Data-Warehouse-Experten in Nürnberg
, die innerhalb von Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die dimensionale Modelle entwickeln, Daten aus Geschäftssystemen integrieren und zuverlässige Grundlagen für das Reporting mit Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift oder Microsoft Fabric schaffen. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data-Warehouse-Experten eingesetzt haben
Vladimir E.
Letzte Position:
Technischer Projektmanager / Freelancer bei Deutsche Bank
- Tätigkeit in der Abteilung für Informations- und Sicherheitsmanagement im Rahmen eines Proof-of-Concept-(PoC)-Projekts zur Entwicklung eines Client Security Portals.
- Steuerung der Projektressourcen in Großbritannien, Indien und Deutschland.
- Konzeption und Bereitstellung der PoC-Lösung unter Einsatz eines modernen Java-Stacks, der Google Cloud Platform (GCP) mit Kubernetes und Active Directory (Entra ID) zur Authentifizierung.
- Implementierung von OAuth 2.0 zur Autorisierung.
- Sicherstellung der DORA-Konformität gemäß den Sicherheitsregeln der Deutsche Bank und Vorbereitung auf regulatorische Anforderungen.
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Siemens Healthineers
- Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
- Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
- Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
- Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
- Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
- Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
- Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
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
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
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
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
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
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Warehouse-Experten 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: 59%)
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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Nürnberg 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 in Nürnberg, die Data-Warehouse-Experten 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 29 Okt 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) (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 und Umfang
Ein Data Warehouse zentralisiert strukturierte Informationen aus operativen Systemen, damit Unternehmen sie konsistent analysieren können. Es unterstützt Management-Reporting, Finanzplanung, Vertriebsanalysen, Entscheidungen in der Lieferkette und Self-Service-Business-Intelligence. Anders als eine Anwendungsdatenbank ist es für historische Analysen, Aggregationen und kontrollierten Zugriff optimiert.
Kernarchitektur
Ein typisches Warehouse kombiniert Quellsysteme, Erfassung, Transformation, Speicherung und Nutzung. Spezialisten definieren dimensionale Modelle oder Data-Vault-Modelle, legen Fakten- und Dimensionstabellen an und trennen Rohdaten von kuratierten Geschäftssichten. Cloud-Warehouses wie Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Fabric bieten skalierbaren Speicher und Rechenleistung, während traditionelle Umgebungen SQL Server oder Oracle verwenden können.
Werkzeugkasten für die Umsetzung
Experten arbeiten mit SQL, Datenmodellierung und Orchestrierungs-Tools. Zu den gängigen Komponenten gehören dbt für Transformationen, Apache Airflow für die Planung, Fivetran oder Airbyte für die Datenerfassung sowie Power BI, Tableau oder Looker für das Reporting.
- Schemata, Marts und semantische Ebenen entwickeln
- Inkrementelle Pipelines und Datenqualitätsprüfungen erstellen
- Zugriffe, Datenherkunft, Dokumentation und Umgebungen verwalten
Typische Vorhaben
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten für die gezielte Umsetzung hinzu oder verstärken damit ein bestehendes Datenteam. Häufige Aufgaben sind:
- Ein On-Premises-Warehouse auf eine Cloud-Plattform migrieren
- Finanz-, CRM- und ERP-Daten zusammenführen
- Langsame Berichte und unzuverlässige Pipelines neu aufbauen
- Kontrollierte Self-Service-Analysen etablieren
Wann Expertise entscheidend ist
Externe Expertise hilft, wenn Reporting-Definitionen voneinander abweichen, sich Quellsysteme verändern oder ein Warehouse schwer zu warten ist. Auch bei Fusionen, Plattformmigrationen und neuen Analytics-Programmen ist sie wertvoll. In Nürnberg können Spezialisten Industrie-, Logistik-, Gesundheits- oder Dienstleistungsunternehmen unterstützen – je nach Projekt remote und mit gelegentlichen Workshops vor Ort.
Was starke Spezialisten leisten
Starke Experten verbinden technisches Design mit geschäftlicher Bedeutung. Sie klären Kennzahlen, dokumentieren Annahmen und entwickeln Tests für Aktualität, Vollständigkeit und Konsistenz. Sie verstehen Sicherheit, Datenschutz, Kostenkontrolle und Performance-Optimierung und können sowohl Datenteams als auch Geschäftsbeteiligten Zielkonflikte erklären. Deutsch und Englisch können gleichermaßen wichtig sein, wenn lokale Teams mit internationalen Systemen arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data-Warehouse-Experten am häufigsten gestellt werden.
Ein Data Warehouse führt Daten aus Systemen wie ERP, CRM, Finanzwesen und E-Commerce in einer konsistenten Analyseumgebung zusammen. Unternehmen nutzen es für historische Berichte, Dashboards, Prognosen und kontrollierte Self-Service-Analysen.
Ein Data Warehouse speichert strukturierte und modellierte Daten, die für zuverlässige Analysen und Berichte bereitstehen. Ein Data Lake kann rohe strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten speichern – oft flexibler, aber mit größerem Aufwand für Organisation und Governance.
Ein starker Data-Warehouse-Spezialist beherrscht in der Regel SQL, dimensionale Modellierung, ETL oder ELT, Orchestrierung und Datenqualität. Je nach Technologie-Stack sind auch Erfahrungen mit dbt, Apache Airflow, Cloud-Plattformen, semantischen Modellen und BI-Tools hilfreich.
Das passende Erfahrungsniveau für ein Data-Warehouse-Projekt hängt von Umfang, Komplexität der Quellen und Plattform ab. Ein fokussierter Reporting-Mart kann für eine klar definierte Umsetzungsphase einen Spezialisten benötigen, während eine Migration oder Neugestaltung auf Unternehmensebene jemanden erfordert, der Architektur, Governance und Einführung gestalten kann.
Ja, Data-Warehouse-Arbeit eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da Entwicklung, Dokumentation und Cloud-Umgebungen online zugänglich sind. Teams in Nürnberg profitieren dennoch möglicherweise von Workshops vor Ort zu Anforderungen, Kennzahlendefinitionen und der Abstimmung mit Beteiligten – je nach Bedarf auf Deutsch oder Englisch.
Ein Data Warehouse kann auf Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric, Databricks SQL, SQL Server oder Oracle laufen. Die beste Wahl hängt von bestehenden Cloud-Verträgen, Datenvolumen, Nutzungsmustern, Governance-Anforderungen und den im Unternehmen verfügbaren Fähigkeiten ab.
Bitten Sie einen Data-Warehouse-Spezialisten zu erklären, wie er Kennzahlen definieren, Quelldaten modellieren, Pipelines testen und veränderte Geschäftsregeln behandeln würde. Prüfen Sie seine Gewohnheiten bei der Dokumentation, seinen Ansatz für Datenherkunft und Zugriffskontrolle sowie seine Fähigkeit, technische Entscheidungen mit messbaren Reporting-Anforderungen zu verbinden.
Ein Data-Warehouse-Projekt wird schwierig, wenn Quelldaten uneinheitlich sind, Verantwortlichkeiten unklar bleiben oder Geschäftsk Begriffe in verschiedenen Teams unterschiedliche Bedeutungen haben. Freelancer müssen außerdem Migrationsrisiken, Abhängigkeiten zwischen Pipelines, Warehouse-Kosten und Erwartungen der Beteiligten steuern, ohne den Blick auf nutzbare Ergebnisse zu verlieren.
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 845 € 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-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
