Data Warehouse Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit KI-Unterstützung.Beauftragen Sie Experten, die Data-Warehouse-Modelle entwerfen, ETL- und ELT-Pipelines bauen und Berichtsschichten für verlässliche Analysen optimieren. Erhalten Sie schnell und präzise passende, geprüfte Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Vladimir Ergovic
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 Langheinrich
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 Hosseininia
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.
Leif Stolberg
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 Saxena
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 Khosla
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 Ndjenndja
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 Safarowsky
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
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: 3,3 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%
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicher für Analysedaten. Es verbindet Daten aus ERP-, CRM-, Finanz-, Web- und Operativsystemen, damit Teams eine verlässliche gemeinsame Sicht abfragen können. Es ist für Reporting, historische Analysen und Entscheidungsunterstützung gebaut, nicht für die tägliche Transaktionsverarbeitung.
Typische Aufgaben
- Fakten- und Dimensionsmodelle für Dashboards und Reporting entwerfen
- ETL- und ELT-Pipelines aus Quellsystemen bauen
- Datenqualitätsprüfungen und Datenherkunft einrichten
- SQL-Abfragen und Warehouse-Performance optimieren
- Bei der Migration von alten DWH- oder EDW-Setups unterstützen
Üblicher Stack
Starke Profis arbeiten auf Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse und Teradata. Sie nutzen SQL, dbt, Airflow, Python und BI-Tools wie Power BI oder Tableau, um saubere Daten zu strukturieren, zu laden, zu testen und bereitzustellen. Sie wissen auch, wie man Kosten, Geschwindigkeit und Governance ausbalanciert.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn Reporting langsam ist, Datenbegriffe nicht zusammenpassen oder eine Warehouse-Migration feststeckt. Hilfe wird auch gebraucht, wenn eine neue Datenquelle angebunden, ein Data Mart ergänzt oder bestehende Pipelines neu aufgebaut werden müssen. In Nürnberg passt das oft für Teams, die mit Daten aus Produktion, Logistik, Handel und Industrie arbeiten.
Was starke Profis tun
- Klare SQL-Abfragen schreiben und Daten wiederverwendbar modellieren
- Source-to-Target-Mappings verstehen
- Inkrementelle Ladevorgänge und spät eintreffende Daten behandeln
- Geschäftsregeln in einfacher Sprache dokumentieren
- Eng mit Analysten, Datenverantwortlichen und Security-Teams zusammenarbeiten
Gute Anzeichen für die Passung
Ein starker Data-Warehouse-Spezialist fragt nach Datenqualität an der Quelle, Ladefenstern, Aufbewahrungsregeln und danach, wer welche Kennzahl verantwortet. Er kann die Abwägungen zwischen Star Schemas, Snowflake Schemas und breiten Tabellen erklären. Außerdem weiß er, wann ein Warehouse einfach bleiben sollte und wann es stärkere Governance, Partitionierung oder Orchestrierung braucht.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Warehouse am häufigsten gestellt werden.
Ein starkes Data Warehouse führt Daten aus vielen Systemen zusammen, damit Teams Umsatz, Prozesse, Kundenverhalten und Liefertrends an einem Ort analysieren können. Es wird für BI-Dashboards, Finanzreporting, Leistungskennzahlen und Trendanalysen genutzt. Es ist nicht für die schnelle Verarbeitung von Transaktionen gedacht.
Ein Data Warehouse speichert aufbereitete, strukturierte Daten, die direkt für SQL-Analysen und Reporting bereit sind. Ein Data Lake hält meist rohe oder halbstrukturierte Daten und bietet mehr Freiheit, aber weniger eingebaute Struktur. Viele Unternehmen nutzen beides, wobei das Warehouse die verlässliche Berichtsebene ist.
Ein DWH-Freelancer hilft, wenn Reporting unzuverlässig ist, sich Quellsysteme ändern oder eine Migration für das interne Team zu groß ist. Er ist auch nützlich, wenn Sie ein neues Domänenmodell, einen sauberen Data Mart oder bessere Pipeline-Tests brauchen. Kurzfristige Unterstützung kann auch helfen, ein bestimmtes Release freizumachen.
Ein solider Data Warehouse-Spezialist arbeitet meist gut mit SQL, Dimensionsmodellierung, ETL oder ELT und Orchestrierungstools. Python, dbt, Airflow und Cloud-Plattformen wie Snowflake, BigQuery oder Redshift sind gängige Zusatzskills. Auch Business-Analyse und Data Governance sind wichtig.
Ein Data-Warehouse-Projekt braucht jemanden, der echte Pipelines und Modelle umgesetzt hat und nicht nur darüber gelesen hat. Einfache Reporting-Korrekturen brauchen vielleicht nur gezielte Hilfe, während Migrationen und Setups mit mehreren Quellen tiefere Plattform- und Modellierungserfahrung verlangen. Je mehr Quellsysteme und Geschäftsregeln im Spiel sind, desto wichtiger wird nachweisbare Praxis.
Bei EDW-Arbeiten sollten Sie auf klare Beispiele für Schema-Design, Pipeline-Zuverlässigkeit und Performance-Tuning achten. Gute Profis können erklären, wie sie mit schlechten Quelldaten, wechselnden Definitionen und Zugriffsrechten umgegangen sind. Bitten Sie um einen Rundgang durch ein früheres Modell, nicht nur um eine Tool-Liste.
Ein Data Warehouse-Spezialist kann meist gut remote arbeiten, weil es vor allem um Design, SQL und Pipelines geht. Zeit vor Ort kann zu Beginn des Projekts helfen, wenn Geschäftsregeln unklar sind oder viele Beteiligte sich auf Begriffe einigen müssen. Für Teams in Nürnberg ist ein hybrides Setup oft praktisch.
Eine starke Data Warehouse-Implementierung ist leicht abzufragen, leicht anzupassen und gut dokumentiert. Tabellen haben klare Verantwortlichkeiten, Ladevorgänge werden überwacht, und wichtige Kennzahlen stimmen über die Berichte hinweg überein. Wenn Analysten den Zahlen vertrauen und das Team erklären kann, woher jeder Wert kommt, ist das Setup auf dem richtigen Weg.
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 850 € 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
