Amazon QuickSight Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die QuickSight-Dashboards gestalten, AWS-Datenquellen anbinden und Zeilenberechtigungen, SPICE und Embedded Analytics fein abstimmen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Amazon QuickSight eingesetzt haben
Anshita Srivastava
Letzte Position:
Business Intelligence Developer and Data Analyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
- Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
- Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
- BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.
Suyash Shaha
Letzte Position:
Data Analyst - Reporting & Analytics bei SIXT SE
- Entwickelte und pflegte analytische Reporting-Lösungen für Kunden, um Umsatztrends, Leistungsfaktoren, Risiken und Optimierungspotenziale zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen in Sales, Finance, Product, Data Engineering und Controlling zu unterstützen.
- Definierte und analysierte Kundentrends und Leistungskennzahlen, um Ursachen für Abweichungen, Anomalien und neue Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
- Entwickelte und verantwortete analytische Datenmodelle und Reporting-Layer, um Skalierbarkeit, Performance und analytische Robustheit für Executive- und Operational-Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
- Plante, verfolgte und setzte Projekte um und stellte dabei durch strenge Validierungs- und Abgleichsprozesse die Einhaltung von Zeitplänen, Datenqualität, Konsistenz, Lieferergebnissen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards sicher.
- Erhöhte die analytische Reife durch die Formalisierung analytischer Workflows, die Dokumentation von Datenprozessen und Standard Operating Procedures (SOPs) sowie durch Schulungen zur Förderung von Self-Service-Analytics und zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur in operativen und fachlichen Teams.
- Übernahm die Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung und Datensammlung über Transformation und die Entwicklung robuster Business-Logiken bis hin zum Data Storytelling und zur Übergabe an Stakeholder.
- Übersetzte Komplexität in strukturierte Klarheit, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nicht-technischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
- Führte fortgeschrittene SQL-basierte Analysen komplexer Geschäftsdaten durch, um Trends, Zusammenhänge und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung aufzudecken.
- Trieb Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen voran, indem Python, SQL-Optimierung und KI-gestützte Tools genutzt wurden, um Verarbeitungszeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit analytischer und operativer Workflows zu erhöhen.
- Standardisierte KPI-Definitionen und Reporting-Logiken, um Konsistenz und Vertrauen in Reporting-Lösungen sicherzustellen.
- Entwickelte Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in End-to-End-Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.
Imane Habitou
Letzte Position:
Assistant Manager People insights/Intelligence bei adidas HQ
- HR-Daten aus mehreren Systemen gesammelt, analysiert und interpretiert
- Ad-hoc-Analysen zu People-Daten für Stakeholder durchgeführt
- Employee Listening unterstützt und dafür gesorgt, dass Umfragen umsetzbare Erkenntnisse liefern
- Intuitive Dashboards und Visualisierungen in SuccessFactors, Power BI und Qualtrics erstellt
- Regelmäßige Reports und Dashboards zu wichtigen HR-Kennzahlen erstellt
- Als Junior-Teammitglied an People-Analytics-Projekten mitgewirkt
- Mit HR Tech- und Data-Teams zusammengearbeitet, um die Datenqualität zu verbessern
- Einen ethischen und geregelten Umgang mit Daten zusammen mit Legal, Data Privacy, Labour Relations und dem Betriebsrat sichergestellt
Ulm Paunel
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Salvation Omorodion
Letzte Position:
Produktmanagement-Berater bei Selbstständig (Freiberufler)
- Führte End-to-End-Produktentdeckungs- und Strategieprojekte für Gründer in der Frühphase (Pre-Seed) durch und definierte Produktvision, OKRs sowie Go-to-Market-Strategien und Roadmaps für ihre Cloud-basierten und KI-gestützten Lösungen.
- Entwickelte skalierbare Produkt-Betriebsmodelle (Agile/Scrum, Backlog-Governance, KPI-Frameworks) im Rahmen der Partnerschaft, um die Vorhersagbarkeit der Lieferung zu verbessern und die Entwicklungszyklen für Features um bis zu 30 % zu verkürzen.
- Erstellte skalierbare Produkt-Roadmaps, die an Finanzierungsmeilensteine angepasst waren, und half Gründern, Produktvision, Produkt<>Markt-Fit und Traktion gegenüber Investoren klar zu kommunizieren.
Bidya Bibhu
Letzte Position:
Global Lead (Product) – Payments Platform (Risk & Data Products) bei Chargebee
- Verantworte Strategie und Roadmap für die Zahlungsorchestrierungs- und Risikointelligenzprodukte für Enterprise-Abonnementkunden.
- Führe umfassende Workflow-Analysen und Nutzerinterviews durch, um das Onboarding neu zu gestalten, was zu einer 5-fachen Steigerung des Funnel-Durchsatzes und einer Reduzierung manueller Schritte um 70 % führte.
- Erstelle PRDs für skalierbare Datenpipelines, Betrugssignale und Automatisierungslogik, was die Genauigkeit der Erkenntnisse und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung um 30 % verbessert.
- Arbeite mit Engineering-, Daten-, Design- und Sicherheitsteams zusammen, um über 15 Enterprise-Funktionen mit 100 % erfolgreicher Release-Qualität auszuliefern.
- Führe Risk-Analytics-Dashboards und Performance-KPIs ein, wodurch die Untersuchungszeit um 40 % verkürzt und die Transparenz in den Teams verbessert wurde.
- Leite die Priorisierung neuer Funktionen, technischen Schulden und Sicherheitsinitiativen (PCI DSS, Zugriffskontrollen, Revisionsfähigkeit).
- Führe die Entwicklung ML-basierter Betrugserkennungsmodelle (Regression, Entscheidungsbäume) zur Identifikation von Hochrisikotransaktionen an, wodurch Rückbelastungen um 20 % gesenkt wurden.
- Entwerfe End-to-End-Analyse-Dashboards (Tableau, Redshift) zur Visualisierung des globalen Risikoexposures, wodurch die Onboarding-SLA von 2,4 Tagen auf 3 Minuten verkürzt wurde.
- Arbeite mit Engineering- und Datenteams zusammen, um skalierbare Payment-Risikoplattformen einzuführen und so die Compliance-Transparenz und Entscheidungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
- Betreue Analysten und Data Scientists in agilen Sprint-Zyklen und verankere eine datengetriebene Kultur im Risikobereich.
Srijan Manish
Letzte Position:
Senior Product Manager – Umsatzmanagement bei SIXT SE
- Aufbau und Skalierung einer Data-Science-Preis-Engine in 8 EU-Märkten, Steigerung der Flottenmarge um ca. 2 % auf einer Basis von über 1,5 Mrd. €
- Einführung einer generativen KI-Insights-Plattform in 29 Ländern, Reduzierung manueller Analysen um ca. 40 % und Auslösung wöchentlicher Maßnahmen
- Führung eines hybriden Teams und Abstimmung von über 100 Stakeholdern zur Verfeinerung der Preislogik und Beschleunigung der Rollout-Prozesse in den Regionen
- Einrichtung einer KPI-Governance mit WBR/MBR-Rhythmen, wodurch die Entscheidungslatenz bei europäischen Pricing-Teams um rund 30 % verringert wurde
Benito Exner
Letzte Position:
Cloud-DevOps-Ingenieur bei E.ON Se (Syna GmbH)
Entwicklung und Umsetzung eines Betriebskonzepts
Erstellung und Durchführung eines Migrationsplans
Automatisierung von administrativen Aufgaben in On Premise-Umgebungen
Bereitstellung von 3rd-Level-Support
Erstellung von Dokumentationen (Confluence) und Verwaltung von Aufgaben (Jira) unter Verwendung agiler Scrum Methoden
Implementierung und Überwachung von Disaster-Recovery-Plänen und BackUp-Strategie in Azure
Planung und Durchführung von Software- und System-Upgrades
Beratung bei der Auswahl und Implementierung neuer Technologien und Tools
Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit neuen Technologien und Prozessen
Durchführung von Code Reviews zur Sicherstellung von Qualität und Einhaltung von Best Practices
Beratung des Product Owners und anderer Art-Stakeholder in der Entwicklung und Ausarbeitung von Lösungsansätzen/ Konzepten
Verantwortung für den stabilen Betrieb einer hybriden On-Premise-/Azure-Landschaft in einem stark regulierten Umfeld (kritische Infrastruktur)
Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, IT-Security und externen Dienstleistern zur Abstimmung von Betriebs- und Migrationskonzepten
Migration zentraler On-Premise-Systeme in eine hybride Azure-Umgebung konzipiert und umgesetzt (inkl. Landing Zone, Netzwerksegmentierung, Backup- und Disaster-Recovery-Strategie) und damit das technische Fundament für zukünftige Cloud-Governance im KRITIS Umfeld geschaffen
Einführung von Ansible & AWX zur vollständigen Automatisierung vormals manueller Betriebsdokumentationen
Ergebnis: Über 100 Betriebshandbücher ersetzt, operative Aufwände um 80 % reduziert, nachhaltige Grundlage für skalierbare Betriebsprozesse geschaffen
Abhishek Kanakagiri
Letzte Position:
Solana Offline-Transaktions-Webapp
- Dezentrale App mit Next.js und Convex DB entwickelt für sichere Offline-Signierung von Solana-Transaktionen.
Leonard Hußke
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Roman Krivtsov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Tarik Hennings
Letzte Position:
Technischer Produkt- und Digital-Asset-Owner bei Sodexo Pass & Benefit Services
- Migration von 3 DE/AT Zahlungs-iOS/Android-Apps und Webportal auf eine globale Lösung
- Durchführung einer Fit-Gap-Analyse für 6 Consumer-Apps im Vergleich zur globalen Lösung
- Leitung des Migrationsprojekts zur globalen CWC-Lösung, Entwicklung von End-to-End-Tests für Backend-Systeme, PI Planning, Release-Planung
Pappu Prasad
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater (AWS-Dienste und Beratung) bei devoteam GmbH
- Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
- Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
- Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
- Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
- Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien
Ilian Sapundshiev
Letzte Position:
Projektmanager bei AutoScout24 GmbH
- Erfolgreich über 150 BI-Dashboards (Jira, Microstrategy, AWS QuickSight) als Projektleiter von 4 Entwicklern migriert, dabei einen reibungslosen Übergang und die Datenintegrität sichergestellt.
Karthikeyan A
Letzte Position:
Prognose von Kryptowährungspreisen mit Machine-Learning-Algorithmen
- Mehrere Machine-Learning-Modelle (z. B. Regression, Zeitreihenanalyse, neuronale Netze) entworfen, implementiert und bewertet, um Kryptowährungspreise vorherzusagen. Dabei Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modelloptimierung eingesetzt, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
- Gründliche Datenexploration und Visualisierung großer Kryptowährungs-Datensätze durchgeführt, mit Tools wie Python und Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, um Trends und Muster zu erkennen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon QuickSight einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
86%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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 von Experten in Deutschland, die Amazon QuickSight einsetzen
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 Technologie
QuickSight-Dashboards
Amazon QuickSight ist der Cloud-BI-Dienst von AWS für Dashboards, Self-Service-Analysen und Embedded Analytics. Unternehmen nutzen ihn, um Daten aus S3, Athena, Redshift, RDS und anderen Quellen in klare Ansichten für Teams, Kunden und Führungskräfte zu verwandeln. Starke Spezialisten machen die Berichtsebene nützlich, schnell und leicht vertrauenswürdig.
Wo es passt
- Dashboards für Führungskräfte und KPI-Ansichten
- Kundennahe Analysen, eingebettet in Apps
- Operative Berichte über AWS-Datenspeicher hinweg
- Ad-hoc-Analysen für Business-Teams
- Geplante Berichte und Alarme
Kernkompetenzen
Gute Amazon QuickSight Spezialisten kennen Dataset-Design, berechnete Felder, Filter, Parameter und Berechtigungen. Sie verstehen auch SPICE, direkte Abfragen, Aktualisierungslogik und wie man Daten so modelliert, dass Diagramme reaktionsschnell bleiben. Für Teams in Deutschland arbeiten sie oft mit englischsprachigen Business-Anwendern zusammen und richten sich dabei nach den lokalen Reporting-Anforderungen.
Integrationen
QuickSight steht selten allein. Es wird oft mit Athena für SQL über S3, Redshift für Warehouse-Reporting, Lake Formation für Zugriffskontrolle und IAM für sichere Berechtigungen kombiniert. Starke Experten wissen auch, wie man Daten vorgelagert so aufbereitet, dass Dashboards einfach und wartbar bleiben.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Freelance-Unterstützung ist sinnvoll, wenn ein Dashboard langsam ist, das Datenmodell unübersichtlich wird oder Embedded Analytics in der Produktion funktionieren muss. Unternehmen suchen auch Hilfe, wenn Zeilenberechtigungen, Multi-Source-Reporting oder die Migration von Tableau oder Power BI schwer zu steuern sind. Ein erfahrener Spezialist kann das Setup stabilisieren und übersichtlich halten.
Starke Umsetzung
Die besten Profis konzentrieren sich auf brauchbare Ergebnisse, nicht nur auf die Optik. Sie dokumentieren Quellen, Benennungen, Aktualisierungsregeln und Berechtigungslogik und hinterlassen dann Dashboards, die Business-Anwender ohne Hilfe verstehen können. Bei Amazon QuickSight ist diese Disziplin wichtiger als auffällige Charts.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Amazon QuickSight? Hier findest du die passenden Antworten.
Amazon QuickSight wird für Cloud-Dashboards, Ad-hoc-Analysen und Embedded Analytics auf AWS verwendet. Teams nutzen es, um Daten aus Quellen wie Athena, Redshift und S3 in Ansichten zu verwandeln, die Menschen lesen und nutzen können.
QuickSight wird meist gewählt, wenn der Stack bereits auf AWS läuft und das Team eine enge Anbindung an AWS-Daten- und Sicherheitsdienste möchte. Tableau und Power BI bieten möglicherweise breitere desktop-orientierte Workflows, während QuickSight oft einfacher für cloud-nahes Reporting und Embedded-Use-Cases ist.
Ein starker Amazon QuickSight Spezialist kennt in der Regel auch SQL, Datenmodellierung und AWS-Services wie Athena, Redshift, S3 und IAM. Wissen über Berechtigungen, ETL-Muster und Dashboard-Design hilft dabei, Berichte zu liefern, die sicher und zugleich gut nutzbar sind.
Für eine kleine Reporting-Aufgabe reicht vielleicht schon ein Spezialist, der einige Dashboards gebaut hat und die beteiligten Datenquellen versteht. Für Embedded Analytics, Zeilenberechtigungen oder komplexe Aktualisierungslogik möchten Sie jemanden, der schon komplette QuickSight-Setups umgesetzt hat.
Ja. AWS QuickSight-Arbeit ist oft remote, weil die meisten Aufgaben Cloud-Zugriff, gemeinsame Datenmodelle und die Abstimmung der Dashboard-Anforderungen betreffen. In Deutschland ist meist vor allem die klare Kommunikation mit Business-Anwendern und die Einigung auf die Sprache in den Berichten wichtig.
Achten Sie auf klare Beispiele für Dashboard-Design, sicheren Umgang mit Zugriffen und saubere Datenaufbereitung. Ein guter Amazon QuickSight Profi erklärt, warum er SPICE oder direkte Abfragen gewählt hat, wie Aktualisierungen funktionieren und wie Anwender die Berichte später pflegen können.
Wenn Dashboards langsam laden, dieselbe Kennzahl auf unterschiedliche Weise angezeigt wird oder Nutzer den Zahlen nicht vertrauen, brauchen Sie wahrscheinlich Hilfe. QuickSight Spezialisten sind auch dann nützlich, wenn Teams Zeilenberechtigungen, Embedded Analytics oder Berechtigungen nicht wie erwartet zum Laufen bringen.
Ja, Amazon QuickSight wird oft genutzt, um Dashboards in interne Tools oder kundennahe Apps einzubetten. Entscheidend ist eine sorgfältige Einrichtung von Zugriffskontrolle, Datenaktualisierung und Nutzererlebnis, damit sich die Analysen natürlich anfühlen und sicher bleiben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Amazon QuickSight in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 86 €, was einem Tagessatz von etwa 686 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Amazon QuickSight in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 86% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Deutschland, die Amazon QuickSight in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Amazon QuickSight in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Amazon QuickSight in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Professionelle Dienstleistungen (44%) und Automotive (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Amazon QuickSight in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (94%) und Produktentwicklung (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon QuickSight eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
