Data Vault Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Data Vault-Modelle entwerfen, das Vault-Laden automatisieren und Warehouse-Layer für Reporting- und Audit-Anforderungen aufbauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Vault eingesetzt haben
Justina K.
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.
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.
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.
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
Markus G.
Letzte Position:
Daten-Lösungsarchitekt, Gründer bei GRITCON GmbH
- Design und Entwicklung moderner Cloud DWH & Daten Plattformen
- Data-Vault Automatisierung
- Implementierung von ELT und CI/CD Prozessen
- Anforderungsanalyse und Datenmodellierung
- Aufbau einer automatisierten Cloud Daten Plattform als Referenzarchitektur im Financial Risk Controlling (Snowflake, Data-Vault, DBT, Python, GitHub) 2024-10-01 – 2025-06-30, Zürich
- DWH-Weiterentwicklung, Betrieb und Cloud-Migration (Data-Vault, DBT, SAP Data-Services, Alteryx, SQL-Server, Azure Synapse) 2023-03-01 – 2025-06-30, Frankfurt
- Implementierung einer konzernweiten Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, WhereScape, Snowflake, AWS, Scrum) 2021-04-01 – 2023-12-31, Köln
- Proof-of-Concept für eine konzernweite Cloud Daten Plattform (Data-Vault, Snowflake, Synapse, WhereScape, Azure, Scrum) 2022-04-01 – 2022-07-31, Bonn
- Implementierung einer Cloud Daten-Plattform (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS) 2021-07-01 – 2022-04-30, Karlsruhe
- Big-Data Integration aller zum ITSM-Prozess gehörenden Quellsysteme (Data-Vault, Snowflake, WhereScape, AWS, Scrum) 2021-01-01 – 2021-05-31, Prag
- Entwicklung und Betrieb einer konzernweiten Self-Service-BI-Plattform zur Darstellung von ca. 150 Konzern-KPIs (Data-Vault, WhereScape, Postgres, Jenkins, Talend, AWS, Scrum) 2018-11-01 – 2020-12-31, Frankfurt
- Implementierung eines DWH zur Preissteuerung und Kapazitätsprognose im Personenfernverkehr (SAP BODS, SQL-Server, AWS) 2017-10-01 – 2018-11-30, Frankfurt
- Einführung von SAP BODS und Migration des vorhandenen DWH (SAP, BODS, HANA, Oracle, Cognos) 2017-05-01 – 2017-10-31, Rastatt
Peka C.
Letzte Position:
Data-Warehouse-Projekt für einen Zoo bei Alfatraining
- Erstellt ein vollständiges Entity-Relationship-Modell (ERM) für die zukünftige operative Datenbank
- Implementiert das Modell mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS)
- Entworfen und implementiert ein Star-Schema für die Bestandsverwaltung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Vault einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
50%
Zertifizierungen pro Freelancer
6
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
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 Vault 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Vault 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 (83%)
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Automotive (50%)
- Energie (50%)
- Versicherung (50%)
- Transport und Logistik (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Telekommunikation (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Vault macht
Data Vault ist eine Methode für Data Warehousing, um Daten aus vielen Quellsystemen zu integrieren, ohne die Historie zu verlieren. Es ist auf Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Änderungen über die Zeit ausgelegt. Teams nutzen es, wenn sie eine stabile Kernschicht brauchen, die Marts, Reporting und Analytics versorgen kann.
Kernmodell
Ein Data Vault-Design trennt meist Geschäfts-Keys, Beziehungen und beschreibende Daten. Diese Aufteilung hilft Teams, neue Quellen mit weniger Nacharbeit zu laden, wenn sich Quellsysteme ändern.
- Hubs für zentrale Geschäfts-Keys
- Links für Beziehungen zwischen Keys
- Satellites für Historie und Kontext
- Regeln für Lineage und Ladeprozesse
Typisches Ökosystem
Data-Vault-Arbeit sitzt oft auf SQL-Warehouses, ETL- oder ELT-Pipelines und Cloud-Datenplattformen auf. In der Praxis arbeiten Spezialisten zum Beispiel mit Snowflake, Databricks, BigQuery, Azure Synapse, dbt, Airflow oder proprietären Warehouse-Tools. Der genaue Stack hängt davon ab, wie Daten geladen, modelliert und bereitgestellt werden.
Wann Unternehmen Experten hinzuziehen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn sich Quellsysteme ändern, ein Warehouse neu aufgebaut werden muss oder schnell eine neue, kontrollierte Schicht ergänzt werden soll. Das ist in Frankfurt und in ganz Deutschland häufig in Finance, Versicherungen, Logistik und anderen datenintensiven Branchen der Fall, wo Teams oft sowohl Remote-Unterstützung als auch lokale Workshop-Zeit brauchen.
- Neuer Warehouse-Aufbau oder Migration
- Datenintegration über viele Systeme hinweg
- Anforderungen an Historie, Audit und Lineage
- Langsame oder fragile ETL- und Modelländerungen
Was starke Spezialisten wissen
Starke Data Vault Experten wissen, wie sie Geschäfts-Keys in ein sauberes Modell übersetzen und die Lade-Logik konsistent halten. Sie verstehen auch Naming, Audit-Spalten, inkrementelle Loads und den Weg vom Raw Vault zu fachlich nutzbaren Marts. Gute Arbeit ist klar, dokumentiert und auf langfristige Änderungen ausgelegt.
Umsetzung und Zusammenarbeit
Eine gute Zusammenarbeit beginnt meist mit der Analyse der Quellen, Namensstandards und einem Blueprint für das Zielmodell. Danach bauen Spezialisten die Lade-Logik, testen die Historienverarbeitung und unterstützen die Übergabe an das interne Team. In Frankfurt bedeutet das oft die Zusammenarbeit mit deutschsprachigen Stakeholdern, während die Umsetzung selbst vollständig remote bleiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Vault am häufigsten aufkommen.
Data Vault wird genutzt, um eine integrierte Warehouse-Schicht aufzubauen, die die Historie erhält, während sich Quellsysteme ändern. Es passt zu Projekten, bei denen Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und ein schnelles Onboarding neuer Quellen wichtig sind. Teams nutzen es oft als stabile Kernschicht, bevor Data Marts oder BI-Modelle aufgebaut werden.
Data Vault soll Star Schemas für Reporting nicht ersetzen; es liegt vorgelagert und speichert rohe Geschäftshistorie in strukturierter Form. Im Vergleich zur Third Normal Form lässt es sich meist leichter erweitern, wenn neue Quellen oder Keys dazukommen. Im Vergleich zu einem Star Schema ist es besser für Änderungen und Lineage, aber weniger direkt für Endnutzer-Abfragen.
Data Vault ist der Oberbegriff, den viele verwenden, während Data Vault 2.0 den neueren Ansatz mit stärkerem Fokus auf Automatisierung, Big-Data-Muster und Governance bezeichnet. In der Praxis sagen viele Projekte weiterhin Data Vault, wenn sie den modernen Stil meinen. Ein Freelancer sollte beide Begriffe erklären können und auch, wie sich die Ladeprozesse unterscheiden.
Ein starker Data Vault Spezialist kennt meist auch SQL, Warehouse-Design, ETL oder ELT und mindestens eine moderne Datenplattform. Kenntnisse in dbt, Orchestrierungstools, Testing und Source-to-Target-Mapping sind ein Plus. Auch die Kommunikation mit dem Business ist wichtig, denn das Modell hängt von klaren Key-Definitionen ab.
Ein Data Vault Projekt profitiert von einem Profi, der echte Warehouse-Modelle umgesetzt hat und nicht nur die Theorie kennt. Die Arbeit wird schwieriger, wenn es viele Quellsysteme, komplexe Historienregeln oder eine Migration von einem älteren Warehouse-Design gibt. Für einen kleinen Proof of Concept kann weniger Erfahrung reichen, aber produktive Arbeit braucht nachweisbare Kompetenz.
Ja, Data Vault Arbeit ist oft remote, weil die Ergebnisse Modell-Design, SQL und Pipeline-Logik sind. Für Frankfurter Teams funktioniert die Zusammenarbeit gut, wenn Quellenzugriff, Workshops und Freigabeprozesse klar sind. Vor-Ort-Zeit kann am Anfang helfen, wenn Geschäfts-Keys und Naming-Regeln abgestimmt werden müssen.
Ein guter Data Vault Freelancer sollte erklären können, warum das Modell zu deinen Quellen passt, nicht nur Hubs, Links und Satellites zeichnen. Achte auf klare Lade-Logik, Historienverarbeitung, Naming-Standards und Dokumentation, die dein internes Team pflegen kann. Starke Antworten zeigen auch, wie die Person Änderungswünsche umsetzt, ohne die Lineage zu beschädigen.
Bevor du Data Vault Expertise hinzuziehst, bereite eine Liste der Quellsysteme, zentralen Geschäftseinheiten und aktuellen Reporting-Probleme vor. Hilfreich ist auch zu klären, ob das Ziel ein Neubau, eine Migration oder die Bereinigung eines bestehenden Vaults ist. Je klarer die Eingaben, desto schneller kann ein Spezialist die richtige Struktur entwerfen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Vault in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 112 €, was einem Tagessatz von etwa 896 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Vault in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 50% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Vault in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Vault in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Vault in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (83%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Vault in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Vault 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:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
