Mike Gölz.

Über mehr als ein Jahrzehnt habe ich Data-Warehouse- und ETL-Strecken in produktivem Betrieb verantwortet, von der ersten Quellenanalyse bis zum täglichen Refresh, der nicht ausfallen darf. Mit allem was dazu gehört: Datenqualitäts-Monitoring, Konsistenzprüfungen über mehrere Quellsysteme, Konsolidierungs-Logik für mehrere Mandanten. Power BI und Cognos als Endpunkte, sobald das Datenmodell sauber ist. Was ich dabei gelernt habe: achtzig Prozent der Reporting-Probleme sind keine SQL-Probleme, sondern Datenmodell-Probleme. Wer die Schicht ignoriert, baut sich für jeden neuen KPI eine neue Ausnahme.

SQL-Tuning auf MySQL, PostgreSQL und DB2 ist tägliches Werkzeug, nicht akademisches Wissen. Window-Functions statt Self-Joins, Common Table Expressions für Lesbarkeit, Execution-Plan-Analyse vor jeder Index-Entscheidung. Materialized Views und Partitionierung bei großen Aggregaten. Reproduzierbare Pipelines mit Validierungs-Schicht, sodass eine kaputte Quelle laut bricht statt still Müll zu liefern. Audit-Trail bei jedem Refresh als Standard, nicht als nachträgliche Idee.

Refactoring gewachsener Excel- und Access-VBA-Bestände aus fünfzehn bis zwanzig Jahren operativem Betrieb. Konkret: Option Explicit überall, getypte Bereiche, Custom-Error-Klassen mit Logging, exportierte Module für Versionskontrolle. Backend-Migration von Access-Frontends auf SQL Server via Linked Tables, sobald Performance oder Multi-User-Konflikte das fordern. Power Query als reproduzierbare ETL-Schicht mit Query Folding bis zur Quelle, Parameter-Tabellen, Custom-Function-Library und Schema-Validierung über Try/Otherwise. VBA bleibt nur dort, wo Excel es wirklich am besten kann.

Bei lokaler KI begleite ich Setups mit Ollama, llama.cpp und vLLM für Daten, die das Haus nicht verlassen dürfen. Das bedeutet konkret: GPU-Sizing, Quantisierungs-Entscheidungen, Embedding-Wahl wie bge-m3 oder multilingual-e5, Token-Budget-Planung. RAG-Architekturen mit Qdrant oder pgvector, n8n als On-Prem-Orchestrator, MCP-Server als Tool-Bridge zu bestehenden Systemen. DSGVO, AVV mit Modell-Anbietern, EU-AI-Act-Risikoklassifizierung und Datenschutz­folgen­abschätzung sind Teil der Architektur, nicht nachgereichte Compliance-Kosmetik.

Operative ITSM-Erfahrung aus echten Betrieben, nicht aus Folien: KPI-Reporting auf bestehenden Datenmodellen, IAM-Architektur, Citrix-Rollouts in 3- bis 4-stelligen Nutzerzahlen, Berechtigungskonzepte mit Audit-Fähigkeit. 1st- und 2nd-Level-Support als Teil desselben Stacks, nicht als getrennte Welt. Was ich dabei gelernt habe: jedes System ist nur so gut wie die Übergabe-Doku, die es trägt. Wenn die Übergabe fehlt, läuft das System auf Vertrauen, und Vertrauen ist kein Architektur-Prinzip.

Übergaben sind bei mir Teil der Lieferung, nicht ein Anhängsel. Das heißt konkret: README mit Setup-Anleitung, Annahmen, bekannten Grenzen und Wartungs-Konventionen. Code-Walkthrough mit Aufzeichnung. Versionskontrolle inklusive aller exportierten VBA-Module oder M-Queries. Ziel ist immer dasselbe: ein zweiter Entwickler übernimmt in drei bis fünf Tagen, kein Schlüsselpersonen-Risiko, keine schwarze Box.

Mehrjährige selbstständige Trainer- und Workshop-Erfahrung mit komplettem Service-Zyklus: Bedarfsanalyse, Konzeption, Durchführung, Nacharbeit. Excel, VBA, SQL, Power Query, Reporting und KI-Themenblöcke für gemischte Zielgruppen vom Fachbereich bis zur IT-Abteilung. Inhouse, remote oder hybrid, je nachdem was zum Team und zur Datenlage passt. Schulungen sind dabei kein Frontalvortrag, sondern Arbeit an den echten Systemen der Teilnehmer.

Den Hintergrund liefert die Ausbildung zum Fachinformatiker Anwendungsentwicklung mit einem produktiven Web-Datenbank-Projekt als Abschlussarbeit, Vollstack-Verantwortung vom Datenmodell bis zur UI. Seither gilt die gleiche Disziplin für jeden Auftrag: erst verstehen, dann bauen, dann dokumentieren. In dieser Reihenfolge, ohne Ausnahme.