Exasol-Experten in Deutschland
für leistungsstarke Analysen, in wenigen Minuten mit geprüften Fachleuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die analytische Datenplattformen entwickeln, Exasol-SQL-Workloads optimieren und moderne BI-Tools wie Power BI und Tableau anbinden. Erhalten Sie gezielten Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die schnell zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Exasol-Experten eingesetzt haben
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.
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
Gyan P.
Letzte Position:
Senior DevOps- und Cloud-Architekt, Leiter Infrastruktur bei Bosch
- Architektur der Azure Landing Zone: Entwurf und Implementierung einer Azure Landing Zone mit Hub-and-Spoke-Architektur und Unterstützung mehrerer Regionen. Sie bildet die sichere, skalierbare und hochverfügbare Grundlage für Daten- und ML-Plattformen für autonomes Fahren und Parken.
- Compliance mit Azure Policy: Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Standards über Azure-Abonnements hinweg mit Azure Policy (Guardrails, deny/audit/deploy-if-not-exists), wobei konstant sehr hohe Sicherheitsbewertungen der Infrastruktur erreicht wurden.
- Infrastructure-as-Code: Automatisierung der Bereitstellung und Konfiguration von Azure-Ressourcen mit Terraform und Bicep; Änderungen werden über geprüfte CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Azure Databricks und Unity Catalog: Umfassende Erfahrung im Betrieb von Azure Databricks mit Unity Catalog für zentrale Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Auditing über mehrere Workspaces hinweg.
- Monitoring und Observability: Aufbau und Betrieb von Infrastruktur-Monitoring und Logging mit Azure Monitor, Prometheus, Grafana und Loki, einschließlich Plattformzustand, Alarmierung, Fehleranalyse und Kapazitätsentwicklung.
- Plattform im großen Maßstab: Architektur und Betrieb von Cloud-Daten- und ML-Plattformen zur Verarbeitung und Simulation von Fahrzeugdaten im PB-Bereich; Orchestrierung von auf Argo Workflows basierenden Recompute- und Autolabeling-Services mit einer Skalierung auf mehr als 100k+ gleichzeitig laufende Pods auf AKS.
- Reproduzierbares ML: Aufbau reproduzierbarer Trainingsumgebungen mit Versionierung von Datensätzen und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Audits und zuverlässige Experimente ermöglicht werden.
- Operative Exzellenz: Automatisierung der Verwaltung von GitHub-Organisationen und CI/CD-Pipelines zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität und Zuverlässigkeit von Deployments; Automatisierung wiederkehrender Betriebsprozesse.
- FinOps: Entwicklung einer transparenten Ressourcen- und Kostenverfolgung für Azure-Umgebungen mit mehreren Projekten.
- Führung: Technische Leitung für Infrastrukturthemen in Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, DevOps- und Sicherheitsteams; technischer Interviewer und Mitglied des Recruiting-Gremiums zum Ausbau des Engineering-Teams.
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines 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 zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
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
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
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.
Gabriele S.
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer bei RS-Analytics GmbH
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
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
92%
Master-Abschluss oder höher
69%
Doktortitel
15%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
81%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 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 29 Okt 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) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (81%)
- Professionelle Dienstleistungen (69%)
- Einzelhandel (63%)
- Versicherung (50%)
- Fertigung (50%)
- Automotive (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Analytische Datenbank
Exasol ist eine leistungsstarke, spaltenbasierte In-Memory-Datenbank für analytische Workloads. Sie unterstützt komplexe SQL-Abfragen über große Datenmengen und hilft Teams dabei, aus kontrollierten Daten Berichte, Dashboards und geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen nutzen sie für Data Warehousing, Business Intelligence und fortgeschrittene Analysen statt für routinemäßige Transaktionsverarbeitung.
Zentrale Workloads
Exasol eignet sich für Projekte, die eine schnelle Analyse strukturierter und semistrukturierter Daten benötigen. Typische Ergebnisse sind:
- Enterprise Data Warehouses und analytische Data Marts
- Management-Dashboards und Self-Service-BI-Modelle
- Kunden-, Vertriebs- und Finanzanalysen
- Datensätze für Marketing-Attribution und Prognosen
- Verbesserungen der Abfrageleistung für Reporting-Workloads
Ökosystem und Tools
Gute Exasol-Projekte verbinden SQL mit Datenintegration, Modellierung und Governance. Spezialisten binden Exasol häufig an Power BI, Tableau, Qlik, Looker oder andere BI-Tools an, während Pipelines dbt, Python, Airflow, Cloud-Speicher und Enterprise-ETL-Produkte nutzen können. Kenntnisse in JDBC, ODBC, REST-Schnittstellen, Git-basierter Bereitstellung und rollenbasierter Zugriffskontrolle sind ebenfalls hilfreich.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Exasol-Expertise ins Haus, wenn ein Warehouse langsame Abfragen, unklare Datenmodelle oder einen dringenden Migrationsbedarf aufweist. Ein Spezialist kann Workload-Muster bewerten, Tabellen und Joins neu gestalten, die Datenaufnahme konfigurieren und wiederholbare Tests einführen. In Deutschland kann die Zusammenarbeit sowohl remote über mehrere Teams hinweg als auch in Vor-Ort-Workshops zu Data Governance oder zur Abstimmung mit Stakeholdern erfolgen.
Projektdurchführung
Ein fokussiertes Engagement kann Analyse, Architektur, Umsetzung und Übergabe umfassen. Der Fachmann sollte Quellsysteme, Aktualität der Daten, Parallelität, Sicherheit und Reporting-Prioritäten klären, bevor er die Datenbank verändert. Außerdem kann er SQL-Konventionen dokumentieren, die Bereitstellung automatisieren und interne Teams im Betrieb der entstandenen Umgebung schulen.
Starke Spezialisten
Die besten Exasol-Experten verstehen sowohl die Interna von Datenbanken als auch die geschäftlichen Fragen hinter einem Modell. Achten Sie auf Erfahrung mit dimensionaler Modellierung, SQL-Optimierung, Workload-Management, Datenqualitätskontrollen und BI-Integration. Sie erklären Abwägungen klar, messen Verbesserungen mit repräsentativen Abfragen und hinterlassen wartbare Strukturen statt isolierter Korrekturen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Exasol-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Exasol wird für schnelle analytische Abfragen, Enterprise Data Warehousing, Reporting und Business Intelligence eingesetzt. Die Plattform kann Daten aus operativen Systemen zusammenführen und für Dashboards, Ad-hoc-Analysen und fortgeschrittene analytische Workloads verfügbar machen.
Exasol ist eine spezialisierte analytische Datenbank, die in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden kann, während Dienste wie Snowflake, BigQuery und Amazon Redshift typischerweise als cloudverwaltete Plattformen genutzt werden. Die richtige Wahl hängt von Bereitstellungskontrolle, Workload-Mustern, Integrationsanforderungen, Governance und betrieblichen Präferenzen ab.
Ein guter Exasol-Spezialist verbindet in der Regel fortgeschrittenes SQL mit Data-Warehouse-Modellierung, ETL- oder ELT-Design und Abfrageoptimierung. Erfahrung mit dbt, Python, Orchestrierungstools, BI-Produkten, Git-Workflows und Zugriffskontrollen kann die Umsetzung effektiver machen.
Eine kleine Reporting-Änderung kann konzentrierte Exasol-Kenntnisse erfordern, während eine Warehouse-Migration oder ein Performance-Programm umfassendere Projekterfahrung verlangt. Der Fachmann sollte Workloads bearbeitet haben, die Ihren ähneln, und die Gründe für Entscheidungen zu Modellierung, Partitionierung und Optimierung erklären können.
Ja. Exasol-Arbeit eignet sich häufig für die remote Zusammenarbeit, da Zugriff, SQL-Entwicklung, Dokumentation und Tests online verwaltet werden können. Vor-Ort-Termine in Deutschland können dennoch bei Architektur-Workshops, Prozessen mit sensiblen Daten oder der Koordination zwischen Geschäftsteams hilfreich sein.
Exasol unterstützt üblicherweise Integrationen mit Tools wie Power BI, Tableau, Qlik und Looker über standardisierte Datenbankverbindungen. Der Spezialist sollte die Treiberkompatibilität, semantische Modelle, das Aktualisierungsverhalten und die Abfrageleistung für die gewählte Reporting-Umgebung prüfen.
Fragen Sie, wie der Exasol-Fachmann langsame Abfragen untersucht, die Datenqualität validiert und eine Änderung misst, bevor er sie empfiehlt. Gute Antworten decken repräsentative Workloads, Ausführungspläne, Parallelität, Governance und Dokumentation ab, nicht nur isolierte Benchmark-Ergebnisse.
Klären Sie vor dem Start mit Exasol die Datenquellen, Zielnutzer, Erwartungen an die Aktualisierung, das Sicherheitsmodell und bestehende BI-Verbindungen. Es hilft außerdem zu wissen, ob es bei dem Auftrag um neue Modellierung, Migration, operativen Support oder eine Leistungsverbesserung geht, da jeder Bereich einen anderen Ansatz bei der Umsetzung erfordert.
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 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 69% mindestens einen Master-Abschluss und 15% 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 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (81%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (81%) und Professionelle Dienstleistungen (69%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Exasol in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (94%) und Produktentwicklung (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Exasol-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
