Data Warehouse Experten in der Schweiz
aus über 15.000 CVs mit der Power von KIHolen Sie sich Experten, die zuverlässige Data Warehouses entwerfen, ETL- und ELT-Pipelines optimieren und Reporting-Layer für Finance, Sales und Operations liefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Marco Skulschus
Letzte Position:
Business Analyst, Data Warehouse Developer bei NRW.Bank
Business-Analyse für das Risikocontrolling.
Entwicklung eines Data Warehouses auf Basis von MS SQL Server mit Daten aus der FIS Cross-Asset Trading and Risk Platform (ehemals Front Arena).
Implementierung von ETL- und Transformationslogik mit T-SQL und Python (Template Engine Jinja2).
Modellierung und Automatisierung der Datenstrukturen mit Data Vault.
Aufbau von Reporting- und Analyseberichten mit Microsoft Power BI inkl. Schulung und Einführung der Anwender.
Geoffrey Grigor
Letzte Position:
Leitender Forscher bei York St John Business School
- Eigenständig konzipiertes, durchgeführtes und ausgewertetes Forschungsprojekt zur Untersuchung dynamischer Managementfähigkeiten (DMCs) bei der Umsetzung von HR-Praktiken auf verschiedenen Führungsebenen (Top-, Mittel- und Frontline-Management).
- Fokus auf der strategischen Rolle des Frontline-Managements bei der Umsetzung wirksamer HRM-Maßnahmen.
- Eigeninitiative mit akademischer Zusammenarbeit der York St John University, des Robert Kennedy College und der University of Cambridge.
Reinhold Schätz
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
Markus Fankhauser
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
Max Rosari
Letzte Position:
Senior ICT-Lösungsarchitekt bei ewb, Energy, Water
- Hinterfragen und Besprechen technischer Anforderungen sowie Koordination mit dem Team
- Beiträge zu den Zielen der Einheit Digital Transformation Services und Umsetzung dieser Ziele
- Analysieren, Spezifizieren, Aktualisieren und Bereitstellen von Architekturmodellen zur Umsetzung digitaler Lösungen in Übereinstimmung mit Geschäftszielen, Dateninfrastruktur und Anforderungen
- Auswahl geeigneter technischer Optionen für das Anwendungsdesign unter Berücksichtigung von Interoperabilität, Reversibilität, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Zugänglichkeit und Sicherheit sowie Optimierung des Kosten-/Qualitätsverhältnisses
- Erstellen und Pflegen von Konzeptdokumenten, Architekturmodellen und weiterer technischer Dokumentation
- Prüfen der zu erbringenden Services und weiterer Dokumente für die Lösungsentwicklung
- Zusammenarbeit mit IT-Enterprise-Architekt, Business Analyst, Projektmanager, Entwicklern, Testern und Prozessverantwortlichen bei der Gestaltung und Dokumentation technischer Spezifikationen für Neu- und Weiterentwicklungen
- Kommunikation und Präsentation von Konzepten gegenüber relevanten Stakeholdern
- Teilnahme an Aktivitäten zur Enterprise-Architektur 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 der Entwicklungsteams bei der Umsetzung neuer Projekte oder der Wartung bestehender Produkte, gegebenenfalls Übernahme der Rolle des Product Managers
- Etablierung und Sicherstellung von Best Practices in Implementierung, Dokumentation, Test und Verpackung für die Auslieferung
- Mitwirkung bei der Bearbeitung gemeldeter Vorfälle und Anfragen im Third-Level-Support sowie anfallender Folgeaktivitäten
Claus Nielsen
Letzte Position:
Oracle-Datenbankingenieur bei BBV.ch
- Migration von Datenbanken von ODA zu Exadata
- Migration von Datenbanken von Exadata zu ExaCC/OCI
- Reduzierung der UCC-Nutzung um 10%
- Entwicklung von Automatisierungsskripten mit Python
- Performance-Tuning
- Verkleinerung der Entwicklungsdatenbanken von 6 TB auf 3 TB mittels Exadata-Spaltenkompression
- Optimierung der Anwendungsleistung um 30 % mithilfe der In-Memory-Option
- Optimierung der Nicht-Produktions-Exadata um 20 %, um CPU-Ressourcen vor der ExaCC-Migration freizugeben
- Datenbank-Patching von Oracle 19c
- Grundlegendes Ansible-Scripting für Deployments und Datenbankklone
- Entwicklung eines Abrechnungsmodells für eine gemeinsame Oracle-Plattform
- Migration von Single-Instance-Datenbanken zu Oracle RAC
- Analyse von RAC-Problemen
- Beratung von Entwicklerteams zur Migration auf RAC
Stefan Laager
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 Isler
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.
Kalin Stefanov
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.
Deschances Tchakounang Ndjomou
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.
Ala Lutz
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
Oscar Montero
Letzte Position:
IT-Spezialist / DBA bei Rothschild Private Swiss Bank
- Fungiere als DBA-Fachexperte für MS SQL Server und bin Hauptansprechpartner für die MSSQL-Infrastruktur und die langfristige Technologie-Roadmap in einer kritischen 24/7-Banking-Umgebung
- Pflege und Weiterentwicklung der SQL-Infrastruktur und des Monitoring-Systems in Entwicklungs-, Test-, UAT- und Produktionsumgebungen (10 Server, 4 Always-On-Windows-Cluster, MSSQL 2014–2022 auf von Inventix gehosteten VMs)
- Automatisiere SQL-Operationen mithilfe von Brent-Ozar-Skripten, PowerShell und Inventix Cloud-Skript-Integration
- Entwickle und optimiere ETL-Prozesse und BI-Anwendungen (Power BI); plane Ressourcen und betreue das BI-Team als Mentor
- Beteilige mich an der Prüfung, Bereitstellung und Implementierung von Datenbankverbesserungen im gesamten Softwareentwicklungszyklus
- Migriere SQL Server-Instanzen von 2017 auf 2019 und 2022
- Integriere neue Anwendungen, die MSSQL-Datenbanken benötigen
- Verwalte und unterstütze lokale und Azure SQL Server-Lösungen; berate zu Industriestandards, Best Practices und kreativen Datenbanklösungen
- Entwickle Automatisierungsskripte für interne Systeme mit PowerShell und Git
- Überwache Systeme mit Splunk und Grafana; verwalte Alerts, Filter, Datenaufnahme und Dashboard-Konfiguration
- Arbeite mit Betriebs-, Entwicklungs- und Fachabteilungen zusammen, um proaktiv betriebliche und Performance-Probleme zu identifizieren und zu lösen
- Implementiere neue SQL Server-Technologien wie Query Store, Extended Events, Tuning Advisor und Systemtraces
- Biete Rufbereitschaft und regelmäßige Wartung abends und an Wochenenden
- Definiere und setze Systemrichtlinien und -standards durch; arbeite eng mit Applikationsmanagern, HR und IT-Plattformen in der Schweiz und im Vereinigten Königreich zusammen
- Bearbeite 2nd/3rd-Level-Supportanfragen; dokumentiere Lösungen und arbeite mit Anbietern zusammen
- Nutze interne und externe Monitoring-Tools, um Performance-Trends zu erkennen und Alerts sowie Prozesse zu implementieren, um Datenbankprobleme zu verhindern
- Dokumentiere und teile Wissen, um das technische Verständnis in Betriebs- und Entwicklerteams zu verbessern; administriere Confluence (Installation, Konfiguration, Dokumentenverwaltung, Performance, Upgrades)
- Arbeite professionell in funktionsübergreifenden Teams, um Entwicklungs- und Betriebsteams in Datenbankfragen zu beraten, zu beeinflussen und zu coachen
Stefano Barbera
Letzte Position:
CEO & Gründer bei wyse Business Solutions GmbH
Revealed Upon-Contact
Letzte Position:
Executive-Berater für Unternehmensdaten und Analytik bei Eine mittelgroße Privatbank
- Verantwortlich für die Definition und Umsetzung eines unternehmensweiten Data-Governance-Rahmens mit anfänglichem Fokus auf BCBS-239, einschließlich Data Catalog-Tools und formalisierter Datenverantwortung.
- Leitung der Neuausrichtung und Implementierung eines Enterprise Data Warehouse zur Unterstützung des regulatorischen und Management-Reportings auf einer robusten, integrierten Datenplattform mit Schwerpunkt Finanzen.
- Wesentlicher Beitrag zur Data-, Analyse- und KI-Strategie der Bank, die anschließend vom Vorstand genehmigt wurde.
Karl Estermann
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
27 Jahre
Positionsdauer
3,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
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
87%
Master-Abschluss oder höher
73%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 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 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 System zum Speichern und Zusammenführen von Daten aus vielen Quellen für Reporting und Analyse. Es ist für verlässliche Historie gebaut, nicht für tägliche Transaktionen. Teams nennen es auch DWH oder EDW, wenn sie damit dasselbe Kern-Setup meinen.
Häufige Einsätze
- Executive- und operatives Reporting
- KPI-Layer für Finance, Sales und Marketing
- Historische Analysen und Trend-Tracking
- Data Modeling für BI-Tools und Dashboards
- Gemeinsame Kennzahlen über Teams hinweg
Stack und Tools
Starke Professionals kennen mehr als einen Warehouse-Stack. Sie arbeiten mit SQL, dbt, dimensionalem Modeling, ELT-Pipelines und Tools wie Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse oder bei Bedarf auch On-Premises-Plattformen.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn ein Warehouse langsam, unübersichtlich oder schwer zu vertrauen ist. Typische Anzeichen sind doppelte Kennzahlen, fehlerhafte Pipelines, unklare Datenverantwortung oder der Umstieg von Tabellenkalkulationen auf eine saubere Reporting-Layer. In der Schweiz kommt das oft in Teams vor, die eine saubere Zusammenarbeit über lokale und internationale Einheiten hinweg brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Gute Spezialisten konzentrieren sich auf Datenqualität, Modelldesign und Performance. Sie definieren Fakten, Dimensionen und Business Rules so, dass auch nicht-technische Teams damit arbeiten können. Außerdem dokumentieren sie Lineage, gehen sicher mit Änderungen um und halten das Warehouse wartbar.
Umsetzung und Zusammenarbeit
Ein freier Experte kann an einem Greenfield-Warehouse, an einer Migration von einem älteren DWH oder an der Bereinigung eines bestehenden Setups arbeiten. Remote-Arbeit ist üblich, aber Vor-Ort-Sessions helfen, wenn die Anforderungen komplex sind oder Business-User Workshop-Zeit brauchen. In der Schweiz reicht für die Umsetzung oft Englisch, während lokale Sprachkenntnisse bei der täglichen Zusammenarbeit mit Stakeholdern helfen können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Warehouse? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein starkes Data Warehouse führt Daten aus Systemen wie CRM, ERP, Web Analytics und Finance an einem Ort für Reporting und Analyse zusammen. Es ermöglicht Teams, Zeiträume zu vergleichen, gemeinsame Kennzahlen zu vertrauen und Dashboards zu bauen, ohne jedes Quellsystem einzeln abzufragen. Meist ist es die Basis für BI und Management-Reporting.
Ein Data Warehouse ist auf strukturiertes Reporting und Business-Definitionen ausgelegt, während ein Data Lake meist rohe oder halbstrukturierte Daten für breitere Wiederverwendung speichert. Warehouses sind besser, wenn Teams gesteuerte Kennzahlen und konsistente Dashboards brauchen. Viele Unternehmen nutzen beides: den Lake für die Aufnahme, das Warehouse für verlässliche Analysen.
Holen Sie Data Warehouse-Spezialisten dazu, wenn eine Migration feststeckt, eine Reporting-Layer unzuverlässig ist oder Ihr Team Hilfe bei Modeling und Performance braucht. Freelancer sind auch für kurze Projekte nützlich, etwa für einen neuen Fachbereich, eine Cloud-Migration oder die Bereinigung fehlerhafter ETL- oder ELT-Logik. Sie bringen Struktur, ohne einen langen Einstellungsprozess.
Ein guter DWH-Profi kennt SQL sehr gut und versteht Data Modeling, ETL oder ELT und BI-Tools. Erfahrung mit dbt, Orchestrierungstools, Cloud-Warehouses und der Integration von Quellsystemen ist oft ebenfalls wichtig. Business-Kommunikation zählt, weil die Arbeit von klaren Definitionen abhängt.
Ein data warehouse-Projekt braucht jemanden, der sowohl Design- als auch Reparaturarbeit gesehen hat, nicht nur Reporting-Aufgaben. Einfache Dashboard-Unterstützung braucht vielleicht weniger Tiefe, aber Migrationen, Integration mehrerer Quellen und Performance-Tuning erfordern starke praktische Erfahrung. Das passende Niveau hängt davon ab, wie stark sich Daten ändern und wie viele Teams davon abhängen.
Die meiste Data Warehouse-Arbeit kann remote erledigt werden, weil es im Kern um SQL, Modeling und Pipeline-Design geht. Vor-Ort-Zeit hilft am Anfang eines Projekts, bei Stakeholder-Workshops oder wenn Daten-Definitionen umstritten sind. In der Schweiz ist eine hybride Zusammenarbeit häufig, wenn Business-User und technische Teams eng abgestimmt sein müssen.
Ein guter EDW-Spezialist kann Modellierungsentscheidungen in einfachen Worten erklären und zeigen, wie sie Vertrauen, Performance oder Wartbarkeit verbessern. Achten Sie auf klare Beispiele dafür, wie Quelländerungen behandelt, robuste Transformationen aufgebaut und Datenqualitätsprobleme behoben wurden. Starke Antworten sind konkret bei Abwägungen, nicht nur bei Tools.
Ein data warehouse-Auftrag umfasst oft Quell-Mapping, dimensionale Modelle, SQL-Transformationen, Dokumentation, Tests und Unterstützung für BI-User. Manche Projekte drehen sich um Cloud-Migration, andere um Tuning, Governance oder den Neuaufbau einer defekten Reporting-Layer. Die besten Projekte haben klare Zuständigkeiten und Zugriff auf echte Business Rules.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 124 €, was einem Tagessatz von etwa 990 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 87% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 73% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 27 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Professionelle Dienstleistungen (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (85%) und Business Intelligence (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
