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Data Lake Experten in Frankfurt

aus über 15.000 Lebensläufen mit schnellem, präzisem KI-Matching

Beauftragen Sie Experten, die skalierbare Speicherarchitekturen entwerfen, zuverlässige Ingestion-Pipelines entwickeln und analysebereite Daten in Cloud- und hybriden Umgebungen verwalten. FRATCH bringt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, deren Erfahrung zu Ihrem Data-Lake-Projekt passt.

Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben

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

Umut G.

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Freiberufler

Frankfurt
Umut G.

Letzte Position:

Data Architect bei BA Technology

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.

Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.

  • Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
  • Microsoft Software Resales Partnership

Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

  • Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
  • DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
  • Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
  • MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
  • Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Verifizierter Experte

Ulm P.

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Freiberuflicher IT-Spezialist

Steinbach (Taunus)
Ulm P.

Letzte Position:

DataStage ETL Experte bei ING Bank

  • Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
  • Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
  • Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
  • Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
  • Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
  • Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
  • Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
  • Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
  • Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
  • Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
  • Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
  • Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Verifizierter Experte

Ashkan Z.

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Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure)

Kelkheim (Taunus)
Ashkan Z.

Letzte Position:

Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe

  • Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
  • Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
  • Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
  • Erstellung und Pflege von APIs
  • Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
  • Modellierung von Daten
  • Modellentwicklung und Modelloptimierung
  • Anomalieerkennung mit KI
  • Predictive Analytics

Verwendete Technologien:

  • Snowflake
  • Fabric
  • Azure Synapse Analytics
  • Azure DataFactory
  • Azure Data Lake
  • Azure DevOps
  • Databricks
  • Spark
  • CI/CD
  • SQL Database
  • Python
  • Power Platform
Verifizierter Experte

Helge B.

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Enterprise/Solution Architekt

Frankfurt am Main
Helge B.

Letzte Position:

Solution Architekt bei Deutsche Bahn

  • Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kameratoren zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
  • Die Deutsche Bahn ist eine der weltweit größten Implementierungen von SAP PM, das eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.
Verifizierter Experte

Roman K.

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Senior Data Engineer / Cloud-Architekt

Frankfurt am Main
Roman K.

Letzte Position:

Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel

  • Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
  • AWS
  • Python
  • AWS CDK
  • RDS
  • Spark (PySpark)
  • Glue
  • Lambda
  • CI/CD (GitLab)
  • React/Typescript
  • Datenoptimierung
  • Scrum
Verifizierter Experte

Petru K.

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Architekt & Technischer Teamleiter & Senior Entwickler

Frankfurt
Petru K.

Letzte Position:

Architekt & Technischer Teamleiter & Senior Entwickler bei Goetel GmbH

  • Konzeption, Architektur & Entwicklung/Programmierung der ETL/ELT-Datenpipelines, DWH und BI-Lösung
  • Technische Projektleitung, POC – Erstellung eines Proof of Concept
  • Vermittlung zwischen Fachbereichen und technischen Teams
  • Azure DevOps Boards & Jira
  • Datenmodellierung & Data Engineering – Data Warehouse & Data Mart
  • Azure (Data Factory, Azure SQL, Azure DevOps CI/CD, Azure Data Lake V2, Business Central REST API, OData API, OAuth2-Token)
  • SharePoint-Liste & API für ADF, Firebird DB, Postgres DB, DB2
  • Power BI (Power Query), DAX, Excel-PBI-Add-on, GIS-Daten
  • Automatisiertes Monitoring/Logging von ETL-Prozessen, Performance-Monitoring, Fehler-Monitoring – Erkennung und Behebung
  • Index-Performance-Tuning & Statistik-Monitoring, Transact-SQL
  • Datensicherheit – MFA – Multifaktor-Authentifizierung & OAuth2, MS Graph, Azure-Netzwerke & Firewalls, Gateways, Rollen, Benutzergruppen – mit Lese- und Schreibberechtigungen
  • Quellen – Vario Bill, Camunda, Radius, Geo-Datenbank, OTRS, PAST, MS Dynamics Business Central, Azure Blob Data Lake, SharePoint-Liste
Verifizierter Experte

Ritika S.

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Services Solution Architect

Frankfurt
Ritika S.

Letzte Position:

AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)

  • Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.

  • Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.

  • Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.

  • Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.

  • Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.

  • Optimierung von Power BI-Dashboards:

  • Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.

  • Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.

  • Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.

  • Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:

  • Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.

  • Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.

  • Dokumentation & Qualitätssicherung:

  • Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.

  • Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.

Verifizierter Experte

Aparna V.

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Datenmanager

Hanau
Aparna V.

Letzte Position:

Datenmanager bei Universität zu Köln

  • Entwickelte und automatisierte eine Datenpipeline mit GitLab CI/CD für Datenaufnahme, Validierung und Laden in eine zentrale Datenbank.
  • Entwickelte Python-Skripte zur Datenvalidierung und -transformation und stellte so die Datenqualität und Einhaltung der Metadatenstandards sicher.
  • Verwaltete den gesamten Datenlebenszyklus von dateibasierten Repositories bis zu einer strukturierten SQL-Server-Datenbank.
  • Arbeitete in einem interdisziplinären Team am Aufbau einer zentralen Datenbank für Omics-Daten und zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit computergestützter Analysen.
Verifizierter Experte

Daniel S.

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Business- und IT-Consulting

Offenbach am Main
Daniel S.

Letzte Position:

Business- und IT-Consulting bei Business- und IT-Consulting (freiberuflich)

  • Prozessberatung
  • Projektmanagement
  • Erstellung und Abstimmung von Pflichten- und Lastenheften
  • Portfoliomanagement
  • Stakeholder-Management
  • Datenbereinigung
  • Test-, Qualitäts- und Anforderungsmanagement
  • Roll-out-Management
  • Finanzplanung
  • Marketing- und Vertriebsberatung
  • IT-Architektur- und Strategieberatung
  • Trainer für IT, Projektmanagement und eBusiness

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Lake einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

22 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)

Data Lake Experten in Frankfurt verfügen im Durchschnitt über 22 Jahre Berufserfahrung. Das sind 4 Jahre mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 18 Jahre beträgt.

Positionsdauer

2,6 Jahre (Deutschland: 2,4 Jahre)

Data Lake Experten in Frankfurt bleiben im Durchschnitt 2,6 Jahre in einer Position. Das sind 0,2 Jahre mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 2,4 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

12 (Deutschland: 10)

Data Lake Experten in Frankfurt haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 12 Positionen abgeschlossen. Das sind 2 mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 10 beträgt.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

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

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Energie

Data Lake Experten in Frankfurt sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen und Energie am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

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

Bachelor-Abschluss oder höher

100% (Deutschland: 95%)

100% der Data Lake Experten in Frankfurt haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 5% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 95% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

50% (Deutschland: 70%)

50% der Data Lake Experten in Frankfurt haben mindestens einen Master-Abschluss. Das sind 20% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 70% beträgt.

Doktortitel

20% (Deutschland: 18%)

20% der Data Lake Experten in Frankfurt haben einen Doktortitel (PhD). Das sind 2% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 18% beträgt.

Zertifizierungen pro Freelancer

4 (Deutschland: 3)

Data Lake Experten in Frankfurt besitzen im Durchschnitt 4 berufliche Zertifizierungen. Das sind 1 mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 3 beträgt.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

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

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100% (Deutschland: 97%)

100% der Data Lake Experten in Frankfurt sprechen zwei oder mehr Sprachen. Das sind 3% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 97% beträgt.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 2 4 6 8
2 der Data Lake Experten in Frankfurt verlangen weniger als 480 € pro Tag.
Einer der Data Lake Experten in Frankfurt verlangt zwischen 640 € und 720 € pro Tag.
2 der Data Lake Experten in Frankfurt verlangen zwischen 720 € und 800 € pro Tag.
4 der Data Lake Experten in Frankfurt verlangen 800 € oder mehr pro Tag.
<€480 €640-​720 €720-​800 €800+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.

Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Data Lake einsetzen

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 719 €
Ø Deutschland 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 760 €
Median Deutschland 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 19 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) (82%)
  • Gesundheitswesen (73%)
  • Energie (55%)
  • Bank- und Finanzwesen (55%)
  • Professionelle Dienstleistungen (55%)
  • Versicherung (36%)
  • Transport und Logistik (36%)
  • Pharmazeutika (36%)

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

Über die Technologie

Was ein Data Lake macht

Ein Data Lake speichert strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer ursprünglichen Form. Er trennt dauerhaften Speicher von der Verarbeitung, sodass Teams Ereignisse, Dateien, Logs und Anwendungsdaten sammeln können, bevor sie entscheiden, wie diese transformiert werden. Ein gut konzipierter Data Lake unterstützt Analytics, Machine Learning und operative Berichte, ohne jede Quelle zunächst in ein einheitliches Schema zu zwingen.

Kernarchitektur

Die meisten Data-Lake-Lösungen kombinieren Objektspeicher mit Katalogisierung, Orchestrierung, Verarbeitung und Governance. Zu den gängigen Grundlagen gehören Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage und Hadoop Distributed File System, oft ergänzt durch Apache Spark oder SQL-Engines für die Transformation. Delta Lake, Apache Iceberg und Apache Hudi ergänzen Tabellenformate, Transaktionen, Versionierung und zuverlässige Aktualisierungen.

Typische Aufgaben

Freiberufliche Experten arbeiten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg:

  • Speicherzonen, Benennungsregeln, Aufbewahrungs- und Zugriffsrichtlinien definieren
  • Batch- und Streaming-Ingestion aus Geschäftssystemen und APIs entwickeln
  • Transformationsjobs mit Spark, dbt oder cloudnativen Diensten erstellen
  • Datensätze, Datenherkunft und Verantwortlichkeiten in einem Datenkatalog registrieren
  • Vertrauenswürdige Datenprodukte für BI, Reporting und Machine Learning vorbereiten

Wann Unternehmen Spezialisten brauchen

Unternehmen holen meist externe Expertise hinzu, wenn ein Data Lake schwer vertrauenswürdig, kontrollierbar oder nutzbar geworden ist. Anzeichen dafür sind doppelte Datensätze, langsame Pipelines, unklare Verantwortlichkeiten, steigende Speicherkosten oder Analysten, die gesteuerte Daten umgehen. Spezialisten können eine bestehende Plattform bewerten, einen Migrationspfad aus einem Data Warehouse entwickeln oder Ingestion- und Qualitätsprozesse reparieren, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.

Fähigkeiten rund um die Plattform

Starke Fachkräfte verstehen mehr als nur Speicher. Sie arbeiten mit Python oder Scala, SQL, REST und Event-Systemen wie Apache Kafka und wissen, wie Orchestrierungstools wie Apache Airflow Abhängigkeiten koordinieren. Außerdem wenden sie Identitätsmanagement, Verschlüsselung, Partitionierung, Schema-Evolution, Datenqualitätsprüfungen und Observability an. In Frankfurt kann die Zusammenarbeit lokale Finanz-, Fertigungs- oder Logistikteams mit entfernten Cloud-Teams verbinden, daher sind klare Dokumentation und Kommunikation wichtig.

Woran man Qualität erkennt

Ein zuverlässiger Data Lake verfügt über auffindbare Datensätze, kontrollierten Zugriff und wiederholbare Pipelines. Gute Experten machen Designentscheidungen transparent, testen Transformationen, überwachen die Aktualität und isolieren sensible Daten, statt den Data Lake als unverwalteten Speicherablage zu behandeln. Sie können erklären, wann ein Data Warehouse oder ein Data Lakehouse besser geeignet ist, und hinterlassen wartbaren Code, Runbooks und Verantwortlichkeitsmodelle.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Neugierig auf Data Lake? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.

Ein Data Lake wird verwendet, um große Mengen an Rohdaten aus Anwendungen, Geräten, Dokumenten, Geschäftssystemen und Event-Streams zu sammeln und aufzubewahren. Teams verarbeiten diese Daten später für Analytics, Machine Learning, Reporting, Exploration oder neue Datenprodukte.

Ein Data Lake speichert meist Rohdaten mit flexiblen Schemata, während ein Data Warehouse kuratierte Daten speichert, die für eine konsistente Analyse strukturiert sind. Ein Data Lake eignet sich für vielfältige Quellen und explorative Workloads; ein Data Warehouse bietet oft einfacheres, gesteuertes Reporting für klar definierte Geschäftsfragen.

Ein Data Lake ist ein Ansatz für Speicherung und Verarbeitung, während ein Data Lakehouse ein Data-Warehouse-ähnliches Tabellenmanagement, Transaktionen und Governance auf dem Data-Lake-Speicher ergänzt. Die richtige Wahl hängt vom Bedarf an zuverlässigen Aktualisierungen, SQL-Performance, offenen Formaten und bestehenden Cloud-Diensten ab.

Ein starker Data Lake-Experte arbeitet häufig mit SQL, Python oder Scala, Apache Spark, Orchestrierung, Cloud-Objektspeichern und Event-Streaming. Kenntnisse in Datenmodellierung, Katalogen, Identitätskontrollen, Datenqualität, Observability und Machine-Learning-Workflows sind ebenfalls wertvoll.

Ein Data Lake-Projekt benötigt ausreichend praktische Erfahrung in den Bereichen Architektur, Ingestion, Sicherheit, Verarbeitung und Betrieb und nicht nur mit einem einzelnen Tool. Das richtige Niveau hängt davon ab, ob es um eine fokussierte Pipeline, eine Migration, eine neue Plattform oder die Wiederherstellung nach unzuverlässigen Daten geht.

Ein Data Lake-Auftrag eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Cloud-Konsolen, Repositories und Dokumentation standortübergreifend zugänglich sind. Vor-Ort-Workshops können dennoch bei der Analyse, der Abstimmung mit Stakeholdern und sensiblen Datenprozessen helfen, während eine sichere Kommunikation in der vereinbarten Arbeitssprache die Umsetzung für Teams in Frankfurt klar hält.

Bitten Sie einen Data Lake-Spezialisten, Abwägungen bei Speicherformaten, Partitionierung, Schemaänderungen, Zugriffskontrolle und Wiederherstellung zu erklären. Prüfen Sie, wie er Pipelines testet, Aktualität überwacht, Datenherkunft dokumentiert und Kosten kontrolliert, und nicht nur, welche Cloud-Produkte in seinem Profil stehen.

Ein Data Lake-Freelancer kann ein Architekturdesign, Ingestion-Pipelines, Transformationsjobs, Katalog- und Governance-Regeln, Infrastrukturkonfiguration und Monitoring liefern. Er sollte außerdem Tests, Dokumentation, operative Runbooks und eine klare Übergabe bereitstellen, damit interne Teams die Plattform weiter betreiben können.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 719 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.

Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (18%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Gesundheitswesen (73%) und Energie (55%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (73%) und Projektmanagement (73%).

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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