Data Warehouse Experten in Nürnberg
, die in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die analytische Datenmodelle entwerfen, zuverlässige ETL- und ELT-Pipelines entwickeln und Cloud- oder On-Premises-Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Fabric anbinden. FRATCH vermittelt Sie gezielt an geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Leif S.
Letzte Position:
Software-Architekt bei QualityMinds GmbH
- Leitender Software-Architekt und technischer Teamleiter für eine neue Logistikplattform im Ladehilfsmittelhandel
- Kernentwurf der Softwarearchitektur nach arc42 für Frontend, Backend, Deployment-Strategien und Cloud-native Infrastruktur mit domänengetriebenem Design und hexagonaler Architektur
- Bewertung der ersten Geschäftsanforderungen und Festlegung der Softwareentwicklungs-Roadmap
- Technischer Teamleiter in einem Scrum-Team mit 9 Personen
- Einführung und Ausbau KI-gestützter (JetBrains AI & GitHub Copilot) und kollaborativer Code-Entwicklungsstrategien zur Beschleunigung der Feature-Entwicklung
Vladimir E.
Letzte Position:
Technical Project Manager / Freelancer bei Deutsche Bank
- Eingesetzt in der Abteilung Information und Security Management für ein Proof of Concept (PoC)-Projekt zur Entwicklung eines Client Security Portals.
- Verwaltung der Projektressourcen in Großbritannien, Indien und Deutschland.
- Entwurf und Bereitstellung der PoC-Lösung mit einem modernen Java-Stack, der Google Cloud Platform (GCP) mit Kubernetes und Active Directory (Entra ID) für die Authentifizierung.
- Implementierung von OAuth 2.0 für die Autorisierung.
- Sicherstellung der DORA-Konformität gemäß den Sicherheitsrichtlinien der Deutsche Bank und regulatorischer Anforderungen.
Peter L.
Letzte Position:
Zoho-Beratung und Entwicklung bei Zuperstars mit Z wie Zoho
- Beratung zu fachlichen Themen und deren Umsetzbarkeit mit Zoho-Technologien
- Umsetzung von Lösungen auf Basis von Zoho
- Integration von Zoho-Lösungen mit Drittsystemen
- Durchführung von Datenmigrationen
- Schulung und Unterstützung
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Tim S.
Letzte Position:
Freiberuflicher Business-Intelligence-Berater bei Selbstständig
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Hamburg (Logistik/Finanzmarkt)
- Beratung bei Budgetierungsfragen
- Beratung bei Fragestellungen aus der Anlagenbuchhaltung
- Unterstützung bei Auswertungen
- Einführung Lucanet bei einem Kunden bei München (Handel/Baustoffe)
- Unterstützung Ersteinrichtung
- Vorbereitung Datenimporte Excel
- Entwicklung (SQL) Schnittstelle zu Navision Daten
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in München (Pharma/Medizin)
- Datenausgabe in SQL-Server
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Köln (Verlag)
- Vorbereitung Excel Importe
- Unterstützung bei der Ersteinrichtung (Projektneustart)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Ludwigsburg (Chemie, Druckfarben, Hobbyfarben)
- Anbindung Lucanet an bestehenden Data Warehouse Lösung (SQL)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Bad Staffelstein (Solar-Branche)
- Anbindung Lucanet an bestehenden Data Warehouse Lösung (SQL)
- Anbindung Lucanet Reporting Package
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal & Management)
- Laufende Unterstützung bei einem Lucanet Projekt in Zeven (Transport und Logistik-Branche)
- Administration bestehender Lucanet-Lösung
- Anbindung Lucanet Reporting Package
- Unterstützung und Beratung bei der Einrichtung der Konsolidierung (legal & Management)
- Unterstützung bei Planung, Forecasting
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Luxemburg (Handel)
- Installation und Setup
- Unterstützung Ersteinrichtung
- Vorbereitung Datenimporte Excel/Schnittstelle DWH
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Nürnberg (Produktion)
- Unterstützung bei Projekt Re-Start
- Konzeptionierung für Reporting und Planung
- Setup Import-Packages
- Lucanet Inhouse Consultant bei einem internationalen Software Konzern mit Schwerpunkt M&A
- Beratung und Unterstützung der Konzernholding und der Business Units in Bezug auf Implementierung, Rollout und Betrieb der Lucanet Disclosure Management Lösung
- Einführung Lucanet bei einem Kunden in Wassertrüdingen
- Datenbank Setup und Einrichtung
- Anbindung Vorsysteme mit Lucanet-Schnittstellen
- Aufbau Konzernabschluss
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung im Reporting-prozess
- Unterstützung Lucanet bei einem Kunden in Stuttgart
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung im Reporting-prozess
- Unterstützung im Planungsprozess
- Sparringspartner für Fachabteilung
- Unterstützung Lucanet bei einem Kunden in Landau
- Implementierung Kostenstellenumlage in Lucanet
- Unterstützung im Konsolidierungsprozess
- Unterstützung Lucanet carve-out für einen Kunden in Waldstetten
- Datenbank Setup und Einrichtung
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Personaldienstleister in Nürnberg
- Anbindung diverser Vorsysteme
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Fortlaufende Betreuung und Weiterentwicklung
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Aufzugsunternehmen in Nürnberg
- Anbindung Navision BC
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einem Logistikunternehmen in Leipzig
- Anbindung diverser Quelldaten
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Erstellung mehrerer Cubes und Datamarts
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Einführung BI-Software bei einer Unternehmensgruppe in Freilassing
- Anbindung diverser Quelldaten
- Entwicklung Data Warehouse und ETL-Prozesse
- Basis: Cubeware Importer, SQL-Server, TM1
- Konzeption und Implementierung einer neuen Reporting Umgebung auf Basis SQL-Server und Power BI
- Best-Practise Beratung bei der Erstellung eines Data Warehouse
- Unterstützung bei der Berichtserstellung in Power BI
- Unterstützung bei der Transformation einer bestehenden DWH-Lösung hin zu SAP BW
- Analyse und Dokumentation
- Fortlaufende Beratung bei Prozessen
- Unterstützung bei Design von BW/SAC Modellen
- Reporting in SAC
- Neuaufbau BI-Umgebung bei einem internationalen Unternehmen aus Berlin (Produktion/Handel)
- Anbindung SAP BO an neues DWH (SSIS)
- Erstellung Tabular Model Cubes (SSAS)
- Erstellung von Reports und KPIs
- Anwenderschulungen
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Ekaansh K.
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Guino N.
Letzte Position:
Senior Dateningenieur bei Infomotion
- Aufbau einer Data Analytics Plattform für die Firma Karl Storz
- Generische Entwicklung der gesamten ETL-Prozesse
- Aufbereitung und Bereitstellung der Daten in Databricks Delta Tabellen zur Weiterverwendung in Databricks Machine Learning
- Technologien & Tools: Azure Data Factory, CI/CD Pipeline mit GitHub DevOps, Python, Azure Databricks (Unity Catalog), T-SQL
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
3,1 Jahre (Deutschland: 3,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 89%)
Master-Abschluss oder höher
63% (Deutschland: 57%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 95%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Warehouse Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (75%)
- Gesundheitswesen (75%)
- Automotive (38%)
- Bildung (38%)
- Transport und Logistik (38%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Einzelhandel (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Zweck
Ein Data Warehouse konsolidiert strukturierte Informationen aus Geschäftssystemen zu einer zuverlässigen Grundlage für Reporting, Analysen und Entscheidungen. Es trennt analytische Workloads von operativen Anwendungen und liefert Teams einheitliche Definitionen für Umsatz, Kunden, Produkte und Leistung.
Kernarchitektur
Experten entwerfen Schichten für die Aufnahme, Speicherung, Transformation, Bereitstellung und Governance. Sie entscheiden sich für Cloud-, On-Premises- oder hybride Architekturen und definieren anschließend dimensionale Modelle, Data Marts, Schemata, Partitionierung und Zugriffsmuster, die zuverlässige Analysen unterstützen.
Ökosystem
Die Arbeit umfasst Quellsysteme, Orchestrierung, Transformation, Speicherung und Visualisierung. Zu den gängigen Tools und Plattformen gehören:
- Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Fabric
- dbt, Apache Airflow, Fivetran und cloudnative Integrationsdienste
- Power BI, Tableau, Looker und semantische Modellierungsschichten
Projektsignale
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn Berichte langsam sind, Definitionen voneinander abweichen oder ein Unternehmen von Tabellenkalkulationen und operativen Datenbanken zu einer kontrollierten Analytik übergeht. Sie ist auch bei Cloud-Migrationen, der Plattformentscheidung, der Integration nach einer Fusion und der Einführung von Self-Service-Reporting wertvoll. In Nürnberg müssen Spezialisten möglicherweise die Remote-Umsetzung mit Ansprechpartnern vor Ort aus den Bereichen Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen und Dienstleistungen abstimmen.
Umsetzungskompetenzen
Starke Fachkräfte übersetzen Geschäftsfragen in wartbare Datenprodukte. Sie analysieren Quelldaten, verwalten inkrementelle Ladevorgänge, gehen mit Schemaänderungen um, dokumentieren die Datenherkunft, testen Transformationen, überwachen die Aktualität und steuern Zugriffsrechte. Außerdem verfügen sie über Kenntnisse in SQL, Datenqualität, Metadaten, Backup-Strategien und den Abwägungen zwischen Batch- und nahezu echtzeitnaher Verarbeitung.
Qualitätsprüfungen
Achten Sie auf einen klaren Modellierungsansatz, nachvollziehbare Transformationen und praktische Pläne für die Verantwortlichkeiten nach der Übergabe. Ein kompetenter Spezialist erklärt Annahmen, validiert Ergebnisse mit Fachanwendern und integriert die Beobachtbarkeit in die Pipeline, statt sie nachträglich zu behandeln. Er kommuniziert klar in der Arbeitssprache und hinterlässt Dokumentation, Tests und wiederholbare Bereitstellungsprozesse.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Warehouse am häufigsten gestellt werden.
Ein Data Warehouse speichert integrierte, historische Geschäftsdaten für Reporting, Dashboards, Analysen und kontrollierte Entscheidungen. Es führt Informationen aus Systemen wie ERP, CRM, Finanzen und Produktion in einer Struktur zusammen, die sich leichter konsistent abfragen lässt.
Ein Data Warehouse speichert in der Regel kuratierte, strukturierte Daten, die für zuverlässige Analysen vorbereitet sind, während ein Data Lake strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Informationen im Rohformat speichern kann. Viele moderne Architekturen nutzen beide, wobei die Wahl von Governance, Flexibilität, Nutzern und den Anforderungen der Workloads abhängt.
Eine starke Data Warehouse-Fachkraft verbindet häufig fortgeschrittene SQL-Kenntnisse mit dimensionaler Modellierung, ETL- oder ELT-Design, Orchestrierung, Cloud-Infrastruktur, Data Governance und Testing. Erfahrungen mit dbt, Apache Airflow, BI-Tools, APIs und Sicherheitskontrollen können ebenfalls wichtig sein.
Die passende Data Warehouse-Erfahrung hängt vom Umfang, der Komplexität der Quellsysteme, dem Zeitplan und dem bestehenden Team ab. Eine Migration oder Neugestaltung der Plattform erfordert jemanden, der die Architektur gestalten und Risiken steuern kann, während für eine gezielte Verbesserung des Reportings ein Spezialist für Modellierung, Pipelines oder Performance-Tuning ausreichen kann.
Ja, ein großer Teil der Data Warehouse-Arbeit kann remote über gemeinsam genutzte Repositories, Dokumentation, Ticketsysteme und sicheren Cloud-Zugriff umgesetzt werden. Workshops vor Ort in Nürnberg können dennoch bei der Abstimmung mit Stakeholdern, dem Zugriff auf Quellsysteme und Entscheidungen helfen, die eine enge Zusammenarbeit erfordern.
Bitten Sie einen Data Warehouse-Freelancer, eine vergleichbare Architektur zu erläutern, einschließlich Datenmodellierung, Testing, Monitoring, Datenherkunft und Fehlerbehandlung. Gute Antworten verbinden technische Entscheidungen mit geschäftlichen Anwendungsfällen und zeigen, wie die Lösung auch nach der Umsetzung verständlich und wartbar bleibt.
Ein Data Warehouse-Projekt kann ein Architekturdesign, Quellzuordnungen, ein dimensionales Modell, Datenaufnahme-Pipelines, Transformationscode, Dokumentation, Dashboards und operatives Monitoring hervorbringen. Die Ergebnisse sollten außerdem Regeln für die Datenqualität, Zugriffsberechtigungen, Bereitstellungsprozesse und Verantwortlichkeiten abdecken.
Beauftragen Sie einen Data Warehouse-Freelancer, wenn internen Teams für eine Migration, ein dringendes Reporting-Projekt, eine Plattformevaluierung oder die Neugestaltung einer Pipeline die spezialisierte Kapazität fehlt. Eine fokussierte Fachkraft kann auch eine bestehende Umgebung prüfen, Zuverlässigkeitsrisiken identifizieren und praktisches Wissen an das feste Team übertragen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 849 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Gesundheitswesen (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
