Data Lakehouse Experten in Berlin
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die einheitliche Datenplattformen konzipieren, Batch- und Streaming-Pipelines entwickeln und Analytics-Workloads über Technologien wie Databricks, Apache Spark und Delta Lake hinweg steuern. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die genau zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Data Lakehouse eingesetzt haben
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Mahboobeh S.
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Jadoosoft
Als unabhängiger BI-Berater für eine FinTech-SaaS-Plattform tätig, Aufbau und Wartung des gesamten Microsoft-Azure- und Fabric-Analytics-Stacks hinter einem mandantenfähigen Buchhaltungsprodukt, mit dem Geschäftsinhaber ihre eigene finanzielle Entwicklung verfolgen.
- Zusammenarbeit mit Finanz-Stakeholdern, um komplexe Buchhaltungsabläufe in Echtzeit-BI-Dashboards (P&L, Cash Flow, Balance Sheet) zu übersetzen und 2000+ Geschäftsinhabern zu ermöglichen, Cashflow und finanzielle Gesamtsituation einfach zu verfolgen.
- Entwicklung von 10+ interaktiven Dashboards, die jedem Geschäftsinhaber eine personalisierte Echtzeitübersicht über die eigene Vertriebsleistung, die Überfälligkeit von Forderungen und die Betriebskosten bieten.
- Sicherstellung einer strengen Data Governance durch die Implementierung dynamischer Row-Level Security (RLS) mit DAX, um die Daten jedes Geschäftsinhabers innerhalb des gemeinsamen mandantenfähigen Modells zu isolieren.
- Wartung und Erweiterung einer Azure-ELT-Pipeline (Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Synapse) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation.
- Mitwirkung an der teamweiten Plattformmigration von Azure zu Microsoft Fabric zur Optimierung der Lizenzkosten für die Kapazität.
- Konzeption und Implementierung einer Microsoft-Fabric-ELT-Pipeline (Lakehouse, Pipelines, PySpark) zur automatisierten Datenaufnahme und -transformation als Ersatz für die vorherige Azure-Pipeline.
- Modellierung der bereinigten Daten in einem Star Schema innerhalb des Data Warehouse mit T-SQL als Grundlage für das Power BI Semantic Model.
- Einsatz von KI-Tools, einschließlich Copilot und Claude, als Entwicklungspartner entlang der gesamten ELT-Pipeline, von der Datenaufnahme bis zu KPI-Reporting und Visualisierung.
- Unterstützung agiler Bereitstellungsprozesse mit Jira zur Nachverfolgung von Entwicklungsaufgaben und Confluence zur Pflege technischer und projektbezogener Dokumentation.
Jan K.
Letzte Position:
Datenexperte bei Fertigung
Germo G.
Letzte Position:
BI-Entwickler bei Rhenus Logistics
- Business-Intelligence-Entwicklung im Logistikbereich.
- Migration bestehender Reporting- und Analyse-Lösungen von Cognos auf Microsoft BI.
- Einsatz von Microsoft SQL Server, SSAS, Power BI und weiteren Komponenten der Microsoft-BI-Plattform.
Christian R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Engineer bei Ingenieurbüro Christian Richter – Data, Cloud & Container
- Mitwirkung an über 20 erfolgreichen Projekten
Enrico G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Software- und Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software- und Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Fullstack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer hierarchisch) einschließlich Human-in-the-Loop-Validierung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Lakehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
40% (Deutschland: 60%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Data Lakehouse 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 Lakehouse Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Automotive (29%)
- Energie (29%)
- Transport und Logistik (29%)
- Fertigung (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Eine einheitliche Datengrundlage
Ein Data Lakehouse verbindet die kostengünstige Speicherung und Flexibilität eines Data Lake mit der Governance und Leistung, die man von einem Data Warehouse erwartet. Es speichert strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in offenen Formaten und unterstützt gleichzeitig zuverlässige SQL-Analysen, maschinelles Lernen und Reporting auf Basis gemeinsamer Daten.
Was es ermöglicht
Lakehouses unterstützen eine breite Palette von Datenprodukten und analytischen Workloads:
- Aufbereitete Data Marts für Finanzen, Vertrieb und Betrieb
- Streaming-Pipelines für Events, IoT- und Anwendungsdaten
- Feature Stores und Trainingsdatensätze für maschinelles Lernen
- Self-Service-Analysen auf vertrauenswürdigen, wiederverwendbaren Daten
Ökosystem und Tools
Fachkräfte arbeiten mit Cloud-Speicher, Katalogen, Verarbeitungs-Engines und Tabellenformaten. Zu den gängigen Komponenten gehören Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi, Trino, dbt, Airflow sowie Cloud-Services von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Eine starke Umsetzung hängt außerdem von SQL, Python, Orchestrierung und Infrastrukturautomatisierung ab.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn ein Lakehouse fragmentierte Warehouses und Lakes ersetzen, ein neues Analytics-Produkt unterstützen oder unzuverlässige Pipelines verbessern soll. Auch bei der Plattforma uswahl, Migration, Kostenkontrolle, Datenqualitätsarbeit und der Einführung von Governance über mehrere Teams hinweg ist Expertise wertvoll.
Anzeichen für Unterstützungsbedarf
Der Bedarf wird meist deutlich, wenn sich Teams nicht auf vertrauenswürdige Datensätze einigen können oder zu viel Zeit damit verbringen, Daten zwischen Systemen zu verschieben:
- Berichte hängen von duplizierten Extrakten und manuellen Korrekturen ab
- Streaming- und Batch-Daten folgen unterschiedlichen Definitionen
- Zugriffsregeln, Datenherkunft oder Aufbewahrungsfristen lassen sich nur schwer durchsetzen
- Abfrageleistung und Kosten für Cloud-Speicher sind unvorhersehbar
Was starke Fachkräfte liefern
Die besten Spezialisten verbinden Architektur mit praktischer Umsetzung. Sie definieren Tabellenstrukturen, Aufnahmemuster, Medallion- oder Domänenstrukturen, Qualitätsprüfungen und Zugriffsrichtlinien und dokumentieren anschließend den Betrieb der Plattform. Sie erklären die Abwägungen zwischen offenen Formaten und Managed Services, testen Wiederherstellungsszenarien und hinterlassen wartbare Pipelines statt eines isolierten Prototyps.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Data Lakehouse wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Ein Data Lakehouse wird verwendet, um viele Datentypen in einer zentral verwalteten Umgebung zu speichern und zu verarbeiten. Unternehmen nutzen es für Business Intelligence, operatives Reporting, maschinelles Lernen, Streaming-Analysen und wiederverwendbare Datenprodukte.
Ein Data Lakehouse behält das flexible, offene Speichermodell eines Data Lake bei und ergänzt es um Governance, Leistung und SQL-Zugriff nach dem Vorbild eines Data Warehouse. Es kann Duplikate reduzieren, aber für einen eng gefassten Reporting-Workload mit etablierten Strukturen kann ein klassisches Warehouse weiterhin besser geeignet sein.
Ein starker Data Lakehouse Spezialist arbeitet normalerweise mit SQL, Python, Apache Spark, Cloud-Speicher, Orchestrierung und Infrastrukturautomatisierung. Erfahrung mit Databricks, Delta Lake, Apache Iceberg, dbt, Katalogen, Datenqualität und Zugriffskontrollen ist ebenfalls wertvoll.
Ein Data Lakehouse-Projekt braucht ausreichend Erfahrung in den Bereichen Architektur, Datenaufnahme, Modellierung, Governance und Betrieb, nicht nur in der Entwicklung von Notebooks. Der richtige Spezialist sollte vergleichbare Pipelines oder Analyseplattformen umgesetzt haben und Designentscheidungen im Kontext Ihrer Daten und Teams erklären können.
Ein Data Lakehouse-Projekt kann normalerweise remote umgesetzt werden, da die Arbeit in Cloud-Umgebungen, Repositories und Kollaborationstools stattfindet. Vor-Ort-Termine in Berlin können dennoch bei der Bestandsaufnahme, Entscheidungen zur Datenverantwortung und Workshops helfen. Anforderungen an Deutsch oder Englisch sollten frühzeitig vereinbart werden.
Ein zuverlässiges Data Lakehouse hat klare Verantwortlichkeiten, dokumentierte Datenverträge, nachvollziehbare Datenherkunft, automatisierte Qualitätsprüfungen und kontrollierte Zugriffe. Prüfen Sie vor der Abnahme eines Designs, wie der Spezialist mit Schemaänderungen, verspätet eintreffenden Daten, Ausfällen, Wiederherstellung, Beobachtbarkeit und Cloud-Kosten umgeht.
Ein Data Lakehouse ist attraktiv, wenn Teams gemeinsame Daten für BI, maschinelles Lernen und Streaming benötigen, ohne wiederholte Kopien in getrennten Systemen zu pflegen. Getrennte Plattformen können aufgrund strikter Workload-Isolierung, bestehender Investitionen oder spezieller Leistungsanforderungen weiterhin sinnvoll sein.
Ein fähiger Data Lakehouse Freelancer sollte eine Dokumentation der Architekturentscheidungen, Source-to-Target-Designs, Pipelines für Datenaufnahme und Transformation, Standards für Tabellen und Partitionierung, Governance-Regeln sowie Betriebsdokumentation liefern. Außerdem sollte er Tests, Monitoring, Bereitstellungsprozesse und eine klare Übergabe an das interne Team definieren.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 806 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 40% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Persisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Bank- und Finanzwesen (43%) und Gesundheitswesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Lakehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lakehouse eingesetzt haben
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Berlin 
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München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
