Big Data Experten in Hamburg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Beauftrage Experten, die Datenpipelines entwerfen, Hadoop- und Spark-Workloads optimieren und zuverlässige Analytics-Layer für Reporting und Machine Learning aufbauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Rutger Boels
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Nina Hellmann
Letzte Position:
Implementierung HRIS bei produzierendes Unternehmen
Datenmanagement: Import von historischen Daten bei Systemmigrationen (20 – 230 MA), Personio, Recruitee, Softgarden, etc.
Marcus Brandt
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Petermann Brandt GmbH
- Entwicklung und Implementierung von maßgeschneiderten IT-Lösungen für Schlüsselkunden.
- Über 15 Jahre Erfahrung im IT- und Projektmanagement, disziplinarische Führung bis zu 80 Mitarbeiter.
Adriana Van Boxtel
Letzte Position:
Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie bei IWCA Germany e.V.
- Mitgegründet das deutsche Kapitel der International Women's Coffee Alliance und zur Entwicklung der strategischen Vision sowie zur organisatorischen Strukturierung internationaler Entwicklungsinitiativen beigetragen
- Interne Arbeitsabläufe optimiert und Verwaltungsaufwand durch systematische Prozessanalyse und Dokumentation reduziert
- Governance-Rahmenwerke und Standards zur Daten-Governance entworfen und implementiert, um ESG-Konformität und Transparenzanforderungen für NGO-Aktivitäten zu unterstützen
- Umfassende Datenstrategie entwickelt, um Datenqualität, Transparenz und Reporting-Fähigkeiten im internationalen Stakeholder-Netzwerk zu verbessern
Alain Blankenburg-Schröder
Letzte Position:
Interims-Manager | Produktmanager | AdTech- & CDP-Experte | Technische Transformationen bei Freelancer
- Handfeste Produkt und Portfolio Analysen mit Handlungsempfehlungen
- Versiert in Beratung, Konzeptentwicklung und agilem Projektmanagement
- Technische Führung & Teamförderung – für reibungslose agile Umsetzung mit Weitsicht und Guardrails
Jan Gleske
Letzte Position:
Interim Senior Application Owner für Lösungen im Pricing-, Forecasting- und Prognosebereich bei Internationales Energiehandelsunternehmen
- Enge Zusammenarbeit mit Key-Usern, Business-Analysten und Product Ownern zur Erfassung von Anforderungen, Priorisierung und Ableitung von Lösungen
- Steuerung externer Dienstleister
- Überwachung und Durchführung von Updates, Patches und Release-Management
- Bearbeitung von Incident-, Problem- und Change-Management nach ITIL
- Analyse und Bewertung von Incidents und Changes hinsichtlich operativer Auswirkungen und Geschäftsprozessen
- Überwachung von Systemen und Schnittstellen, um IT-Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu gewährleisten
- Unterstützung der IT-Planung, Kostenüberwachung und Vertragsmanagement
- Erstellung und Durchführung von Tests für Wartung und Projekte
- Mitwirkung bei der Konzeption technischer Lösungen und Beitrag zu Projekten wie IT-Landschaftsharmonisierung und Modernisierung
- Selbstständige Leitung von betrieblichen Projekten und kontinuierliche Optimierung von Prozessen
- Erzielung signifikanter Kosteneinsparungen durch Lieferantenverhandlungen, Rightsizing und Stilllegung von Altsystemen
- Technologien: Azure DevOps, ServiceNow, icinga, metalogic mPE/mPX, FIS, inubit, Oracle, LeanIX, One Identity, Confluence, Copilot, XML, JSON, SQL, RabbitMQ, Python, BPMN, OKR, ITIL, Kanban
Ali Soltani
Letzte Position:
Salesforce-Berater bei Artemis Innovations GmbH
- Ablösung der Oracle Service Cloud durch Salesforce
- Analyse der bestehenden Datenstruktur und Entwicklung eines Migrationsplans
- Erstellen von Datenumwandlungsflüssen mit Pentaho (Spoon)
- Analyse der Abläufe und Validierungsregeln zur Vorbereitung der Datenmigration mit Fokus auf Serviceobjektdaten
Finn Hinrichsen
Letzte Position:
Datenarchitektur bei NTT Global Ltd.
Konzeption und Umsetzung einer Big-Data-Energie-Reporting-Infrastruktur für Betriebsdaten aus Rechenzentren in EMEA für aggregiertes Kundenreporting und das Energieeffizienzregister (EnEfG)
Integration von Daten aus über 50 Systemen, u.a. GridVis, Robotron, Niagara, ShowIT und Salesforce
Ahmed Marzouk
Letzte Position:
Leiter der Datenabteilung bei Fotograf Gmbh
- Aufbau von Teams für Datenfachleute – BI-Analysten, Data Scientists, Data Engineers
- Definition der Datenstrategie für alle Geschäftsbereiche zur Unterstützung kurz-, mittel- und langfristiger Unternehmensziele
- Zusammenarbeit mit Produktverantwortlichen, Management und Abteilungsleitern zur Datenunterstützung
- Budgetfestlegung, um alle Maßnahmen zu ermöglichen
- Abstimmung der Ziele des Datenteams mit Unternehmensvision, -strategie und -zielen
- Verantwortung für Data Governance sowie für die strategische Entwicklungsplanung
- Definition und Entwicklung gemeinsamer OKRs
- Direkte Berichtslinie an CTO und CEO
Daniel Pape
Letzte Position:
Berufliche Entwicklung
Erlangte die AWS Certified Cloud Practitioner-Zertifizierung.
Beherrschte Rust durch Selbststudium mit Büchern, Online-Kursen und Beiträgen zu Open Source.
Entwickelte eine serverlose Webanwendung mit AWS (RDS, Lambda, Polly, Amplify) und TypeScript/React/D3; verwaltete die Infrastruktur mit CDK.
Hielt mich kontinuierlich über Branchentrends auf dem Laufenden durch Selbststudium, Webinare und Workshops und erkundete Data Mesh und FastAPI.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 91%)
Master-Abschluss oder höher
78% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
90% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, die Big Data 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
Was es abdeckt
Big Data umfasst das Speichern, Verschieben und Analysieren großer, schneller oder komplexer Datensätze. Es wird genutzt, um rohe Ereignisse, Logs, Transaktionen und Sensor-Streams in Berichte, Alarme und Eingaben für Modelle zu verwandeln. Gute Spezialisten wissen, wie man diesen Fluss nutzbar, sicher und stabil hält.
Typische Aufgaben
- Batch- und Streaming-Pipelines aufbauen
- Data Lakes und Warehouse-Feeds vorbereiten
- Logs, Clickstream- und IoT-Daten verarbeiten
- Analytics-, BI- und Machine-Learning-Teams unterstützen
In Hamburg ist das oft wichtig für Logistik, Handel, Medien und andere datenintensive Bereiche, die saubere und aktuelle Informationen brauchen.
Gängiger Stack
Ein Big-Data-Setup umfasst oft Hadoop, Apache Spark, Kafka, Cloud-Speicher und Orchestrierungstools. Die richtige Fachkraft versteht, wie diese Teile zusammenpassen und wie Jobs bei wachsendem Datenvolumen vorhersehbar bleiben. Sie weiß auch, wann Vereinfachung besser ist als noch mehr Schichten.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn Pipelines ausfallen, die Datenqualität sinkt oder eine neue Plattform schnell geliefert werden muss. Es hilft auch bei der Cloud-Migration, beim Austausch von Tools oder wenn ein internes Team für ein komplexes Release zusätzliche Tiefe braucht. Gute Spezialisten arbeiten gut mit Produkt-, Analytics- und Infrastrukturteams zusammen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Fachleute denken über ein einzelnes Skript oder ein einzelnes Dashboard hinaus. Sie planen für aktuelle Daten, Fehlerwiederherstellung, konsistente Benennung und nachvollziehbare Transformationen. Sie schreiben klare Übergabenotizen, damit die Plattform nach Projektende weiter gepflegt werden kann.
Wie man die Passung beurteilt
Achte auf praktische Erfahrung mit echten Datenmengen, nicht nur auf Proofs of Concept. Frage, wie mit Schema-Änderungen, Backfills, defekten Quellen und langsamen Jobs umgegangen wird. Für Teams in Hamburg ist die Zusammenarbeit aus der Ferne oft üblich, aber Vor-Ort-Arbeit kann helfen, wenn Zugänge, Stakeholder oder Altsysteme das Setup komplexer machen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Big Data? Hier findest du die passenden Antworten.
Big Data wird genutzt, um große oder schnell bewegte Daten aus Systemen, Apps, Geräten und externen Quellen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Unternehmen nutzen es für Reporting, Monitoring, Prognosen, Analysen des Kundenverhaltens und als Grundlage für Machine Learning. Ziel ist es, komplexe Daten für tägliche Entscheidungen nutzbar zu machen.
Big Data verarbeitet meist größere, unordentlichere oder schnellere Datenflüsse als klassische BI-Setups. Ein Data Warehouse ist oft auf strukturierte Berichte ausgerichtet, während Big-Data-Arbeit auch Pipelines, Streaming und gemischte Datenquellen umfasst. In der Praxis nutzen viele Projekte beides zusammen.
Big-Data-Projekte setzen oft auf Hadoop für verteilten Speicher und Batch-Verarbeitung und auf Apache Spark für schnellere Verarbeitung und Analysen. Die Wahl hängt von den Quelldaten, den Anforderungen an die Latenz und davon ab, wie der restliche Stack bereits aufgebaut ist. Eine starke Fachkraft kann die Abwägungen klar erklären.
Ein starker Big-Data-Spezialist kennt meist SQL, Python, Cloud-Services, Datenmodellierung und Orchestrierungstools. Erfahrung mit Kafka, Hadoop, Spark und Speicherebenen ist oft ebenfalls nützlich. Saubere Dokumentation und praxisnahe Testgewohnheiten sind ebenso wichtig wie Tool-Wissen.
Ein Big-Data-Freelancer kann schnell loslegen, wenn Datenquellen, Zielausgaben und Fehlerstellen klar sind. Er braucht trotzdem Zugriff auf Beispieldaten, die Pipeline-Logik und die Regeln zu Sicherheit und Qualität. Je besser das Briefing, desto schneller kann er das System verbessern.
Die meiste Big-Data-Arbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Pipeline-Entwicklung, Reviews und Fehlersuche. Vor Ort in Hamburg kann hilfreich sein, wenn Teams Workshops, Zugriff auf lokale Systeme oder enge Zusammenarbeit mit Betrieb und Stakeholdern brauchen. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Ein guter Big-Data-Experte kann erklären, wie er in früheren Projekten mit Datenqualität, Wiederholungen, Backfills und Performance umgegangen ist. Achte auf klare Antworten zu Schema-Änderungen, Monitoring und Übergabe, nicht nur auf Tool-Namen. Gute Spezialisten sprechen über konkrete Ergebnisse und Risiken.
Ein Big-Data-Freelancer möchte normalerweise die Quellsysteme, die erwartete Datenmenge, den Lieferzyklus und wissen, wer welchen Teil des Stacks verantwortet. Außerdem muss er den Review-Prozess und eventuelle Compliance- oder Zugriffsgrenzen verstehen. Klare Ziele machen das Projekt für alle einfacher.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 961 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (90%) und Spanisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Professionelle Dienstleistungen (70%) und Einzelhandel (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (80%) und Projektmanagement (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
