Data-Lake-Experten in der Schweiz
, die in wenigen Minuten mit geprüften Spezialisten zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die Lakehouse-Architekturen entwerfen, sichere Ingestion-Pipelines aufbauen und analysefertige Speicherlösungen in Cloud- und Hybridumgebungen verwalten. FRATCH verbindet Sie schnell mit genau passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data-Lake-Experten eingesetzt haben
Georgios S.
Letzte Position:
Senior-Softwareingenieur bei UBS Bank
- Umsetzung eines Code-Refactoring-Frameworks, das in der Lage ist, Tausende von Repositories mithilfe Generativer KI zu refactoren
- Verwendung von Python (Django, Flask, FastAPI), Java und Typescript in der Azure Cloud (Data Lake, VMs, AI) und der GitLab-Infrastruktur
- Mentoring und Pair Programming
- Erwerb der Zertifizierungen Azure AI-900 und AI-102
Rainer S.
Letzte Position:
Data Engineer | Datenanalyst | Power-BI-Architekt
Bankenprojekt
- Analyse und Aufbau eines Reportstores mit zugehörigen Datenintegrationsabläufen.
- Entwicklung und Optimierung von T-SQL-Stored-Procedures und SSIS-Paketen zur Datenaufbereitung und Beladung.
- Entwicklung von Power-BI-Berichten und Umsetzung fachlicher Reporting-Anforderungen.
Technologien: SQL Server, T-SQL, SSIS, Power BI, Visual Studio 2022, PowerShell, VBA, .NET
Deschances T.
Letzte Position:
Senior Data Architekt bei Odd Parrot
- Unterstützung des Wealth Managements von UBS als Senior Data Architekt im Rahmen einer mehrjährigen unternehmensweiten Data Mesh-Transformation.
- Steuerung eines strategischen Projektstrangs zur Konzeption und Implementierung eines auf das unternehmensweite Data Mesh-Framework von UBS abgestimmten Datenprodukts.
- Leitung der Architekturdefinition, Abstimmung der Governance und bereichsübergreifende Integration, um skalierbare, konforme und wiederverwendbare Datenprodukte für globale Stakeholder sicherzustellen.
- UBS – Global Wealth Management Data Product Architecture: Entwurf eines unternehmensweit abgestimmten Datenprodukts in 26 Ländern, Definition von Datenverträgen, Metadatenstandards und föderierten Architekturmustern zur bereichsübergreifenden Wiederverwendung in der Bank.
- Festlegung bereichsübergreifender Datenrichtlinien und Zugriffskontrollen, um die Einhaltung regulatorischer Vorgaben in mehreren Regionen (EU, APAC, LATAM, CH) sicherzustellen.
Majk K.
Letzte Position:
Programmmanager Core, Aggregation, Edge Network 4.0 bei Deutsche Glasfaser GmbH
- Roll-out von 12 Core-Standorten in Deutschland (einschließlich Core-Router, Route Reflectors, Border Router, CGNAT, Sedges)
- Roll-out von 40 Aggregationsstandorten in Deutschland (einschließlich Aggregations-Router und BNG-Funktionalität)
- Roll-out von 230 Edge-Standorten in Deutschland (mit mehreren Edge-Routern pro Standort)
- Netzwerk-Topologie (Neu-)Planung (Core-to-Core, Core-to-Agg, Edge-Ring-Planung) inklusive Carrier-Management
- Migration des BNG (Kunde) auf die neue Netzinfrastruktur inklusive IT-Support
- Rechtmäßige Überwachung und LIMS
- Netzdokumentation mit FNT Command, ServiceNow
- Übergabe des Network Engineerings an den Betrieb, Prozessmanagement
- Kommerzielles und technologisches Management, Lieferantenmanagement
- Steuerung von Architektur- und Designfortschritten (HHLD, HLD, LLD)
Kalin S.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Karl E.
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Lake-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
27 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 11 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, die Data-Lake-Experten 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 11 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data-Lake-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (100%)
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Fertigung (67%)
- Automotive (50%)
- Bildung (50%)
- Energie (50%)
- Versicherung (33%)
- 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 ist eine zentrale Speicherumgebung für Rohdaten sowie semi-strukturierte und strukturierte Daten. Er bewahrt Informationen in ihrer ursprünglichen Form auf, damit Teams sie für Analysen, maschinelles Lernen, Berichte und operative Anwendungsfälle verarbeiten können. Anders als ein klassisches Data Warehouse unterstützt er verschiedene Datentypen und sich weiterentwickelnde Schemata.
Kernarchitektur
Ein zuverlässiger Data Lake trennt Speicherung, Verarbeitung, Governance und Nutzung. Spezialisten wählen Objektspeicher wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage und steuern den Zugriff über Kataloge, Metadaten und Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi. Lakehouse-Architekturen ergänzen dies um Zuverlässigkeit und Abfrageleistung wie bei einem Data Warehouse.
- Zonen für Rohdaten, verfeinerte und kuratierte Daten definieren
- Muster für Batch- und Streaming-Ingestion auswählen
- Richtlinien für Aufbewahrung, Datenherkunft und Zugriff festlegen
- SQL-, BI- und Machine-Learning-Workloads anbinden
Ökosystem und Tools
Die Arbeit an einem Data Lake umfasst oft Apache Spark, Apache Kafka, Flink, dbt und Airflow sowie cloudnative Orchestrierungs- und Monitoring-Dienste. Gute Fachkräfte kennen Dateiformate wie Parquet, Partitionierung, Schemaentwicklung und die Kostenkontrolle von Workloads. Außerdem binden sie Kataloge und Governance-Tools an die umfassendere Datenplattform an.
Wann Unternehmen Spezialisten brauchen
Freelancer helfen, wenn ein Data Lake schneller wächst als seine Kontrollmechanismen, eine Migration die Datenqualität erhalten muss oder Teams verlässliche Pipelines für fortgeschrittene Analysen benötigen. Unternehmen holen Spezialisten auch hinzu, um langsame Abfragen, doppelte Datensätze, unklare Zuständigkeiten und unsichere Zugriffe zu beheben. In der Schweiz kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort und klarer Kommunikation zwischen deutsch-, französisch-, italienisch- oder englischsprachigen Teams verbinden.
- Anfällige, manuell erstellte Pipelines ersetzen
- Data-Warehouse- und Data-Lake-Architekturen modernisieren
- Daten für maschinelles Lernen vorbereiten
- Governance und Observability einführen
Erwartbare Ergebnisse
Ein Projekt kann eine Architekturentscheidung, Ingestion-Pipelines, Speicherkonventionen, Datenqualitätsprüfungen und dokumentierte Betriebsabläufe hervorbringen. Es kann auch einen Katalog, ein Datenherkunftsmodell, rollenbasierte Berechtigungen, Infrastructure as Code und Dashboards zum Zustand der Pipelines umfassen. Der passende Umfang hängt von den Datenquellen, Compliance-Anforderungen, Abfragemustern und den Teams ab, die für die laufende Betreuung zuständig sind.
Was erfahrene Fachkräfte mitbringen
Erfahrene Spezialisten bringen Offenheit und Kontrolle in Einklang. Sie testen Schemata, behandeln verspätete oder doppelte Datensätze, planen Wiederherstellungen ein und erklären die Abwägungen zwischen Objektspeicher, Data Warehouses und Lakehouse-Tabellen. Sie messen den Erfolg an verlässlichen Datensätzen, planbarem Betrieb und klaren Zuständigkeiten – nicht allein am Speichervolumen. Außerdem hinterlassen sie Dokumentation und Muster, die interne Teams weiterpflegen können.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data-Lake-Experten am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Ein Data Lake speichert Rohdaten und verarbeitete Informationen aus Anwendungen, Geräten, Datenbanken und Geschäftssystemen. Unternehmen nutzen ihn für Berichte, explorative Analysen, maschinelles Lernen, Streaming-Workloads und die langfristige Datenspeicherung.
Ein Data Lake nimmt verschiedene Datenformate auf und wendet die Struktur oft erst beim Lesen der Daten an, während ein Data Warehouse die Daten normalerweise vor dem Laden modelliert und prüft. Ein Data Lake eignet sich für flexible Analysen und die Verarbeitung großer Datenmengen; ein Data Warehouse bietet oft einfachere, gesteuerte Berichte. Viele moderne Architekturen nutzen beides.
Ein Data Lake wird Teil einer Lakehouse-Architektur, wenn Tabellenformate und Governance Funktionen wie Transaktionen, Schemaverwaltung und zuverlässige Aktualisierungen ergänzen. Technologien wie Delta Lake, Apache Iceberg und Apache Hudi unterstützen diesen Ansatz. Er verbindet offenen Speicher mit Eigenschaften, die eher einem Data Warehouse entsprechen.
Ein guter Data-Lake-Spezialist kennt sich in der Regel mit Cloud-Speicher, SQL, Python oder Scala, verteilter Datenverarbeitung und Orchestrierung aus. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Apache Spark, Kafka, dbt, Airflow, Infrastructure as Code, Datenmodellierung, Katalogisierung, Sicherheit und Observability.
Für ein Data-Lake-Projekt braucht es eine Fachkraft, die mit den relevanten Datenquellen, Workloads und Betriebsmodellen gearbeitet hat – nicht nur mit der Einrichtung von Speicher. Für eine klar umrissene Ingestion-Aufgabe kann ein Spezialist mit engerem Fachgebiet genügen, während eine neue Plattform Erfahrung mit Architektur, Governance, Sicherheit und dem Produktivbetrieb erfordert.
Ein Data-Lake-Projekt kann oft remote umgesetzt werden, da sich Architekturarbeit, Entwicklung von Pipelines und Dokumentation gut über gemeinsam genutzte Repositories und Cloud-Umgebungen erledigen lassen. Workshops vor Ort können bei der Bestandsaufnahme, Zugriffsentscheidungen und der Abstimmung mit Beteiligten trotzdem hilfreich sein. Teams in der Schweiz sollten früh klären, wie sie zusammenarbeiten und welche Sprachen benötigt werden.
Ein kompetenter Data-Lake-Experte kann Partitionierung, Schemaentwicklung, Datenqualität, Datenherkunft, Wiederherstellung und Zugriffskontrolle praxisnah erklären. Fragen Sie nach Beispielen für Pipelines im Produktivbetrieb, den Umgang mit Fehlern und Dokumentation. Prüfen Sie anschließend, ob der vorgeschlagene Entwurf zu Ihren Datenquellen, Nutzern und betrieblichen Rahmenbedingungen passt.
Klären Sie vor der Beauftragung eines Data-Lake-Spezialisten die gewünschten Geschäftsergebnisse, Quellsysteme, erwarteten Nutzer, Cloud-Umgebung und Zuständigkeiten nach Projektabschluss. Legen Sie außerdem Sicherheitsanforderungen, Governance-Verantwortlichkeiten, vorhandene Tools und fest, ob es um eine neue Plattform, eine Migration oder die Behebung von Problemen in einem bestehenden Data Lake geht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 814 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 27 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (67%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Fertigung (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Lake-Experten eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
