Exasol-Experten in Deutschland
für leistungsstarke Analysen finden, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Exasol-Datenlager entwerfen, SQL-Workloads optimieren und BI-Tools wie Tableau oder Power BI anbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Exasol-Experten eingesetzt haben
Emanuel F.
Letzte Position:
Interimsarchitekt & Data-Taskforce-Leiter bei Freelancer / Projekteinsätze
- Data Engineering: Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenpipelines
- Legacy-Migrationen zu Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows Gen2, Pipelines)
- BO-Universe-Migrationen zu MS Fabric / Semantic Models / Power BI
- Taskforce für datengetriebene Transformationsprojekte nach Azure Fabric / Oracle / MSSQL
Serge K.
Letzte Position:
MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH
- Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und 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 Umsetzung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Matthias W.
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
Mario T.
Letzte Position:
Projektleiter/Manager / Berater bei all-BI GmbH
- Aufbau der Microsoft-Fabric-Plattform im Unternehmen als zentrales Data Warehouse- und Reporting-System.
- Das Unternehmen migrierte mehrere operative Systeme, darunter D365, auf eine neue Version. Das neue Data Warehouse basiert auf einer Fabric/Power BI-Architektur mit Azure-Cloud-Entra-Authentifizierung.
Ausgeführte Aufgaben:
- Vollständige administrative Verantwortung für die Fabric-Plattform mit F64- und F32-Kapazitäten sowie zwei F8-Kapazitäten für Entwicklung und Prototyping.
- Integration von Fabric mit Microsoft Entra.
- Datenmodellierung für die Bronze-, Silver- und Gold-Schichten des Data Warehouse mit Datenmodellierungswerkzeugen.
- Star-Schema sowie Entity-Relationship-Modellierung.
- Datenmodellierung für Data Marts und für dimensionales Modellieren sowie Power BI (Semantic Model).
- Design von Datenmodellen für Microsoft SSAS multidimensionale und tabulare OLAP-Cubes mit DAX und MDX.
- Definition von Design-Patterns für das ETL-Team zum Laden von OLAP-Cubes (Tabular und MD), Star Schemas und Data-Vault-Strukturen.
- Planung und Leitung eines Teams von 4 ETL- und Reporting-Entwicklern.
- Performance-Tuning von Power BI Reports, insbesondere der Semantic Layer, sowie der Fabric Notebooks.
- SQL-Performance-Tuning.
- DB-Design für Azure SQL.
- Direkte Berichterstattung an das Senior Management des Projekts.
Label: Power BI, Fabric, Analysis Services (multidimensional und tabular), D365, SSIS, Tabular Editor, SQL Server und Azure SQL, TOAD Data Modeler, DBSchema, Visual Studio Code, DAX Studio, SSMS, Visual Studio, Jira und Confluence.
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Klaus E.
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 Batchskripten
- Technologien: Gitlab, EXACloud, EXAOperation, DBeaver, Control M
Yenal Y.
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)
Moritz K.
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
Matthias L.
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
Marco W.
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
Kerstin B.
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.
Torsten G.
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.
Gyan P.
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 S.
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei RS-Analytics GmbH
Michael K.
Letzte Position:
Experte Data Warehousing und Business Intelligence bei Freiberuflicher Berater
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Exasol-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
82%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
80%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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-Experten 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Exasol-Experten 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 (80%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Einzelhandel (60%)
- Versicherung (53%)
- Fertigung (47%)
- Automotive (40%)
- Transport und Logistik (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Exasol auf einen Blick
Exasol ist eine leistungsstarke, spaltenbasierte analytische Datenbank für komplexe Abfragen über große Geschäftsdatenmengen. Sie kombiniert massiv parallele Verarbeitung mit In-Memory-Ausführung und Komprimierung und eignet sich damit für Berichte, Dashboards und anspruchsvolle analytische Workloads. Teams können Exasol als zentrales Datenlager oder als Teil einer umfassenderen Cloud-Datenplattform einsetzen.
Zentrale Anwendungsfälle
Exasol ermöglicht schnelle Analysen, wenn operative Systeme nicht für umfangreiche Berichte ausgelegt sind. Häufige Aufgaben umfassen:
- Aufbau von unternehmensweiten Datenlagern und analytischen Data Marts
- Zusammenführung von Finanz-, Vertriebs-, Kunden- und Lieferkettendaten
- Bereitstellung von Self-Service-BI und Management-Dashboards
- Migration bestehender Data-Warehouse-Workloads auf eine moderne Plattform
- Optimierung komplexer SQL-Abfragen und wiederkehrender Berichtsprozesse
Ökosystem und Tools
Fachleute arbeiten mit Exasol SQL, Schemata, Benutzern, Rollen, Transaktionen und Workload-Management. Sie verbinden die Datenbank mit Tools für Datenaufnahme und -transformation wie dbt, Airflow, Informatica oder individuellen Pipelines und stellen anschließend gesteuerte Daten über Tableau, Power BI, Looker und andere BI-Systeme bereit. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, APIs, Python und Datenmodellierung ist oft ein zusätzlicher Vorteil.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn eine Exasol-Umgebung entworfen, migriert oder stabilisiert werden muss, ohne die Geschäftsberichterstattung zu verlangsamen. Typische Anzeichen sind unzuverlässige Abfrageleistung, unklare Datenverantwortlichkeiten, wachsende Rückstände bei Transformationen oder eine Data-Warehouse-Migration, die sorgfältige Validierung erfordert. In Deutschland ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Workshops mit lokalen Teams möglicherweise Kommunikation auf Deutsch oder Englisch erfordern.
Projektergebnisse
Ein Spezialist kann die Zielarchitektur definieren, Fakten und Dimensionen modellieren, Zugriffskontrollen konfigurieren und wiederholbare Ladeprozesse einrichten. Weitere Ergebnisse umfassen die Überarbeitung von SQL-Abfragen, Leistungs-Baselines, Migrationshandbücher, Datenqualitätsprüfungen und Dokumentation für interne Teams. Gute Fachleute verbinden Datenbankentscheidungen mit den Anforderungen an die Berichterstattung, statt die Optimierung als isolierte Aufgabe zu betrachten.
Woran man starke Expertise erkennt
Achten Sie auf Fachleute, die Ausführungspläne, Verteilungsentscheidungen, Komprimierung, Joins und das Workload-Verhalten praxisnah erklären können. Sie sollten in der Lage sein, eine Kennzahl von ihrer Quelle über die Transformation bis zu einem Dashboard nachzuverfolgen und die Ergebnisse während einer Migration zu prüfen. Erfahrung mit Exasol Cloud oder selbst verwalteten Bereitstellungen, Monitoring und kontrollierten Release-Prozessen hilft, operative Risiken zu reduzieren.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Exasol-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Exasol wird für analytische Data Warehouses, Business Intelligence und komplexe SQL-Berichte eingesetzt. Die Daten aus operativen Systemen werden zusammengeführt, sodass Teams Trends untersuchen, Dashboards erstellen und wiederholbare analytische Workloads ausführen können, ohne Transaktionsdatenbanken derselben Belastung auszusetzen.
Exasol kommt häufig infrage, wenn ein Unternehmen hohe Leistung für strukturierte analytische Workloads benötigt und die Datenbankstruktur sowie die Ausführung eng kontrollieren möchte. Snowflake und BigQuery legen den Schwerpunkt auf cloud-native Skalierbarkeit, während Teradata auf eine lange Geschichte im Enterprise Data Warehousing zurückblickt. Die richtige Wahl hängt von Workload-Mustern, Governance, vorhandenen Kenntnissen und den Präferenzen bei der Infrastruktur ab.
Ein guter Exasol-Spezialist kennt sich in der Regel mit SQL-Optimierung, dimensionaler Modellierung, ETL- oder ELT-Design und Datenqualitätskontrollen aus. Kenntnisse in dbt, Airflow, Python, Cloud-Speichern und BI-Tools können den Spezialisten über den gesamten Datenfluss hinweg effektiver machen.
Die erforderliche Erfahrungstiefe hängt von der Aufgabe ab. Für eine klar abgegrenzte SQL- oder Dashboard-Aufgabe genügt möglicherweise ein Spezialist, der in einer bestehenden Umgebung arbeiten kann. Eine Data-Warehouse-Migration oder Neugestaltung der Performance erfordert dagegen nachweisbare Erfahrung mit Architektur, Workload-Analyse, Validierung und der Übergabe an den Betrieb.
Exasol-Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn Zugänge, Dokumentation und Prozesse für Datensicherheit im Voraus vorbereitet sind. Deutsche Unternehmen sollten klären, ob Workshops, Gespräche mit Stakeholdern oder operative Unterstützung eine Verfügbarkeit vor Ort erfordern und ob die Kommunikation auf Deutsch, Englisch oder in beiden Sprachen erfolgen soll.
Bitten Sie den Exasol-Fachmann, eine vergleichbare Workload, die Ursache eines Performance-Problems und die Überprüfung des Ergebnisses zu beschreiben. Prüfen Sie das vorgeschlagene Datenmodell, den Migrationsplan, den Testansatz und die Dokumentationsstandards, anstatt sich nur auf die Vertrautheit mit dem Produktnamen zu verlassen.
Exasol-Spezialisten können Migrationen von Plattformen wie Teradata, Oracle oder anderen analytischen Datenbanken planen und durchführen. Die Arbeit umfasst typischerweise die Konvertierung von Schemata, SQL-Kompatibilität, Datenübertragung, Abgleich, Performance-Tests und einen kontrollierten Übergang für Nutzer der Berichte.
Die Qualität von Exasol-Arbeit zeigt sich in zuverlässigem Abfrageverhalten, klaren Modellen, nachvollziehbaren Daten und wartbaren Ladeprozessen. Ein kompetenter Fachmann dokumentiert Designentscheidungen, misst die Ergebnisse anhand vereinbarter Anforderungen und versetzt das Team in die Lage, die Umgebung zu überwachen, Fehler zu beheben und weiterzuentwickeln.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 856 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (80%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Bank- und Finanzwesen (80%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (93%) und Projektmanagement (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Exasol-Experten 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
