Data Warehouse Experten in der Schweiz
für zuverlässiges Reporting und Analytics, in wenigen Minuten mit geprüften Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die skalierbare Warehouse-Architekturen entwerfen, zuverlässige ELT-Pipelines erstellen und Tools wie Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift und dbt verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Marco S.
Letzte Position:
MS Power BI-Entwickler bei Bayern Facility Management GmbH
Power BI-Entwicklung und -Administration, Schulung, Beratung, Datenmodellierung, DAX-Entwicklung
MS Fabric, MS Power BI, DAX
Claus N.
Letzte Position:
Oracle-Datenbankingenieur bei BBV.ch
- Migration von Datenbanken von ODA zu ExaData
- Migration von Datenbanken von ExaData zu ExaCC/OCI
- Senkung der UCC-Nutzung um 10 %
- Entwicklung von Automatisierungsskripten mit Python
- Leistungsoptimierung
- Verkleinerung von Entwicklungsdatenbanken von 6 TB auf 3 TB mithilfe der spaltenbasierten Exadata-Komprimierung
- Verbesserung der Anwendungsleistung um 30 % mithilfe der In-Memory-Option
- Optimierung der nicht produktiven Exadata um 20 %, um CPU-Ressourcen vor der ExaCC-Migration freizugeben
- Einspielen von Patches für Oracle-19c-Datenbanken
- Einfache Ansible-Skripte für Deployments und Datenbankklonungen
- Entwicklung eines Kostenmodells für eine gemeinsam genutzte Oracle-Plattform
- Migration von Datenbanken mit Einzelinstanz zu Oracle RAC
- Analyse von RAC-Problemen
- Beratung von Entwicklungsteams zur Migration zu RAC
Max R.
Letzte Position:
Senior ICT-Lösungsarchitekt bei ewb, Energy, Water
- Hinterfragen und Besprechen technischer Anforderungen sowie Abstimmung mit dem Team
- Beitrag zu den Zielen der Einheit Digital Transformation Services und Umsetzung dieser Ziele
- Analyse, Spezifikation, Aktualisierung und Bereitstellung von Architekturmodellen zur Implementierung digitaler Lösungen im Einklang mit Geschäft, Dateninfrastruktur und Anforderungen
- Auswahl geeigneter technischer Optionen für das Anwendungsdesign unter Berücksichtigung von Interoperabilität, Umkehrbarkeit, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Barrierefreiheit und Sicherheit sowie Optimierung des Kosten-/Qualitätsverhältnisses
- Erstellung und Pflege von Konzeptdokumenten, Architekturmodellen und weiterer technischer Dokumentation
- Prüfung der zu erbringenden Leistungen und weiterer Dokumente für die Lösungsentwicklung
- Zusammenarbeit mit IT-Enterprise-Architekten, Business-Analysten, Projektmanagern, Entwicklern, Testern und Prozesseignern bei der Gestaltung und Dokumentation technischer Spezifikationen für neue und weiterentwickelte Lösungen
- Kommunikation und Erläuterung von Konzepten gegenüber den relevanten Stakeholdern
- Mitwirkung an Enterprise-Architecture-Aktivitäten und Sicherstellung der Einhaltung von Prinzipien, Standards und Richtlinien
- Überwachung der Einhaltung des festgelegten Designs auf Anwendungs-, Lösungs- und Unternehmensebene
- Entwicklung und Test bestehender und neuer Lösungen nach Bedarf
- Unterstützung und Anleitung von Entwicklungsteams bei der Umsetzung neuer Projekte oder der Wartung bestehender Produkte; bei Bedarf Übernahme der Produktmanagerrolle
- Etablierung und Sicherstellung bewährter Verfahren für Implementierung, Dokumentation, Tests und Bereitstellung
- Mitwirkung bei der Bearbeitung gemeldeter Vorfälle und Anfragen, die dem Support der dritten Ebene zugewiesen wurden, sowie bei erforderlichen Folgemaßnahmen
Charles S.
Letzte Position:
Leiter Datenbereitstellung bei Westpac
- Verantwortete und verwaltete die Produktroute und das Backlog für das Reporting-Framework der Consumer Banker, priorisierte Funktionen und trieb die iterative Bereitstellung von Banker-Scorecards und Netzwerk-Performance-Reporting in einem agilen Umfeld voran.
- Entwickelte das Finanzreporting für das Portfolio auf Grundlage des Feedbacks von Stakeholdern im wöchentlichen Rhythmus weiter, ersetzte manuelle PowerPoint-Pakete und sparte dem Programm wöchentlich mehrere Arbeitsstunden.
- Integrierte Generative AI (MS Copilot), um die Dokumentation der Datenherkunft über eine große Legacy-Codebasis hinweg zu automatisieren, wodurch geschätzte 6 Monate Analystenaufwand entfielen und Ergebnisse im Bereich Data Governance schneller erreicht wurden.
- Führte einen einheitlichen Ansatz und Standards für die Datenbereitstellung über fünf UNITE-Initiativen hinweg ein (~CHF 115m Portfolio) und unterstützte die Zusammenführung von Legacy-Systemen in die Digital Banker-Plattform.
- Führte ein funktionsübergreifendes Bereitstellungsteam mit 3 Personen und griff zusätzlich auf BA- und DA-Talentpools zurück; koordinierte analytische Ressourcen über mehrere Arbeitsstreams hinweg, um Ergebnisse in den Bereichen Daten, Reporting & Governance zu beschleunigen.
Markus F.
Letzte Position:
Logistik Experte/Coach bei RAPID Technic AG
- Coaching, Grundlagen erarbeitung und Fachführung in der Logistiktransformation
- Erweiterung der SAP WM Funktionalitäten
- Effizienzmaßnahmen in der Shuttle-Lagertechnik
- Aufbau eines Logistikwirtschaft-Reportings
- Umfassende Inventurplanung und Durchführung
- Erstellung der technisch-kommerziellen Grundlagen für die Kooperation mit externen Logistikdienstleistern
- Empfehlungen an die künftige Ablauf- und Aufbauorganisation
Reinhold S.
Letzte Position:
Senior Software-Entwickler bei Hitachi Energy
- Betreuung und Weiterentwicklung des Leegoo – Builders
- Ad-hoc-Anfragen bearbeiten
- Definition von Regeln/Attributen und deren Regeln
- SQL-Abfragen optimieren und verwalten
Stefan H.
Letzte Position:
Senior Projekt Leiter bei Bechtle Schweiz AG
- Leitung von mehreren Kundenprojekten nach PRINCE2 Standard im Bereich Gesundheitswesen mit Fokus auf Migration von bestehenden Infrastrukturen und Applikationen in die Bechtle Clouds
- Eingesetzte Technologien: MS Azure, Azure AVD, Exchange Online, SharePoint Online, Intune, Autopilot, Meraki vMX Firewall sowie Bechtle Smart Workplace
- Projektrelevante Prozesse verbessern und dokumentieren
Stefan L.
Letzte Position:
Senior Manager, Projektleiter, Auditor und Berater bei Laager Consulting GmbH
Langjährige Erfahrung in Anwendungsentwicklung, ICT-Infrastrukturen, Systems Management, Hard- und Software, Telekommunikation, ICT-Strategien, Unternehmensmodelle, Datenbank-Management, Rechenzentrums-Konsolidierungen, Support und Call Center Aufbau
Seit 1999 selbständiger Berater und Projektleiter: ICT-Strategien und Governance, Prozesse, Audits, Security, Infrastruktur (inkl. Cloud, DevOps und Tools), Daten- und Output-Management, Organisations-Restrukturierungen, Business-Projektleitungen und Beratungen in diversen Industrien
Generalist mit analytischer Fähigkeit, kommunikationsstark auf allen Hierarchieebenen, einsetzbar als Manager, Coach, Projektleiter oder Berater
Matthias I.
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Sibylle H.
Letzte Position:
SAP-Entwicklung ABAP-OO (modulübergreifend) bei Asendia
- Erstellung von Schnittstellen für die Übertragung von SD-Aufträgen und Kundenstammdaten (inkl. verschiedener Protokolle und Möglichkeit zur Bearbeitung fehlerhafter Daten)
- Analyse und Anpassung vorhandener Programme aufgrund von Infrastrukturwechsel
- SOAP- und REST-API zur Erstellung von Kundenstammdaten aus SugarCRM
- REST-APIs in JSON (SD-Aufträge, Rechnungen, Zahlungen, PDF-Formulare)
- Protokollierungsprogramm für REST-APIs
- Erstellung verschiedener Rechnungsformulare in 8 Sprachen inklusive Dokumentlinks, E-Mail-Versand und PDF-Erstellung
- Bereitstellung von Daten für das Data Warehouse
- Diverse Userexits und Erweiterungen in SD und FI
- Erstellung von Intercompany-Verkaufsaufträgen, Programm zur Erstellung von Gutschriften (Uploads aus Excel und vom Server)
- Reports (Umsatzsteuer, Verkaufsaufträge, Rechnungen)
- Korrekturprogramm für CO-Daten
- Support bei verschiedenen Schnittstellen, Notes etc.
- Erweiterung von IDoc INVOIC02
- Upload-Programm für XML-Dateien (Rydoo) zur Verbuchung von Kassenbelegen in FI (FB01)
- Erstellung von Mahnformularen in verschiedenen Sprachen (Smartforms und Adobe inklusive E-Mail-Versand)
- Kontoauszugsprogramm (ALV mit Anzeige der Buchungen, Versand an die Debitoren per E-Mail mit Smartform als PDF)
Rainer S.
Letzte Position:
Microsoft DAT207x Zertifikat bei edX
- Microsoft DAT207x Zertifikat bei edX erworben.
- Abschlussdatum: 21.01.2020.
Deschances T.
Letzte Position:
Senior Data Architekt bei Odd Parrot
- Unterstützung des Wealth Managements von UBS als Senior Data Architekt im Rahmen einer mehrjährigen unternehmensweiten Data Mesh-Transformation.
- Steuerung eines strategischen Projektstrangs zur Konzeption und Implementierung eines auf das unternehmensweite Data Mesh-Framework von UBS abgestimmten Datenprodukts.
- Leitung der Architekturdefinition, Abstimmung der Governance und bereichsübergreifende Integration, um skalierbare, konforme und wiederverwendbare Datenprodukte für globale Stakeholder sicherzustellen.
- UBS – Global Wealth Management Data Product Architecture: Entwurf eines unternehmensweit abgestimmten Datenprodukts in 26 Ländern, Definition von Datenverträgen, Metadatenstandards und föderierten Architekturmustern zur bereichsübergreifenden Wiederverwendung in der Bank.
- Festlegung bereichsübergreifender Datenrichtlinien und Zugriffskontrollen, um die Einhaltung regulatorischer Vorgaben in mehreren Regionen (EU, APAC, LATAM, CH) sicherzustellen.
Kalin S.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Ala L.
Letzte Position:
VR/AR/ML Vor-Ort-Projektleiter (Vertrag über Experis) bei Meta
- Fungierte als Projektleiter in verschiedenen internen Projekten, einschließlich der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Machine Learning, Virtual und Augmented Reality mit dem Ziel, eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten
- Steuerte die Projektplanung, -durchführung und -berichterstattung und entwarf Pläne zur Risikominderung und für Zeitplananpassungen, um die Projekte wieder auf Erfolgskurs zu bringen
- Leitete die Prozessoptimierung und führte Projektreviews durch, indem ich als Bindeglied zwischen den Engineering-Teams und den Führungskräften fungierte
- Agierte als Agile Coach und leitete Scrum-Zeremonien wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Review und Sprint Retrospective
Stefano B.
Letzte Position:
CEO & Gründer bei wyse Business Solutions GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
28 Jahre
Positionsdauer
3,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
67%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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 29 Okt 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) (83%)
- Bank- und Finanzwesen (74%)
- Professionelle Dienstleistungen (61%)
- Fertigung (48%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Versicherung (39%)
- Telekommunikation (39%)
- Energie (35%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Analytische Grundlage
Ein Data Warehouse zentralisiert strukturierte Geschäftsdaten aus operativen Systemen, Anwendungen und externen Quellen. Es bereitet konsistente Informationen für Reporting, Dashboards, Finanzanalysen und Entscheidungen auf. Anders als eine Transaktionsdatenbank ist es für das Lesen, Aggregieren und den historischen Vergleich optimiert.
Moderner Warehouse-Stack
Experten arbeiten in Cloud- und On-Premises-Umgebungen und wählen Komponenten, die zu Datenvolumen, Governance-Anforderungen und Betriebsmodellen passen. Zu den gängigen Tools gehören Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Databricks und dbt. Fundierte Kenntnisse in SQL, dimensionaler Modellierung, Orchestrierung und Cloud-Sicherheit verbinden diese Komponenten zu einem zuverlässigen System.
Typische Umsetzungsaufgaben
- Star-Schemas, Data Marts und kontrollierte semantische Schichten entwerfen
- ELT-Pipelines aus ERP-, CRM-, SaaS- und Ereignisquellen erstellen
- Orchestrierung, Tests, Datenherkunft und Monitoring konfigurieren
- Data Warehouses mit Power BI, Tableau, Looker oder anderen BI-Tools verbinden
- Abfrageleistung, Kostenkontrolle und Datenaktualität verbessern
Die richtige Architektur macht verlässliche Daten verfügbar, ohne dass jedes Team die Rohquellsysteme unabhängig voneinander interpretieren muss.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen greifen während einer Warehouse-Migration, einer Cloud-Transformation oder einer Überarbeitung des Reportings auf freiberufliche Expertise zurück. Spezialisten helfen auch, wenn Pipelines regelmäßig ausfallen, sich Definitionen zwischen Abteilungen unterscheiden oder Analysten nicht auf vollständige historische Daten zugreifen können. In der Schweiz ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während einige regulierte oder komplexe Umgebungen von Workshops vor Ort und lokalen Sprachkenntnissen profitieren.
Qualitätsmerkmale
Starke Fachkräfte klären geschäftliche Definitionen, bevor sie sich für Schemas oder Tools entscheiden. Sie dokumentieren die Datenherkunft von der Quelle bis zum Bericht, trennen Transformationslogik von Präsentationslogik und erstellen automatisierte Prüfungen für Aktualität, Vollständigkeit und Gültigkeit. Außerdem verstehen sie Zugriffskontrollen, Aufbewahrung, Datenschutz und die betrieblichen Kosten jeder Designentscheidung.
Nachhaltige Betreuung
Ein erfolgreiches Warehouse lässt sich auch nach der Umsetzung pflegen. Experten erstellen klare Modelle, wiederverwendbare Transformationen, Bereitstellungsprozesse und praxisnahe Dokumentation für interne Teams. Sie hinterlassen Monitoring- und Störungsprozesse, erklären Abwägungen in verständlicher Sprache und stellen sicher, dass neue Quellen hinzugefügt werden können, ohne das Vertrauen in bestehende Berichte zu beeinträchtigen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Warehouse? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein Data Warehouse kombiniert Informationen aus Systemen wie Finanzen, Vertrieb, Kundensupport und Betrieb. Unternehmen nutzen es für zuverlässiges Reporting, Business Intelligence, Trendanalysen, Prognosen und einheitliche Kennzahlen über Abteilungen hinweg.
Ein Data Warehouse speichert aufbereitete, strukturierte Daten, die für Analysen bereitstehen, während ein Data Lake rohe strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten aufnehmen kann. Viele moderne Architekturen nutzen beides: Das Warehouse dient dem kontrollierten Reporting und der Lake unterstützt Exploration oder Data Science.
Ein starker Data Warehouse Spezialist verfügt normalerweise über fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, dimensionale Modellierung, ELT, Orchestrierung und Methoden zur Datenqualität. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen dbt, Python, Cloud-Infrastruktur, BI-Tools, Metadatenmanagement, Identitätskontrollen und CI/CD für Datenpipelines.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang, der Komplexität der Quellen und den Compliance-Anforderungen ab. Eine fokussierte Reporting-Schicht benötigt möglicherweise einen Spezialisten, der Daten modellieren und Pipelines erstellen kann, während eine Migration oder Neugestaltung auf Unternehmensebene Erfahrung in Architektur, Governance, Performance und der Abstimmung mit Stakeholdern erfordert.
Ein großer Teil der Data Warehouse Arbeit kann remote erledigt werden, da Quellzugriff, Modellierung und Bereitstellung über gemeinsame technische Umgebungen erfolgen. Termine vor Ort können dennoch bei der Anforderungsaufnahme, Sicherheitsprüfungen und Workshops helfen, insbesondere wenn Teams in der Schweiz eine enge Abstimmung oder Unterstützung in einer bestimmten Sprache benötigen.
Eine Data Warehouse Plattform sollte entsprechend den Auslastungsmustern, vorhandenen Cloud-Diensten, Sicherheitsanforderungen, Kenntnissen und Kostenkontrollen ausgewählt werden. Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric und andere Optionen können gut funktionieren, wenn die umgebende Architektur und das Betriebsmodell solide sind.
Fragen Sie, wie der Spezialist Geschäftskennzahlen definiert, mit sich ändernden Quelldaten umgeht und Transformationen vor der Veröffentlichung testet. Ein kompetenter Data Warehouse Experte kann eine klare Datenherkunft zeigen, Abwägungen erklären, Monitoring einplanen und das Modell sowohl technischen als auch geschäftlichen Anwendern verständlich machen.
Ein Data Warehouse Freelancer sollte Quellsysteme, Datenverantwortliche, Zielanwender, Aktualisierungserwartungen, Sicherheitsgrenzen und die Definition des Erfolgs klären. Außerdem ist es wichtig, die bestehende Orchestrierung, den Bereitstellungsprozess, den Dokumentationsstandard und die Person zu verstehen, die die Lösung nach der Umsetzung betreuen wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 119 €, was einem Tagessatz von etwa 955 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 67% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 28 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Französisch (48%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (74%) und Professionelle Dienstleistungen (61%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (87%) und Business Intelligence (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
