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Data-Warehouse-Experten

für zuverlässige Analysen – in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die analytische Datenmodelle entwerfen, zuverlässige ETL- und ELT-Pipelines entwickeln und die Leistung von Cloud-Data-Warehouses optimieren. FRATCH verbindet Sie mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern, die schnell zu Ihrem Datenprogramm beitragen können.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Data-Warehouse-Experten eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Ebru A.

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Business Analyst | Projekt- & Produktmanager | PMO | CRM & Salesforce | MarTech | SaaS & Rollout Management | Digitale Transform

Darmstadt
Ebru A.

Letzte Position:

Product Analytics & App Tracking Consultant bei EnBW mobility+ AG & Co. KG

  • Product Analytics, Mobile App Tracking & Tracking Governance (B2C Mobility App) – agile Projektsteuerung (Scrum/Kanban)
  • Product Ownership für Product Analytics und Mobile App Tracking der EnBW mobility+ App; Aufnahme, Priorisierung und Übersetzung fachlicher Anforderungen in umsetzbare Konzepte und Azure DevOps User Stories mit Akzeptanzkriterien.
  • Ableitung von Tracking-Anforderungen bei Einführung neuer App-Funktionen (u. a. Resilient Map), Definition von Tracking-Parametern (Screens, Events, Custom Definitions) sowie Sicherstellung eines datenschutzkonformen Trackings (Firebase, GA4, Adjust) entlang des Tracking-Konzepts.
  • Konzeption und Anpassung von Dashboards sowie Funnel-Reporting für Kampagnen (GA4-Validierung, Onboarding- & Order-Flow-Analysen, Conversion Funnels, Ladestart-Flow) zur Identifikation von Abbruchpunkten und Optimierungspotenzialen.
  • Steuerung des technischen Rohdatenexports (Adjust nach BigQuery) sowie der Anbindung an das Data Warehouse / Data Lakehouse inkl. Datenmapping; Zusammenarbeit mit internationalen Entwicklungsteams, Data Engineering, Marketing/Sales und Product Management.
  • Aufbau standardisierter Tracking-Architektur, Namenskonventionen und Governance; Analyse und Ausbau des Trackings (neue Features & „blinde Flecken“), Testkonzeption, Übergabe an Tester sowie Qualitätssicherung und Abnahme vor Releases; Dokumentation auf Conceptboard.
Verifizierter Experte

Wolfgang O.

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Business Analyst

Freilassing
Wolfgang O.

Letzte Position:

Projektmanager bei EnBW - Netze Südwest

  • Neu- und Weiterentwicklung des bestehenden MS Dynamics CRM

IT-Systeme: Microsoft Dynamics Customer Service, SharePoint, DevOps, SAP IS-U

  • Implementierung /Weiterentwicklung CRM
  • Übernahme von bisherigem Dienstleister
  • Geschäftsprozessanalyse
  • Agile Projekt-Organisation
  • Business Analyse / Requirements Engineering mit AI-Unterstützung
  • Einsatz AI-Entwicklung
  • Analyse Stammdatenprozesse
  • CRM-Kundendatenverwaltung
  • Anforderungsdokumentation
  • Stakeholder Management
  • Workshop-Moderation
Verifizierter Experte

Stefan O.

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KI-Produktleiter

Berlin
Stefan O.

Letzte Position:

Gründer bei ProtocolEngine.io

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

  • Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
  • Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
  • Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
  • Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
  • Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
  • Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

Verifizierter Experte

Michael S.

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Interim-CIO, CRO / Leiter Compliance & Risiko / Leiter Governance

Hamburg
Michael S.

Letzte Position:

Aufbau Compliance/TPRM bei Haftpflichtkasse

Aufbau Compliance‑Abteilung & DORA‑Operationalisierung

  • Aufbau einer vollständigen Compliance‑Organisation nach DORA
  • Entwicklung und Operationalisierung der SfO
  • Einsatz von KI‑Agenten zur Automatisierung:
  • Auswertung von Due‑Diligence‑Fragebögen inkl. Risikoeinstufung
  • KI‑gestützte Vertragsanalyse (DORA/MaRisk‑Konformität)
  • Monitoring externer Datenquellen (Cyber‑Vorfälle, Newsfeeds)
  • Aufbau eines dezentralen Risiko‑ und Maßnahmenregisters
  • Erstellung von GAP‑Analysen und Ableitung von Maßnahmen
  • Aufbau und Pflege des Auslagerungs‑Informationsregisters
  • Nutzung eigener TPRM‑Frameworks, Checklisten und Prozessmodelle

Aufbau Compliance‑Abteilung & DORA‑Operationalisierung

  • Aufbau einer vollständigen Compliance‑Organisation nach DORA
  • Entwicklung und Operationalisierung der SfO
  • Einsatz von KI‑Agenten zur Automatisierung:
  • Auswertung von Due‑Diligence‑Fragebögen inkl. Risikoeinstufung
  • KI‑gestützte Vertragsanalyse (DORA/MaRisk‑Konformität)
  • Monitoring externer Datenquellen (Cyber‑Vorfälle, Newsfeeds)
  • Aufbau eines dezentralen Risiko‑ und Maßnahmenregisters
  • Erstellung von GAP‑Analysen und Ableitung von Maßnahmen
  • Aufbau und Pflege des Auslagerungs‑Informationsregisters
  • Nutzung eigener TPRM‑Frameworks, Checklisten und Prozessmodelle
  • Projektcontrolling - Darstellung und strukturierte Messung der erreichten Projektziele im Rahmen des Management Reportings.
  • Gesamtverantwortung für den Aufbau einer Compliance-, Governance- und Risk-Organisation
  • Aufbau eines integrierten GRC-Modells und Executive-Reporting für den Vorstand.
Verifizierter Experte

Hans-Dieter G.

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KI-Testing- und Qualitätsmanager | Testmanagement | KI-Entwicklungspraxis

Wiehl
Hans-Dieter G.

Letzte Position:

Ausbildung zum KI-Experten

Ich erweitere kontinuierlich meine Expertise im Bereich KI und Automatisierung, arbeite mit ChatGPT, OpenAI, Manus, Gemini, MS CoPilot, API, LangChain, Hugging Face, Manus, TensorFlow und Auto-GPT sowie Python-basierten ML-Frameworks und MLOps-Tools, um klassische Softwareentwicklungs-, Analyse- und Testprozesse intelligent zu transformieren.

Verifizierter Experte

Bruno P.

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Selbstständiger Berater für digitale Produkte & Prozesse

Freilassing
Bruno P.

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% funktionalen, 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 Lieferantenund 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

Fadi S.

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

Oberhausen
Fadi S.

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 A.

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Language Expert – Python-Entwickler – KI-Ingenieur

Leonberg
Karin A.

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

Songül D.

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Senior SAP Data-&-Analytics-Consultant & Projektmanager (BI / BW/4HANA) | Planung (BPC, BI-IP)

Düsseldorf
Songül D.

Letzte Position:

Freelance SAP BW Consultant bei DKV Mobility Services

  • Entwickelte und implementierte Erweiterungen in SAP BW on HANA 7.5 im Rahmen von CRM-Migration sowie S/4HANA- und BW/4HANA-Transformationsprogrammen
  • Migrierte SAPI-Datenquellen auf das ODP-Framework als Teil der S/4HANA-Migration
  • Lieferte SAP-ECC-Daten über BW-Datenmodelle und Calculation Views für Power-BI-Analysen in Snowflake
  • Integrierte SAP- und Non-SAP-Datenquellen (inklusive MS Dynamics)
  • Verbesserte die Transparenz im Reporting durch konsolidierte Datenmodelle
  • Optimierte Datenladeprozesse für FI-CO-Datenquellen und verbesserte dadurch Ladezeiten und Systemperformance deutlich
Verifizierter Experte

Christian F.

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IT Projektumsetzer (Problemlöser)

Buxtehude
Christian F.

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

Peter H.

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Consultant Bankenaufsichtsrecht und Meldewesen Banken

Rottenburg
Peter H.

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

Robert K.

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

Idstein
Robert K.

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

Florian B.

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

Florian B.

Letzte Position:

Business-Architekt — Blueprint für die Projektorganisation zur 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
  • Integration...
Verifizierter Experte

Daryoosh D.

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Enterprise Data- & AI-Architekt

Offenburg
Daryoosh D.

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

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data-Warehouse-Experten einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

22 Jahre

Data-Warehouse-Experten Experten verfügen im Durchschnitt über 22 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3,2 Jahre

Data-Warehouse-Experten Experten bleiben im Durchschnitt 3,2 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

13

Data-Warehouse-Experten Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 13 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Data-Warehouse-Experten Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

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

Data-Warehouse-Experten Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

Data-Warehouse-Experten Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Business Intelligence.

Bachelor-Abschluss oder höher

88%

88% der Data-Warehouse-Experten Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

56%

56% der Data-Warehouse-Experten Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

10%

10% der Data-Warehouse-Experten Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Data-Warehouse-Experten Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Data-Warehouse-Experten Experten sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95%

95% der Data-Warehouse-Experten Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 26 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
3 % der Data-Warehouse-Experten Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
34 % der Data-Warehouse-Experten Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
54 % der Data-Warehouse-Experten Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
8 % der Data-Warehouse-Experten Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
2 % der Data-Warehouse-Experten Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

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

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 836 €

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

Branchenfokus der Data-Warehouse-Experten 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 (57%)
  • Professionelle Dienstleistungen (50%)
  • Fertigung (37%)
  • Versicherung (36%)
  • Automotive (35%)
  • Einzelhandel (33%)
  • Gesundheitswesen (31%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Zweck und Grundlagen

Ein Data Warehouse ist ein zentrales System zur Speicherung strukturierter, historischer Daten für Reporting, Business Intelligence und weiterführende Analysen. Es führt Informationen aus operativen Datenbanken, Anwendungen, Dateien und externen Diensten zusammen, ohne diese Quellsysteme zu belasten. Teams nutzen es, um einheitliche Kennzahlen, vertrauenswürdige Dashboards und eine gemeinsame Sicht auf die Geschäftsentwicklung zu schaffen.

Modellierungsansätze

Spezialisten formen Rohdaten zu Modellen, die klar, wiederverwendbar und für analytische Workloads effizient sind. Je nach Reporting-Bedarf, Governance-Anforderungen und erwarteter Veränderungsgeschwindigkeit wählen sie dimensionale, normalisierte oder Data-Vault-Muster. Faktentabellen, Dimensionen, sich langsam ändernde Attribute und semantische Ebenen helfen verschiedenen Teams, dieselben Daten einheitlich zu interpretieren.

Pipelines und Tools

Data Warehousing umfasst Datenaufnahme, Transformation, Orchestrierung, Tests und Monitoring. Zu den gängigen Umgebungen gehören Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric und Azure Synapse Analytics sowie Tools wie dbt, Apache Airflow, Fivetran und Matillion. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, Python, APIs, Datenkatalogen und versionskontrollierten Deployment-Workflows.

Wo es Mehrwert schafft

Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise ins Haus, wenn Analysen zuverlässiger, skalierbarer oder im gesamten Unternehmen zugänglicher werden müssen.

  • Finanz-, Vertriebs-, Marketing- und Kundendaten zusammenführen
  • Fehleranfällige Tabellenkalkulations-Reports durch kontrollierte Datensätze ersetzen
  • Management-Dashboards und Self-Service-BI-Modelle erstellen
  • Ein On-Premises-Data-Warehouse in eine Cloud-Umgebung migrieren
  • Saubere historische Daten für Prognosen und Machine Learning aufbereiten

Wann externe Expertise hilft

Freiberufliche Spezialisten sind bei Warehouse-Migrationen, der Auswahl von Plattformen, der Neugestaltung von Reports und der Modernisierung von Pipelines hilfreich. Sie können eine bestehende Umgebung bewerten, eine Zielarchitektur definieren, uneinheitliche Definitionen bereinigen und Arbeitsweisen für die Umsetzung etablieren, ohne auf das Wachstum eines festen Teams warten zu müssen. Für verteilte Teams funktioniert die Remote-Zusammenarbeit gut, wenn Zuständigkeiten, Dokumentation, Zugriffe und Review-Prozesse klar festgelegt sind; lokale Sprachkenntnisse können wichtig sein, wenn Anforderungen von regionalen Geschäftsteams kommen.

Was gute Spezialisten mitbringen

Qualitativ gute Arbeit verbindet fundierte SQL-Kenntnisse mit einer soliden Datenarchitektur und einem praxisnahen Verständnis von Geschäftsprozessen. Achten Sie auf Fachleute, die Zielkonflikte erklären, eine Dashboard-Kennzahl bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen und Tests, Beobachtbarkeit, Zugriffskontrollen sowie Wiederherstellungsplanung nachweisen können. Gute Spezialisten hinterlassen dokumentierte Modelle, wartbare Transformationen und klare Übergabeunterlagen statt eines Warehouses, das nur sie selbst betreiben können.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

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

Ein Data Warehouse speichert integrierte, historische Informationen für Reporting, Business Intelligence und Analysen. Es trennt analytische Workloads von Transaktionssystemen und stellt Teams konsistente Daten für Dashboards, Planung und die Verfolgung der Geschäftsentwicklung bereit.

Ein Data Warehouse speichert in der Regel aufbereitete, strukturierte Daten, die für zuverlässige Abfragen und kontrolliertes Reporting optimiert sind. Ein Data Lake kann rohe strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten speichern, weshalb viele Unternehmen beide in einer umfassenderen Datenarchitektur einsetzen.

Ein guter Data-Warehouse-Spezialist arbeitet typischerweise mit SQL, Datenmodellierung, ETL oder ELT, Orchestrierung und Cloud-Infrastruktur. Erfahrung mit dbt, Apache Airflow, BI-Tools, Datenqualitätstests, Sicherheit und Metadatenverwaltung ist ebenfalls wertvoll.

Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang, den Quellsystemen und den Folgen fehlerhafter Reports ab. Eine fokussierte Änderung an einer Pipeline oder einem Modell kann zu einem Spezialisten passen, der mit dem relevanten Stack vertraut ist. Eine Migration oder die Neugestaltung eines unternehmensweiten Data-Warehouses erfordert dagegen jemanden, der Architektur, Governance und Umsetzung über mehrere Teams hinweg geleitet hat.

Ja, Data-Warehouse-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da die zentralen Tätigkeiten gemeinsame Repositories, Cloud-Umgebungen und dokumentierte Workflows nutzen. Vor-Ort-Termine können dennoch bei der Anforderungsanalyse, der Abstimmung mit Stakeholdern und Workshops helfen, insbesondere wenn Geschäftsdefinitionen unklar sind.

Zu den beliebten Data-Warehouse-Plattformen gehören Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric und Azure Synapse Analytics. Die beste Wahl hängt von Datenvolumen, Abfragemustern, Cloud-Strategie, Governance, vorhandenen Kenntnissen und Integrationsanforderungen ab – nicht allein von der Bekanntheit einer Marke.

Bitten Sie einen Data-Warehouse-Spezialisten, ein von ihm umgesetztes Modell oder eine Pipeline zu erklären, einschließlich Quellqualität, Tests, Leistung und Fehlerbehandlung. Prüfen Sie, ob er technische Entscheidungen mit Geschäftsdefinitionen verknüpfen und eine klare Dokumentation, Überwachung und Zuständigkeitsprozesse vorweisen kann.

Ein Enterprise Data Warehouse kann passend sein, wenn mehrere Abteilungen kontrollierte, gemeinsame Kennzahlen über operative Systeme hinweg benötigen. Als alleinige Lösung eignet es sich weniger, wenn Teams hauptsächlich eine kostengünstige Speicherung von Rohdaten, schnelle Exploration oder spezialisierte Workloads benötigen, die besser von einem Data Lake oder Lakehouse unterstützt werden.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 836 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 10% 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) (86%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).

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-Experten eingesetzt haben

Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Wien Graz

In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

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Philipp Thomaschewski

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