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Big Data Experten

mit geprüften Spezialisten, die per KI gematcht werden

Holen Sie sich Experten, die Datenpipelines entwerfen, verteilte Verarbeitung mit Spark und Hadoop optimieren und analytikbereite Datensätze für BI, Reporting und Machine Learning vorbereiten. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Kiriakos Krastillis

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Tech Lead / Architekt für Platform Engineering

Nickenich
Kiriakos Krastillis

Letzte Position:

Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

  • Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
  • Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
  • Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

Verifizierter Experte

Jens Henneberg

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Interim CTO / CDO & Enterprise Architect | AI Compliance & EU AI Act, Azure AI Foundry | Jurist & Informatiker

Wathlingen
Jens Henneberg

Letzte Position:

Interim CTO (punktuelle Einsätze) bei Fujitsu / FSAS

Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.

  • Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
  • Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen

Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps

Verifizierter Experte

Sandra Klinkenberg

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Beratende Betriebswirtin, UnternehmensBeraterin

Burgdorf
Sandra Klinkenberg

Letzte Position:

Webinar-Leiterin - Blackout-Prävention und -Vorbereitung bei SANDRA KLINKENBERG • Beratende Betriebswirtin, selbstständig unabhängige UnternehmensBeraterin

  • Webinar zu Blackout - Brownout - Stromausfall - wie erkenne ich es und was kann ich tun?
Verifizierter Experte

Martin Hermann

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Senior IT-Transformationsberater | Solution Architect | Cloud Architect | CTO/CIO Advisor

Freilassing
Martin Hermann

Letzte Position:

Lead Product Owner bei Energy

  • Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
  • Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
  • Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
  • Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
  • Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
  • Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
  • Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
  • Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.
Verifizierter Experte

Umut Gülac

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Freiberufler

Frankfurt
Umut Gülac

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.
Verifizierter Experte

Patrick Hohensee

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Leitender Technischer Recruiter | Business Partner AWS EMEA

Berlin
Patrick Hohensee

Letzte Position:

Leitender Technischer Recruiter | Business Partner AWS EMEA bei Amazon Web Services (AWS)

  • Zusammenarbeit mit Senior Stakeholdern in ganz AWS EMEA, um Talentstrategie, Partnerentwicklung und Geschäftswachstum im Cloud-Ökosystem voranzutreiben.
  • Schwerpunkte:
  • Zusammenarbeit mit Sales & Partner Management bei Go-to-Market-Initiativen
  • Beratung zur langfristigen Ressourcenstrategie für Cloud-, Data- und Security-Bereiche
  • Unterstützung interner Innovationsteams bei der Skalierung von KI- und Automatisierungsprojekten
  • Ergebnis: Beitrag zur Expansion von AWS in Zentraleuropa durch die Abstimmung von Geschäfts-, Technologie- und People-Strategie.
Verifizierter Experte

Gerhard Kolar

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Senior Projektmanager und Bauleiter

Wissen
Gerhard Kolar

Letzte Position:

Senior Projektmanager und Bauleiter bei HENSOLDT Optronics GmbH

  • Aufbau des Rechenzentrums in Oberkochen (Defence Bereich)
  • Planung des LWL-Rings, Simulation der Wifi-Ausleuchtung
  • Verlegeplan der WAN- und LAN-Kabel für Büro und Produktion (Infrastruktur)
  • Anpassung des SAP-Systems (R3) für den Standort Oberkochen (Software)
  • IT-Transformation des SAP-Systems auf SAP HANA
  • Planung der Netzwerkinfrastruktur und Servertechnologien im SAP-Umfeld
  • Pré-Sales-Unterstützung und Aufbau des Changemanagements
  • Eigenständige Koordination von Utilities nach Time, Budget und Quality
  • Abbildung des Projekts in MS Project und ServiceNow
  • Entwicklung und Konzeptionierung der Hardware und Software
  • Demandmanagement und Portfoliomanagement
  • Aufbau eines Risikoregisters und Migrationsplans
  • Aufbereitung von zahlungsbegründenden Unterlagen in Abstimmung mit den zuständigen finanz- und kaufmännischen Funktionen
  • Budget: 5 Mio. - 34 FTE
Verifizierter Experte

Halil Oeztoprak

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Principal Cloud- und DevSecOps-Architekt (AWS / Azure / Terraform / Kubernetes / CI-CD)

Bonn
Halil Oeztoprak

Letzte Position:

Senior Cloud Operations- und DevSecOps-Ingenieur (Azure / Terraform / CI-CD) bei KfW Bankengruppe

  • Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).

  • Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.

  • Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.

  • Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.

  • Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.

  • Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.

  • Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.

  • CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

  • Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.

  • Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.

  • Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).

  • Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.

  • Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.

  • Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.

  • SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).

  • Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.

  • Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.

  • CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.

  • Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.

  • Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.

Verifizierter Experte

Alexander Zhirov

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Senior Data Architekt & Data Engineer

Berlin
Alexander Zhirov

Letzte Position:

Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.

  • Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
  • Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
  • PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
  • Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Verifizierter Experte

Philipp Grunert

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp Grunert

Letzte Position:

Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH

  • Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
  • Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
  • Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
  • Erstellung interaktiver Reports
  • Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Verifizierter Experte

Ines Lukin

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Sr. UX/UI Designer (B2B, SaaS) Code-First Prototyping

Munich
Ines Lukin

Letzte Position:

UX Designer für KI-Produkte bei freelance

  • Entwicklung von AI-first-Workflows, die KI in bestehende Produkterlebnisse integrieren
  • Entwicklung von UX-Konzepten für Prompt-Management, wiederverwendbare und kombinierte Prompt-Workflows, Tagging, Suche und Informationsorganisation
  • Erstellung von User Flows, Wireframes, Prototypen und High-Fidelity-Interfaces in Figma
  • Definition wiederverwendbarer UI-Patterns, Komponenten und Interaktionslogik für skalierbare Produkte
  • Untersuchung von Human-AI-Interaktionsmustern mit Fokus auf Nutzerkontrolle, Transparenz und beherrschbare kognitive Belastung
  • Übersetzung von Produktanforderungen und technischen Einschränkungen in entwicklungsreife UX/UI-Spezifikationen
Verifizierter Experte

Thomas Meyer

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Executive Consultant, Coach Geschäftsführung

Weilheim in Oberbayern
Thomas Meyer

Letzte Position:

Executive Consultant, Coach Geschäftsführung bei Internationales Beratungsunternehmen

  • Unterstützung der Geschäftsführung in kritischen strategischen Themenstellungen mit hohem Investitionsvolumen (z.B. Großprojekt > 250 Mio. Euro).
  • Begleitung der Finanzierung von Großprojekten mit einem Kreditvolumen von 100 Mio. Euro.
  • Beratung in schwierigen Personalfragen und bei der Besetzung von Führungspositionen.
  • Führung und Management in virtuellen Projektumgebungen.
  • Strategische Beratung zur Digitalisierung sowie Finanzierungs- und Beteiligungsthemen.
  • Impuls- und Ratgeber für festgefahrene Verhandlungen, Vertragsgestaltung und Lösungsoptionen.
Verifizierter Experte

Alexander Bromberg

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Senior Data Engineer

Köln
Alexander Bromberg

Letzte Position:

Senior Data Engineer bei RWE AG

Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.

Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows

Verifizierter Experte

Julian Hillebrand

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Senior IT-Projektmanager & Programmmanager | 12+ Jahre | KI, Cloud, Data, Rollout, Transformation

Solingen
Julian Hillebrand

Letzte Position:

IT-Projektleiter KI-Produkt zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse bei Führender Anbieter für Großverpflegung & Catering

Projekt: Konzeption und Umsetzung eines KI-Produkts für vier fachliche Anwendungsfälle

Projektleitung eines KI-Projekts bei einem führenden Anbieter für Großverpflegung und Catering, in dem gemeinsam mit einem externen Entwicklungspartner ein produktionsreifes KI-Produkt für vier Anwendungsfälle umgesetzt wurde: automatisierte Briefings aus CRM- und Dokumentendaten, sprachbasierte Erfassung und Strukturierung von Berichten, Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Stammdaten sowie datenbasierte Marktanalysen. Zentraler Schwerpunkt war eine datenschutzkonforme Architektur, die die interne IT-Sicherheitsprüfung besteht und eine produktive Nutzung ermöglicht.

  • Übersetzung fachlicher Anforderungen in abgrenzbare KI-Anwendungsfälle mit klar abgegrenztem Produktscope und klarem Nutzenversprechen
  • Auswahl und Bewertung von Modellen und Architekturvarianten für Textextraktion, Sprache-zu-Text und Kontextanreicherung aus Fachsystemen, inklusive LLM-Anbindung, Function Calling und Retrieval
  • Erarbeitung und Durchsetzung einer Architektur mit europäischem Hosting, Datenminimierung und Maskierung personenbezogener Daten als Voraussetzung für die Freigabe
  • Steuerung der Schnittstellen zwischen Fachbereich, IT, IT-Sicherheit und externem Entwicklungspartner unter restriktiven Datenzugriffsbedingungen
  • Abstimmung mit der CIO- und Geschäftsführungsebene zu Datenzugriff, Risikobewertung und Freigabeentscheidungen
  • Vorbereitung der Überführung in den produktiven Einsatz

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

19 Jahre

Positionsdauer

3 Jahre

Positionen pro Freelancer

12

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

Bachelor-Abschluss oder höher

92%

Master-Abschluss oder höher

64%

Doktortitel

17%

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 30 60 90 120
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die Big Data einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 843 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €

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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Über die Technologie

Big Data Grundlagen

Big Data umfasst die Systeme und Methoden zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren sehr großer, schneller oder vielfältiger Datensätze. Es wird eingesetzt, wenn klassische Datenbanken für Umfang, Geschwindigkeit oder Datenvielfalt nicht ausreichen. Das Ziel ist einfach: Rohdaten in zuverlässige Ergebnisse für Reporting, Produkte und Entscheidungen verwandeln.

Übliche Stacks

  • Verteilte Speicherung für rohe und aufbereitete Daten
  • Batch- und Stream-Verarbeitung mit Spark, Hadoop und Kafka
  • Data Lakes, Warehouse-Schichten und Governance-Kontrollen
  • SQL, Python, Scala und Cloud-Datenservices

Der genaue Stack hängt von Latenz, Kosten und der Anzahl der anzubindenden Quellen ab.

Was Unternehmen bauen

Big Data Experten helfen beim Aufbau von Pipelines, Event-Streams, Dashboards, Empfehlungsgrundlagen, Betrugsprüfungen und Kundenanalysen. Sie gestalten auch Datenmodelle, bereinigen verrauschte Quellen und halten Datensätze für Teams nutzbar, die auf aktuelle Daten angewiesen sind. Gute Arbeit zeigt sich in weniger manuellen Exporten und mehr Vertrauen in die Zahlen.

Wann freiberufliche Hilfe wichtig ist

Freiberufliche Spezialisten werden oft für die Einrichtung einer Plattform, Migrationsarbeiten, die Rettung einer Pipeline oder eine kurze Phase mit hoher Liefergeschwindigkeit bei einer schwierigen Datenaufgabe hinzugezogen. Sie sind hilfreich, wenn einem internen Team Erfahrung mit Spark, Hadoop, Kafka oder Cloud-Daten fehlt. Das ist häufig in Finanzwesen, Handel, Logistik, Medien und anderen datenintensiven Branchen der Fall.

Was starke Experten tun

  • Für Skalierung, Fehlerfälle und Schemaänderungen entwerfen
  • Klare Transformationslogik und Tests schreiben
  • Jobs beobachtbar und leicht zu debuggen halten
  • Datenqualität, Herkunft und Zugriffskontrolle verstehen

Starke Profis verschieben nicht nur Daten. Sie machen Pipelines zuverlässig, lesbar und wartbar.

Arbeitsweise

Big Data Arbeit beginnt oft remote, weil die Tools, der Code und der Review-Prozess in gemeinsam genutzten Umgebungen liegen. Zeit vor Ort kann helfen, wenn Teams Datenbereiche, Sicherheitsregeln oder Migrationspläne abstimmen. Klare Kommunikation ist wichtig, besonders wenn Fach- und Technikteams dieselbe Definition einer Kennzahl brauchen.

Veröffentlicht am:
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Häufig gestellte Fragen

Was Kunden uns zu Big Data am häufigsten fragen – kurz beantwortet.

Big Data wird genutzt, um große oder schnell wechselnde Datensätze zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten, die Standard-Systeme nicht gut bewältigen können. Unternehmen nutzen es für Analytics-Pipelines, Kundeneinblicke, Betrugserkennung, Reporting und Datenprodukte. Es ist auch üblich, wenn viele Quellen zu einer vertrauenswürdigen Sicht zusammengeführt werden müssen.

Big Data konzentriert sich meist auf verteilte Verarbeitung, flexible Speicherung und die Verarbeitung von rohen oder semistrukturierten Daten in großem Umfang. Ein Data Warehouse ist oft besser für aufbereitete Reports und kontrollierte SQL-Analysen geeignet. Viele Teams nutzen beides: Big-Data-Tools für Ingestion und Transformation und ein Warehouse für geschäftsnahe Abfragen.

Ein guter Big Data Spezialist kennt meist Spark, Hadoop, Kafka, SQL und Cloud-Datenservices. Je nach Projekt können auch Databricks, Airflow, Flink, Hive oder Speicherschichten wie Data Lakes dazugehören. Die richtige Mischung hängt von Batch-, Streaming- oder hybriden Verarbeitungsanforderungen ab.

Für Big Data Arbeit sollten Sie jemanden suchen, der Pipelines oder Plattformen in Umgebungen mit echtem Datenvolumen umgesetzt hat, nicht nur in Spielbeispielen. Die beste Passung hängt von der Aufgabe ab: Migration, Streaming, Datenmodellierung, Governance oder Performance-Tuning. Starke praktische Umsetzung ist wichtiger als breite Theorie.

Die meisten Big Data Aufgaben können remote erledigt werden, weil die Arbeit in Code, Notebooks und gemeinsamen Cloud-Umgebungen stattfindet. Vor-Ort-Termine können zu Beginn eines Projekts helfen, vor allem bei Datenzugriff, Sicherheit und Abstimmung mit Stakeholdern. Viele Unternehmen nutzen ein hybrides Setup.

Prüfen Sie, ob der Big Data Spezialist Datenfluss, Fehlerbehandlung und Datenqualität verständlich erklären kann. Fragen Sie nach Beispielen für Pipeline-Debugging, Leistungsverbesserung und dafür, wie Ergebnisse vertrauenswürdig bleiben. Gute Profis dokumentieren außerdem Annahmen und Abhängigkeiten klar.

Big Data betrifft sowohl die technische als auch die geschäftliche Seite. Technische Teams bauen und betreiben die Pipelines, während Business-Teams auf die Kennzahlen, Dashboards und Datenprodukte angewiesen sind, die daraus entstehen. Ein guter Spezialist kann mit beiden Gruppen arbeiten und Definitionen konsistent halten.

Ein starker Big Data Freelancer bringt oft Python, SQL, Cloud-Wissen und Verständnis für Datenmodellierung mit. Je nach Projekt können auch DevOps-Gewohnheiten, Testen und Sicherheitsbewusstsein wichtig sein. Diese Fähigkeiten helfen, Pipelines stabil und leichter wartbar zu halten.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 843 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.

Freelancer, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (97%) und Französisch (20%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Professionelle Dienstleistungen (47%) und Bank- und Finanzwesen (45%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Business Intelligence (75%) und Produktentwicklung (74%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben

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