dbt Experten in Berlin
für verlässliche Analysen aus über 15.000 Lebensläufen mit der Unterstützung von KIBeauftragen Sie Experten, die Rohdaten aus Data Warehouses in getestete und dokumentierte Modelle umwandeln, Workflows für Analytics Engineering etablieren und dbt mit modernen Daten-Stacks verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich dbt eingesetzt haben
William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Ingenieur & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
Mansharan K.
Letzte Position:
MS Fabric | Power BI Consultant bei Gropyus Technologies GmbH
- Entwicklung eines unternehmensweiten, auf Fabric basierenden Governance-Frameworks für Datenprodukte, Erstellung von Datenverträgen und KPIs zur Schemavalidierung, um Vollständigkeit, Aktualität und SLA-Standards für Reporting-Datenprodukte sicherzustellen.
- Einführung von Pipeline-Observability durch die Integration von Daten aus der Dagster-Orchestrierung in automatisierte Data-Health-Reports sowie proaktive Validierung von Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit, bevor sich die Reporting-Schichten in der Produktion aktualisieren.
- Etablierung von BI-as-Code und einer durchgängigen Governance mit Git-basierter Versionskontrolle, CI/CD und Alpha→GA-Release-Management, wodurch Lineage, die Erkennung von Schemaänderungen und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen in der Produktion verbessert wurden.
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Michael B.
Letzte Position:
Berater für Produktanalyse – Trust & Safety bei Kleinanzeigen
- Erkennung von Betrugsmustern und Umsetzung wirksamer Maßnahmen gegen Betrug bei gleichzeitig akzeptabler Rate falsch-positiver Ergebnisse, um ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und einer reibungslosen User Experience zu gewährleisten
- Unterstützung bei der Entwicklung und Einführung neuer Trust-and-Safety-Funktionen auf der Plattform, um betrügerische Aktivitäten zu blockieren und das Bewusstsein der Nutzer für Betrug zu erhöhen
- Unterstützung von Produkt-, Entwicklungs- und Customer-Support-Teams mit BI-Berichten und weiterer Beratung zur Identifizierung und Bekämpfung von Betrug und Richtlinienverstößen
Nitin B.
Letzte Position:
Leiter Finanzanalyse bei Independent Consultant
Leitung der technischen Transformation von FP&A für ein Unternehmen mit 9-stelligem Umsatz – von der Behebung technischer Altlasten bis zur Einführung eines AI-nativen EPM-Systems
- Steuerung der ganzheitlichen FP&A-Transformation, von der Neugestaltung der Architektur über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
- Durchführung der Bewertung von mehr als 12 EPM-Plattformen, von der Verhandlung mit Anbietern bis zur Entwicklung eines Auswahlrahmens für die langfristige Planung
- Analyse von Einschränkungen in der Finanzplanungsarchitektur, Präsentation der Ergebnisse beim CFO und Einholung des Mandats der Geschäftsleitung zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur
Bidya B.
Letzte Position:
Product Manager – Payments & Platform bei Pipedrive
CRM- und Umsatzplattform zur Verwaltung von Abrechnungs- und Abonnement-Workflows.
- Skalierte die Zahlungsinfrastruktur über Datenprodukte, den Ausbau von Lastschriftzahlungen und die automatisierte Missbrauchsprävention. Dadurch wurden $416K jährliche operative Einsparungen ($8K/Woche) erzielt, indem redundante Gateway-Aufrufe eliminiert wurden.
- Verantwortete Backlog und Sprint-Umsetzung für autonome Pipelines zur Erkennung von Checkout-Missbrauch und entwickelte Echtzeit-Risikoleitplanken sowie Geschwindigkeitsheuristiken, die Card-Testing-Angriffe blockierten.
- Entwickelte User Stories und Datenabgleichsmechanismen für einen Enterprise-Abrechnungsmigrator. Dadurch wurden unterbrechungsfreie Übergänge von Abonnementstatus erreicht und $60K Infrastrukturkosten eingespart.
- Erweiterte die europäischen Lastschriftfunktionen (SEPA), steuerte squadübergreifende API-Abhängigkeiten und automatisierte die Fehlerbehandlung von Webhooks, um Reibungsverluste im Checkout zu vermeiden.
Anshita S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Entwickler und Datenanalyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
- Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
- Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
- BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.
Özlem A.
Letzte Position:
Lehrbeauftragter bei Whitecliffe University of Applied Sciences
- Unterrichte den Kurs Einführung in Data Science im MBA-Programm
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
- Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
- Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
- Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
- Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.
Filippo C.
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Enpal
Metrify - Team für OS- und Analytics-Layer:
- Grundlagen der Datenarchitektur durch Pre-Commit-Verträge und eine moderne dbt-Metadatenstruktur geschaffen
- Modulare Layer für die Abläufe beim Smart-Meter-Rollout aufgebaut und gepflegt sowie Geschäftsregeln in ein Star-DWH überführt.
Enpal - Zentrales Daten- und Plattformteam (SCM & Finance):
- dbt-Modelle entwickelt und aufgebaut, die eine aufbereitete Analytics-Schicht für Stakeholder aus SCM und Finance bereitstellen.
- Bestandsabgleich über verschiedene Quellen hinweg umgesetzt (ERP vs. 3PL; Snapshots vs. Bewegungen) und die Treiber von Abweichungen auf SKU-/Standort-/Kanalebene sichtbar gemacht.
- KPI für Wochenbestand sowie Projektion des Bestandsabbaus (Nachfrage + eingehende Versorgung) entwickelt, um Planung und operative Entscheidungen zu unterstützen.
Sander O.
Letzte Position:
Interim Head of Contract Management bei Enpal
- Leitung des Vertragsmanagements für Europas größtes Portfolio erneuerbarer Energien mit 10 FTE
- Implementierung von Prozessautomatisierungen durch die Entwicklung skalierbarer, datenbasierter Workflows mit KI und klassischer Automatisierung
Hamza K.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitssektor (ehrenamtlich) bei n/a
- Tätigkeit als technischer Berater zur Optimierung mehrschichtiger Ensemble-Modelle, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinieren.
- Begleitung der Implementierung eines Logistic-Regression-Meta-Learners zur Lösung von Problemen mit unausgeglichenen Klassen; dabei wurden 92.86% Genauigkeit und 0.9644 AUC bei den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing erreicht.
Uditha W.
Letzte Position:
Tutor für Data Science bei University of Europe for Applied Sciences
- Unterrichtete Python, Pandas, Datenanalyse, Visualisierung und Power BI für mehr als 250 Studierende.
- Begleitete praktische Projekte von der Datenaufbereitung und explorativen Analyse bis zur Visualisierung und Dashboard-Erstellung.
- Erklärte komplexe analytische Konzepte verständlich für Zielgruppen mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen.
Sejal V.
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Tobias L.
Letzte Position:
Dateningenieur bei unitb consulting GmbH
Aufgaben: Design und Betrieb von End-to-End-Cloud-Datenplattformen für Enterprise-Kunden in Verlags- und Finanzwesen, inkl. Infrastruktur-Automatisierung, Pipeline-Entwicklung, Monitoring und Datenqualität.
Tätigkeiten:
- Aufbau mehrschichtiger Datenarchitekturen auf Databricks (Apache Spark, Delta Lake), BigQuery und GCP
- Vollautomatisierung der Cloud-Infrastruktur mit Terraform über 3 Umgebungen (DEV/STG/PRD)
- Entwicklung automatisierter Datenpipelines mit Python, dbt und GCP-Services für verschiedene Datenquellen
- Aufbau von Monitoring- und Alerting-Systemen für Echtzeit-Plattformüberwachung
- Implementierung von Datenversionierung und Qualitätschecks auf jeder Schicht
- Design automatisierter Test- und Deployment-Pipelines in GitLab und Bitbucket
Erfolge:
- 2× Produktions-Datenverarbeitungskapazität, Spike-Reaktionszeit von Minuten auf ≤15 s reduziert, Serverfehler ≈ 0
- 3.000 Zeilen manuelle Konfiguration durch wiederverwendbares Automatisierungsmodul für 7 Kunden-Domains ersetzt, Konfigurationsfehler auf 0
- Vollständige Datenplattform end-to-end geliefert bei ~10 €/Monat Infrastrukturkosten
- 7 Datenbanktabellen migriert mit 0 nachgelagerten Problemen
- 100 % offenliegende Credentials entfernt, externe Vendor-Abhängigkeit eliminiert
- 3-Team-Integration in 1 Sprint geliefert
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die dbt einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
63% (Deutschland: 68%)
Doktortitel
10% (Deutschland: 9%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die dbt 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 dbt Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (87%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Professionelle Dienstleistungen (45%)
- Einzelhandel (45%)
- Bildung (35%)
- Energie (32%)
- Gesundheitswesen (29%)
- Automotive (26%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was dbt leistet
dbt ist ein Open-Source-Framework zur Transformation von Daten innerhalb eines cloudbasierten oder SQL-basierten Data Warehouses. Teams können damit Transformationen als modulare SQL-Modelle definieren und anschließend Abhängigkeiten, Tests, Dokumentation und Bereitstellung über einen kontrollierten Workflow verwalten. Die Daten bleiben im Warehouse, während dbt die zugrunde liegende Logik leichter prüf- und wartbar macht.
Zentraler Workflow
Ein dbt-Projekt wandelt typischerweise rohe Quelltabellen in Staging-Modelle, Zwischenlogik und geschäftsbereite Data Marts um. Spezialisten konfigurieren Quellen, Refs, Snapshots, Seeds, Makros und Exposures und nutzen anschließend Versionskontrolle und Continuous Integration, um Änderungen vor der Veröffentlichung zu validieren. Dadurch entsteht eine klare Abstammungslinie von den Quelldaten bis zu Dashboards, Berichten und operativen Entscheidungen.
Ökosystem und Tools
- Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift oder ein anderes unterstütztes Warehouse anbinden
- Wiederverwendbare Transformationen mit SQL und Jinja-Makros erstellen
- Schema-, Datenqualitäts- und Aktualitätstests hinzufügen
- Dokumentation und Datenherkunft für Analysten und Stakeholder veröffentlichen
- Jobs über dbt Cloud, Orchestrierungstools oder CI-Pipelines ausführen
dbt wird häufig zusammen mit Airflow, Dagster, Fivetran, Looker, Tableau, Git und cloudbasierten Datenplattformen eingesetzt. Gute Spezialisten verstehen sowohl das Framework als auch die umgebenden Pipelines, die Daten verschieben, planen und verarbeiten.
Wann Sie Expertise benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche dbt-Expertise ins Haus, wenn ein Warehouse zunehmend schwer vertrauenswürdig wird, Transformationslogik mehrfach vorhanden ist oder die Bereitstellung stärkere Kontrollen erfordert. Ein Spezialist kann Projektrichtlinien etablieren, veraltetes SQL überarbeiten, Transformationen aus einem anderen Tool migrieren und eine wartbare Modellstruktur erstellen. Berliner Teams schätzen möglicherweise auch Fachkräfte, die remote oder vor Ort arbeiten und klar mit englischsprachigen Daten- und Geschäftsbereichen kommunizieren können.
Typische Ergebnisse
- Ein strukturiertes dbt-Projekt mit Umgebungen, Paketen und Namenskonventionen
- Getestete Modelle für Finanz-, Marketing-, Produkt- oder operatives Reporting
- Prüfungen der Aktualität von Quellen, Dokumentation und Modellverantwortlichkeiten
- Inkrementelle Modelle und Snapshots für sich verändernde historische Daten
- CI-, Bereitstellungs- und Monitoring-Workflows für zuverlässige Releases
Die Arbeit kann außerdem die Kontrolle von Warehouse-Kosten, die Optimierung von Abfragen, die Koordination von Zugriffsrechten und eine Dokumentation zur Übergabe umfassen. Der passende Umfang hängt vom Datenvolumen, der bestehenden Architektur und dem Reifegrad des Analytics-Teams ab.
Was gute Spezialisten mitbringen
Gute dbt-Experten schreiben gut lesbares SQL, verstehen dimensionale Modellierung und wissen, wie sich das Verhalten eines Warehouses auf die Performance auswirkt. Sie unterscheiden zwischen einem nützlichen und einem störenden Test, untersuchen die Datenherkunft, wenn sich Ergebnisse ändern, und machen Annahmen in der Dokumentation sichtbar. Außerdem prüfen sie Pull Requests sorgfältig, arbeiten mit Analysten und Datenplattform-Teams zusammen und hinterlassen Richtlinien, an denen sich andere orientieren können. Erfahrung mit dem relevanten Warehouse und der Orchestrierungsumgebung ist ebenso wichtig wie die Vertrautheit mit dbt-Befehlen.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu dbt am häufigsten gestellt werden.
dbt wird verwendet, um rohe Warehouse-Daten in zuverlässige und dokumentierte Datensätze für Reporting, Analysen und Entscheidungsfindung umzuwandeln. Es konzentriert sich auf die Transformationsebene, während separate Tools üblicherweise die Aufnahme, Speicherung und Visualisierung der Daten übernehmen.
dbt führt Transformationen innerhalb des Ziel-Warehouses aus und behandelt SQL-Modelle als versionierten Projektcode. Traditionelle ETL-Tools können Daten in einer separaten Verarbeitungsebene verschieben und transformieren. Die bessere Wahl hängt daher von der Warehouse-Architektur, den Fähigkeiten des Teams und den Anforderungen an die Governance ab.
Ein guter dbt-Spezialist bringt in der Regel Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und Warehouse-Technologien sowie praktische Erfahrung mit Git und Tests mit. Erfahrung mit Orchestrierung, Tools zur Datenaufnahme, BI-Produkten und Cloud-Plattformen hilft dabei, Modelle mit dem gesamten Daten-Workflow zu verbinden.
Ein dbt-Freelancer kann bei einer gezielten Migration, einer neuen Transformationsebene im Warehouse oder einer umfassenden Neuordnung bestehender Modelle helfen. Die erforderliche Tiefe hängt von der Komplexität der Quellen, den Reporting-Anforderungen, den Bereitstellungskontrollen und dem Aufbaugrad des umgebenden Daten-Stacks ab.
dbt eignet sich gut für die Zusammenarbeit in Remote-Teams, da Projekte über Git, Pull Requests, automatisierte Prüfungen und dokumentierte Modelle verwaltet werden. Für Teams in Berlin kann eine klare Kommunikation auf Englisch wichtig sein, wenn Spezialisten standortübergreifend arbeiten oder sich mit internationalen Stakeholdern abstimmen.
Teams entscheiden sich häufig für dbt, wenn eigenständige SQL-Skripte schwer nachzuverfolgen, zu testen oder konsistent bereitzustellen sind. Der Abhängigkeitsgraph, die Dokumentation, Tests und Umgebungs-Workflows schaffen Struktur, ohne dass die Geschäftslogik das Warehouse verlassen muss.
Prüfen Sie, ob dbt-Modelle modular, gut lesbar, getestet und dokumentiert sind und eine klare Datenherkunft sowie sinnvolle Benennungen aufweisen. Bitten Sie den Spezialisten, den Umgang mit verspätet eintreffenden Daten, sich ändernden Schemata, inkrementellen Ladevorgängen, Fehlern und der Warehouse-Performance zu erläutern.
dbt bezeichnet das Transformations-Framework und seinen Projekt-Workflow, während dbt Cloud ein gehosteter Dienst ist, der Funktionen wie Jobplanung, Bereitstellungsmanagement und Tools für die Zusammenarbeit ergänzt. Ein Spezialist sollte je nach Projekt mit dem Open-Source-Ansatz über die Kommandozeile, dem gehosteten Dienst oder mit beiden arbeiten können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die dbt in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 78 €, was einem Tagessatz von etwa 626 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die dbt in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die dbt in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die dbt in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die dbt in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bank- und Finanzwesen (48%) und Professionelle Dienstleistungen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die dbt in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (94%), Informationstechnologie (IT) (94%) und Produktentwicklung (65%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich dbt 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.
München 
Frankfurt Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
