Data Warehouse Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Data-Warehouse-Schichten entwerfen, zuverlässige ELT-Pipelines aufbauen und Reporting-Modelle für Finance-, Operations- und Analytics-Teams gestalten. Sie arbeiten mit Snowflake, BigQuery, Redshift, SQL Server und klassischen On-Premise-Warehouse-Stacks. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Justina Kmiecik
Letzte Position:
Freiberufliche Beraterin für Change & Data Transformation bei Freelance Fast Data Consulting
Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute
- Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
- Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.
Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025
- Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
- Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
- Analyse und Validierung von Datenmodellen
- Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
- Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
- Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads
Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute
- Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
- Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
- Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
- Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
- Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.
Monika Thepale
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Mustafa Kederoglu
Letzte Position:
Senior Netzwerkkonstrukteur und Ingenieur bei Helaba
Die technische Netzwerkintegration eines neuen geschäftskritischen Anwendungssystems (MUREX) im Kapitalmarktbereich in einer komplexen Schnittstellen- und Outsourcing-Umgebung geplant und spezifiziert.
Komponentenspezifikationen, Maßnahmenkatalog und Umsetzungsplan erstellt.
Die fachgerechte Integration der entwickelten Ergebnisse gemäß dem Rahmenwerk der Bank sichergestellt: IT-Compliance, IT-Sicherheit, Change- und Release-Management.
Einen neuen Dienstleister für die Bank ausgewählt und integriert; kritische Bankanwendungen zum Dienstleister verlagert.
Das neue Cisco-Netzwerk und die Fortinet-Sicherheitsumgebung im Rechenzentrum des Dienstleisters geplant, umgesetzt und betreut.
Als technische Schnittstelle zwischen Bank, Dienstleistern und Beratungspartnern fungiert.
Die Netzwerk- und Sicherheitsinfrastruktur (Clients, Server, Netzwerke) unterstützt und weiterentwickelt; Fehleranalysen durchgeführt und Lösungen innerhalb der vereinbarten Service Levels umgesetzt.
Alle Sicherheits- und Netzwerkausfälle, Störungen und Fehlfunktionen analysiert und diagnostiziert.
Kontinuierliche Verbesserungen angestoßen, um eine effiziente Ressourcennutzung und akzeptable Antwortzeiten für die Anwender sicherzustellen.
Netzwerk-Support in der Finanzdienstleistungsorganisation und operative Change-Vorbereitung auf der Produktions-Banking-Netzwerkinfrastruktur für große und kleine Projekte unter strenger Change-Management-Disziplin geleistet.
Engineering-Standards geplant, definiert, getestet, gesteuert und verbessert.
Die Rolle des Netzwerkarchitekten für mittelgroße bis große Projekte mit Teamressourcen übernommen.
Judith Beyrle
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Eric Bouendeu
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Ulm Paunel
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Werner Keil
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
Waleri Moretz
Letzte Position:
Projektleiter bei WAMOCON Academy
- Projektplanung und Ressourcenplanung
- Anforderungsdefinition und Technologieauswahl
- Datenmigration und Risikomanagement
- Überwachung bis zum Go-Live
- Tools: Office365, Jira XRAY, Strato, Onboarding App
Jakub Szepietowski
Letzte Position:
Oracle-Berater bei Luftfahrtsektor
- Microsoft Azure: Design, Ausarbeitung und Kapazitätsanalyse einschließlich PoC
- Microsoft Azure: finale Implementierung für die Migration von On-Prem-RAC zu Single Instance Data Guard
- Performance-Tuning und Troubleshooting für Crew-Management-Systeme (Piloten und Briefings)
- Design und Implementierung eines disaster-recovery-bewussten Systems auf Basis von RAC Extended Cluster und Data Guard
- OEM: Wartung, Installation und Upgrades von Oracle Cloud Control (12.1.0.5 > 13.3 > 13.5)
- OEM: Erstellung eines Agent Golden Images mit neuem RU und Sicherheitsfixes für die Großumgebung
- OEM-Agent-Upgrade
- OEM: Entwicklung von Custom Metric Extensions und Reports
- OEM: vollständiges Monitoring-Setup mit Template-Sammlungen und Monitoring-Templates sowie Incident-Rule-Konfiguration
- Upgrades: GI von 11.2.0.4 auf 12.1.0.2, auf 18.4, auf 19.6+
- Upgrades: Datenbanken von 11.2.0.2 auf 12.1.0.2, auf 19.18+
- Neugestaltung und Lizenzoptimierung auf Basis von Oracle SE auf ODA und DBVisit
- Design einer virtualisierten Plattform auf Basis von OLVM und Lizenzoptimierung durch Hard Partitioning
- Migration von Datenbanken von Bare Metal zu OLVM
Peter Weileder
Letzte Position:
Auditor ISO 27001 Archivsystem Krankenversicherung bei Krankenversicherung
- Die Ablösung des bisherigen Archivsystems (Dokumentenmanagementsystem – DMS) auf Host Basis ist weit vorangeschritten.
- Das interne Audit soll dazu dienen die Qualitätsansprüche des Hauses sicherzustellen.
- DSGVO
- ISO 27001 ff.
- BSI
- DORA
- Regulatorik Patientendaten
- Host / Cloud / S3 / Container / Hoch Skalierbar / Nuxeo
- Budget: 50.000
- Team: 1
Kamran Virk
Letzte Position:
Agiler Delivery Manager bei Sparecodes Incorporation
- Sehr erfolgreiche Tätigkeit in der Rolle des leitenden Datenanalyse-Experten bei einem US-Startup im Bereich Unternehmensberatung.
- Verwaltung der Erwartungen der Interessengruppen durch Sicherstellung der Lieferdynamik des Teams unter Nutzung von Agilen und Lean Praktiken.
- Schulung und Zusammenstellung internationaler Offshore Data Science Teams, bestehend aus DevOps Ingenieuren, BI Entwicklern und Spezialisten für den technischen Support.
- Als Datenanalyse-Experten von Sparecodes verbessern wir die Geschäftsergebnisse unserer Kunden durch Anforderungsmanagement, Entwicklung des Dashboards und Reports, Migration, Automation und Produktionsunterstützung unter Nutzung von IBM Cognos, AWS, SAP, Oracle, Teradata, CRM, ERP, Confluence und Microsoft.
- Effizientes Coaching und Mentoring für internationale und multikulturelle Teams in einer Remote-Umgebung zum Lernen und Wissensaustausch, Training der neuen Tools und Techniken, Agilen Best Practices, interne und externe Kommunikation und Präsentationsfähigkeiten.
- Effiziente Koordination der technischen Abläufe, einschließlich Verwaltung und Umsetzung von Projektänderungen sowie Kontrollprozessen.
- Förderung eines starken Team-Engagements und gezielte Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung von Mitarbeitenden inklusive Business Change Management durch Coaching.
- Verbesserte Projektstatusberichte durch Einblick in Teamproduktivität, Vorhersagbarkeit und Backlog burndown sowie verbesserte Projektergebnisse.
- Leitete erfolgreich die Koordination und Implementierung von Softwarelösungen für Kunden im Maschinenbau, einschließlich der Integration von Automatisierungssystemen und Anpassung individueller Kundenanforderungen.
Marie-Josée Mache
Letzte Position:
Java-Ingenieur / Entwickler bei Davaso GmbH
- Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
- Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
- Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
- Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
- Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.
Kabir Khaleque
Letzte Position:
KI-Ingenieur / Spezialist für Bank-IT bei Hamburg Commercial Bank (HCOB) & Immobilienunternehmen
- Entwickelte eine Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendung mit LangChain und LangGraph zur Analyse von Unternehmensdokumenten, bereitgestellt als installierbare Electron-Desktop-App mit lokalen KI-Modellen über Ollama.
- Bietet aktuell fortlaufenden KI-Feature-Support für das Loan Pricing Tool der Hamburg Commercial Bank mit einem Einsatz von drei Tagen pro Monat.
- Konzipierte Kubernetes-native Lösungen, einschließlich Helm-Chart-Konfiguration und Azure DevOps-Pipeline-Integration.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 3,3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 88%)
Master-Abschluss oder höher
48% (Deutschland: 57%)
Doktortitel
7% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Data 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 abdeckt
Ein Data Warehouse führt Daten aus vielen Systemen an einem Ort für Reporting, Analyse und Planung zusammen. Es ist für eine saubere Historie, stabile Definitionen und schnellen Zugriff auf vertrauenswürdige Daten gebaut. Teams nutzen es für Dashboards, Finance-Ansichten, Kundenanalysen und operatives Reporting.
Häufige Stacks
- Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse
- SQL, ELT, dbt und Orchestrierungstools wie Airflow
- Dimensionsmodelle, Star-Schemas und Data Marts
- BI-Schichten für Power BI, Tableau und Looker
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn Warehouse-Ladevorgänge zu langsam sind, Datenbegriffe sich widersprechen oder Reporting nach Änderungen an den Quellsystemen bricht. Sie springen auch bei Cloud-Migrationen, Plattform-Neuaufbauten oder dann ein, wenn ein Frankfurter Team kurzfristige Unterstützung für einen Finance- oder Analytics-Rollout braucht. Gute Arbeit ist klar, strukturiert und leicht zu pflegen.
Umsetzungsarbeit
Ein starker Experte kann Source-to-Target-Mappings definieren, Facts und Dimensions modellieren, SQL optimieren und Pipelines stabilisieren. Er übernimmt auch Testing, Dokumentation und Zugriffsstrukturen, damit Analysten den Zahlen vertrauen können. In Frankfurt ist das oft wichtig für Teams, die eng mit Business-Teams auf Deutsch und Englisch zusammenarbeiten müssen.
Was gute Experten tun
- Geschäftslogik über alle Reports hinweg konsistent halten
- Doppelte Daten und unklare Verantwortlichkeiten reduzieren
- Für Auditierbarkeit und nachvollziehbare Änderungen entwerfen
- Leistung, Kosten und Wartbarkeit ausbalancieren
- Gut mit Analysten, Ingenieuren und Stakeholdern zusammenarbeiten
Verwandte Fähigkeiten
Arbeit am Data Warehouse liegt oft nahe an ETL- und ELT-Design, SQL-Optimierung, Data Modeling, Cloud-Speicher und BI-Integration. Viele Projekte brauchen außerdem Analyse von Quellsystemen, Governance, Data-Quality-Prüfungen und Release-Koordination. Die besten Freelancer erklären Abwägungen klar und dokumentieren Entscheidungen sauber.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Warehouse am häufigsten fragen.
Ein starkes Data Warehouse wird genutzt, um Daten aus Sales-, Finance-, Operations- und Produktsystemen in einer verlässlichen Reporting-Schicht zusammenzuführen. Es unterstützt Dashboards, historische Analysen und kontrollierte Kennzahlen, denen Teams vertrauen können. Unternehmen holen Spezialisten dazu, wenn sie eine einzige Quelle der Wahrheit statt vieler getrennter Reports brauchen.
Ein Data Warehouse speichert kuratierte, modellierte Daten, die für Analyse und Business-Reporting bereit sind. Ein Data Lake ist meist breiter aufgestellt und enthält Rohdaten oder halbstrukturierte Daten mit weniger Vorabmodellierung. Viele moderne Teams nutzen beides, aber das Warehouse bleibt der Ort für vertrauenswürdige Kennzahlen und konsistente Definitionen.
Ein guter Data Warehouse-Spezialist arbeitet oft mit Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse, SQL, dbt und Airflow. Für Reporting sind Kenntnisse in Power BI, Tableau oder Looker hilfreich. Der genaue Stack ist weniger wichtig als die Fähigkeit, Daten sauber zu modellieren und Pipelines stabil zu halten.
Ein starker Data Warehouse-Profi bringt meist SQL-Tuning, Data Modeling, ELT-Design und eine saubere Testdisziplin mit. Erfahrung mit Quellsystemen, Cloud-Speicher, Governance und BI-Tools hilft ebenfalls sehr. Klare Dokumentation ist wichtig, weil Warehouse-Arbeit oft von Analytics- und Business-Teams gemeinsam genutzt wird.
Ein Data Warehouse-Projekt braucht mehr als grundlegendes SQL, wenn Datenmodell, Pipeline-Logik oder Reporting-Regeln für das Geschäft wichtig sind. Kleine Anpassungen kann ein leichteres Profil übernehmen, aber Migrationen, Neuaufbauten und Performance-Arbeiten brauchen jemanden, der die gleiche Art von Arbeit schon einmal gemacht hat. Der schwierigste Teil ist meist nicht das Laden der Daten, sondern das konsistente Halten der Definitionen.
Ja. Data Warehouse-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die meisten Aufgaben in SQL, Modellierungstools und Cloud-Konsolen stattfinden. In Frankfurt kann Zeit vor Ort trotzdem hilfreich sein, wenn das Projekt eine enge Abstimmung mit Finance, Compliance oder deutschsprachigen Stakeholdern braucht, aber viele Umsetzungsschritte passen sehr gut in ein Remote-Setup.
Achten Sie auf einen Data Warehouse-Spezialisten, der das Modell, den Source-to-Target-Fluss und die fachliche Bedeutung jedes Feldes erklären kann. Gute Arbeit ist leicht zu testen, dokumentiert und robust gegenüber Änderungen in den Quellen. Ein klares Qualitätszeichen ist, wenn die Person zuerst über Datenkorrektheit, Lineage und Wartbarkeit spricht und erst danach über Tools.
In einem Data Warehouse-Setup ist das Warehouse der zentrale kuratierte Datenspeicher, Data Marts dienen bestimmten Teams oder Domänen, und die BI-Schicht verwandelt die modellierten Daten in Berichte und Dashboards. Ein guter Spezialist weiß, wo jede Schicht hingehört, und vermeidet es, Geschäftslogik an die falsche Stelle zu schieben. Das macht Reporting schneller und einfacher zu pflegen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 831 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 48% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (97%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (74%), Informationstechnologie (IT) (71%) und Professionelle Dienstleistungen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
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