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Data Lake Experten

, die Rohdaten in verlässliche Erkenntnisse verwandeln – dank KI in wenigen Minuten vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die skalierbaren Speicher konzipieren, zuverlässige Datenpipelines aufbauen und Daten für Analysen, maschinelles Lernen und Reporting aufbereiten. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihrem Data-Lake-Projekt passen.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Karin A.

Profil ansehen

Language Expert – Python-Entwickler – KI-Ingenieur

Leonberg
Karin A.

Letzte Position:

AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt

  • Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
  • Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
  • Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
  • Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
  • Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
  • Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
  • Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Verifizierter Experte

Niko S.

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Entwicklungsarchitekt / Lösungsarchitekt

Hamburg
Niko S.

Letzte Position:

Entwicklungsarchitekt, Technischer Leiter "gridlytics" bei HH Energienetze

  • Aufbau einer Datenintegrationsplattform für Hoch-, Mittel- und Niederspannungs-Assets zur kontextuellen Analyse von Zeitreihen mit Stammdaten aus dem SCADA-Leitsystem (IEC 60870 104), INIS und SAP.
  • Verantwortung für Architektur und Implementierung der Lösung sowie Sparringpartner für den Product Owner.
  • Einsatz von Kotlin, Spring Boot, Maven, TimescaleDB, PostgreSQL, liquibase, Elements IoT, Docker, Kubernetes, Grafana, Python, Jupyter und verschiedenen API-Gateways.
Verifizierter Experte

Christian F.

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IT Projektumsetzer (Problemlöser)

Buxtehude
Christian F.

Letzte Position:

Abteilungsleiter (Interim) bei Städtisches Versorgungs- und Verkehrsunternehmen

  • Definition und Aufbau der Themenbereiche
  • Aufbau Governance-Modell für die Abteilung mit den Verantwortungsbereichen
  • IT-Strategie, Projektmanagement, Prozessmanagement sowie Qualitäts- und Nachhaltigkeitsmanagement
  • Ausarbeiten Kommunikationsstrategie in den Konzern
  • Erstellen IT-Strategie
  • Design von Templates, Guidelines und Prozessen für einheitliches Arbeiten
  • Aufnahme strategischen Leitplanken und Gruppierung laufender Projekte – Ableitung Roadmap für strategische Planung
  • Review laufende Projekte
  • Erstellen Kalkulation Staffing-Mengengerüst
  • Definition von Stellenprofilen
Verifizierter Experte

Florian B.

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Programm- & Integrationsleiter (Transformation von KI, Daten & Analytics)

Florian B.

Letzte Position:

Business-Architekt — Blueprint für die Projektorganisation zur Restrukturierung

Aufgaben & Ergebnisse:

  • Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während eines Restrukturierungsprogramms (ca. 80 Beteiligte) ausgearbeitet
  • PMO-Setup zur Durchsetzung von Transparenz, Reporting und datengetriebenen Entscheidungen
  • Integration...
Verifizierter Experte

Alexander Z.

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Senior Data Architekt & Data Engineer

Berlin
Alexander Z.

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 G.

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp G.

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

Justina K.

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Managerin für Datenmanagement & Governance

Oberursel
Justina K.

Letzte Position:

Freiberufliche Beraterin für Change & Data Transformation bei Freelance Fast Data Consulting

Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute

  • Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
  • Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.

Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025

  • Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
  • Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
  • Analyse und Validierung von Datenmodellen
  • Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
  • Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
  • Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads

Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute

  • Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
  • Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
  • Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
  • Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
  • Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.
Verifizierter Experte

Alexander B.

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Senior Data Engineer

Köln
Alexander B.

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

Bora D.

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Softwarearchitekt | SAP-Full-Stack-Entwickler | ABAP/OO, RAP, Fiori/UI5, TypeScript

Hamburg
Bora D.

Letzte Position:

Softwarearchitekt bei DZ HYP AG

  • Leitender Architekt für ein unternehmensweites Programm zur Digitalisierung von Krediten; Koordination von 12 Entwicklern in fünf Arbeitsströmen und letzte technische Entscheidungsinstanz für das Systemdesign.
  • Kritische Antwortzeiten der Anwendung durch gezieltes Caching, Optimierung von OData-Abfragen und Refactoring des Lazy Loadings um 68% reduziert (Anzeige 17.3s → 5.6s; Änderung 11.8s → 5.0s); weitere Optimierungen laufen.
  • Verantwortung für Triage, Priorisierung und Behebung von Produktionsfehlern in einem Portfolio mehrerer Anwendungen zur Unterstützung des laufenden Kreditgeschäfts.
  • Entwicklung und Umsetzung von SAP-Fiori-Anwendungen mit SAP UI5, TypeScript und RAP; Verantwortung für die Lieferung von der Architektur und dem Code bis zum Rollout und Produktionssupport.
  • C4-Architekturdokumentation und Entscheidungsprotokolle für das gesamte Programm etabliert, wodurch eine schnellere Einarbeitung und eine einheitliche Design-Governance über alle Arbeitsströme hinweg ermöglicht wurden.
  • S/4HANA-Release-Zyklus zusätzlich zu den Hauptaufgaben mitgesteuert und direkt mit dem SAP-Support koordiniert, um kritische Systemprobleme im gesamten Portfolio zu lösen.
Verifizierter Experte

Samuel K.

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Agentic-AI-Ingenieur & Technischer Leiter

Ingolstadt
Samuel K.

Letzte Position:

Gründer & Agentic-AI-Ingenieur bei Agentakt LLC

Unabhängige Engineering-Praxis mit Schwerpunkt auf kundenspezifischen KI-Systemen, produktiver Umsetzung und anteiliger technischer Leitung.

Ausgewähltes Kundenprojekt: Scalutions

  • Rolle: Tätigkeit als anteiliger CTO und technischer Leiter mit direkter Entwicklungsverantwortung; verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem betreuten B2B-Outbound-Betrieb.

  • Produkt: OutboundLoop entworfen und entwickelt, ein agentisches SDR-Betriebssystem für Recherche, Qualifizierung, personalisierte Ansprache, Kampagnenmanagement, menschliche Freigaben, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

  • Umfang: Verantwortung für den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten über Kontextdesign, Modell-Routing, Integrationen, Evaluierung, Telemetrie, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle bis hin zum Produktivbetrieb.

Verifizierter Experte

Prasad T.

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Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform

Frankfurt
Prasad T.

Letzte Position:

Solution Architect / Senior Manager – DTC E-Commerce-Plattform bei BRITA

  • Leitete die Discovery-Phase und den POC für die Migration von Shopware zu Shopify Plus in EMEA-Märkten und bewertete die Eignung der Plattform, die technische Architektur sowie Multi-Brand-/Multi-Country-Funktionen anhand der Business-Anforderungen.
  • Entwarf die Referenzarchitektur für die Shopify-Plus-Implementierung mit Headless-Frontend-Patterns (Vue.js, Nuxt.js), CMS-Integration (Magnolia) und Azure-Middleware (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus) für 11 EMEA-Märkte.
  • Definierte die Migrationsstrategie mit Analyse von Data Mapping, Cutover-Ansatz und Zero-Downtime-Deployment-Patterns unter Einsatz von Varnish-Cache, GitOps-Pipelines und CI/CD-Orchestrierung über sechs Vendor-Teams hinweg.
  • Entwickelte ein Multi-Tenant-Governance-Modell für Shopify Plus mit zentraler Administration, lokaler Storefront-Anpassung und Compliance-Kontrollen (GDPR, Datenresidenz).
  • Prototypte KI-gestützte Suchoptimierung (LLM.txt, JSON-LD) für die Auffindbarkeit von Produkten in Google-AI-Ergebnissen und zeigte damit Potenziale für die Performance nach dem Go-live auf.
  • Definierte mit C-Level-Strategie-Workshops die EMEA-Expansions-Roadmap für 15+ Märkte, einschließlich gestaffeltem Rollout, marktspezifischen Konfigurationen und Ressourcenbedarf.
  • Tech Stack: React, Nuxt.js, Vue.js, Magnolia CMS, Shopware, Shopify Plus, Azure (APIM, Functions, Logic Apps, Service Bus, Front Door), Varnish, SAP, MS Dynamics, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, PostgreSQL, Kafka
Verifizierter Experte

Maximilian B.

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CTO | AI- und Technologieleiter

Burglengenfeld
Maximilian B.

Letzte Position:

CTO bei nikan.ai

Verantwortlich für die technische Vision und Produktstrategie eines souveränen KI-Start-ups mit Fokus auf europäische Dateninfrastruktur und Compliance. Leitung eines funktionsübergreifenden Teams aus 7 Mitarbeitenden in den Bereichen Entwicklung, KI-Entwicklung und Betrieb in einer vollständig dezentralen Arbeitsumgebung.

  • Definition der Produkt- und Technologieroadmap des Unternehmens, einschließlich KI-gestützter Lösungen mit integrierten Zahlungsdiensten
  • Entwicklung skalierbarer Plattformarchitekturen mit Schwerpunkt auf Datensouveränität, Sicherheit und europäischer Regulierungskonformität
  • Vorantreiben der praktischen Entwicklung über den gesamten Stack hinweg sowie Etablierung von Best Practices in der Softwareentwicklung und DevOps-Workflows
  • Steigerung der Entwicklerproduktivität durch Mentoring, architektonische Beratung und Entscheidungen zur Auswahl von Werkzeugen
  • Gestaltung der langfristigen technischen Strategie, um das Unternehmen für nachhaltiges Wachstum zu positionieren
Verifizierter Experte

Nisanthan S.

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BI-Consultant

Berlin
Nisanthan S.

Letzte Position:

Business-Intelligence-Consultant (freiberuflich) bei NBIC – Nisanthan BI Consulting

  • Beratung von Unternehmen beim Aufbau, bei der Migration und Optimierung von BI- und Reporting-Landschaften (Power BI, SQL, Python, ETL)

  • 5 Kundenprojekte in Immobilien und Finanzen seit 05/2025: Übernahme und Stabilisierung bestehender Reports, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

  • Angebots- und Machbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

  • Einsatz von KI-gestützter Entwicklung (Claude Code), um Automatisierung, Tooling sowie Web-/App-Entwicklung zu beschleunigen

  • Individuelles ERP-System

  • Problem: Die Kernprozesse eines Kunden liefen über verstreute, voneinander getrennte Excel-Dateien ohne zentrale Datenspeicherung – fehleranfällig, schwer skalierbar und nicht durchgängig auswertbar.

  • Vorgehen: Geschäftsprozesse und Anforderungen aufgenommen, Daten modelliert und iterativ gemeinsam mit dem Fachteam entwickelt.

  • Umsetzung: Ein maßgeschneidertes, webbasiertes ERP-System mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting aufgebaut – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

  • Zeiterfassungs-App

  • Ausgangssituation: Zeiterfassung auf Basis einer überladenen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Nutzer und fehleranfällig.

  • Umsetzung: Alle Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Mehrbenutzerfähigkeit und automatisiertem Reporting überführt.

  • Cashflow-Modellierung

  • Ausgangssituation: Das bestehende Cashflow-Modell deckte nur Bestandsinvestitionen ab; Projektentwicklungen fehlten in der Steuerung.

  • Umsetzung: Das CF-Modell aufgebaut und erweitert, um Cashflows aus Projektentwicklungen einzubeziehen.

  • Optimierung: Bestehende CF-Modelle geprüft und optimiert sowie die KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung erweitert.

Verifizierter Experte

Jorge M.

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Datenexperte

Würzburg
Jorge M.

Letzte Position:

Technical Lead / Fractional CTO bei Würth GmbH

Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.

Hauptaufgaben:

  • Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
  • Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
  • Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
  • Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
  • Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
  • Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
  • Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
  • Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team

Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Lake einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre

Data Lake Experten verfügen im Durchschnitt über 18 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,4 Jahre

Data Lake Experten bleiben im Durchschnitt 2,4 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

10

Data Lake Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Data Lake Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gesammelt.

Häufigste Branchen

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

Data Lake Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bank- und Finanzwesen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Data Lake Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement.

Bachelor-Abschluss oder höher

95%

95% der Data Lake Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

69%

69% der Data Lake Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

18%

18% der Data Lake Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Data Lake Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Data Lake Experten sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

97% der Data Lake Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
2 % der Data Lake Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
35 % der Data Lake Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
56 % der Data Lake Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
7 % der Data Lake Experten verlangen 1200 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.

Durchschnittssätze von Experten, die Data Lake einsetzen

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 827 €

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

Branchenfokus der Data Lake 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%)
  • Professionelle Dienstleistungen (53%)
  • Bank- und Finanzwesen (48%)
  • Automotive (36%)
  • Transport und Logistik (34%)
  • Energie (32%)
  • Einzelhandel (31%)
  • Fertigung (28%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Hauptzweck

Ein Data Lake speichert rohe, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer ursprünglichen Form. Er bietet Unternehmen einen skalierbaren Ort für Dateien, Ereignisse, Protokolle, Dokumente und Anwendungsdaten, bevor diese für die Nutzung umgewandelt werden. Anders als ein starres Warehouse-Modell unterstützt ein Lake unterschiedliche Strukturen und künftige analytische Fragestellungen.

Lakehouse-Design

Starke Spezialisten wählen Speicher-, Governance- und Verarbeitungsmuster, die einen Lake auch bei wachsendem Umfang nutzbar halten. Sie können mit Databricks oder Apache Iceberg ein Lakehouse gestalten und offene Tabellenformate nutzen, um Zuverlässigkeit nach Warehouse-Art, Transaktionen und eine bessere Abfrageleistung zu erreichen. Das Design muss rohe, verfeinerte und kuratierte Daten voneinander trennen und dabei die Herkunft nachvollziehbar halten.

Ökosystem und Tools

Die Arbeit mit Data Lakes umfasst Cloud-Speicher, Datenaufnahme, Verarbeitung, Orchestrierung und Zugriffskontrolle. Zu den gängigen Ökosystemen gehören Amazon S3 mit AWS Glue und Athena, Azure Data Lake Storage mit Microsoft Fabric oder Synapse sowie Google Cloud Storage mit BigQuery oder Dataproc. Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt und Katalog-Tools verbinden diese Ebenen häufig.

Typische Aufgaben

  • Zonen, Schemata, Benennungsregeln und Aufbewahrungsrichtlinien definieren
  • Batch-Dateien, Datenbankänderungen, APIs und Streaming-Ereignisse aufnehmen
  • Spark- oder SQL-Transformationen mit Tests und Monitoring entwickeln
  • Kuratierte Daten mit Dashboards, Modellen und operativen Tools verbinden
  • Datenherkunft, Verantwortlichkeiten und Zugriffe über Domänen hinweg dokumentieren

Wann Expertise wichtig ist

Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn ein neuer Lake verstreute Dateispeicher ersetzen muss, Pipelines unzuverlässig sind oder Teams den für Reporting und maschinelles Lernen verfügbaren Daten nicht vertrauen können. Externe Expertise hilft auch bei Cloud-Migrationen, der Einführung eines Lakehouse, der Konsolidierung von Plattformen und Governance-Programmen. Ein fokussierter Profi kann die bestehende Umgebung bewerten und eine praxistaugliche Zielarchitektur umsetzen.

Woran man Qualität erkennt

Die besten Fachleute betrachten einen Data Lake als Produkt und nicht als Ablage. Sie schaffen klare Vereinbarungen, Validierungen, Beobachtbarkeit und Kostenkontrollen und sorgen zugleich dafür, dass der Zugriff für Analysten und Data Scientists sicher und nützlich ist. Sie können die Vor- und Nachteile von Batch und Streaming, zentraler und domänenspezifischer Verantwortung sowie offenen Formaten und anbieterspezifischen Services erklären.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Data Lake? Hier findest du die passenden Antworten.

Ein Data Lake sammelt Daten aus Anwendungen, Datenbanken, Geräten, Dokumenten und externen Quellen in einer zentralen Speicherebene. Unternehmen nutzen ihn für Analysen, maschinelles Lernen, explorative Auswertungen, Reporting und die langfristige Aufbewahrung von Daten.

Ein Data Lake speichert Daten in der Regel, bevor eine feste Struktur angewendet wird, während ein Warehouse kuratierte Daten typischerweise für bekannte Reporting- und Abfragemuster organisiert. Ein Lake bietet mehr Flexibilität bei den Eingangsquellen, benötigt aber eine starke Governance, damit er durchsuchbar und vertrauenswürdig bleibt.

Ein Lakehouse verbindet kostengünstigen, flexiblen Lake-Speicher mit Warehouse-Funktionen wie Transaktionen, Tabellenverwaltung und zuverlässigem SQL-Zugriff. Es eignet sich für Teams, die eine gemeinsame Grundlage für BI, Data Science und maschinelles Lernen nutzen möchten, ohne separate Kopien derselben Daten zu pflegen.

Ein starker Data Lake Spezialist arbeitet häufig mit Cloud-Speicher, Apache Spark, SQL, Kafka, Airflow, dbt und Infrastrukturautomatisierung. Kenntnisse in Datenmodellierung, Identitätsmanagement, Katalogen, Beobachtbarkeit und Workflows für maschinelles Lernen sind ebenfalls wertvoll.

Die passende Data Lake Erfahrung hängt vom Umfang, den Quellsystemen und den Compliance-Anforderungen ab. Eine kleine Lösung zur Datenaufnahme benötigt möglicherweise gezielte Pipeline-Expertise, während eine gemeinsame Unternehmensplattform nachweisbare Fähigkeiten in Architektur, Migration, Governance und Stakeholder-Management erfordert.

Der größte Teil der Data Lake Umsetzung kann remote über Cloud-Konsolen, Repositories, Dokumentation und Videokollaboration erfolgen. Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn Spezialisten Altsysteme erfassen, Workshops durchführen oder eng mit Teams zusammenarbeiten müssen, die sensible Infrastruktur betreuen.

Bitten Sie einen Data Lake Profi zu erklären, wie er Datenqualität, Herkunft, Zugriffe, Wiederherstellung, Monitoring und Kostenkontrolle handhaben würde. Prüfen Sie konkrete Ergebnisse wie eine Architekturentscheidung, Pipeline-Tests, ein Katalogdesign und operative Runbooks, statt sich allein auf Tool-Namen zu verlassen.

Klären Sie vor der Übernahme eines Data Lake Projekts die Quellsysteme, die erwarteten Datenprodukte, die Cloud-Umgebung, das Verantwortungsmodell und die Definition zuverlässiger Daten. Wichtig ist außerdem zu verstehen, wer die Pipelines betreibt, wie Zugriffe genehmigt werden und ob das Projekt Batch, Streaming oder beides bevorzugt.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 827 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 69% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.

Freelancer, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (19%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (53%) und Bank- und Finanzwesen (48%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Business Intelligence (78%) und Produktentwicklung (66%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben

Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Berlin Hamburg München Köln Frankfurt Stuttgart Düsseldorf Leipzig Dortmund Essen Bremen Dresden Hannover Nürnberg

In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Wien Graz

In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

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