystem aufbereitet
  • die Maschhinenführer wurden mit dem System in die Lage versetzt frühzeitig auf entsprechende Maschinen-/Produktionsparameter zu reagieren noch bevor ein Fehler auftrat bzw. erst in den nachfolgenden Produktionsschritten entdeckt werden würde. Die Mitarbeiter wurden dabei mittels eines Webfrontend informiert welches Fotos, Maschinenparameter und weitere Informationen beinhaltet. Mit entsprechenden Handlungsempfehlungen werden die Mitarbeiter in die Lage versetzt selbst zu entscheiden ob eine Fortsetzung der Produktion sinnvoll möglich ist, z.B. Anpassungen von Maschinenparameter etc. oder ob Vorgesetzte informiert werden.
  • Nach einer weiteren Pilotphase von 6 Monaten wurde die Entscheidung getroffen das das Informationssystem erweitert wird um die Unternehmensleitung zukünftig auch bei Entscheidungen zu unterstützen z.B. Reparaturmaßnahmen, Schulungsmaßnahmen, Investitionen, etc.

Dabei kann ich sie unterstützen:

  • Trendanalyse
  • Analysesysteme zur Erkennung von Abweichungen im Produktionsprozess
  • Maschinendatenanalyse zur Kapazitätsanalyse
  • Maschinendatenanalyse zur Erstellung von bedarfs- und verschleissorientieren Wartungsplänen, "predictive maintenance"
  • Aufbau von Informationssystemen und Wissendatenbanken (Knowledgemanagement)
  • Anomalieerkennung in Log-Files und Datenbeständen
  • Datenerhebung und -erfassung auf Basis von APIs und Scraping-Technologien in ihrem Maschinenpark.
  • Nutzung und Verknüpfung von Daten ihres Maschinendaten Data Lakes
  • Überführung der Daten in nutzbare Informationen gemeinsam mit ihrem Team
  • Mit Hilfe der gewonnen Informationen unterstützen beim Aufbau und der Etablierung von Wissensdatenbanken
  • Prozessanalyse / Process Mining
  • Datenanalyse z.B. outlier detection, Fraud detection, failure detection and prediction
  • Data Mining: Gewinnung von Daten. Nutzbar machen der Daten und ableiten von Informationen z.B. zur Nutzung der Informationen für Geschäftsentscheidungen, Aufbau von Wissenssystemen, Prozessmodellen, Benchmarking, Content Curation etc.
  • Data Aggregation: Das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Quellen für die Erstellung eines Berichts oder für eine Analyse. Aktivitäten im Rahmen der Datenzusammenführung (ETL: Extraction, Transformation, Load)
  • Data Analytics: Informationsgewinnung aus dem vorhandenen Datenmaterial.
  • Predictive Analytics: Vorhersage von Trends oder zukünftigen Ereignisse auf Grundlage der Datenbasis.
  • Sentiment Analysis: Auswertung der Daten zur einem Produkt, Thema oder einem Unternehmen/Marke.
  • Datensammlung / Datengewinnung / Datenerhebung
  • Datenbereinigung / Datenaufbereitung / Datentransformation
  • Daten Evaluierung
  • Datenvisualisierung
  • Process Blue Printing
  • Workflowmodelling
  • Storytelling mit Daten

Hinweis

Es kommt vor, dass ich Projekte mit dem Ziel der Verhaltensmanipulation, Überwachung von Personen angeboten bekomme. Aufgaben dieser Art lehne ich aus moralischen und ethnischen Gründen grundsätzlich ab. Für Projekte mit dem Ziel personenbezogene Datenanalysen zum Zwecke des individuellen Profilings, Meinungsbildung, Meinungs- und Entscheidungsbeeinflussung stehe ich nicht zur Verfügung.