Data Vault Experten in Frankfurt
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die robuste Data Vault Modelle entwerfen, ELT-Pipelines automatisieren und Cloud-Datenplattformen mit Reporting-Schichten verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Vault eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben 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-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
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.
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 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 29 Okt 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 leistet
Data Vault ist eine Data-Warehousing-Methodik zur Integration von Daten aus sich verändernden Quellsystemen bei gleichzeitiger Bewahrung von Historie und Prüfbarkeit. Sie trennt Geschäftsschlüssel, Beziehungen und beschreibende Attribute in Hubs, Links und Satellites. Diese Struktur unterstützt nachvollziehbare Unternehmensdaten, ohne jede Quelle in ein starres Modell zu zwingen.
Kernmodell und Muster
Eine Data Vault Lösung nutzt Hubs für dauerhafte Geschäftsschlüssel, Links für Beziehungen und Satellites für sich im Laufe der Zeit verändernde Kontextinformationen. Raw-Vault-Schichten bewahren die an den Quellen ausgerichtete Historie, während Business-Vault-Schichten Regeln, abgeleitete Daten und wiederverwendbare Geschäftslogik ergänzen. Gute Spezialisten wenden außerdem Hash-Schlüssel, Datensatzverfolgung und Konventionen für Ladezeitpunkte konsequent an.
Ökosystem und Tools
Data Vault umfasst Data-Warehouse-Design, Datenaufnahme, Orchestrierung und Datenqualität. Spezialisten verbinden es häufig mit Cloud-Plattformen wie Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric oder BigQuery sowie mit SQL, dbt, Airflow und CI/CD-Workflows. Die passenden Tools hängen von Quellvolumen, Governance-Anforderungen, Latenz und dem Ziel-Reporting-Stack ab.
Wo Unternehmen es einsetzen
Unternehmen setzen Data Vault in Umgebungen ein, in denen viele Systeme verlässliche, historisierte Daten liefern müssen:
- Enterprise Data Warehouses und Lakehouse-Grundlagen
- Integration von Finanz-, Lieferketten- und Kundendaten
- Regulatorische Nachvollziehbarkeit und prüfungsbereites Reporting
- Fusionen, Übernahmen und sich verändernde Quelllandschaften
- Analyseplattformen, die wiederholbare Lademuster benötigen
Wann freiberufliche Expertise hilft
Freiberufler sind wertvoll, wenn ein Team ein neues Data Warehouse aufbaut, ein veraltetes Modell modernisiert oder inkonsistente Quelldaten behebt. In Frankfurt können sie Finanz-, Industrie-, Logistik- und professionelle Dienstleistungsunternehmen durch Remote-Arbeit oder Workshops vor Ort unterstützen. Sie können Modellierungsstandards definieren, Pipelines erstellen, Architekturen prüfen und Wissen an interne Teams weitergeben.
Was gute Spezialisten liefern
Qualität hängt von mehr ab als von der Kenntnis des Hub-Link-Satellite-Musters. Gute Fachleute verstehen Geschäftsschlüssel, das Verhalten von Quellsystemen, inkrementelles Laden, Automatisierung und die Nutzung dimensionaler Modelle. Sie dokumentieren Annahmen, testen Abstimmungen, sichern die Datenherkunft und erklären Abwägungen sowohl Daten- als auch Fachbereichsteams klar. Außerdem wissen sie, wann Data Vault nicht notwendig ist, und können ein einfacheres Design empfehlen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Vault am häufigsten aufkommen.
Data Vault wird verwendet, um anpassungsfähige Enterprise Data Warehouses und Lakehouse-Grundlagen aufzubauen, die mehrere Quellsysteme integrieren. Es bewahrt historische Änderungen, unterstützt Prüfpfade und ermöglicht das Hinzufügen neuer Quellen oder Attribute mit geringen Auswirkungen.
Data Vault trennt Integration und Historie von der fachbereichsnahen Darstellung, während sich die dimensionale Modellierung auf nutzbare Fakten und Dimensionen für das Reporting konzentriert. Viele Teams nutzen beides: Data Vault als gesteuerte Integrationsschicht und Star Schemas oder semantische Modelle für Analysen.
Data Vault profitiert von guten SQL-, Data-Warehousing-, ELT-, Orchestrierungs- und Cloud-Plattformkenntnissen. Erfahrung mit dbt, Airflow, Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric, Datenqualität und CI/CD ist ebenfalls hilfreich, wenn der Spezialist eine vollständige produktive Pipeline liefern muss.
Ein Data Vault Projekt benötigt einen Spezialisten, der Quellsysteme bewerten, Geschäftsschlüssel definieren und passende Lademuster für die tatsächliche Landschaft auswählen kann. Das richtige Erfahrungsniveau hängt von der Integrationskomplexität, den Governance-Erwartungen und davon ab, ob nur die Modellierung oder eine vollständige Betriebsplattform abgedeckt wird.
Data Vault Projekte können normalerweise remote umgesetzt werden, da Modellierung, Pipeline-Entwicklung und Dokumentation kollaborative Tools nutzen. Workshops vor Ort in Frankfurt können dennoch bei der Erkundung von Quellsystemen, der Abstimmung mit Stakeholdern und Entscheidungen zu Geschäftsdefinitionen helfen; die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch sollte zum Projektteam passen.
Data Vault kann für eine kleine, stabile Datendomäne mit wenigen Quellen und geringem Bedarf an Historie unnötige Strukturen hinzufügen. Ein einfacheres dimensionales oder relationales Design kann geeigneter sein, wenn schnelles Reporting wichtiger ist als umfassende Integration, Datenherkunft und langfristige Änderungsfähigkeit.
Bitten Sie einen Data Vault Spezialisten zu erklären, wie er dauerhafte Geschäftsschlüssel identifiziert, verspätet eintreffende Daten verarbeitet und die Logik von Raw Vault und Business Vault trennt. Prüfen Sie seinen Ansatz für Datenherkunft, Abstimmung, automatisierte Tests, Benennungsstandards und Nutzungsmodelle, statt nur die Vertrautheit mit der Terminologie zu bewerten.
Ein Data Vault Spezialist sollte die Quellsysteme, die Warehouse- oder Lakehouse-Technologie, den Orchestrierungsansatz, den Lieferumfang und die Verantwortung für Geschäftsregeln klären. Außerdem sollte er festlegen, wie Stakeholder Datenqualität definieren, wer Schlüssel und Beziehungen freigibt und ob die Zusammenarbeit remote, hybrid oder vor Ort in Frankfurt erfolgt.
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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
