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Data Warehouse Experts

in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI

Stelle Experten ein, die zuverlässige Datenmodelle entwerfen, ELT-Pipelines aufbauen und Reporting-Ebenen in Snowflake, BigQuery, Redshift und SQL Server optimieren. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Fadi Shoaa

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AI Engineer | Microsoft Fabric | Data Engineering | Enterprise AI | Document AI

Oberhausen
Fadi Shoaa

Letzte Position:

Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer

  • Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
  • Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
  • Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
  • Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
  • Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
  • Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
  • Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse

Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung

Verifizierter Experte

Karin Albiez

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Language Expert – Python-Entwickler – KI-Ingenieur

Leonberg
Karin Albiez

Letzte Position:

AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt

  • Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
  • Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
  • Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
  • Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
  • Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
  • Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
  • Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Verifizierter Experte

Wolfgang Orgler

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Business Analyst

Freilassing
Wolfgang Orgler

Letzte Position:

Business Analyst bei Österreichische Post AG

  • IT-Systeme: Azure DevOps, SharePoint, Opal/Repost, JustinMind, Monday, SAP

  • Analyse der Anforderungen an die Filialsoftware

  • Koordination interkultureller Teams

  • Teilweise agile Projektorganisation

  • Stammdatenverwaltung / DMS

  • UI/UX-Design und Mockup-Erstellung

  • Anforderungsdokumentation

  • Digitalisierung von Unterschriften

  • Stakeholder-Management und Workshop-Moderation

  • Abrechnung / Banküberweisung

  • Business Analyse / Requirements Engineering

Verifizierter Experte

Bruno Petrovic

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Selbstständiger Berater für digitale Produkte & Prozesse

Freilassing
Bruno Petrovic

Letzte Position:

Product Owner

Konzeption und Umsetzung einer „unified-commerce“-Plattform für KMUs zum Verkauf und zur Realisierung von Multi-Produkt-Bundles

Erfolge: Termingerechte Konzeption, Bereitstellung und Kundenabnahme eines 100% funktionsfähigen, CPQ-basierten „Buy Flow“-Prozesses zur Konfiguration und zum Vertrieb von Multi-Produkt-Bundles innerhalb des vorgegebenen Zeitfensters von 90 Tagen. Erfolgreich getestete Integration diverser Schnittstellenservices für die Bereiche: Kundensuche, Anreicherung von Kundendaten, Adressvalidierung, Servicequalifizierung, Rufnummernvalidierung, Bonitätsprüfung, Terminauswahl und Quote-to-Order Transition.

Verantwortlichkeiten:

  • Strategische Zielumsetzung: Ableitung und Umsetzung strategischer Kundenziele (z. B. Release-Inhalte, Business Value).
  • Backlog Management: Erstellung und Ausarbeitung von Backlog-Items (Initiatives, Epics, User Stories, Defects) in enger Abstimmung mit Projektteam und Kunde.
  • Priorisierung & Releases: Verantwortung für die Priorisierung des Product Backlogs sowie die Umsetzung definierter Release-Ziele.
  • Deliverable Tracking: Nachverfolgung von Arbeitsergebnissen auf Lieferanten- und Kundenseite.
  • Roadmap & Releaseplanung: Entwicklung und Umsetzung von Roadmaps und Release-Plänen gemeinsam mit dem Kunden.
  • Scope-Verantwortung: Verantwortung für den vertraglich vereinbarten Leistungsumfang.
  • Claim Management: Aktives Claim- und Änderungsmanagement gegenüber dem Kunden.
  • Teamkoordination: Steuerung und Koordinierung des Entwicklungsteams.
  • Synergienutzung: Nutzung von Synergien zwischen Kundenprojekten und Produktentwicklung.
  • Angebotserstellung: Erstellung von Angeboten (mit Supervision) sowie Präsentation vor Ort bei Kunden und Partnern.

Skills: Entwicklung, Kommunikation und Umsetzung von Produktvisionen; Product Backlog Management; Stakeholder Management; Regelmäßiges Reporting an Management und Steering Committees; Anforderungsanalyse & -Engineering; Durchführung und Dokumentation von Workshops; Fachliche Führung und Koordination von (verteilten) Projektteams und externen Dienstleistern; Epic Management; User Story Spezifikationen; Erstellung von Use Cases, Unterstützung bei Softwaretests und User Acceptance Testing (UAT); Release Management und Sprint Planung; Design von SOLL-Prozessen; Prozessoptimierung; Planung, Konzeption und Spezifikation von Schnittstellen zu Bestands- und Neusystemen; Identifikation, Bewertung und Steuerung von Projektrisiken; Aktives Claim- und Änderungsmanagement; Moderation von Sprint- Planungen und -Reviews; Datenmigration; Scrum; Kanban; REST API; JSON; XML; BPMN; UML; Jira; Confluence

Verifizierter Experte

Peter Herrmann

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Consultant Bankenaufsichtsrecht und Meldewesen Banken

Rottenburg
Peter Herrmann

Letzte Position:

Consultant Financial Datawarehouse Migration Schnittstellen Meldewesen bei Großbank / Zentralinstitut

  • Neuanbindung der Produkt-Schnittstellen des Financial Dataware House (FDW) direkt an die Abacus 360 Native Schnittstellen
  • IT-Umgebung: PC, Client-Server, Citrix Remote-Client, Oracle DB
  • Mapping des FDW-Outbound auf Abacus 360 Native
  • Analyse der Anforderungsdokumente, Fachkonzepte und bestehenden Schnittstellenregeln
  • Definition neuer FDW-Regeln für den Outbound nach Abacus 360
  • Anpassung von Testscripten für die neuen Schnittstellen
  • Durchführung von Tests zur Sicherstellung der korrekten Datenlieferung und Verarbeitung
Verifizierter Experte

Umut Gülac

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Freiberufler

Frankfurt
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.
Verifizierter Experte

Christian Frauer

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IT Projektumsetzer (Problemlöser)

Buxtehude
Christian Frauer

Letzte Position:

Abteilungsleiter (Interim) bei Städtisches Versorgungs- und Verkehrsunternehmen

  • Definition und Aufbau der Themenbereiche
  • Aufbau Governance-Modell für die Abteilung mit den Verantwortungsbereichen
  • IT-Strategie, Projektmanagement, Prozessmanagement sowie Qualitäts- und Nachhaltigkeitsmanagement
  • Ausarbeiten Kommunikationsstrategie in den Konzern
  • Erstellen IT-Strategie
  • Design von Templates, Guidelines und Prozessen für einheitliches Arbeiten
  • Aufnahme strategischen Leitplanken und Gruppierung laufender Projekte – Ableitung Roadmap für strategische Planung
  • Review laufende Projekte
  • Erstellen Kalkulation Staffing-Mengengerüst
  • Definition von Stellenprofilen
Verifizierter Experte

Robert Karash

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Interim Manager | Gruppenleiter im Geschäftsbereich IT-Betrieb & Digitalisierung „Databases, Operations & Support" (DOS)

Idstein
Robert Karash

Letzte Position:

Interim Manager | Gruppenleiter im Geschäftsbereich IT-Betrieb & Digitalisierung „Databases, Operations & Support" (DOS) bei Landwirtschaftliche RentenBank

  • Fachliche Leitung und Weiterentwicklung eines Teams von 28 IT-Mitarbeitenden (intern & extern) in den Fachbereichen HelpDesk / HelpLine, RHEL (Red Hat), MUREX (Handelssystem & Applikationen), SAP-Basisbetrieb
  • Steuerung externer Dienstleister (u. a. FI-TS für SAP-Basisbetrieb)
  • Personal-, Ressourcen- und Budgetplanung für IT-Abteilung und Projekte
  • Einführung und Etablierung regelmäßiger Kommunikationsformate (Jour Fixe, Team- und abteilungsübergreifende Meetings)
  • Sicherstellen des Applikationsbetriebs in einer hybriden Umgebung (Windows / Linux mit Datenbank- und Web-/Applikationsservern)
  • Unterstützung von Transformationsprojekten zur Modernisierung der Anwendungslandschaft (z. B. DevOps-Ansätze)
  • Aufbau und Einführung eines digitalen IT-Einkaufs für Hard- & Software (z. B. mit DELL)
  • Entwicklung und Steuerung der Abteilung „IT-Betrieb DOS" basierend auf der Unternehmensstrategie
  • Erstellung von Management-Berichten & Entscheidungsvorlagen zu IT-Projekten, Optimierungspotenzialen und Automatisierungsmöglichkeiten
  • Vertretung der Abteilung in den Gremien der Rentenbank und Sicherstellung der regulatorischen Compliance (BaFin §44, DSGVO, BSI, MaRisk)
Verifizierter Experte

Daryoosh Dehestani

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Enterprise Data- & AI-Architekt

Offenburg
Daryoosh Dehestani

Letzte Position:

FP&A Data & AI Architect bei Epta Group

Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.

Financial Data Integrity & ERP Governance

  • GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
  • Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
  • SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
  • Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt

Finance Reporting Transformation

  • Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
  • Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
  • Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
  • Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt

Power BI & Analytics Enablement

  • Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
  • Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
  • Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen

Transformation Infrastructure & Collaboration

  • Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
  • Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
  • Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert

Outcomes

  • GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
  • Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
  • Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
  • Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt

Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python

Verifizierter Experte

Ajay Kumar Deekonda

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar Deekonda

Letzte Position:

Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis

  • Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
  • Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
  • Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
  • Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
  • Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
  • Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
  • Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
  • Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
  • Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Verifizierter Experte

Florian B.

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Programm- & Integrationsleiter (KI, Daten- & Analytics-Transformation)

Florian B.

Letzte Position:

Business Architect — Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung

Aufgaben & Ergebnisse:

  • Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während eines Restrukturierungsprogramms (ca. 80 Beteiligte) ausgearbeitet
  • PMO-Setup zur Durchsetzung von Transparenz, Reporting und datengetriebenen Entscheidungen
  • Integrations-Template zur Überführung von Team-Silos (Software, Field-Installation, Supply Chain) in eine übergreifende Projektstruktur mit schlanken Tracking-Systemen zu Timeline, Fortschritt und KPIs
  • Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence
Verifizierter Experte

Marco Toscano

Profil ansehen

Scrum Master

München
Marco Toscano

Letzte Position:

Scrum Master bei Siemens Energy

  • Verantwortlich für die Einführung agiler Methoden innerhalb des Interface- & Integration-Teams (2 Scrum-Teams)
  • Planung und Durchführung von Trainings zu agilen Methoden
  • Moderation von Workshops und Scrum-Events
  • Beseitigung von Hindernissen
  • Steigerung der Sprint-Performance
Verifizierter Experte

Hervé Teguim

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Data Engineer & MS Fabric Experte

Oberhausen
Hervé Teguim

Letzte Position:

Senior Data Engineer bei Schweizerische Post AG

Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python

  • Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
  • Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
  • Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform
Verifizierter Experte

Olaf Kiese

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CIO-Berater・Enterprise Architect・Transformation Project Manager・ex-BCG Platinion

Düsseldorf
Olaf Kiese

Letzte Position:

CIO Advisor・IT Strategy・Tech/IT Due Diligence・Enterprise Architecture・IT Governance・AI Transformation・ex-BCG Platinion bei Kiese IT

  • -- ENGLISH Version (Deutsche Version unten) ---

Experience

  • Ex-BCG Platinion: 14 years as Manager & Chief IT Architect, leading large-scale IT transformations in complex group structures
  • 20+ years of C-level consulting across AI/IT strategy, enterprise architecture, IT organization, transformation, M&A due diligence, project recovery, and interim management
  • IT leadership experience with cross-functional, intercultural teams of up to 100+ people
  • Hands-on background in software engineering, IT architecture, and project management
  • Fortune Europe 500 focus; numerous international projects; SME and start-up experience

Core services:

  • IT strategy, enterprise architecture (EAM), target architectures and roadmaps
  • PE/M&A/carve-out IT/tech due diligence, asset valuation, cost estimation
  • GenAI transformation, process automation, and AI governance
  • IT reorganization, target operating model (TOM), agile transformation
  • IT governance, development and ITSM process optimization (BizDevOps, SAFe)
  • Review and recovery of critical large-scale IT programs
  • Planning and steering of transformation programs and IT project portfolios
  • IT vendor and platform selection (RfI / RfP)
  • Coaching & Interim management

Industries (selection): Insurance, financial services & banking, energy & utilities, telecommunications, retail & consumer goods, logistics, media, industry & engineering, healthcare, professional services

Projects (selection):

  • M&A Buy-side IT/Tech Due Diligence of an Acquisition in the Energy Sector (Utility, Smart Home) — AI-augmented with Anthropic Claude

  • AI Initiative for LLM-Based Optimisation and Automation of Sales and Billing Processes

  • Interim management Enterprise Architecture & group target architecture/roadmap development (METRO)

  • Reorganization: Design and introduction of agile IT target operating model at international wholesale group (METRO)

  • Design and implementation of agile BizDevOps target operating model (E.ON Grid Solutions)

  • Platform/vendor selection for renewal of core insurance solution of start-up (ELEMENT Insurance)

  • Establishment of project assurance capability and review/recovery of critical transformation projects (ERGO)

  • Enterprise architecture management and development of divisional/solution architectures (Deutsche Post DHL)

  • Strategic pricing architecture decisions in digital sales application landscape (E.ON Energie)

  • IT due diligence: Architecture evaluation and monetary valuation of IT assets (ProSiebenSAT.1 Media)

  • Interim management of group-wide security/compliance programme (ERGO)

  • Enabling an application landscape for different sales organizations and product structures (E.ON Energie)

  • Realignment of business/IT strategy and InsurTech platform selection (RfI, RfP) (nexible, ERGO Digital Ventures)

  • Stabilization/optimization of an agile/SAFe business/IT DevOps landscape transformation (Lufthansa AirPlus)

  • Process optimization and design/management of digitization and robotics introduction in power plants (RWE Nuclear)

  • BSS target architecture development for fixed/mobile networks convergence (Deutsche Telekom)

  • Optimization of IT organization model and methodology in application development and testing (Deutsche Telekom)

  • Evaluation of fulfillment of a general contractor agreement for run-off/migration of contract portfolios (ERGO)

  • -- DEUTSCHE Version (English version above) ---

Erfahrung

  • Ex-BCG Platinion: 14 Jahre Strategie und Umsetzung großskaliger IT-Transformationen in komplexen Konzernstrukturen (Manager & Chief IT Architect)
  • 20+ Jahre C-Level-nahe IT-Beratung: IT-Strategie, Enterprise-Architektur, IT-Organisation, Transformation, Due Diligence, Projektsanierung und Interimsmanagement
  • IT-Führungsverantwortung für cross-funktionale, interkulturelle Teams bis 100+ Personen
  • Fundierte Praxis in Softwareentwicklung, IT-Architektur und Projektmanagement
  • Fortune Europe 500 Schwerpunkt, zahlreiche internationale Projekte; KMU- und Start-up-Erfahrung

Branchen: Versicherungen · Finanzdienstleistungen & Banking · Energie · Telekommunikation · Handel & Konsumgüter · Industrie & Engineering · Logistik · Medien · Healthcare

Dienstleistungen (Schwerpunkte):

  • IT-Strategie, Enterprise-Architektur (EAM), IT-Landschaft Zielbilder und Roadmaps
  • M&A/Carve-out IT/Tech Due Diligence, Asset-Bewertung und Kostenschätzung
  • GenAI-Transformation, Prozessautomatisierung und KI-Governance
  • IT-Reorganisation, Target Operating Model (TOM), agile Transformation
  • IT-Governance, Entwicklungs- und ITSM-Prozesse (BizDevOps, SAFe)
  • Review und Sanierung kritischer IT-Großprojekte
  • Planung/Steuerung von Transformationsprogrammen und IT-Projektportfolios
  • IT-Dienstleister-/Plattformselektion (RfI, RfP)
  • IT-Projektmanagement (agil, klassisch, hybrid)
  • Coaching & Interimsmanagement

Projekte (Selektion):

  • M&A Käuferseitige IT-/Tech-Due-Diligence einer Akquisition im Energiesektor (EVU, Smart Home) — KI-augmentiert mit Anthropic Claude
  • KI-Initiative zur LLM-gestützten Optimierung und Automatisierung von Vertriebs- und Abrechnungsprozessen
  • Interimsmanagement Enterprise Architecture und Entwicklung Konzern-Zielarchitektur im Großhandel (METRO)
  • Reorganisation: Design und Einführung agiles IT Target Operating Model (TOM) bei internationalem Großhandelskonzern (METRO)
  • IT-Reorganisation: Einführung agiles BizDevOps Target Operating Model (TOM) bei Energiekonzern (E.ON Grid Solutions)
  • Plattform-Auswahl / Anbieterselektion bei Erneuerung der Core Insurance Solution eines B2B2C Start-ups (ELEMENT Insurance)
  • Prozessoptimierung, Digitalisierung und Robotics-Einführung in Kraftwerken (RWE Nuclear)
  • Bewertung der Erfüllung eines Generalunternehmervertrags bei Run-off/Migration von Beständen eines Lebensversicherers (ERGO)
  • Geschäfts-/IT-Strategie und InsurTech-Plattformselektion für Digitalversicherer/Start-up (nexible, ERGO Digital Ventures)
  • Befähigung einer Energie-Anwendungslandschaft für multiple Vertriebseinheiten (E.ON Energie)
  • Strategische Architekturentscheidungen im Preismanagement einer Digital Sales Anwendungslandschaft eines Energiekonzerns (E.ON Energie)
  • Stabilisierung/Optimierung einer agilen DevOps IT-Transformation im Geschäftsreise- und Zahlungsmanagement (Lufthansa AirPlus)
  • Interimsmanagement bei gruppenweitem Security- und Compliance-Programm eines global tätigen Versicherers (ERGO)
  • Aufbau Project Assurance Capability sowie Review und Optimierung/Sanierung der kritischen IT-Großprojekte in einem Versicherungskonzern (ERGO)
  • Aufbau Enterprise Architektur Management und Entwicklung von Bereichs- und Lösungsarchitekturen für einen Logistikkonzern (Deutsche Post DHL)
  • M&A IT Due Diligence – Bewertung und Wertbestimmung von IT-Assets im Mediensektor (ProSiebenSAT.1 Media)
  • Entwicklung BSS-Zielarchitektur und Roadmap für Konvergenz von Festnetz/Mobilfunk (Deutsche Telekom)
  • Optimierung von IT-Steuerung/-Organisation und Methodik in Anwendungsentwicklung und Test bei einem Telekommunikationskonzern (Deutsche Telekom)

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

22 Jahre

Positionsdauer

3,2 Jahre

Positionen pro Freelancer

13

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

Bachelor-Abschluss oder höher

89%

Master-Abschluss oder höher

57%

Doktortitel

11%

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 40 80 120 160
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die Data Warehouse einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 840 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €

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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Über die Technologie

Was es macht

Ein Data Warehouse bringt Geschäftsdaten an einen Ort für Analyse, Reporting und Planung. Es verwandelt rohe Ereignisse, Transaktionen und Dateien in strukturierte Tabellen, denen Teams für Dashboards und Entscheidungen vertrauen können.

Häufige Plattformen

  • Snowflake für elastische Analytics-Workloads
  • Google BigQuery für Cloud-Reporting und SQL-Analysen
  • Amazon Redshift für AWS-zentrierte Stacks
  • Azure Synapse und SQL Server für Microsoft-Umgebungen
  • Oracle, Teradata und andere ältere Warehouse-Systeme

Kernkompetenzen

Starke Profis kennen SQL, Datenmodellierung sowie ETL- oder ELT-Design. Sie arbeiten mit Star Schemas, Slowly Changing Dimensions, Partitionierung, Zugriffskontrolle und Prüfungen der Datenqualität. Außerdem verstehen sie, wie Quellsysteme das Warehouse speisen, ohne nachgelagerte Reports zu beschädigen.

Wann Hilfe sinnvoll ist

Unternehmen brauchen oft freiberufliche Hilfe, wenn ein Warehouse langsam ist, das Modell unübersichtlich ist oder eine Migration läuft. Es hilft auch, wenn ein Team eine neue Reporting-Ebene, historische Nachbefüllung oder sauberere Pipelines für Finance, Sales oder Operations braucht.

Wie gute Arbeit aussieht

Gute Profis achten auf Konsistenz, Query-Performance und klare Geschäftsdefinitionen. Sie dokumentieren Tabellen, Zuständigkeiten und Aktualisierungslogik, damit Analysten und Engineers ohne Rätselraten arbeiten können. Außerdem erkennen sie Lücken bei Lineage, Sicherheit und Testabdeckung früh.

Typische Umsetzung

Ein Data-Warehouse-Projekt umfasst oft neue Schemas, Ingestion-Jobs, kuratierte Marts und Reporting-fähige Views. In größeren Setups unterstützen Experten bei der Migration von On-Prem-Systemen, der Modernisierung des Warehouses und der Zusammenarbeit mit Remote-Teams über Zeitzonen hinweg.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Data Warehouse? Hier findest du die passenden Antworten.

Ein starkes Data Warehouse speichert bereinigte, strukturierte Geschäftsdaten für Analyse und Reporting. Unternehmen nutzen es für Dashboards, KPI-Tracking, Forecasting und systemübergreifende Sichten, die sich aus operativen Datenbanken allein nur schwer gewinnen lassen. Es wird meist so aufgebaut, dass viele Nutzer gleichzeitig darauf zugreifen können und klare Geschäftsdefinitionen gelten.

Ein Data Warehouse ist für kuratierte, abfragebereite Daten und konsistentes Reporting gedacht. Ein Data Lake speichert meist mehr rohe oder halbstrukturierte Daten mit weniger Modellierung im Vorfeld. Viele Unternehmen nutzen beides, aber das Warehouse ist der Ort, an dem Business-Anwender saubere, verlässliche Tabellen erwarten.

Ein guter Data Warehouse-Spezialist sollte auch dimensionale Modellierung, ETL- oder ELT-Design und Praktiken zur Datenqualität beherrschen. Vertrautheit mit Tools wie dbt, Airflow und Cloud-Warehouse-Services ist ebenfalls wichtig. Für moderne Stacks sind Erfahrung mit Berechtigungen, Kostenkontrolle und inkrementellen Ladeprozessen oft entscheidend.

Ein Data Warehouse-Projekt profitiert von externer Hilfe, wenn das vorhandene Modell langsam, inkonsistent oder schwer zu erweitern ist. Das ist auch bei Migrationen, Neuaufsetzungen und der Anbindung neuer Quellsysteme üblich. Freiberufliche Spezialisten können gezielt liefern, ohne auf lange interne Einstellungszyklen zu warten.

Ein Data Warehouse-Projekt kann einen Spezialisten für einen gezielten Fix oder mehrere Profis für eine größere Migration benötigen. Kleine Reporting-Ebenen brauchen vielleicht nur Modellierungs- und SQL-Know-how, während Enterprise-Arbeiten zusätzlich Sicherheit, Orchestrierung und Plattformwissen erfordern. Der tatsächliche Bedarf hängt von der Komplexität der Quellen und den Reporting-Anforderungen ab.

Die meiste Data Warehouse-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie von SQL, Dokumentation und Cloud-Tools geprägt ist. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn Teams Zugriff auf sensible Systeme, tiefen Geschäftskontext oder Workshops mit Finance und Operations brauchen. Viele Unternehmen nutzen ein hybrides Setup für Planung und Remote-Umsetzung für die Implementierung.

Der Begriff Data Warehouse führt oft zu Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse und SQL Server. Ältere Systeme wie Teradata und Oracle sind in vielen Unternehmen weiterhin wichtig, besonders dort, wo langjährige Reporting-Stacks existieren. Ein guter Freelancer sollte sowohl mit modernen Cloud- als auch mit Legacy-Umgebungen vertraut sein.

Ein starker Data Warehouse-Experte erklärt, wie Tabellen modelliert, aktualisiert und validiert werden, nicht nur, welche Tools er nutzt. Achte auf klare Benennung, getestete Pipelines, dokumentierte Geschäftsregeln und sinnvolle Performance-Entscheidungen. Die besten Profis können Abwägungen bei Datenfrische, Kosten und Wartbarkeit verständlich erklären.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 840 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.

Freelancer, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,2 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (99%), Englisch (95%) und Französisch (21%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Professionelle Dienstleistungen (49%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (98%), Business Intelligence (85%) und Projektmanagement (74%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben

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Philipp Thomaschewski

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