Amazon Redshift Experten in Frankfurt
mit geprüften, verfügbaren Spezialisten und präzisem KI-MatchingBeauftragen Sie Experten, die analytische Data Warehouses entwerfen, zuverlässige ELT-Pipelines entwickeln und Redshift-Spectrum-Workloads in AWS optimieren. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Amazon Redshift eingesetzt haben
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Umut G.
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Judith B.
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Leonard H.
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 K.
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
Ritika S.
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Amazon Redshift einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Werbung, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
33% (Deutschland: 71%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 15%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Amazon Redshift 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Amazon Redshift Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Werbung (43%)
- Energie (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Fertigung (43%)
- Pharmazeutika (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Bildung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Redshift leistet
Amazon Redshift ist ein vollständig verwaltetes Cloud-Data-Warehouse zur Analyse großer Mengen strukturierter und semi-strukturierter Daten. Es führt Daten aus Anwendungen, Geschäftssystemen und operativen Datenbanken zusammen, sodass Teams Reporting, Dashboards und komplexe analytische Abfragen in einer zentral verwalteten Umgebung ausführen können.
Zentrale Workloads
Redshift unterstützt Enterprise-Analytics, Business Intelligence und Datenprodukte, die auf konsistenten Zugriff auf historische Daten angewiesen sind. Es kann kuratierte Warehouse-Modelle, nahezu echtzeitfähiges Reporting und explorative Analysen bereitstellen und sich gleichzeitig in das weitere AWS-Datenökosystem integrieren.
- Dimensionale und Wide-Table-Warehouse-Modelle entwickeln
- Daten aus SaaS, Datenbanken und Event-Quellen zusammenführen
- Datensätze für Dashboards, Prognosen und maschinelles Lernen aufbereiten
AWS-Ökosystem
Leistungsstarke Redshift-Lösungen verbinden häufig Amazon S3, AWS Glue, Lake Formation, IAM und Amazon CloudWatch. Spezialisten können außerdem mit Redshift Spectrum für Abfragen von Daten in S3, Streaming-Ingestion, Workload-Management, automatisierter Tabellenoptimierung und SQL-basierten Transformations-Frameworks wie dbt arbeiten.
Wann Expertise entscheidend ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn ein Warehouse migriert, neu strukturiert oder zuverlässiger gemacht werden muss, ohne die Geschäftsteams auszubremsen. Spezialistische Unterstützung ist hilfreich, wenn Abfragekosten steigen, Pipelines ausfallen, Berechtigungen schwer zu verwalten sind oder ein bestehendes Schema die Reporting-Anforderungen nicht mehr erfüllt.
- Workloads aus On-Premises-Warehouses oder anderen Cloud-Services migrieren
- Verteilung, Sort Keys, Kodierung und Workload-Performance verbessern
- Monitoring, Zugriffskontrollen und Wiederherstellungsverfahren etablieren
Was starke Spezialisten liefern
Erfahrene Fachkräfte verbinden Warehouse-Design mit geschäftlichen Anforderungen. Sie klären die Datenverantwortung, wählen geeignete Ingestion-Muster und erstellen Modelle, die auch bei Änderungen an den Quellen verständlich bleiben. Außerdem dokumentieren sie Entscheidungen, testen Transformationen und hinterlassen klare Betriebsanleitungen für interne Teams.
Zusammenarbeit in Frankfurt
Redshift-Projekte können je nach Sicherheitsanforderungen, Workshops und Teampräferenzen remote oder durch Zusammenarbeit vor Ort in Frankfurt umgesetzt werden. Lokale Spezialisten können deutschsprachige Stakeholder unterstützen, während viele AWS-Datenteams in verteilten Umgebungen effektiv auf Englisch arbeiten. Qualität zeigt sich durch solides SQL, wartbare Pipelines, messbare Verbesserungen bei Abfragen und transparente technische Entscheidungen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Amazon Redshift, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Amazon Redshift wird zur Speicherung und Analyse von Daten für Reporting, Business Intelligence, operative Analysen und Datenprodukte verwendet. Es führt Informationen aus Quellen wie Anwendungen, relationalen Datenbanken, SaaS-Tools und Amazon S3 in einem zentralen Warehouse zusammen.
Amazon Redshift wird häufig in Betracht gezogen, wenn ein Unternehmen bereits auf AWS-Services setzt und eine enge Integration mit S3, IAM, Glue und Lake Formation wünscht. Snowflake und BigQuery bieten möglicherweise andere Ansätze für die Trennung von Workloads, Preise, Governance und Multi-Cloud-Nutzung. Die richtige Wahl hängt daher von den Datenmustern und der bestehenden Architektur ab.
Ein guter Amazon Redshift Spezialist kennt sich normalerweise mit fortgeschrittenem SQL, dimensionaler Modellierung, ELT-Design und der Optimierung der Warehouse-Performance aus. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Amazon S3, AWS Glue, IAM, Orchestrierungstools, dbt, Python, Data-Quality-Tests und Business-Intelligence-Tools.
Ein kompetenter Redshift Freelancer sollte bereits ähnliche Aufgaben wie den konkreten Auftrag umgesetzt haben, etwa eine Migration, die Neugestaltung eines Warehouses, den Aufbau einer Pipeline oder eine Performance-Analyse. Fragen Sie nach konkreten Beispielen für Schema-Entscheidungen, den Umgang mit der Datenaufnahme, Zugriffskontrollen, Monitoring und Dokumentation, statt sich allein auf eine Technologieliste zu verlassen.
Ja. Amazon Redshift eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Zugriffe, Dokumentation und Kommunikationsabläufe klar definiert sind. Für Teams in Frankfurt kann ein Freelancer remote, vor Ort oder hybrid arbeiten, wobei je nach Bedarf der Stakeholder Deutsch oder Englisch verwendet wird.
Prüfen Sie, ob das Redshift-Design sicher, verständlich und auf die Abfragemuster abgestimmt ist, statt es nur anhand der Dashboard-Geschwindigkeit zu bewerten. Achten Sie auf klare Datenmodelle, getestete Transformationen, sinnvolle Entscheidungen bei Verteilung und Sortierung, zuverlässiges Monitoring, kontrollierte Berechtigungen und Hinweise darauf, dass die geschäftlichen Anforderungen verstanden wurden.
Amazon Redshift kann ungeeignet sein, wenn die Workloads von transaktionalen Aktualisierungen, stark schwankenden kleinen Abfragen oder Anforderungen geprägt sind, die eine andere Warehouse-Architektur bevorzugen. Ein Spezialist sollte zunächst Datenvolumen, Parallelität, Latenz, Ingestion-Muster, Governance-Anforderungen und die bereits eingesetzten AWS-Services bewerten.
Vor der Arbeit mit Amazon Redshift sollte der Freelancer Quellsysteme, Datenverantwortung, Aktualisierungserwartungen, Benutzergruppen, Sicherheitsgrenzen und Reporting-Prioritäten klären. Außerdem sollte er bestätigen, ob der Auftrag Architektur, Pipeline-Entwicklung, SQL-Entwicklung, Migration, Performance-Optimierung oder den laufenden Betrieb umfasst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon Redshift in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 707 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon Redshift in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 33% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Amazon Redshift in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon Redshift in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Italienisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon Redshift in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Werbung (43%) und Energie (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Amazon Redshift in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (57%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Amazon Redshift eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
