Data Engineer SAP Datasphere & Power BI (m/w/d)

Data Engineer SAP Datasphere & Power BI (m/w/d) – Reporting-Aufbau bei einem familiengeführten Lebensmittelhersteller

Auslastung: ca. 3–4 Tage/Woche, später 2–3

Start: 01. November 2026 ·

Laufzeit: zunächst bis Q1/2027

Ein familiengeführtes Unternehmen aus der Lebensmittelproduktion mit mehreren Werken in Deutschland. Mittelstand, kurze

Wege. Kein Konzern, keine Matrix, keine zwölf Abstimmungsrunden, bevor etwas entschieden wird.

Der Ansprechpartner verantwortet den gesamten Operations-Bereich Produktion, Logistik, Einkauf. Auf der kommerziellen Seite gibt es ein

Pendant. Beide wollen dasselbe: endlich belastbare Zahlen.

Der Kunde hat bisher ein BI-Tool genutzt, das eigentlich keins ist. Der Vertrag läuft zum 01. Februar aus. Bis dahin muss ein neues Reporting stehen.

Die Architektur ist entschieden: SAP Datasphere als zentrale Datenplattform, Power BI als Frontend. Ein Versuch mit SAP Analytics

Cloud wurde bewusst wieder verworfen, weil die Akzeptanz in den Fachbereichen zu niedrig war.

Das Angenehme daran: Es gibt kein SAP BW und es wird auch keins geben.

Die Rohtabellen kommen 1:1 aus SAP ECC in die Datasphere, dort läuft die komplette Modellierung. Du kämpfst Dich also nicht durch gewachsene Legacy-Strukturen, sondern baust neu.

Ein Implementierungspartner stellt gemeinsam mit der internen IT SAP Datasphere hin und setzt die Schnittstelle zu Power BI auf. Die IT verantwortet auch die Datenanlieferung. Du forderst die Tabellen an, die IT liefert die Rohdaten.

Gesucht wird die Person für den Teil dazwischen. Und das ist der Teil, an dem es steht oder fällt.

Was hier nicht gesucht wird: ein Business Partner, der Anforderungen erhebt und Stakeholder einsammelt. Ein Großteil der Konzeption kommt aus dem Unternehmen, die Kennzahlen und Dimensionen liegen bereits als Liste vor.

Auch das Plattform-Ownership übernimmt später ein interner Lead Data & Analytics, der noch gesucht wird. Deine Aufgabe ist die Modellierung.

Datenmodelle in SAP Datasphere bauen

Das ist der Schwerpunkt und der größte Anteil Deiner Zeit. Aus rund 150 relevanten SAP-Rohtabellen entstehen konsistente, wiederverwendbare

Modelle. Views, Flows, Analytic Model, Task Chains, Spaces, Berechtigungen.

Eine semantische Datenbasis aufbauen

Erste Welle ist Vertrieb, danach folgen Operations und Supply Chain. Finanzreporting bleibt bewusst außen vor, das kommt in einer späteren

Phase.

Die Anlieferung steuern

Du sagst der IT, welche Tabellen Du brauchst, und klärst mit ihr und dem Implementierungspartner, wie sie ankommen. Extraktionslogik und

Delta-Handling gehören zu Deinem Denkraum, auch wenn die IT den Hebel bedient.

Die Zahlen plausibilisieren

Das ist dem Kunden ausdrücklich wichtig. Wenn am Ende steht, dass ein Großkunde 600 Millionen Umsatz macht, soll jemand stutzig werden, bevor

das Dashboard live geht. Du brauchst genug SAP-Modulverständnis, um zu erkennen, wann eine Zahl nicht stimmen kann.

Die ersten Management-Dashboards in Power BI umsetzen

KPIs und Dimensionen bekommst Du als Liste. Du baust daraus

funktionierende Dashboards, inklusive sauberem Datenmodell und DAX.

Self-Service vorbereiten

Die Fachbereiche sollen später eigene Reports bauen können, ohne dass

die Kennzahlendefinitionen auseinanderlaufen. Du legst die Modelle so

an, dass das trägt.

Standards setzen und übergeben

Namenskonventionen, Modellierungsstandards, Dokumentation. Dazu lernst

Du einen Werkstudenten an und sorgst dafür, dass das Setup an den

späteren internen Lead übergeben werden kann.

Ein Realitäts-Check, bevor Du Dich meldest.

Der Zeitplan ist sportlich

Der erste belastbare Vertriebsreport soll bis Ende Dezember stehen, im Januar folgt der Feinschliff, zum 01. Februar wird das Altsystem

abgelöst. Das sind ab Start rund sechs Wochen bis zum ersten sichtbaren Ergebnis.

Die Datenqualität ist nicht perfekt

Der Kunde sagt selbst: grüne Wiese mit ein paar Löchern. Die SAP-Daten sind nicht durchgehend sauber strukturiert. Dafür hast Du genau ein

lieferndes System und musst nicht erst herausfinden, welche Quelle was beisteuert.

Die Rolle ist auf Übergabe angelegt Mittelfristig übernimmt ein interner Lead Data & Analytics.

Du arbeitest vollständig remote, es gibt keine Präsenzpflicht.

Ein fester wöchentlicher Jour fixe ist gesetzt. Daneben hast Du direkten Draht zur internen IT und zum Implementierungspartner.

Brandt baut das Reporting neu auf. Kein SAP BW. Die Rohtabellen aus SAP ECC/R/3 gehen 1:1 in die SAP Datasphere, die komplette Modellierung findet dort statt. Power BI liegt als Frontend darueber, nachdem der Ansatz ueber SAP Analytics Cloud nicht zum Ziel gefuehrt hat.

Ein externer Implementierungspartner setzt gemeinsam mit der internen IT die Datasphere und die Schnittstelle zu Power BI auf. Die IT verantwortet SAP-Basis und Datenanlieferung: der Freelancer fordert die benoetigten Tabellen an, die IT stellt die Rohdaten bereit.

ABGRENZUNG

Schwerpunkt Engineering und Modellierung, nicht Business Partnering. Konzeption und fachliche Anforderungen kommen aus dem Unternehmen, KPIs und Dimensionen liegen als Liste vor. Gesucht wird der eher der Data Engineer, nicht nur der Visualisierer.

KERNAUFGABEN

1) Datenmodellierung in SAP Datasphere (Schwerpunkt)

• Aufbau konsistenter, wiederverwendbarer Datenmodelle aus rund 150 relevanten SAP-Rohtabellen
  
• Anforderung der benoetigten Tabellen gegenueber der internen IT
  
• Semantische Datenbasis, Start Vertrieb, danach Operations und weitere Fachbereiche
  
• Plausibilisierung und Validierung der Ergebnisse aus SAP
  
• Perspektivisch weitere Quellen (Excel/CSV aus der Produktion ueber SharePoint, SAP IBP), Prio B
  
• Dokumentation von Datenmodellen, Datenfluessen und Definitionen
  

2) Management Reporting in Power BI

• Aufbau der ersten zentralen Management-Dashboards
  
• Umsetzung der vorgegebenen KPIs und Dimensionen
  
• Datenmodelle so vorbereiten, dass Fachbereiche eigene Reports darauf bauen koennen
  

3) Standards und Wissenstransfer

• Namenskonventionen, Modellierungsstandards, Dokumentation
  
• Grundlage fuer KPI-Governance und einheitliche Kennzahlendefinitionen
  
• Anlernen des Werkstudenten, Uebergabefaehigkeit an den internen Lead
  

MEILENSTEINE

• Ab Anfang November: Start mit Ramp-up der Datasphere
  
• Bis spaetestens 31.12.2026: erster belastbarer Vertriebsreport
  
• Januar 2027: Feinschliff
  
• 01.02.2027: Abloesung des Altsystems
  
• Danach: OTIF-Report und schrittweise weitere Fachbereiche
  
• Finanzreporting (GuV) nicht Teil der ersten Welle
  

NICHT IM SCOPE

• Aufbau der Datasphere-Plattform selbst (Partner)
  
• SAP-Basis und Schnittstellenbetrieb (interne IT)
  
• Breite Stakeholder-Arbeit in die Organisation hinein
  
• Plattform-Ownership und Governance im vollen Umfang (interner Lead)
  

RAHMEN

• 100 Prozent remote, keine Praesenzpflicht
  
• Time & Material, keine Abnahmepflicht
  
• Fester woechentlicher Jour fixe mit dem Ansprechpartner Operations
  

Must-haves:

Nice-to-have:

Wichtig zum Schwerpunkt: Gesucht wird eher der Engineer, nicht nur der Visualisierer. Wenn Deine Stärke in SAP Datasphere liegt und Power BI

für Dich Handwerk statt Leidenschaft ist, passt das genau. Umgekehrt eher nicht.

Du findest dich wieder? Nice!

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