ETL Experten in Essen
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die ETL-Pipelines entwerfen, Quelldaten bereinigen und abbilden sowie zuverlässige Batch- oder nahezu in Echtzeit laufende Flows für Warehouses und Lakes bauen – schnell gematcht mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Essen kennen, die kürzlich ETL eingesetzt haben
Fadi Shoaa
Letzte Position:
Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer
- Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
- Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
- Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
- Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
- Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse
Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung
Hervé Teguim
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Schweizerische Post AG
Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python
- Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
- Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
- Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform
Laurin Hagemann
Letzte Position:
Software Architect (Freelance) bei Care4Sure
- MVP-fokussierte Full-Stack-Architektur für einen Kunden im Gesundheitswesen bereitgestellt: Vite/React-Frontend, Backend-Services auf Google Cloud Run und Supabase für Datenbank sowie IAM/Authentifizierung.
- Produktanforderungsanalyse unterstützt und eine kostenoptimierte Workload-Platzierung priorisiert, indem Browser-/Edge-Berechnungen umgesetzt wurden, wo möglich, bevor Logik in die Backend-Services verschoben wurde.
Henok Abraham
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei Afworki GmbH IT-Consulting
Ziel der Afworki GmbH IT-Consulting ist es, kleine und mittlere Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen im Bereich Digitalisierung, Automatisierung und Datenmanagement wettbewerbsfähiger zu machen.
Maßgeschneiderte Technologie-, Strategie- und Fachberatung, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens.
Analyse der Ist-Situation des Unternehmens und Entwicklung der bestmöglichen Lösung gemeinsam mit dem Kunden.
Einsatz sowohl agiler als auch klassischer IT-Projektmanagementmethoden zur termingerechten und budgetgerechten Projektabwicklung.
Fokus auf Automatisierung und Orchestrierung aller Datenströme in einem Data Warehouse zur Schaffung einer einheitlichen und standardisierten Datenbasis.
Berücksichtigung der Abhängigkeiten zwischen IT und Business, um nachhaltig positive Effekte zu erzielen.
Einsatz moderner Strategien und Werkzeuge, spezifisch zugeschnitten auf die Unternehmensbedürfnisse.
Unterstützung bei der Digitalisierung, Einführung agiler Arbeitsmethoden und Erstellung zeitgemäßer Berichte und Analysen.
Ziel: Rationalisierung des Managements und fundierte datenbasierte Entscheidungsfindung.
Asım Yurduseven
Letzte Position:
Freiberuflicher BI/DWH/ETL-Spezialist bei Akbank
- Festlegung von Architekturstandards für Informatica PowerCenter-Entwicklungsteams
- Wartung, Performance und Health-Checks von DWH-Umgebungen (Exadata)
- Architekturstandards für Qlik Sense/BO-Berichte
- Einführung von Best Practices bei ETL-Aufgaben
- Dokumentation der ETL-Standards in Confluence
- Regeln für Dynamic Data Masking gemäß DSGVO/KVKK mit dem Informatica DDM-Tool
- DWH-Datenmodell im PowerDesigner
- Upgrade von Qlik Sense-Versionen
- Zusammenführung aller Repository-Datenbanken der Informatica-Server in einer Oracle-DB
Ateet Bahmani
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei MASX AI
Strategischer Übergang in KI-Engineering durch intensives Mentoring und Projektdurchführung.
Entwicklung von MASX AI, einer agentischen KI-Plattform, die LangGraph, AutoGen und RAG für geopolitische Prognosen und Echtzeit-ETL integriert.
Entwurf und Bereitstellung funktionsfähiger KI-Prototypen für potenzielle Kunden, die angewandte Expertise in Multi-Agenten-Systemen, Echtzeit-Datenpipelines und LLM-Integrationen demonstrieren.
Alain Gérard Ename
Letzte Position:
Business Analyse / Requirements Engineering bei 1&1
- Erstellen des Fachkonzepts einer Dashboard-Lösung für das End-to-End-Management im 5G-Deployment-Team in einer Open-RAN-Architektur
- Entwickeln von Dashboards und Berichten mit Power BI Desktop (Anbindung mit Power Query, KPI-Berechnung mit DAX, Veröffentlichung im Power BI Service)
- Entwickeln von Lösungen mit Power Apps
- Integration von Power-BI-Berichten in Dynamics 365 Business Central
Rüdiger Kohl
Letzte Position:
Datenanalyst und Reporting-Manager bei Energieversroger
Power BI-Reporting für verschiedene Fachbereiche bei einem Energieversorger umgesetzt. Agiles Projekt: Dabei eigenverantwortliche Organisation und Rücksprache mit Fachabteilungen und IT und regelmäßige Präsentation von Teilschritten und Ergebnissen vor der Projektleitung.
Jochen Rieseberg
Letzte Position:
Selbstständiger IT-Berater bei Verti AG
- Projekt: Migration großer Datensätze
- Ergebnis: Entwicklung von ETL-Strecken mit AWS Glue und Talend Open Studio
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ETL einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 17 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 5,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Versicherung, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
75% (Deutschland: 66%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Essen 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 Essen, die ETL 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 ETL macht
ETL steht für extract, transform, load. Es bewegt Daten von Quellsystemen in Zielsysteme, die Teams abfragen, für Berichte nutzen oder in nachgelagerten Services einsetzen können. Gute ETL-Arbeit sorgt dafür, dass Daten konsistent, nachvollziehbar und einsatzbereit für das Geschäft sind.
Häufige Anwendungsfälle
- Datenwarehouses und Data Lakes befüllen
- ERP-, CRM-, Web- und Finanzdaten zusammenführen
- Datensätze bereinigen, prüfen und standardisieren
- Batch-Jobs und inkrementelle Ladeprozesse planen
- Reporting, Analytics und Datenaustausch unterstützen
Tools und Stack
ETL-Spezialisten arbeiten oft mit Apache Airflow, Talend, SSIS, Informatica, dbt und Cloud-Services wie AWS Glue, Azure Data Factory oder Google Cloud Dataflow. Sie nutzen auch SQL, Python, APIs und Message Queues, wenn Daten sorgfältig koordiniert oder transformiert werden müssen.
Was starke Experten mitbringen
Gute ETL-Profis entwerfen Flows, die sich leicht betreiben und leicht ändern lassen. Sie denken von Anfang an an Schema-Änderungen, Fehlerbehandlung, Lineage, Retries und Logging. Außerdem schreiben sie klare Transformationen, damit Geschäftsregeln sichtbar und wartbar bleiben.
Wann man Hilfe dazu holt
Unternehmen holen sich freiberufliche ETL-Expertise meist dann ins Haus, wenn Pipelines ausfallen, sich Quellsysteme ändern oder eine Reporting-Schicht eine sauberere Datenbasis braucht. Das hilft auch bei Migrationen, Rollouts von Cloud-Warehouses und kurzfristigen Lastspitzen in der Umsetzung. In Essen ist das oft nützlich für Teams aus Industrie, Logistik, Handel und Finanzen, die verlässliche Datenbewegung ohne lange Einstellungszyklen brauchen.
Wie Projekte ablaufen
ETL-Arbeit kann remote oder vor Ort stattfinden, je nach Zugriff, Sicherheit und Nähe, die der Spezialist zu den Datenverantwortlichen braucht. Für lokale Teams in Essen sind klare Dokumentation, Quellbeispiele und Zieldefinitionen wichtiger als lange Meetings. Ein guter Experte fragt nach Aktualisierungsintervallen, Regeln zur Datenqualität und Verantwortlichkeiten, bevor er mit der Arbeit beginnt.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über ETL wissen wollen – kompakt an einem Ort.
ETL wird genutzt, um Daten aus Quellsystemen in ein vertrauenswürdiges Ziel wie ein Warehouse oder Lakehouse zu verschieben. Dabei werden auch Geschäftsregeln angewendet, Datensätze bereinigt und Daten für Reporting, Analytics und nachgelagerte Services nutzbar gemacht. Viele Teams verwenden es, um verstreute operative Daten in eine einzige verlässliche Sicht zu überführen.
ETL transformiert Daten, bevor sie im Zielsystem landen, während ELT zuerst lädt und anschließend im Ziel transformiert. ETL wird oft bevorzugt, wenn Transformationsregeln früh kontrolliert werden müssen oder wenn Quelldaten vor der Ablage stark geprüft werden sollen. ELT ist in modernen Cloud-Warehouses verbreitet, aber die richtige Wahl hängt von der Architektur und den Governance-Anforderungen ab.
Ein starker ETL-Spezialist kennt in der Regel SQL, eine Skriptsprache wie Python und ein Planungs- oder Orchestrierungstool. Vertrautheit mit Airflow, Talend, SSIS, Informatica oder Cloud-Services wie AWS Glue und Azure Data Factory ist oft wichtig. Gute Fähigkeiten in Data Modeling, Fehlersuche und der Integration von Quellsystemen sind genauso wichtig.
Das hängt von der Komplexität der Pipelines und der Anzahl der beteiligten Quellsysteme ab. Ein kleiner Reporting-Feed braucht vielleicht einen Spezialisten, der saubere SQL-Transformationen und eine solide Job-Überwachung bauen kann. Ein Migrations- oder Enterprise-Integrationsprogramm braucht meist jemanden, der bereits mit Abhängigkeiten, Ausfällen und Datenqualitätsproblemen gearbeitet hat.
Ja, ein großer Teil der ETL-Umsetzung kann remote erfolgen, weil die Kernarbeit aus Design, Transformationslogik und Tests besteht. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn der Zugriff auf interne Systeme eingeschränkt ist oder wenn Quellenverantwortliche und Datennutzer eng abgestimmt werden müssen. Für Teams in Essen ist ein gemischtes Setup oft üblich und praktisch.
Fragen Sie, mit welchen Quellsystemen die Person gearbeitet hat, wie sie fehlerhafte Ladeprozesse behandelt und wie sie Transformationsregeln dokumentiert. Sie sollten auch fragen, wie die Datenqualität getestet wird und wie Schema-Änderungen gehandhabt werden. Bei ETL-Projekten sind die besten Antworten konkret und an echte Pipeline-Probleme gekoppelt.
ETL ist ein Teil der größeren Landschaft von Data Integration und Data Engineering. Data Integration kann APIs, Replikation, Streaming und Orchestrierung umfassen, während ETL sich auf extract-, transform- und load-Flows konzentriert. Viele Spezialisten arbeiten in diesen Bereichen übergreifend, aber ETL bleibt das Kernmuster für strukturierte Datenbewegung.
Achten Sie auf ein klares Pipeline-Design, eine praxistaugliche Fehlerbehandlung und einen Fokus auf Wartbarkeit. Ein guter ETL-Experte kann erklären, warum eine Transformation existiert, wie die Datenqualität geprüft wird und was passiert, wenn sich eine Quelle ändert. Saubere Dokumentation und durchdachtes Monitoring sind starke Qualitätsmerkmale.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Essen, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 709 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Essen, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Essen, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Essen, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (44%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Essen, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Versicherung (67%) und Automotive (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Essen, Deutschland, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (89%) und Produktentwicklung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
