
Data Lake Experten in München
, die innerhalb von Minuten per KI vermittelt werdenBeauftrage Experten, die skalierbare Datenspeicherung entwerfen, zuverlässige Ingestion-Pipelines entwickeln und Analytics- oder Machine-Learning-Workloads über Cloud- und On-Premise-Umgebungen hinweg verbinden. FRATCH vermittelt dir schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Erfahrung zu deinem Projekt passt.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
Florian B.
Letzte Position:
Berater Projektsteuerung / PMO
PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung
Erneuerbare Energien / Solar Equipment
Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence
- Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...
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
Alyosh A.
Letzte Position:
Berater für Business Intelligence bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Thomas H.
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Hardeep B.
Letzte Position:
Sr. Data Engineer bei Charles Schwab Bank
- End-to-end-Datenpipelines (Batch & Streaming) mit Python, SQL und Apache Spark sowie Databricks auf AWS entworfen und umgesetzt und dabei die ETL-Latenz um 40 % reduziert.
- Serverless, ereignisgesteuerte Ingestion-Pipelines mit AWS Lambda und SQS entwickelt und so die Echtzeitverfügbarkeit der Daten für nachgelagerte Analysen sichergestellt.
- Google Cloud Platform (GCP)-Services wie BigQuery und Dataflow genutzt, um Cloud-übergreifende Data-Warehousing- und Analytics-Integrationen zu steuern.
- Erfahrung mit DMS (CDC, Full Load) und Airflow für skalierbare Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines.
- Datenpipelines mit Databricks und Airflow verwaltet und angepasst. Automatisierung mit Docker, Kubernetes und Terraform.
- Datenqualitätsprüfungen mit dbt automatisiert, um Transformationen zu modularisieren und eine produktionsreife Data Lineage sicherzustellen, wodurch die Zuverlässigkeit um 30 % verbessert wurde.
- Mit Compliance-Teams zusammengearbeitet, um die Einhaltung von GDPR und SOC2 sicherzustellen. Junior Engineers betreut und bei der Refaktorierung der Architektur für mehr Skalierbarkeit mitgewirkt.
- Dashboards in Power BI erstellt und gepflegt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Natalia D.
Letzte Position:
Senior HR Business Partner für Tech und Marketing bei KONUX GmbH
- Organisationsdesign- und HR-Transformationsprojekt.
- Entwicklung von OKRs.
Christiane N.
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Harald L.
Letzte Position:
Projektmanagement bei Loocid LLC
- Durchführung einer umfassenden Due Diligence-Prüfung für eine potenzielle Akquisition einer Schweizer Produktionsfirma im Rahmen einer Pre-Merger-Analyse
- Bewertung der Produktionskapazitäten und technischen Infrastruktur
- Bewertung der Integrationsmöglichkeiten in bestehende Geschäftsprozesse
- Risikobewertung und Erstellung von Handlungsempfehlungen
- Dokumentation der Prüfungsergebnisse und Präsentation vor der Geschäftsleitung
Stephan S.
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Bhanu A.
Letzte Position:
Freelance Salesforce CRM- und Marketing-Cloud-Experte bei Arkplus
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern in verschiedenen Abteilungen, um Geschäftsanforderungen, Ziele und Vorgaben zu identifizieren und zu dokumentieren.
- Durchführung von Interviews, Workshops und Umfragen zur Sammlung umfassender Anforderungen für Salesforce-Lösungen.
- Konfiguration von Salesforce-Produkten wie Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Health Cloud und Data Cloud gemäß den Unternehmensanforderungen.
- Analyse bestehender Geschäftsprozesse und Identifizierung von Verbesserungs- und Automatisierungspotenzialen innerhalb der Salesforce-Plattform.
- Aufbau von Kampagnen, Automatisierungen und Journeys, Datenmanagement, API-Integrationen, Scripting und Anpassungen, Analysen und Berichterstattung sowie Einführung generativer KI-Funktionen.
- Entwicklung kundenspezifischer Anwendungen mit Apex, Visualforce und Lightning-Komponenten; Erstellung und Anpassung von Salesforce-Objekten, Workflows, Validierungsregeln und Triggern; Implementierung benutzerdefinierter Oberflächen mit Lightning Web Components (LWC).
- Erstellung von Schulungsmaterialien und Durchführung von Schulungen zur effektiven Einführung von Salesforce-Lösungen.
- Laufender Support für Endbenutzer, Fehlerbehebung und Sicherstellung der Nutzerkompetenz in Salesforce.
- Erstellung und Durchführung von Testplänen, einschließlich Unit-Tests, Integrationstests und User Acceptance Testing (UAT).
- Identifikation und Lösung von Problemen, um sicherzustellen, dass Salesforce-Lösungen den Geschäftsanforderungen und Qualitätsstandards entsprechen.
- Design und Implementierung benutzerdefinierter Berichte und Dashboards zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse und Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
Nikolay T.
Letzte Position:
Senior Cloud-Datenarchitekt bei Cloudreach/Eviden (ein ATOS-Unternehmen)
- Konzipierte eine Self-Service-Plattform mit Google Kubernetes Engine (GKE) für eine große Finanzinstitution (Commerzbank), die über 1000 Nutzer in Hunderten von Produktteams befähigte, Ressourcen eigenständig bereitzustellen und Entwicklungszyklen deutlich zu beschleunigen.
- Entwarf eine datenproduktorientierte Plattformarchitektur für das britische Verkehrsministerium (Department for Transport, DfT), um mehr als 1500 direkte Endanwender und zahlreiche angebundene Drittsysteme zu bedienen, wodurch Datenzugänglichkeit und Governance verbessert wurden.
- Trieb das Geschäftswachstum voran, indem ich die strategische Roadmap für die Geschäftslinie 'One Cloud' entwickelte, mit dem Ziel einer Umsatzsteigerung von 10 %.
- Diente als Kernmitglied der CTO-Authority und gab strategische Empfehlungen zu internen Cloud-Initiativen und Best Practices.
Chaitanya Kumar D.
Letzte Position:
Data-Science-Berater bei Volkswagen AG
- Entwicklung und Bereitstellung GDPR-konformer Datenpipelines.
- Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen für After-Sales-Analysen zur Verbesserung der Erkennung von Reparaturen.
- Aufbau einer cloudbasierten Data-Lake-Architektur zur Unterstützung der funktionsübergreifenden digitalen Transformation.
Maziyar K.
Letzte Position:
Data Engineer bei MSD Germany
- Lead-Architekt für die Gestaltung und Umsetzung des Data Lake und der ETL-Pipeline mit dem AWS-Stack
- Leistungsoptimierung der Datenaufnahme der ETL-Pipeline
- Entwicklung der Datenvalidierung mit Great Expectations
- Leitung der Datenmigration für zwei Quellsysteme
- Datenmodellierung in AWS Redshift
MLOps
- Implementierung der Modell-Inferenz mit mlflow und AWS SageMaker
- Feature Engineering für die laufenden ML-Modelle (Recommender Engineer, Clustering)
- Implementierung von Model Registry und Artifactory mit mlflow
- Historisierung und Profiling der Eingabedaten mit AWS Glue Crawler und AWS Data Catalog
- Feature Importance mit mlflow
Tech. Stack: Python 3, AWS Glue, AWS Step Function, AWS Lambda, AWS EventBridge, AWS IAM Role, AWS SageMaker, AWS EC2, AWS Glue Crawler, AWS CloudWatch, MLFlow, ETL, Data Lake, GitHub Action, Terraform, Jenkins, Ansible Playbooks (Infrastructure as Code), CI/CD, GitLab, SQL, PySpark, Scrum, Agile, Jira, Big Data, VSCode, DBeaver, MSSQL, MySQL, Grafana, Docker, Linux, Bash, MapReduce, Datenmodellierung (ORM), Pandas, YAML, SQL-Alchemy
Velika I.
Letzte Position:
Senior Programmmanager - Datenbereitstellung, Client Experience Office bei Sun Life Financial
- Verwaltung eines digitalen Portfolios im Wert von 30 Mio. $, bei dem strategische Ziele mit technologischen Lösungen verknüpft wurden, um die Kundenerfahrung über Geschäftsbereiche hinweg zu personalisieren und zu verbessern, wodurch Engagement und Zufriedenheit stiegen.
- Zusammenarbeit mit der Leitung des Client Experience Office und funktionsübergreifenden Teams zur Definition des Geschäftswerts und zur Initiierung digitaler Transformationsinitiativen sowie digitaler Praktiken im gesamten Unternehmen.
- Leitung der Initiative „Unified View of the Client (UC360)“ durch vier agile Squads zur Integration unterschiedlicher Kundendaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen in eine einheitliche Analytikplattform, wodurch Kundeneinblicke, Marketingengagement und Journey-Analysen erweitert wurden.
- Verwaltung eines Jahresbudgets von 8 Mio. $, Sicherstellung einer Budgetabweichung von +/- 5 % sowie Durchführung vierteljährlicher Inkrementalplanungen zur Synchronisierung funktionsübergreifender Abhängigkeiten.
- Steigerung der Verkäufe und des verwalteten Vermögens um 26 Mio. $, indem die UC360-Plattform zur Umsetzung gezielter Marketingstrategien und Kundenansprache genutzt wurde, unterstützt durch prädiktive Modelle und tiefgehende Einblicke, wodurch die Produktivität des Analytikteams gesteigert und die Markteinführung beschleunigt wurde.
- Behebung von Fehlanpassungen und Dateninkonsistenzen durch Koordination einer Drittanbieterbewertung zur Definition eines neuen Zielbilds für Daten und Analytik sowie eines Betriebsmodells mitsamt Governance-Rahmen, wodurch termingerechte Projektdurchführungen und funktionsübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht wurden.
- Erstellung detaillierter Berichte zu KPIs, Finanzprognosen und Ressourcenplanung für fünf agile Teams, um sicherzustellen, dass Projekte ihre Ziele erreichten und messbare Renditen lieferten, wodurch Effizienz und Wirkung in wichtigen Geschäftsbereichen maximiert wurden.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Lake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)

Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,4 Jahre)

Positionen pro Freelancer
9 (Deutschland: 10)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

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

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
90% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
65% (Deutschland: 70%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 18%)

Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 in München, die Data Lake 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 29 Okt 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) (81%)
- Professionelle Dienstleistungen (62%)
- Bank- und Finanzwesen (57%)
- Telekommunikation (43%)
- Automotive (38%)
- Versicherung (38%)
- Fertigung (38%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was ein Data Lake leistet
Ein Data Lake speichert rohe, strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer ursprünglichen Form. Er bietet Teams einen zentralen Ort, um Events, Dateien, Datensätze und Maschinendaten zu sammeln, bevor sie entscheiden, wie jede Quelle modelliert werden soll. Experten schaffen Speicher-, Katalogisierungs- und Zugriffsmuster, die diese Grundlage nutzbar halten, statt sie in einen unverwalteten Datenablageplatz zu verwandeln.
Wo Unternehmen ihn einsetzen
Data Lakes unterstützen branchenübergreifend umfangreiche analytische und operative Workloads, unter anderem in der Fertigung, Mobilität, im Einzelhandel, Finanzwesen und in den Life Sciences. Häufige Ergebnisse sind:
- Zentralisierte Ingestion aus Anwendungen, Datenbanken, APIs und Geräten
- Aufbereitete Zonen für Reporting, Exploration und Machine Learning
- Historische Datenspeicher für Prognosen, Monitoring und Prüfanforderungen
- Lakehouse-Designs, die flexiblen Speicher mit Abfragen im Warehouse-Stil verbinden
Ökosystem und Tools
Die Arbeit umfasst häufig Objektspeicher wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage sowie Apache Spark, Apache Kafka, Trino oder Databricks. Spezialisten arbeiten außerdem mit Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi für Tabellenverwaltung, Schema-Evolution und zuverlässige Transaktionen. Kataloge, Orchestrierungstools und Infrastructure-as-Code vervollständigen das Betriebsmodell.
Wann du Expertenwissen hinzuziehen solltest
Unternehmen suchen meist nach freiberuflicher Expertise, wenn die Zahl der Datenquellen wächst, bestehendes Reporting nicht skalieren kann oder eine Cloud-Migration eine klare Zielarchitektur benötigt. Ein Spezialist kann Ingestion-Verträge, Partitionierung, Aufbewahrung und Governance festlegen, bevor die Umsetzung beginnt. In München ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während regulierte oder produktionsnahe Tätigkeiten gezielte Vor-Ort-Termine erfordern können.
Fähigkeiten, die den Unterschied machen
Starke Fachkräfte verstehen sowohl Data Engineering als auch die geschäftlichen Fragen hinter der Plattform. Sie können Quelldaten analysieren, Batch- oder Streaming-Muster auswählen, Schemata verwalten und die Abfrageleistung optimieren, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren. Außerdem bringen sie praxisnahes Wissen zu IAM, Verschlüsselung, Datenherkunft, Datenqualitätsprüfungen, Kostenkontrolle und CI/CD für Daten-Workloads mit.
Wie Qualität bewertet wird
Achte auf umgesetzte Data-Lake-Lösungen mit klarer Verantwortung für Ingestion-, Speicher-, Transformations- und Nutzungsschichten. Frage, wie der Spezialist mit verspäteten Daten, sich ändernden Schemata, fehlgeschlagenen Pipelines und Zugriffsgrenzen umgegangen ist. Gute Dokumentation, automatisierte Tests, beobachtbare Workflows und ein durchdachter Migrationsplan zeigen, dass das Design über einen Proof of Concept hinaus betrieben werden kann.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Data Lake anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein Data Lake wird verwendet, um große Mengen an Rohdaten aus vielen Quellen zu sammeln und aufzubewahren. Teams können diese Daten später für Business Intelligence, Advanced Analytics, Machine Learning, Monitoring oder operative Zwecke transformieren.
Ein Data Lake speichert Daten normalerweise in unterschiedlichen Formaten mit flexiblerer Modellierung, während sich ein Warehouse auf strukturierte, vorbereitete Daten für konsistentes Reporting konzentriert. Viele moderne Architekturen nutzen beides oder setzen auf einen Lakehouse-Ansatz, um flexiblen Speicher mit Governance und Abfragen im Warehouse-Stil zu verbinden.
Ein guter Data-Lake-Spezialist sollte sich mit Cloud-Objektspeicher, SQL, verteilter Verarbeitung und Pipeline-Orchestrierung auskennen. Erfahrung mit Apache Spark, Apache Kafka, Databricks, Delta Lake, Apache Iceberg, Sicherheit und Datenkatalogen ist ebenfalls wertvoll.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Datenvolumen, den Quellen, den Compliance-Anforderungen und dem Betriebsmodell des Projekts ab. Eine Migration oder eine neu aufgebaute Plattform profitiert von einem Spezialisten, der Erfahrung mit Architektur, Governance und Produktionsbetrieb hat, während eine klar abgegrenzte Ingestion-Aufgabe ein engeres Kompetenzprofil erfordern kann.
Ja. Data-Lake-Arbeit eignet sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Design, Konfiguration, Dokumentation und Code-Reviews online stattfinden. Vor-Ort-Workshops können dennoch hilfreich sein, wenn Teams Fabriksysteme, regulierte Prozesse oder komplexe interne Zuständigkeiten für Daten abbilden müssen.
Bitte um Beispiele für produktive Datenplattformen, nicht nur für Prototypen. Besprich die Integration von Quellsystemen, Schemaänderungen, Qualitätskontrollen, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Kostenmanagement und wie der Spezialist Zielkonflikte gegenüber Analysten und geschäftlichen Stakeholdern erklärt.
Ein Data Lake kann besser passen, wenn ein Unternehmen vielfältige Rohdaten aufbewahren, exploratives Arbeiten unterstützen oder Machine Learning neben Reporting ermöglichen möchte. Ein Warehouse kann vorzuziehen sein, wenn die wichtigste Anforderung streng gesteuerte, vorhersehbare Analysen auf gut strukturierten Daten sind.
Ein Data-Lake-Profi kann Qualität durch klare Architekturentscheidungen, zuverlässige Pipeline-Tests sowie Dokumentation zu Datenherkunft und Zugriffen nachweisen. Er sollte außerdem erklären können, wie er mit Fehlern, doppelten Datensätzen, verspätet eintreffenden Daten, sich ändernden Schemata sowie Performance- oder Speicherkosten umgegangen ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 820 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 65% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Professionelle Dienstleistungen (62%) und Bank- und Finanzwesen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Business Intelligence (76%) und Projektmanagement (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.
Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!

Berlin
Hamburg
Frankfurt