Data-Warehouse-Berater in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Brauchen Sie Hilfe bei DWH-Design, ETL/ELT-Pipelines, dimensionalem Modellieren oder Cloud-Warehouses wie Snowflake, BigQuery, Synapse oder Azure Data Factory? Erhalten Sie schnell und präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Data-Warehouse-Berater in Deutschland kennen
Peter Herrmann
Letzte Position:
Consultant Financial Datawarehouse Migration Schnittstellen Meldewesen bei Großbank / Zentralinstitut
- Neuanbindung der Produkt-Schnittstellen des Financial Dataware House (FDW) direkt an die Abacus 360 Native Schnittstellen
- IT-Umgebung: PC, Client-Server, Citrix Remote-Client, Oracle DB
- Mapping des FDW-Outbound auf Abacus 360 Native
- Analyse der Anforderungsdokumente, Fachkonzepte und bestehenden Schnittstellenregeln
- Definition neuer FDW-Regeln für den Outbound nach Abacus 360
- Anpassung von Testscripten für die neuen Schnittstellen
- Durchführung von Tests zur Sicherstellung der korrekten Datenlieferung und Verarbeitung
Kai Pankatz
Letzte Position:
Oracle Projekt Management und DBA bei Scope Solutions AG
- Installation, Wartung und regelmäßiges Upgrade der DB-Systeme mit 19x
- Anwendung von OPatch und RU 19.27 auf RHEL 8x, SLES 15.x und Windows
- DBA für DACH- und Europakunden in Produktions- und Lasttest-Umgebungen (z. B. Konrad Adenauer) sowie sonstige in CDB
- Abläufe via Confluence
- Support im Betrieb bei Kunden-SR via Metalink
Olga Methner
Letzte Position:
Telefónica Deutschland Holding AG
- BI-Lösung umgesetzt und die alte BI-Landschaft ersetzt
- Das Teilprojekt „Sales Bonus Plan“ geleitet: die bestehende Lösung erweitert und nach Azure (Databricks) migriert
- Das Teilprojekt „Cognos Migration“ geleitet: bestehende Data Warehouses auf Basis von MS-Technologien erweitert (Quellsysteme: Oracle), fachliche Anforderungen analysiert und die technische Lösung entworfen
- Die relationale DWH-Datenbank erweitert
- ETL-Prozesse mit SSIS entwickelt
- Die multidimensionale Datenbank entwickelt (OLAP Cubes/SSAS)
Asım Yurduseven
Letzte Position:
Freiberuflicher BI/DWH/ETL-Spezialist bei Akbank
- Festlegung von Architekturstandards für Informatica PowerCenter-Entwicklungsteams
- Wartung, Performance und Health-Checks von DWH-Umgebungen (Exadata)
- Architekturstandards für Qlik Sense/BO-Berichte
- Einführung von Best Practices bei ETL-Aufgaben
- Dokumentation der ETL-Standards in Confluence
- Regeln für Dynamic Data Masking gemäß DSGVO/KVKK mit dem Informatica DDM-Tool
- DWH-Datenmodell im PowerDesigner
- Upgrade von Qlik Sense-Versionen
- Zusammenführung aller Repository-Datenbanken der Informatica-Server in einer Oracle-DB
Matthias Löchner
Letzte Position:
IT Dienstleister
- Analyse Datenmodell für ein DWH Projekt mit der Bundesnetzagentur
- Analyse Datenmodell und der Performance in Oracle
- Performanceoptimierungen in Oracle
- Anpassung des Schemamodells und Ausbau/Optimierung von Dossiers
- Modellierung eines internen Finanz DWH und Entwicklung von Berichten für das interne Controlling
- Modellierung der Stage-, Core-, Business- und DataMart-Layers
- Anforderungsdefinition an die ETL-Kollegen
- Ablösung des bisherigen Reportingtools Cubeware durch PowerBI
- Aufbau der semantischen Schicht in PowerBI und Entwicklung der Reports
Peter Brungs
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Juri Wolfenhaut
Letzte Position:
Telefónica / O2
- Entwicklung der NBO/NBA-Engine zur Unterstützung der Agenten während der Kundeninteraktion
- Zugehörige ETL-Prozesse
- Back-End-Entwicklung zur Unterstützung der dazugehörigen Web-Frontends
Michael Köhler
Letzte Position:
Experte Data Warehousing und Business Intelligence bei Freiberuflicher Berater
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Data-Warehouse-Berater – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
3,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Informationstechnologie (IT), Buchhaltung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze für Data-Warehouse-Berater in Deutschland
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Rolle
Was sie liefern
Ein Data-Warehouse-Berater verwandelt verstreute Quellsysteme in ein Warehouse, dem Teams für Reporting, Analyse und Planung vertrauen können. Er definiert das Zielmodell, stimmt Geschäftsbegriffe mit technischen Feldern ab und sorgt dafür, dass Datenflüsse stabil und nachvollziehbar sind.
- Architektur des Warehouses und Design des Datenmodells
- Einrichtung von ETL- und ELT-Abläufen
- Dimensionales Modellieren und Star-Schemas
- Prüfungen der Datenqualität und Abgleichsregeln
- BI-fähige Schichten für Reporting-Teams
- Dokumentation für Übergabe und Support
Kernkompetenzen
Starke Berater arbeiten mit SQL, Datenmodellierung und Pipeline-Logik. Sie verstehen, wie Daten aus ERP-, CRM-, Web-, Finanz- und Produktionssystemen in eine Struktur überführt werden, die schnelle Abfragen und saubere Dashboards unterstützt.
- SQL und Performance-Tuning
- ETL-Tools und Orchestrierung
- Cloud-Plattformen und Warehouse-Services
- Data Governance und Lineage
- BI-Anforderungen und Gespräche mit Stakeholdern
Tools und Stacks
Ein Data-Warehouse-Berater arbeitet vielleicht in klassischen On-Premise-Umgebungen oder in modernen Cloud-Setups. Zu den gängigen Stacks gehören Microsoft SQL Server, Azure Synapse, Azure Data Factory, Snowflake, BigQuery, dbt, Informatica, Talend und SAP-basierte Landschaften wie BW oder an S/4HANA angebundene Reports.
In Deutschland bedeutet das oft enge Zusammenarbeit mit Kunden aus Fertigung, Automotive, Handel, Finance oder Industrie, die zuverlässiges Reporting über mehrere Systeme und Sprachen hinweg brauchen.
Wann man ihn hinzuzieht
Unternehmen beauftragen einen Freelancer, wenn das Warehouse für einen Neuaufbau, eine Migration oder ein Redesign spezialisiertes Know-how braucht. Es ist auch sinnvoll, wenn interne Teams die Quellsysteme kennen, aber wenig tiefe Erfahrung mit Modellierung, Pipeline-Struktur oder BI-fähigen Datenschichten haben.
- Neuer Warehouse-Aufbau oder Modernisierung
- Migration von Legacy-Reporting zu Cloud-Analytics
- Schlechte Datenqualität oder inkonsistente KPIs
- Langsame SQL-Abfragen und instabile Läufe
- Vorübergehender Bedarf an senioriger DWH-Expertise
Was starke Berater gut können
Die besten Data-Warehouse-Berater schreiben nicht nur SQL. Sie stellen die richtigen Fragen, hinterfragen unklare KPI-Definitionen und halten sowohl Fachanwender als auch Entwickler auf einer Linie.
Sie dokumentieren Entscheidungen klar, denken an Wartbarkeit und wissen, wo man vereinfachen kann. Ein starker DWH-Berater hinterlässt eine Struktur, die sich leicht erweitern, testen und betreuen lässt.
Zusammenarbeit auf Freelance-Basis
Freelance-Arbeit im Data-Warehouse-Umfeld ist oft projektbasiert und passt gut zu fokussierter Umsetzung. Remote-Arbeit ist bei Modellierung, Coding und Reviews üblich, während Workshops oder Cutover-Phasen vor Ort in Deutschland sinnvoll sein können.
Unternehmen sollten nach jemandem suchen, der schnell einsteigen kann, Source-to-Target-Logik versteht und vom ersten Tag an gut mit Data Engineers, BI-Entwicklern und Business Analysts zusammenarbeitet.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data-Warehouse-Berater am häufigsten gestellt werden.
Ein Data-Warehouse-Berater entwirft oder verbessert die Struktur zwischen Quellsystemen und Reporting-Tools. Er definiert Datenmodelle, baut ETL- oder ELT-Logik und sorgt dafür, dass Geschäftskennzahlen konsistent geladen werden. In der Praxis verwandelt er rohe operative Daten in ein Warehouse, das Analysten wirklich nutzen können.
Ein Data-Warehouse-Berater passt gut, wenn der Bedarf projektbasiert, dringend oder hoch spezialisiert ist. Dazu gehören Migrationen, Modell-Redesigns, Performance-Verbesserungen oder eine kurze Überbrückung, bevor ein festes Team steht. Freelancer sind auch sinnvoll, wenn das interne Team seniorige Unterstützung ohne langen Einstellungsprozess braucht.
Ein starker Data-Warehouse-Berater braucht solides SQL, gute Fähigkeiten in der Datenmodellierung und Erfahrung mit ETL- oder ELT-Pipelines. Er sollte außerdem Datenqualität, Orchestrierung und die Art verstehen, wie Reporting-Teams Warehouse-Daten nutzen. Gute Kommunikation ist ebenso wichtig, weil er Fachbegriffe mit dem technischen Design abgleichen muss.
Ein Data-Warehouse-Berater verbindet oft beide Welten. Im Vergleich zu einem Data Engineer liegt der Fokus stärker auf Warehouse-Design, Modellierung und analytischer Struktur; im Vergleich zu einem BI Developer ist der Umfang tiefer in der Datenschicht und der Source-to-Target-Logik. Viele Projekte überschneiden sich, deshalb werden Titel wie DWH Consultant oder Data Warehouse Engineer oft für ähnliche Arbeit verwendet.
Ein Data-Warehouse-Berater arbeitet möglicherweise mit Microsoft SQL Server, Azure Synapse, Azure Data Factory, Snowflake, BigQuery, dbt, Informatica, Talend oder SAP-bezogenen Setups. Der genaue Stack hängt von der Kundenlandschaft ab und davon, ob das Ziel On-Premise, in der Cloud oder hybrid ist. Am wichtigsten ist, dass er das Design an die gewählte Plattform anpassen und wartbar halten kann.
Ein Data-Warehouse-Berater kann in der Regel den Großteil der Arbeit remote erledigen, besonders Modellierung, SQL-Entwicklung, Dokumentation und Reviews. Vor-Ort-Zeit hilft bei Workshops, der Abstimmung mit Stakeholdern und in Go-Live-Phasen, wenn schnelle Entscheidungen nötig sind. In Deutschland bevorzugen viele Kunden eine Mischung aus Remote-Arbeit und ausgewählten Vor-Ort-Tagen.
Ein guter Data-Warehouse-Berater erklärt Designentscheidungen klar und stellt präzise Fragen zu KPIs, Quellsystemen und Datenverantwortung. Achten Sie auf konkrete Beispiele für Warehouse-Redesigns, Migrationsprojekte und den Umgang mit schlechten Quelldaten, ohne das Reporting zu beschädigen. Starke Kandidaten zeigen außerdem, wie sie Läufe testen, Logik dokumentieren und die Übergabe unterstützen.
Ein DWH-Berater sollte meist mit einer klaren Analyse der aktuellen Landschaft, einem Zielmodell und einem Migrations- oder Lieferplan beginnen. Danach sollten Sie Source-to-Target-Mapping, Pipeline-Logik, Validierungsregeln und Dokumentation anfordern, die Ihr Team pflegen kann. Wenn das Projekt in Deutschland läuft, hilft es außerdem, den Sprachbedarf für Workshops und User-Acceptance-Sessions früh zu klären.
Der durchschnittliche Stundensatz für Data-Warehouse-Berater in Deutschland liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 879 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Data-Warehouse-Berater in Deutschland arbeiten, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Data-Warehouse-Berater in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Data-Warehouse-Berater in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (88%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Data-Warehouse-Berater in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Versicherung (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Data-Warehouse-Berater in Deutschland arbeiten, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (63%).
FRATCH Data-Warehouse-Berater Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
