Exasol Experten in Deutschland
aus über 15.000 CVs mit der Power von KI.Beauftrage Experten, die leistungsstarke Data Warehouses entwerfen, komplexe SQL-Abfragen optimieren und analytische Datenbanken in deine BI-Pipeline integrieren – schnell gematcht mit geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Exasol eingesetzt haben
Serge Kalinin
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Matthias Wähler
Letzte Position:
Freiberuflicher Consultant Business Intelligence (Selbständig) bei mw-consult.it
Data Engineering
Business Analyst
Consulting
2025 – heute
Data Engineer & Architekt
- Azure Data Factory
- Azure Databricks (PySpark)
- PowerBI Service
Lead Developer für die Weiterentwicklung des Modern Data Warehouse sowie Power BI Berichte und Datenmodelle auf Basis der ERP-Systeme Amparex und EyeOffice. Schwerpunkt bei Themen für den Fachbereich Marketing mit Datenanbindung über API an Amplitude und Klaviyo mit Python
- 2024 – heute
Data Engineer & Architekt
- SQL Server (T-SQL)
- SSIS (ETL)
- SSAS Tabular
- PowerBI Report Server
- Atlassian Jira & Migration zu Azure DevOps mit GIT (KANBAN)
Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von Infor LN ERP-Daten nach Migration aus Baan einschließlich der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zur Weiterentwicklung des Data Warehouse
Beratung des Controlling für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen
- 2025 – 06.2025
Data Engineer & Architekt
- PowerBI Dataflows
- PowerBI Service
Cloud-Migration von Data Warehouse sowie Power BI Berichten und Datenmodellen von Microsoft Dynamics BC 2021 zu Microsoft Dynamics BC Cloud einschließlich der Migration der zugrunde liegenden Datenstrukturen von Microsoft SQL Server zu Power BI Dataflows
- 2022 – 06.2024 (weiterhin Support für Data Engineers)
Data Engineer & Architekt
- SQL Server (T-SQL)
- SSIS (ETL) & BIML
- SSAS Tabular
- Azure DevOps mit GIT (SCRUM)
Entwicklung von analytischen Modellen auf Basis von Microsoft Dynamics BC 2021 in Verbindung mit Daten aus der unternehmenseigenen MariaDB-Datenbank einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse. Datenverschmelzung der ERP-Systeme BC 2021 und DATEV im Data Warehouse
Beratung der Fachanwender für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Coaching der Entwickler für die Entwicklung von Reporting-Lösungen
- 2022 – 08.2023
Business Analyst & Interim Manager
- PowerBI Service
- Azure Databricks (PySpark)
- Atlassian Jira (SCRUM)
Projektmanagement für Anforderungen von Reporting-Lösungen sowie Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen mit Daten aus Azure Databricks auf Basis von SAP R/3, Google Analytics, Webshop und CRM mit fachlichem Schwerpunkt auf die Bereiche Customer, Sales und Marketing
- 2022 – 05.2022
Power BI Spezialist
- PowerBI Service
- Azure DevOps mit GIT (SCRUM)
Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von Daten aus Exasol mit fachlichem Schwerpunkt auf Sortimentsmanagement im Bereich Einkauf
- 2021 – heute (laufende Bestandskundenbetreuung)
Power BI Spezialist & Data Engineer
- SQL Server (T-SQL)
- SSIS (ETL) & BIML
- PowerBI Service
- Azure DevOps mit GIT (KANBAN)
- Azure Functions (Python)
Entwicklung von Power BI Berichten und Datenmodellen auf Basis von abas ERP-Daten einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse.
Synchronisierung von Kundendaten für Pipedrive CRM über Azure Functions mit Python.
Beratung des Controlling und Geschäftsleitung für agiles Projektmanagement, die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen
- 2021 – heute (laufende Bestandskundenbetreuung)
Data Engineer & Architekt
- SQL Server (T-SQL)
- SSIS (ETL) & BIML
- SSAS Tabular
- Azure DevOps mit GIT (SCRUM)
Entwicklung von analytischen Modellen auf Basis von Microsoft Dynamics 365 FO, CS & CRM in Verbindung mit Microsoft Dynamics AX 2012 R3 einschließlich dem Aufbau der zugrunde liegenden Datenstrukturen mit Microsoft SQL Server zum Aufbau eines Data Warehouse
Konzeption der Migration des SQL Server basierten Data Warehouse zu Microsoft Fabric mit zukünftig geplanter Umsetzung und temporärer Nutzung einer hybriden Datenarchitektur zur Einführung von Power BI Service während der Migrationsphase
Beratung der Fachanwender für die Spezifizierung von fachlichen Anforderungen und Entwicklung von Reporting-Lösungen
Matthias Löchner
Letzte Position:
IT Dienstleister
- Analyse Datenmodell für ein DWH Projekt mit der Bundesnetzagentur
- Analyse Datenmodell und der Performance in Oracle
- Performanceoptimierungen in Oracle
- Anpassung des Schemamodells und Ausbau/Optimierung von Dossiers
- Modellierung eines internen Finanz DWH und Entwicklung von Berichten für das interne Controlling
- Modellierung der Stage-, Core-, Business- und DataMart-Layers
- Anforderungsdefinition an die ETL-Kollegen
- Ablösung des bisherigen Reportingtools Cubeware durch PowerBI
- Aufbau der semantischen Schicht in PowerBI und Entwicklung der Reports
Moritz Kath
Letzte Position:
Senior DevOps-Ingenieur GCP bei tedi GmbH & Co. KG
- Entwurf und Implementierung von DevOps- und CI/CD-Methoden für Data- und Analytics-Teams
- Einführung von Infrastruktur als Code mit Terraform (IaC)
- Einrichtung und Pflege des GCP-Benutzer- und Rechtemanagements mit Terraform in einer Multi-Projekt-Umgebung
- Entwurf und Umsetzung von CI/CD-Pipelines mit GitHub
- Führung und Schulung des Entwicklerteams bei der Einführung von IaC- und CI/CD-Methoden
- Entwicklung und Optimierung von Datenbank-Connectoren mit Apache Arrow für Terabyte-große Datenextraktionen (Oracle, SAP)
- Optimierung der Data-Lake-Speicherung und des Warehouse-Ingests
Kerstin Burgen
Letzte Position:
Reporting und Analysen für HR bei Apobank
- Konzipierung und Implementierung eines interaktiven Bewertungssystems für Top-Führungskräfte zur differenzierten Bewertung von Kernkompetenzen wie Zielorientierung, Teamkultur und strategischer Ausrichtung.
- Integration von Kontrollmechanismen zur Einhaltung von Feedback-Begrenzungen und Speicherung der Bewertungen in einem zentralen System zur Gewährleistung von Datenintegrität.
- Optimierung der Datenverarbeitung für die Personalentwicklung durch Automatisierung der Zusammenführung verschiedener Informationsquellen für Serienbriefe.
- Technische Umsetzung der Datenaufbereitung und -analyse für den jährlichen Vergütungsvergleich in der Finanzbranche.
- Entwicklung automatisierter Prozesse zur Datenaufbereitung in Excel mittels Power Query inklusive Sicherstellung der Datenintegrität und Anonymisierung gemäß Datenschutzvorgaben.
- Automatisierung der Personalkostenauswertung durch Entwicklung einer Lösung zur Verarbeitung von Daten aus dem Paisy-System in eine SAP-kompatible Excel-Datei.
- Erstellung von Testfällen, Benutzerdokumentationen und Testkonzepten für alle entwickelten Systeme.
- Technologien: Power-Query, MS Office 2016 (Word, Excel, PowerPoint), Paisy, SAP, VBA.
Marco Weber
Letzte Position:
Business Analyst / Product Owner bei Personenverkehrsunternehmen
- Agiler Projektablauf (SAFE)
- Business Analyst und Vertretung des Product Owners
- Weiterentwicklung mehrerer Komponenten und Services einer Bestelleingangsprüfung
- Anforderungsmanagement und Business Analyse für die umzusetzenden Funktionalitäten
- Projektgröße: 98 Projektmitarbeiter
- Projektumgebung: AWS, SQL-Datenbank, Java
- Skilleinsatz: SAFE, Business Analyse, Anforderungsanalyse, Konzeption, Product Ownership, Stakeholder-Management, Prozessmodellierung
Gyan Prakash
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt bei Bosch
- Architektur und Betrieb cloudbasierter Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parksysteme, die großangelegte (mehrere PB) Simulationen und Fahrzeugdaten-Ingestion unterstützen.
- Implementierung von Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards in Azure-Abonnements und Cloud-Ressourcen.
- Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Bereitstellungszuverlässigkeit und Entwicklerproduktivität.
- Mitwirkung bei der Einstellung und technischen Interviews als Teil des Recruiting-Teams.
Gabriele Schilling
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei RS-Analytics GmbH
Klaus Ewers
Letzte Position:
Exasolution-DBA bei Rechenzentrum Innsbruck
- DBA Exasolution Server Beratung und Migration auf Version 8
- Analyse von SQL-Query-Performance und Tuning
- Fehlersuche in Batchscripts
- Technologien: Gitlab, EXACloud, EXAOperation, DBeaver, Control M
Yenal Yavuz
Letzte Position:
Shiny R Entwicklung bei RadixITS Gbr
- Umsetzung und Abbildung regulatorischer Anforderungen (CSRD, ESRS) in Shiny-Dashboards und Backend-Funktionalitäten
- Konzeption und Entwicklung datengetriebener Module in Shiny inkl. ESG-Kennzahlen und Reporting-Templates
- Integration von Datenquellen (SQL, SAP HANA, APIs, CSV/Excel) über DBI, odbc, httr und readr
- Erstellung interaktiver Visualisierungen mit plotly, highcharter und DT (DataTables)
Torsten Glunde
Letzte Position:
Datavault mit Informatica auf Oracle bei SEFE
- Datavault Modellierung und Performancesteigerungen in Oracle.
- Anforderungsprozess mit modellgetriebener Datavault Automation.
- Aufbereitung der fachlichen Anforderungen für die Preisdatenbank im Gas- und Strommarkt.
- Vertriebsperformance anhand von Salesforce CRM.
- Aufgaben: Konzeption und Entwicklung.
- Eingesetzte Werkzeuge: Informatica, Oracle, DBT, Docker, DataOps, Airflow Workflow, Python Ingestion, Gitlab CI.
Michael Köhler
Letzte Position:
Experte Data Warehousing und Business Intelligence bei Freiberuflicher Berater
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Exasol einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
75%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Exasol 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
Hochperformantes Data Warehousing
Exasol ist ein In-Memory-, spaltenorientiertes relationales Datenbankmanagementsystem, das speziell für Analytics entwickelt wurde. Unternehmen nutzen diese Technologie, um extrem schnelle Abfragen auf riesigen Datenmengen auszuführen und so Business Intelligence in Echtzeit sowie Data-Science-Workflows zu ermöglichen. Die massiv parallele Verarbeitungsarchitektur erlaubt es Organisationen, komplexe Datensätze ohne Performance-Engpässe zu analysieren.
Zentrale Engineering-Leistungen
- Skalierbare Data-Warehouse-Architekturen und Schemata entwerfen
- Langsame analytische SQL-Abfragen optimieren und die Datenbank tunen
- Benutzerdefinierte Funktionen in Python, R oder Java schreiben
- Robuste ETL- und ELT-Datenpipelines zum Einlesen von Quelldaten aufbauen
- Dashboards mit Tools wie Tableau, Power BI und Looker integrieren
Ökosystem und Integrationslandschaft
Die Technologie lässt sich eng mit modernen Data-Stack-Komponenten und Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und Google Cloud Platform integrieren. Spezialisten arbeiten mit Datenintegrationsplattformen wie Talend, Matillion und Apache Spark, um Daten in die Datenbank zu streamen. Sie nutzen außerdem Virtualisierungsfunktionen, um externe Datenquellen direkt abzufragen, ohne die Daten verschieben zu müssen.
Wann externe Spezialisten hinzuziehen
Unternehmen holen externe Profis meist dann dazu, wenn interne Teams mit Abfrage-Latenzen oder Hürden bei der Migration kämpfen. Die Migration von Legacy-Data-Warehouses auf diese In-Memory-Datenbank erfordert eine spezialisierte Planung, um Ausfallzeiten zu vermeiden. Freelance-Spezialisten liefern die sofortige technische Tiefe, die nötig ist, um Datenbanken neu zu strukturieren, Daten zu partitionieren und interne Teams in Best Practices zu schulen.
Merkmale von Top-Profis
Starke Spezialisten verbinden tiefes Wissen über relationale Datenbanken mit fundierten Kenntnissen in analytischem SQL und Ausführungsplänen. Sie verstehen, wie In-Memory-Datenbanken Ressourcen verwalten, und können effiziente Skripte für die Datentransformation schreiben. Kommunikation ist ebenfalls entscheidend, da sie Geschäftsanforderungen in technische Datenbankmodelle übersetzen müssen.
Datenbankprojekte in Deutschland
Viele Unternehmen in Deutschland setzen auf diese leistungsstarke Datenbank, um sensible Finanz- und Industriedaten zu verarbeiten. Lokale Projekte erfordern oft Profis, die strenge europäische Datenschutzvorschriften verstehen und in sicheren On-Premise- oder Cloud-Umgebungen arbeiten können. Auch wenn Remote-Arbeit üblich ist, bevorzugen viele deutsche Unternehmen Spezialisten, die an wichtigen Architektur-Workshops vor Ort teilnehmen können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Exasol? Hier findest du die passenden Antworten.
Exasol wird hauptsächlich für High-Performance Data Warehousing, Ad-hoc-Analysen und beschleunigte Business-Intelligence-Reports verwendet. Die In-Memory- und spaltenorientierte Architektur ermöglicht es Unternehmen, komplexe analytische Abfragen auf großen Datensätzen in weniger als einer Sekunde auszuführen.
Während Snowflake ein cloud-natives, nur als SaaS verfügbares Data Warehouse ist, bietet Exasol extreme Rohleistung und kann On-Premise, in privaten Clouds oder in öffentlichen Clouds betrieben werden. Diese Flexibilität bei der Bereitstellung macht es besonders beliebt bei Organisationen mit strengen Anforderungen an den Datenstandort, wie Banken und Hersteller in Deutschland.
Ein qualifizierter Exasol Spezialist sollte fortgeschrittene Kenntnisse in SQL, Abfrageoptimierung und Datenmodellierung haben. Außerdem sollte er oder sie sicher im Schreiben von User Defined Functions in Sprachen wie Python oder Lua sein und Erfahrung mit ETL-Tools sowie BI-Integrationen mitbringen.
Ja, Exasol verbindet sich nahtlos mit wichtigen Business-Intelligence-Plattformen wie Tableau, Power BI, Qlik und Looker. Spezialisten nutzen native Treiber und optimierte Connectoren, damit Dashboards für Entscheidungsträger sofort geladen werden.
Die meisten Exasol Projekte können komplett remote umgesetzt werden, aber einige Unternehmen in Deutschland verlangen hybride Modelle. Größere Unternehmen, besonders im Finanzsektor, wünschen sich oft gelegentliche Besuche vor Ort für erste Scoping-Workshops oder Architektur-Design-Sitzungen.
Ein erfahrener Exasol Profi entwirft einen strukturierten Migrationspfad, der die Ausfallzeit des Systems während des Übergangs minimiert. Er oder sie mapped die Schemata der alten Datenbank, übersetzt legacy SQL-Dialekte und richtet parallele Tests ein, um die Datenkonsistenz vor dem finalen Cutover zu prüfen.
Während viele internationale Projekte Englisch als Hauptsprache nutzen, bevorzugen einige deutsche Unternehmen einen Exasol Profi, der fließend Deutsch spricht. Das gilt besonders dann, wenn eng mit lokalen Fachabteilungen zusammengearbeitet wird, um Anforderungen zu erfassen.
Sicherheit ist ein zentraler Bestandteil, was bedeutet, dass ein Exasol Spezialist eine fein abgestufte Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie Row-Level-Security konfigurieren muss. In Deutschland muss er oder sie sicherstellen, dass das gesamte Setup den GDPR-Vorgaben und den Sicherheitsstandards des Unternehmens entspricht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 848 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (75%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Professionelle Dienstleistungen (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (92%) und Projektmanagement (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Exasol eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
