亚历山大Hauskrecht，德国巴登-符腾堡州斯图加特开发商
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亚历山大Hauskrecht

Verified Expert  in Engineering

数据质量开发人员

Location
德国巴登-符腾堡州斯图加特
Toptal Member Since
March 4, 2020

Alexander在不同环境和角色(维护)的数据仓库方面拥有超过20年的经验, development, administration, test, swot分析)使用几个工具(从手工编码到增强的ETL工具)和范例. 他在DWH的历史化方面经验丰富，在银行和保险方面有专业经验.

Data Modeling数据仓库设计Data WarehousingSASSQLETLData QualityIBM Db2JasperReportsJavaAb InitioMicrosoft Power BIApache HiveLinuxOracleBase SAS

Portfolio

Bausparkasse Schwäbisch大厅
Ab Initio图形化开发环境(GDE)...
Finanzinformatik,明斯特
z/OS, SAS, JointJS, Elasticsearch
省西北，d - m - nster
SAS商业智能(BI)，数据建模，ETL, SQL，数据仓库设计...

Experience

SQL - 20 yearsSAS - 20 yearsETL - 15 yearsIBM Db2 - 6 yearsPentaho数据集成(Kettle) - 5年JasperReports - 5年数据质量- 2年Ab Initio - 2 years

Availability

Part-time

首选的环境

JasperReports, Pentaho数据集成(Kettle)， Ab Initio, SAS Data Integration (DI) Studio, SAS

The most amazing...

...项目为业务用户提供了自助服务, regulatory compliant, 在多个数据集市中调整数据的可靠过程, 分配资讯科技资源.

Work Experience

ETL Developer

2022 - PRESENT
Bausparkasse Schwäbisch大厅
  • 开发和维护风险数据集市，并添加新的数据源.
  • 管理和监控测试系统的负载过程.
  • 用ETL流程替换手动数据源/流程.
技术:Ab Initio图形化开发环境(GDE), Sybase PowerDesigner, Oracle, Automic (UC4)

Consultant

2021 - PRESENT
Finanzinformatik,明斯特
  • 咨询公司在BCBS 239和数据质量方面有工作吗. 为遗留的SAS数据仓库开发数据字典和数据沿袭工具.
  • 对数据质量工具的选择进行了初步研究.
  • 就地址为BCBS 239的遗留数据仓库进行了咨询.
技术:z/OS, SAS, JointJS, Elasticsearch

发展商及顾问

2013 - PRESENT
省西北，d - m - nster
  • 为所有非生产环境选择和去标识的测试数据. 为元数据驱动的选择和生产数据的去识别构建了一个框架. 来自不同主机存储系统的1000多个数据源.
  • Stabilized processes, 源数据集成, sas93—迁移数据和批处理程序, 并优化运行处理以支持商业智能中心.
  • 就SII数据集市的体系结构和Solvency II项目的ETL程序的实现提供咨询.
  • 实施通用审计，并接受数据集市中数据调整的申请, 使用快速编辑作为数据输入工具.
  • 设计并实现了一个计算现场服务奖金的应用程序. 使用SAS EG进行计算，JasperReports进行报告.
Technologies: SAS商业智能(BI)，数据建模，ETL, SQL，数据仓库设计, Data Warehousing, Erwin, JasperReports, z/OS, IBM Db2, SAS Macros, SAS企业指南, SAS Data Integration (DI) Studio

发展商及顾问

2020 - 2021
慕尼黑拜仁信用卡服务公司
  • 使用JasperReports开发从给定应用程序调用的格式信函.
  • 回顾并检查了使用Jasper的选项和最佳实践.g. 将标准文字外部化以降低维护工作).
  • 教内部员工使用Jaspersoft Studio维护和创建新的格式信函.
技术:JasperReports

Tester

2020 - 2020
德国Informationsfabrik GmbH
  • 在银行的数据仓库项目中建立了一个测试流程.
  • 为数据的自动测试构建了一个框架，并提供了将其增强为数据质量框架的选项.
  • 与开发人员协商编写自动和手动测试.
  • 使用数据工厂管道将自动化测试集成到加载过程中.
Technologies: SQL, Data Warehousing, 数据仓库设计, Microsoft Power BI, Azure DevOps, Test Automation, Azure Data Factory, Pipelines, T-SQL (Transact-SQL), Microsoft SQL Server, Azure

业务分析师和ETL开发人员

2018 - 2019
Bausparkasse Schwäbisch大厅(建筑和贷款设施)，D-Schwäbisch大厅
  • 与数据所有者一起开发和实现数据质量规则.
  • 改进了IT和业务之间关于DQ框架的沟通.
  • 帮助稳定DQ框架并使其更加灵活.
技术:数据建模, Oracle RDBMS, Data Quality, ETL, SQL, 数据仓库设计, Data Warehousing, Sybase PowerDesigner, Oracle Database, Ab Initio

Software Architect

2017 - 2018
W&W(建筑、贷款和保险)，d -路德维希堡
  • 审查并改进了营销数据集市的系统架构.
  • 为数据库数据模型的性能创建DB2 BLU细节和PoC的性能测试.
  • 为历史记录实现了一个高性能组件.
Technologies: SAS商业智能(BI)，数据建模，ETL, SQL，数据仓库设计, Data Warehousing, Apache Hive, IBM Db2, SAS

Developer

2016 - 2017
BLB(联邦国家银行)，d - m_nchen
  • 将遗留程序从SAS Base迁移到SAS DI. 重新设计并记录逻辑. 已执行的并行测试.
  • 重新设计给定的通用规则，以适应新主题的使用.
  • 实现了增强的通用规则集.
技术:SAS商业智能(BI), ETL, SQL, 数据仓库设计, Data Warehousing, Linux, IBM Db2, SAS Macros, SAS Data Integration (DI) Studio, SAS

Consultant

2012 - 2013
Vattenfall(电力供应商)，D-Hamburg
  • 在数据集市的实施过程中，为设计风险管理提供咨询和支持, tool usage, administration, and run.
  • 使用SCD-Transformation和客户特定的历史化转换引导历史化.
  • 支持有关数据集市测试的业务单位.
Technologies: ETL, SQL, 数据仓库设计, Data Warehousing, AIX, Oracle, SAS企业指南, SAS商业智能(BI)

Consultant

2012 - 2012
gm(健康保险)，D-Schwäbisch gm nd
  • 建立营销数据集市，专注etl开发.
  • 完成维度数据集市的数据建模(星型模型).
  • 优化了Pentaho DI作业和转换的性能.
技术:数据建模, ETL, SQL, Data Warehousing, 数据仓库设计, AIX, IBM Db2, Pentaho

Consultant

2010 - 2012
省级西北，d - mnster(保险)
  • 扩展和标准化现有DWH系统.
  • 帮助设计和建立新的DWH系统架构的流程, historization, adjustment etc).
  • 构建具有最多三个(取决于业务领域)历史化维度的历史化组件. Focused on performance optimization (SAS <=> DB2).
Technologies: SAS商业智能(BI)，数据建模，ETL, SQL，数据仓库设计, Data Warehousing, z/OS, IBM Db2, SAS Macros, Base SAS

Consultant

2010 - 2011
联邦国家银行，d -斯图加特
  • 为集中式监管报告(AWV)咨询、设计和实现数据集市.
  • 编写了源系统集成和数据转换的IT概念.
技术:SAS商业智能(BI), ETL, SQL, 数据仓库设计, Data Warehousing, AIX, SAS企业指南, Base SAS

Consultant

2010 - 2010
Versorgungswerk der Architekten, D-Stuttgart
  • 将一个现有的报告系统(Cobol, prescription)迁移到JasperReports.
  • 领导可行性研究，以检查是否可以在给定的预算内完成迁移.
  • 将现有的报告迁移到JasperReports，并为批处理报告构建了一个通用的Java Wrapper.
技术:Java、JasperReports

Consultant

2008 - 2010
联邦国家银行，d -斯图加特
  • 信用风险数据市场ETL流程的设计与开发(GLLP, IFRS-Reporting).
  • 在数据集市中实现了用于自助数据调整的通用流程.
  • 设计并实现了一个动态作业调度，该调度由源系统的输出驱动.
技术:SAS企业指南，SAS

快速控制-自动数据测试工具

http://www.ara-tec.com/fast-control
构建了一个自动测试数据的工具.

描述数据和测试用例，并运行它们. 第一个实现是基于SAS (SAS EG)的，并使用Microsoft Excel进行数据输入. 第二个实现使用Java、Tomcat和SQL，并使用Fast Edit作为前端.

Adjustment of Data

构建了一个工具来调整数据仓库系统(派生区域和数据集市)的几个阶段中的数据. 它被没有It参与的企业用作自助服务工具，但仍然遵守法规要求.

使用Apparo快速编辑作为数据入口，并使用通用SAS宏进行实现.

DWH分级层的历史、写入和提取模块.

The Task:
找到一种在数据仓库的暂存层中存储每日增量数据的方法，并对其进行历史记录.

Problems:
历史化必须在几个版本中实现, 取决于源系统(没有历史记录或1到3个维度).
—每个源系统由1到20个表/实体组成.
—DB2用作存储层，ETL是在SAS基础上完成的.

The Solution:
-在SAS中构建元数据驱动的通用历史和存储宏，处理
—在每个源系统的中央历史表中进行历史化(或不进行历史化).
—使用push - down技术(DB2临时表)优化SAS和DB2之间的历史化和读写, Push Down SQL).
—使用DB2 Load功能将增量行写入DB2.
-在SAS处理中构建一个元数据驱动的通用提取宏
—抽取给定时间间隔内源系统存储层的所有表
—添加历史记录信息
构建数据仓库图像数据质量过程出版物
Publication

构建数据仓库数据质量流程

http://www.cia.aprender-a-bailar.com/database/data-warehouse-data-quality-process

Languages

SAS SQL Java T-SQL (Transact-SQL)

Paradigms

ETL，测试自动化，Azure DevOps

Other

数据仓库设计, Data Warehousing, Data Modeling, COBOL Batch, Data Quality, SAS Macros, Base SAS, Pipelines, Azure Data Factory, JointJS, 图形化开发环境(GDE)

Libraries/APIs

JasperReports

Tools

Pentaho数据集成(Kettle), Microsoft Power BI, SAS Data Integration (DI) Studio, Sybase PowerDesigner, SAS商业智能(BI), SAS企业指南, Erwin, Ab Initio, Automic (UC4)

Storage

IBM Db2, Oracle RDBMS, Apache Hive, Microsoft SQL Server, Elasticsearch

Platforms

Oracle数据库，Linux, Oracle, AIX, Pentaho, z/OS, Azure

1988 - 1992

工商管理硕士学位

fuer Wirtschaft -普福尔茨海姆，德国

JULY 2016 - PRESENT

专业Scrum Master I

Scrum.org

JULY 2012 - PRESENT

SAS认证数据集成开发人员SAS9

SAS

2009年2月至今

Prince2 Foundation

APM Group

2009年2月至今

ISTQB认证测试员基础水平

Cert Insitute

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