Data Vault Experten in Frankfurt
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Data Vault-Modelle entwerfen, Hubs, Links und Satellites aufbauen und Warehouses liefern, die Änderungen ohne ständige Neugestaltung aufnehmen können. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Vault eingesetzt haben
Umut Gülac
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.
Justina Kmiecik
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.
Ulm Paunel
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 Kisalita
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 Groh
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 Carmel
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Data Vault-Grundlagen
Data Vault ist ein Ansatz für Data Warehousing, mit dem prüfbare, skalierbare Modelle aus sich ändernden Quellsystemen aufgebaut werden. Er nutzt Hubs, Links und Satellites, um Geschäftsschlüssel, Beziehungen und Historie zu trennen. Viele Unternehmen suchen auch nach Data Vault 2.0-Kenntnissen, wenn sie moderne Muster und Automatisierung wollen.
Wo es passt
- Enterprise Data Warehouses und Data Lakes
- Historisches Tracking über viele Quellsysteme hinweg
- Berichte mit hohen Anforderungen an Regulierung und Prüfung
- Zusammenführen von Daten nach Übernahmen oder Systemänderungen
Es wird oft gewählt, wenn klassische Star Schemas unter häufigen Änderungen schwer zu pflegen sind.
Typische Ergebnisse
Ein starker Spezialist übersetzt Geschäftsregeln in ein klares Vault-Modell, legt Namens- und Lade-Standards fest und dokumentiert die Logik von der Quelle bis zum Ziel. Er hilft auch bei inkrementellem Laden, Historisierung und nachgelagerten Marts. In Frankfurt ist das oft wichtig für Finanz-, Versicherungs- und andere datenintensive Teams, die kontrollierte Änderungen brauchen.
Ökosystem und Tools
Data Vault-Arbeit läuft meist zusammen mit SQL, dbt, ETL- oder ELT-Tools, Orchestrierung und Warehouse-Plattformen wie Snowflake, Azure Synapse, BigQuery oder Oracle. Die besten Fachleute verstehen, wie die Vault-Schicht Berichtsschichten speist, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren. Sie wissen auch, wann Automatisierung hilft und wann individuelle Logik sicherer ist.
Wann Hilfe sinnvoll ist
- Ein Warehouse muss umgebaut werden und das aktuelle Modell ist anfällig
- Quellsysteme ändern sich oft und die Historie muss erhalten bleiben
- Teams brauchen Hilfe bei Standards, Mustern und dem Lade-Design
- Bestehende Marts sind uneinheitlich oder schwer zu prüfen
Freelance-Expertise ist nützlich für Design-Reviews, Implementierungs-Sprints, Rettungsarbeiten und das Mentoring interner Teams.
Was starke Experten tun
Starke Data Vault-Fachleute denken in Geschäftsschlüsseln, Beziehungen und nachvollziehbarer Historie, nicht nur in Tabellen. Sie schreiben saubere Lade-Logik, behandeln Sonderfälle und halten Modelle für nachgelagerte Teams verständlich. Außerdem kommunizieren sie klar mit Analysten, Data Engineers und Business-Stakeholdern.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Vault am häufigsten aufkommen.
Data Vault wird verwendet, um eine Warehouse-Schicht aufzubauen, die Historie, Nachvollziehbarkeit der Quelle und Änderungen gut unter Kontrolle hält. Es ist eine gute Wahl, wenn viele Systeme dieselben Kerndaten liefern und das Modell stabil bleiben muss, während sich die Quellen weiterentwickeln. Unternehmen nutzen es für Reporting, Prüfungsanforderungen und langfristige Integrationsarbeit.
Data Vault konzentriert sich darauf, rohe Geschäftsdaten, Beziehungen und Historie in einem flexiblen Modell zu speichern. Ein Star Schema wird meist für schnelle Analysen und einfaches Reporting gebaut. Viele Teams nutzen Data Vault als Integrationsschicht und veröffentlichen darauf aufbauend Marts oder Stars.
Data Vault 2.0 ist oft die bessere Wahl, wenn sich Quellsysteme häufig ändern, Historie erhalten bleiben muss und Nachvollziehbarkeit wichtig ist. Es bringt moderne Praktiken für Automatisierung, Standards und skalierbares Laden mit. Wenn das Warehouse über die Zeit viele Fachbereiche unterstützen muss, kann es Neugestaltungsaufwand reduzieren.
Ein starker Data Vault-Spezialist sollte SQL, die Grundlagen des dimensionalen Modellierens, Lade-Muster für Warehouses und den Umgang mit Datenqualität kennen. Erfahrung mit Orchestrierung, dbt, ETL- oder ELT-Tools ist ebenfalls wertvoll. Er sollte erklären können, warum ein Hub, Link oder Satellite für einen bestimmten Anwendungsfall die richtige Wahl ist.
Ein Data Vault-Projekt profitiert von jemandem, der bereits echte Warehouse-Modelle gebaut oder geprüft hat, nicht nur die Theorie gelesen hat. Für eine kleine Design-Review kann ein fokussierter Spezialist schnell helfen. Für einen kompletten Rollout möchte man meist jemanden, der Source Mapping, Historisierung und die Nutzung durch nachgelagerte Systeme bereits begleitet hat.
Ja, Data Vault-Arbeit eignet sich sehr gut für Remote-Zusammenarbeit, weil es meist um Design, Dokumentation und SQL-basierte Implementierung geht. Für Frankfurter Teams funktioniert oft eine Mischung aus Remote-Arbeit und Workshops vor Ort gut, wenn Geschäftsschlüssel, Quellregeln oder Governance abgestimmt werden müssen. Gute Kommunikation ist wichtiger als der Standort.
Achten Sie auf klare Modellierungsentscheidungen, saubere Logik von der Quelle bis zum Ziel und konsistente Benennung. Ein starker Data Vault-Experte kann Abwägungen erklären, zeigen, wie Historie erhalten bleibt, und die Vault-Schicht mit Reporting-Anforderungen verbinden. Gute Zeichen sind praktische Beispiele, solide Dokumentation und ein ruhiger Umgang mit unordentlichen Quelldaten.
Data Vault ist der ursprüngliche Modellierungsansatz, während Data Vault 2.0 die neueren Methoden und unterstützenden Praktiken beschreibt. Menschen suchen oft nach beiden Namen, wenn sie Hilfe brauchen. In der Praxis fragen viele Projekte nach Data Vault-Kenntnissen, erwarten aber auch Vertrautheit mit den 2.0-Mustern.
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
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
