Data Warehouse Experten in Köln
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Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Alexander Bromberg
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Rainer Langbehn
Letzte Position:
Senior IT-Consultant, Senior Software Architekt, Senior Software Entwickler, Senior DevOps Engineer bei Techniker Krankenkasse
Automatisierung der Datenbank Major / Minor Releases des Projektes TKeasy
Konzept zur Datenbank Major / Minor Release Automatisierung
Istaufnahme
Evaluierung der Redgate Flyway Funktionalitäten
Konzepterstellung
Produkte: Redgate Flyway, GitHub, Quest, Erwin Data Modeller, Oracle, Atlassian Jira, Atlassian Confluence
Kenntnisse: Docker, Continuous Delivery, Continuous Integration, Redgate Flyway, Major Releases, Minor Releases
Emmanouil Tzouridis
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Trade Republic Bank GmbH
- Implementierung von Analytics- und Automatisierungslösungen für die Business Unit Anti Financial Crime
- Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für produktive ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over und Kartenbetrugserkennung sowie Customer Risk Assessment
- Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow
Thomas Reick
Letzte Position:
BI Consultant und Power BI Entwickler bei Plusnet GmbH
- Eingehende Forensik zu Datenquellen alt und neu
- Weiterentwicklung bestehender Berichte und Erstellung neuer Datenanalysen
- Datenaufbereitung aus Quellsystemen und semantischen Modellen
- Integration Azure DevOps
- Werkzeuge und Fähigkeiten: MS-PowerBI, DAX, MS-Office 365, PowerQuery, M, PowerAutomate, Redmine, SharePoint, SQL (T-SQL, Oracle), MS Fabric
Peter Brungs
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Denis Kirpicev
Letzte Position:
Unternehmensberater bei Freiberuflicher Unternehmensberater
Implementierung von maßgeschneiderten Reporting-Lösungen für Finanzkennzahlen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen abgestimmt sind
Entwicklung einer Anwendung für maschinelles Lernen, die eine Leistungssteigerung von 250% erzielte
Datenarchitekt „Produktionsnahe Qualitätssicherung“ (03/2024–09/2024):
Konzeption und Umsetzung einer Analyseplattform zur Erkennung von Qualitätsabweichungen in der Fertigung
Aufbau einer skalierbaren Data-Lakehouse-Architektur auf Databricks in Kombination mit SAP ERP-Daten über SAP Datasphere
Enge Zusammenarbeit mit dem SAP-Team zur Harmonisierung der Stücklisten- und Auftragsdaten
Visualisierung der KPIs zur Unterstützung des Shopfloor-Managements
Leitender Dateningenieur „Monitoring der Vertriebsleistung“ (08/2023–12/2023):
Design und Implementierung einer Databricks-basierten Plattform zur Analyse von Verkaufszahlen und Promotion-Effekten
Integration von SAP SD-Daten über SAP BW/4HANA
Nutzung von Azure DevOps zur Orchestrierung von ETL-Jobs und Deployment der Workflows
Technischer Projektleiter „Cloud-Migration & Datenstrategie“ (02/2023–05/2023):
Migration eines heterogenen Data-Warehouse-Stacks in eine moderne Cloud-Architektur auf Azure mit Databricks als zentrale Verarbeitungsplattform
Entwicklung einer Governance-konformen Datenarchitektur zur Integration von SAP-Finanzdaten und nicht-SAP-Quellen
Technologien: Databricks, Delta Lake, Python, SAP Datasphere, Azure DevOps, PowerBI, SQL
Giovanni Spinelli Barrile
Letzte Position:
Technischer Produktmanager bei Logicc GmbH
Fungierte als zentrale Schnittstelle zwischen Rechts-, Engineering- und Business-Teams, um null Compliance-Verstöße sicherzustellen und gleichzeitig die Produktgeschwindigkeit beizubehalten.
Führte die Entwicklung einer DSGVO-konformen KI-Aggregator-Plattform an und managte eine Roadmap, die rechtliche Vorgaben mit ambitionierter Feature-Auslieferung in Einklang bringt.
Skalierte das Engineering-Team von 4 auf 9 Entwickler, etablierte Einstellungsprotokolle und technische Onboarding-Prozesse zur Unterstützung schneller Produktiterationen.
Optimierte den Entwicklungsprozess durch Einführung strukturierter Sprint-Zyklen und Backlog-Pflege, was zu einer 20%igen Reduktion der Feature-Entwicklungszeit führte.
Entwarf Architektur und Prototypen für agentenbasierte KI-Workflows mit n8n und RAG-Pipelines auf Langchain.
Dieter Wagner
Letzte Position:
Freelancer bei Morat Swoboda Motion GmbH
- Handbuch für die neuen Kostenstellenstruktur in SAP und für die neuen Buchungsvorfälle
- Werkscontrolling, Betriebsabrechnungsbogen und Bestandsbewertung
- Tarifermittlung in Excel für SAP
- Erstellung von Produktkalkulationen
Peter Weiß
Letzte Position:
Business-Analyst bei Finanz Informatik GmbH & Co. KG
- Wartung und Weiterentwicklung der Software OSPlus im Bereich Kasse
- Einsatz von IBM Notes und HP Quality Center
Robert Meixner
Letzte Position:
Luftverkehrssteuer Deutsche Zollverwaltung SOAP-Webservice-Client-Anfragen bei Team GmbH
Im Bürger- und Geschäftskundenportal der Zollverwaltung geben Fluggesellschaften monatlich Anträge für Starts und Landungen ein
Per SOAP-Webservice werden diese Anträge an die Sachbearbeiter weitergeleitet und nach Prüfung sowie Bearbeitung werden Rückfragen oder Bescheide per SOAP-Webservice zurückgegeben
PL/SQL-Programmierung von SOAP-Webservice-Client-Anfragen für den HTTP/XML-Nachrichtenaustausch zwischen dem BuG und den Sachbearbeitern
Neu-Erstellung und Änderungsanforderungen für Forms- und Reports-12-Module
Forms-Anwendungen starten und lesen SOAP-Webservice-Anfragen über PL/SQL-Packages, werten diese aus und schicken Reports-12-Dokumente an die Fluggesellschaften
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 3,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
60% (Deutschland: 57%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
90% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, die Data Warehouse 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
Was es macht
Ein Data Warehouse führt Daten aus vielen Systemen an einem Ort für die Analyse zusammen. Teams nutzen es für Management-Reporting, KPI-Tracking, Unterstützung beim Finance Close, Kundeneinblicke und operative Dashboards. Oft wird es auch DWH oder Enterprise Data Warehouse genannt.
Typischer Stack
- Integration von Quellsystemen und Change Capture
- SQL-Modellierung für Fakt- und Dimensionstabellen
- ETL- und ELT-Pipelines
- BI-Tools, semantische Schichten und Prüfungen der Datenqualität
Starke Experten wissen, wie diese Teile zusammenspielen und wie sie zuverlässig bleiben, während das Unternehmen wächst.
Wann Hilfe dazuholen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Warehouse-Projekt ein klares Datenmodell, bessere Ladeleistung oder einen Neuaufbau nach starkem Wachstum braucht. Sie helfen auch, wenn das Reporting zwischen Teams uneinheitlich ist oder bestehende Pipelines schwer zu warten sind. In Köln ist das oft wichtig für Firmen, die eng mit lokalen Stakeholdern zusammenarbeiten und Vor-Ort-Termine mit Remote-Umsetzung verbinden können.
Wie gute Arbeit aussieht
Gute Profis denken in Geschäftsfragen, nicht nur in Tabellen und Jobs. Sie definieren Source-to-Target-Mappings, entwerfen saubere Granularität, behandeln Historie korrekt und dokumentieren Annahmen so, dass Analysten den Zahlen vertrauen können. Außerdem erkennen sie schwache Joins, doppelte Logik und unklare Zuständigkeiten früh.
Das Umfeld darum herum
Data-Warehouse-Arbeit berührt oft SQL, dbt, Snowflake, BigQuery, Redshift, SQL Server, Oracle und Databricks. Die genaue Mischung hängt von der Cloud-Strategie, dem Datenvolumen, den Governance-Regeln und der eingesetzten BI-Schicht ab. Viele Projekte brauchen außerdem Sicherheit, Zugriffskontrolle, Lineage und Teststandards.
Typische Ergebnisse
Ein starker Spezialist hinterlässt mehr als nur geladene Tabellen. Erwartet stabile Reporting-Modelle, klare Benennung, geplante Aktualisierungen, wiederverwendbare Transformationen und Dokumentation, die sowohl technischen als auch fachlichen Teams hilft. So werden zukünftige Änderungen sicherer und schneller.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Warehouse am häufigsten aufkommen.
Ein Data Warehouse speichert integrierte Daten für Analyse und Reporting, nicht für die tägliche Transaktionsverarbeitung. Unternehmen nutzen es für Dashboards, Finanzberichte, Kundenanalysen und eine gemeinsame Sicht auf die Geschäftsleistung. Es hilft, verstreute Quellsysteme in konsistente Kennzahlen zu verwandeln.
Hole einen Data-Warehouse-Spezialisten dazu, wenn du eine neue analytische Schicht aufbauen, langsame oder störanfällige Pipelines beheben oder die Reporting-Logik nach Wachstum bereinigen musst. Freelancer sind auch nützlich, wenn interne Teams kurzfristig Hilfe bei Modellierung, Migration oder Qualitätsprüfungen brauchen. Sie können für Designarbeit, Umsetzung oder eine Rettungsaktion dazukommen.
Ein Data Warehouse ist für strukturierte Analyse und vertrauenswürdiges Reporting ausgelegt, mit klaren Modellen und definierten Geschäftsregeln. Ein Data Lake ist breiter angelegt und speichert oft rohe oder halbstrukturierte Daten für viele Zwecke. Viele Unternehmen nutzen beides, aber das Warehouse ist meist die Quelle für gesteuertes BI.
Ein starker Data-Warehouse-Profi kennt in der Regel SQL, dimensionales Modellieren, ETL- oder ELT-Design und mindestens eine moderne Plattform wie Snowflake, BigQuery oder Redshift. Datenqualität, Zugriffskontrolle und Dokumentation sind ebenfalls wichtig. Wenn das Projekt dbt oder ein BI-Tool nutzt, ist diese Erfahrung ein klarer Vorteil.
Für eine einfache Reporting-Schicht kann ein fähiger Data Warehouse-Experte ausreichen. Für Migrationen, mehrere Quellsysteme oder strenge Governance möchte man meist jemanden, der schon einmal Design und Umsetzung von Anfang bis Ende übernommen hat. Je mehr Systeme und Stakeholder beteiligt sind, desto wertvoller wird tiefe Warehouse-Erfahrung.
Ja. Die meiste Data-Warehouse-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Spezialist sicheren Zugriff auf die Quellsysteme, einen klaren Data Owner und regelmäßiges Feedback aus dem Fachbereich hat. In Köln bevorzugen viele Teams eine Mischung aus Remote-Arbeit und Präsenz-Workshops für Modelldesign und Abstimmung mit Stakeholdern.
Bitte um einen aktuellen Data-Warehouse-Fall, der Quellsysteme, Modelldesign, Tests und die Nutzung der finalen Reporting-Schicht zeigt. Gute Experten erklären Abwägungen klar und verstecken sich nicht hinter Toolnamen. Achte auf saubere Benennung, praxisnahe Dokumentation und einen sorgfältigen Umgang mit Datenregeln.
SQL ist unverzichtbar, aber für ein komplettes Data-Warehouse-Projekt selten genug. Der Spezialist sollte auch die Zielplattform, Orchestrierung, Tests und die Art verstehen, wie Analysten die Daten nutzen. Bei Migrationen oder Optimierungen kann Plattformwissen den Unterschied zwischen einem funktionierenden Ergebnis und einem instabilen machen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 750 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 60% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (90%) und Französisch (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Fertigung (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
