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Data Lake Experten

aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.

Beauftragen Sie Experten, die Data-Lake-Speicher entwerfen, Ingestion- und Transformationspipelines bauen und Rohdaten mit Analytics und Machine Learning verbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Niko Schmuck

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Entwicklungsarchitekt / Lösungsarchitekt

Hamburg
Niko Schmuck

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

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

Christian Frauer

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IT Projektumsetzer (Problemlöser)

Buxtehude
Christian Frauer

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 (KI, Daten- & Analytics-Transformation)

Florian B.

Letzte Position:

Business Architect — Projektorganisations-Blueprint für 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
  • Integrations-Template zur Überführung von Team-Silos (Software, Field-Installation, Supply Chain) in eine übergreifende Projektstruktur mit schlanken Tracking-Systemen zu Timeline, Fortschritt und KPIs
  • Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence
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

Justina Kmiecik

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Managerin für Datenmanagement & Governance

Oberursel
Justina Kmiecik

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 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

Samuel Kopp

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Agentischer KI-Ingenieur & Technischer Leiter

Ingolstadt
Samuel Kopp

Letzte Position:

Gründer & Agentic AI Engineer bei Agentakt LLC

Unabhängige Engineering-Praxis mit Fokus auf maßgeschneiderte KI-Systeme, produktive Umsetzung und fractionale technische Führung.

Ausgewählter Kundenauftrag: Scalutions

  • Rolle: Arbeit als fractional CTO und praktischer technischer Leiter, verantwortlich für die Architektur und die agentische Infrastruktur hinter dem verwalteten B2B-Outbound-Betrieb.

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

  • Umfang: Verantwortung über den gesamten Systemlebenszyklus – von Geschäftsprozessen und Agentenverhalten bis hin zu Context Design, Model Routing, Integrationen, Evaluation, Telemetrie, Zuverlässigkeit, Kostenkontrolle und Produktivbetrieb.

Verifizierter Experte

Prasad Tilloo

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

Frankfurt
Prasad Tilloo

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

Nisanthan Sivarajah

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BI-Consultant

Berlin
Nisanthan Sivarajah

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

Oliver Voss

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Interim Manager und Unternehmensberater

Hamburg
Oliver Voss

Letzte Position:

Interim Manager und Unternehmensberater bei Selbstständiger

  • Entwicklung einer Eintrittsstrategie für den Schadenbereich eines Versicherungsdienstleisters.
  • Analyse und Optimierung der bestehenden Schadenprozesse.
  • Definition von Steuerungskennzahlen und KPIs zur Leistungs- und Effizienzverbesserung.
  • Beratung des Managements zur Marktpositionierung und Prozessdigitalisierung.
  • Führung eines IT-Teams mit 13 Mitarbeitenden im Rahmen einer Vakanzvertretung.
  • Sicherstellung des stabilen IT-Betriebs und Steuerung externer IT-Dienstleister.
  • Leitung regulatorischer Projekte, insbesondere zur Umsetzung der DORA-Verordnung.
  • Vorbereitung und Begleitung eines IT-Sicherheitsaudits.
  • Change Management und Konfliktmoderation in einem herausfordernden Transformationsumfeld (FI-Migration).
Verifizierter Experte

Jorge Machado

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Datenexperte

Würzburg
Jorge Machado

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

Verifizierter Experte

Lino Giefer

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Senior Machine-Learning-Ingenieur

Scharbeutz
Lino Giefer

Letzte Position:

Senior Data Scientist bei VinFast Germany GmbH

  • Leitung der strategischen Softwareentwicklung von Fusionsalgorithmen für präzises Objekt-Tracking, Trajektorienvorhersage und Umgebungsmodellierung auf Basis multimodaler Sensordaten (u. a. Kamera, LiDAR, Radar, GNSS, IMU)
  • Entwicklung und Implementierung von Navigationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Sensorfusion aus visuellen, inertialen und distanzbasierten Sensorquellen
  • Automatisierung des Extraktions- und Trainingsprozesses mit CI/CD
  • Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines und -prozessen in Microsoft Azure mithilfe von Apache Spark, Databricks und PySpark
  • Entwicklung und Optimierung von Embedded-Software für automotive Steuergeräte
  • Entwicklung von latenzkritischer Software für Echtzeitsteuerungen in robotischen Systemen mit RTOS (freeRTOS, SAFERTOS)
  • Verwendung der Vector-Toolchain (CANdela, Davinci, CANoe) für Konfiguration und Diagnose
  • Optimierung bestehender Datenpipelines und -prozesse (ETL, Data Warehouse, SQL)
  • Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mithilfe von PyTorch
  • Entwicklung Deep-Learning-basierter Objekterkennungs- und VisualSLAM-Algorithmen, trainiert auf kombinierten Daten aus Kamera-, LiDAR- und IMU-Sensorik
  • Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Objekterkennung und -klassifikation in Robotersystemen auf Basis von OpenCV und YOLO unter Nutzung synchronisierter Bild- und Tiefendaten
  • Implementierung verhaltensbasierter Steuerungssysteme für autonome Roboter mittels ROS2 Behavior Trees
  • Durchführung von Tests, Freigabe und Einführung der Sensorfusionsalgorithmen in die Produktionsprogramme der Automobilbranche
  • Einhaltung geeigneter Softwareentwicklungsprozesse und Sicherheitsstandards zur Gewährleistung hoher Datenqualität (MISRA, ISO 26262, ASPICE)

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Lake einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre

Positionsdauer

2,4 Jahre

Positionen pro Freelancer

10

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen

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

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Bachelor-Abschluss oder höher

95%

Master-Abschluss oder höher

70%

Doktortitel

19%

Zertifizierungen pro Freelancer

4

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 20 40 60 80
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200+

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 Data Lake einsetzen

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 832 €

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

Was es ist

Ein Data Lake ist ein zentraler Ort, um Roh- und verarbeitete Daten in ihrer ursprünglichen Form zu speichern. Er wird für Analytics, Reporting, Machine Learning und den Datenaustausch zwischen Teams genutzt. Gute Arbeit mit einem Data Lake beginnt mit klaren Datenzonen, Dateiformaten und Zuständigkeiten.

Typischer Stack

  • Objektspeicher wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage
  • Tabellenformate und Abfrageschichten wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi
  • Verarbeitung mit Spark, SQL-Engines oder Streaming-Tools
  • Kataloge, Lineage und Zugriffskontrolle für Governance

Wo es hilft

Unternehmen holen Data-Lake-Spezialisten dazu, wenn Daten über viele Systeme verteilt sind und Teams einen gemeinsamen Arbeitsort brauchen. Das passt oft für Finance, Retail, Media, Healthcare und industrielle Daten. In Deutschland brauchen viele Projekte außerdem Experten, die gut mit lokalen Teams und englischsprachigen Datenteams zusammenarbeiten können.

Typische Ergebnisse

Ein freiberuflicher Spezialist kann die Struktur des Lakes entwerfen, Ingestion-Jobs einrichten, das Partitionieren verbessern und Tabellen für schnellere Abfragen bereinigen. Außerdem dokumentiert er Data Contracts, Aufbewahrungsregeln und Zugriffsrichtlinien. Gute Ergebnisse sind praxisnah: Pipelines, die zuverlässig laufen, und Daten, denen Analysten vertrauen können.

Was starke Spezialisten tun

Starke Fachleute wissen, wie man Flexibilität und Kontrolle in Balance hält. Sie vermeiden eine Datenablage ohne Ordnung und bauen eine nutzbare Schicht für Analytics und nachgelagerte Produkte. Sie verstehen Schema-Änderungen, Metadaten, Kostenkontrolle und wie man Batch- und Streaming-Daten konsistent hält.

Die richtige Passung wählen

Wenn Sie Kandidaten prüfen, achten Sie auf Erfahrung mit echten Data-Lake-Problemen, nicht nur mit der Speicherung. Fragen Sie, wie sie mit verspätet eintreffenden Daten, doppelten Datensätzen und langsamen Abfragen umgegangen sind. Die besten Experten können Abwägungen klar erklären und das Design an Ihren Cloud-Stack und Ihren Lieferprozess anpassen.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

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

Ein Data Lake speichert rohe und aufbereitete Daten für Analytics, Dashboards, Machine Learning und spontane Analysen. Unternehmen nutzen ihn, wenn sie einen Ort für viele Quellsysteme statt getrennter Silos wollen. Er funktioniert am besten, wenn Ingestion, Governance und Abfragezugriff gemeinsam geplant werden.

Ein Data Lake hält Daten meist flexibler und weniger strukturiert, während ein Data Warehouse für aufbereitete Berichte und strenge Schemas optimiert ist. Viele Teams nutzen beides: den Lake für das Laden und die Vorbereitung, das Warehouse für geschäftsorientierte Reports. Die richtige Wahl hängt davon ab, wer die Daten nutzt und wie schnell sie sich ändern müssen.

Der gebräuchlichste Begriff ist Data Lake, aber Sie sehen auch oft die Namen der Cloud-Anbieter darum herum, zum Beispiel auf Amazon S3 basierende Lakes oder Azure Data Lake Storage. In modernen Stack-Diskussionen sprechen viele auch von Lakehouse, wenn sie Lake-Speicher mit Warehouse-ähnlicher Tabellenverwaltung meinen. Gute Spezialisten sollten diese Begriffe verstehen und wissen, wie sie zusammenhängen.

Ein starker Data Lake Spezialist kennt SQL, Cloud-Speicher, ETL- oder ELT-Design und Datenmodellierung für Analytics. Außerdem sollte er Tabellenformate wie Delta Lake, Iceberg oder Hudi verstehen, ebenso wie Orchestrierung, Lineage und Zugriffskontrolle. Erfahrung mit Spark oder Streaming-Tools ist oft wichtig, wenn frische und historische Daten an einem Ort zusammenkommen müssen.

Ein Data Lake Projekt kann je nach aktuellem Stand Ihrer Daten alles von gezielter Unterstützung bis zu tiefer Architekturarbeit brauchen. Wenn Sie bereits Cloud-Speicher haben und nur bessere Pipelines oder Governance benötigen, kann ein Spezialist mit praktischer Umsetzungserfahrung ausreichen. Wenn der Lake eine zentrale Analytics-Schicht werden soll, brauchen Sie jemanden, der Reliability-, Kosten- und Qualitätsprobleme schon einmal gelöst hat.

Ja, Data Lake Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben in Cloud-Konsolen, Notebooks und Code-Repositories stattfinden. Vor Ort hilft es, wenn das Projekt Workshops mit Analysten, Security-Teams oder Fachexperten braucht. Für Teams in Deutschland funktioniert die Zusammenarbeit aus der Ferne meist gut, wenn der Spezialist klar kommuniziert und Entscheidungen dokumentiert.

Ein Data Lake Kandidat sollte erklären können, wie er verhindert, dass chaotische Daten sich im Stack ausbreiten. Achten Sie auf konkrete Antworten zu Partitionierung, Schema-Änderungen, Retries, Monitoring und Datenqualitätsprüfungen. Gute Spezialisten sprechen über Ergebnisse, nicht nur über Tools.

Ein Data Lake Projekt umfasst oft Cloud-Services, Orchestrierungstools, SQL-Engines und Governance-Kataloge. Viele Spezialisten arbeiten auch mit Streaming-Systemen, dbt-ähnlichen Transformationen oder Notebooks für Analyse und Validierung. Wenn Ihr Projekt Machine Learning berührt, sind Feature-Pipelines ein weiterer häufiger angrenzender Bereich.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 832 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 19% 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 (97%), Englisch (97%) und Französisch (20%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Professionelle Dienstleistungen (55%) 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 (77%) und Produktentwicklung (67%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lake 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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