Google BigQuery Experten in Frankfurt
aus geprüften, verfügbaren Fachleuten mit der Power von KI.Holen Sie sich Experten, die BigQuery-Datasets entwerfen, SQL für Analysen optimieren und Pipelines aus Pub/Sub, Dataflow und Looker anbinden. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Google BigQuery eingesetzt haben
Torsten Feix
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform einschließlich Prozessen und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und der frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Einsatz von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.
Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power BI-Plattform des Kunden.
Untersuchung von Prozessen und Data Governance.
Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und der Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI
Datenanalyse
KPI-Definition und Reporting
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement
Judith Beyrle
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Polina Schulz
Letzte Position:
Leiter Datenmigration – Prozessautomatisierung, Data Engineering & Reporting bei Große Bank im öffentlichen Sektor
Datenextrakte aus Oracle-Datenbanken konfiguriert und automatisiert, wodurch in einem kritischen Migrationsprojekt eine Datenqualität von 100 % erreicht wurde, manuelle Fehler deutlich reduziert und der Migrationszeitplan beschleunigt wurde.
Schnittstellen mit Order Management Systems (OMS) entworfen und implementiert, was einen reibungslosen und automatisierten Datenaustausch ermöglichte und die operative Effizienz durch schnellere, fehlerfreie Auftragsverarbeitung über Geschäftseinheiten hinweg verbesserte.
Datenextraktions-Workflows entwickelt und eingeführt, um regulatorische Anforderungen und Kundenreporting zu unterstützen, wodurch die fristgerechte Lieferung wichtiger Reports sichergestellt, manueller Aufwand reduziert und die Kundenzufriedenheit erhöht wurde.
Garima Chomal
Letzte Position:
IT-Programmleiter bei Trax Retail
- Leitete globale Digitalisierungsprogramme, die die unternehmensweite Einführung KI-gestützter Retail-Analytics-Lösungen ermöglichten
- Leitete die Migration von Altsystemen zu cloudbasierten Ökosystemen und steigerte die Datenverarbeitungsleistung um über 40%
- Wirkte als strategischer Technologieberater für Unternehmenskunden und stimmte Technologie-Roadmaps auf Geschäftsziele ab
- Führte funktionsübergreifende globale Teams mit über 100 Mitarbeitenden in mehreren Regionen
Kamran Virk
Letzte Position:
Agiler Delivery Manager bei Sparecodes Incorporation
- Sehr erfolgreiche Tätigkeit in der Rolle des leitenden Datenanalyse-Experten bei einem US-Startup im Bereich Unternehmensberatung.
- Verwaltung der Erwartungen der Interessengruppen durch Sicherstellung der Lieferdynamik des Teams unter Nutzung von Agilen und Lean Praktiken.
- Schulung und Zusammenstellung internationaler Offshore Data Science Teams, bestehend aus DevOps Ingenieuren, BI Entwicklern und Spezialisten für den technischen Support.
- Als Datenanalyse-Experten von Sparecodes verbessern wir die Geschäftsergebnisse unserer Kunden durch Anforderungsmanagement, Entwicklung des Dashboards und Reports, Migration, Automation und Produktionsunterstützung unter Nutzung von IBM Cognos, AWS, SAP, Oracle, Teradata, CRM, ERP, Confluence und Microsoft.
- Effizientes Coaching und Mentoring für internationale und multikulturelle Teams in einer Remote-Umgebung zum Lernen und Wissensaustausch, Training der neuen Tools und Techniken, Agilen Best Practices, interne und externe Kommunikation und Präsentationsfähigkeiten.
- Effiziente Koordination der technischen Abläufe, einschließlich Verwaltung und Umsetzung von Projektänderungen sowie Kontrollprozessen.
- Förderung eines starken Team-Engagements und gezielte Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung von Mitarbeitenden inklusive Business Change Management durch Coaching.
- Verbesserte Projektstatusberichte durch Einblick in Teamproduktivität, Vorhersagbarkeit und Backlog burndown sowie verbesserte Projektergebnisse.
- Leitete erfolgreich die Koordination und Implementierung von Softwarelösungen für Kunden im Maschinenbau, einschließlich der Integration von Automatisierungssystemen und Anpassung individueller Kundenanforderungen.
Jens Daube
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Aparna V Ammanath
Letzte Position:
Datenmanager bei Universität zu Köln
- Entwickelte und automatisierte eine Datenpipeline mit GitLab CI/CD für Datenaufnahme, Validierung und Laden in eine zentrale Datenbank.
- Entwickelte Python-Skripte zur Datenvalidierung und -transformation und stellte so die Datenqualität und Einhaltung der Metadatenstandards sicher.
- Verwaltete den gesamten Datenlebenszyklus von dateibasierten Repositories bis zu einer strukturierten SQL-Server-Datenbank.
- Arbeitete in einem interdisziplinären Team am Aufbau einer zentralen Datenbank für Omics-Daten und zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit computergestützter Analysen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google BigQuery einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
33% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
86% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Google BigQuery 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
BigQuery für Analysen
Google BigQuery ist ein serverloses Data Warehouse für schnelle Analysen großer Datenmengen. Unternehmen nutzen es für Reporting, Ad-hoc-SQL, BI-Dashboards und Event-Analysen, ohne Datenbankserver verwalten zu müssen. Es passt zu Teams, die Speicherung, Abfragen und Teilen an einem Ort brauchen.
Typische Leistungsbereiche
- Data-Warehouse-Design und Tabellenmodellierung
- SQL-Abfragen für Finanz-, Produkt- und Operations-Reporting
- ELT-Pipelines und geplante Jobs
- Dashboard-Unterstützung für Looker und andere BI-Tools
- Kosten- und Performance-Optimierung von Abfragen
Das Ökosystem darum herum
Starke BigQuery-Spezialisten arbeiten mit dem breiteren Google-Cloud-Stack und mit Tools, die das Warehouse befüllen oder daraus lesen. Dazu gehören oft Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, dbt, Looker und IAM. Sie verstehen auch Partitionierung, Clustering, Views, materialisierte Views und geteilte Datasets.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Freelance-Expertise ist sinnvoll, wenn Abfragen langsam sind, die Kosten schwer zu kontrollieren sind oder das Warehouse-Modell unübersichtlich geworden ist. Sie hilft auch bei Migrationen aus älteren Warehouses oder wenn ein Frankfurter Team kurzfristig Unterstützung für ein Reporting-Release braucht, oft gemeinsam mit Remote-Produkt- und Data-Teams.
Was starke Spezialisten tun
Starke Fachleute schreiben nicht nur SQL. Sie entwerfen saubere Schemata, dokumentieren die Logik, testen Transformationen und halten die Zugriffsregeln für die richtigen Teams klar. Sie wissen auch, wie man Query-Pläne liest, BigQuery-Slots sinnvoll nutzt und typische Fehler wie unnötige Scans oder doppelte Logik vermeidet.
Gute Passung für Ihr Team
- Sie brauchen verlässliche Reporting-Daten an einem Ort
- Ihr SQL ist schwer zu warten oder zu prüfen
- Die Pipeline-Arbeit berührt mehrere Google-Cloud-Services
- Sie möchten Unterstützung bei einer laufenden Migration oder Bereinigung
- Sie brauchen Spezialisten, die auf Englisch mit Stakeholdern in Frankfurt arbeiten können
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Google BigQuery am häufigsten fragen.
Google BigQuery wird für Analysen, Reporting und die Auswertung großer Datenmengen genutzt. Teams speichern strukturierte Event-Daten, führen SQL-Abfragen aus und speisen BI-Dashboards, ohne Serverkapazitäten verwalten zu müssen. Es passt besonders gut, wenn viele Nutzer schnelle Antworten aus demselben Warehouse brauchen.
BigQuery ist serverlos, daher muss das Team keine Maschinen, kein Speicherlayout und die meisten Skalierungsaufgaben verwalten. Das macht es deutlich anders als viele klassische Warehouses, die mehr manuelle Administration brauchen. Unternehmen brauchen trotzdem gutes Modellieren und Disziplin bei Abfragen, aber der Betriebsaufwand ist viel geringer.
Holen Sie einen Google BigQuery-Spezialisten dazu, wenn das Warehouse neu aufgebaut, migriert oder dringend in Sachen Performance bereinigt werden muss. Das ist auch sinnvoll, wenn sich die Reporting-Logik über viele Abfragen verteilt hat und niemand klar dafür verantwortlich ist. Freelance-Hilfe eignet sich gut für fokussierte Umsetzung ohne lange Einarbeitung.
Ein starker BigQuery-Profi kennt in der Regel auch SQL, Datenmodellierung und mindestens ein Pipeline-Tool. In Google-Cloud-Projekten gehören oft Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, dbt, Looker und IAM dazu. Auch Wissen über Partitionierung und Clustering ist wichtig.
Die richtige Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Einfache Dashboard-Unterstützung braucht vielleicht einen Spezialisten mit sauberem SQL und Reporting-Erfahrung, während eine Migration oder ein Enterprise-Warehouse-Design jemanden erfordert, der Schema-Design, Sicherheit und Performance-Optimierung bereits gemacht hat. Entscheidend ist nachweisbare Umsetzung bei ähnlicher Arbeit.
Viele Google BigQuery-Experten können remote arbeiten, weil die meisten Aufgaben in SQL, Cloud-Konsolen und Kollaborationstools stattfinden. Vor-Ort-Zeit in Frankfurt kann hilfreich sein, wenn Stakeholder Workshops für Modellierung, Zugriffe oder Reporting-Prioritäten wünschen. Mischformen sind üblich und oft praktisch.
Achten Sie auf klares Warehouse-Design, lesbares SQL und die Fähigkeit, Abwägungen in einfachen Worten zu erklären. Ein starker BigQuery-Spezialist dokumentiert auch Transformationen, hält Zugriffsregeln sauber und kann zeigen, wie er das Scan-Volumen reduziert oder unübersichtliche Logik vereinfacht hat. Fragen Sie nach Beispielen, die nah an Ihrem Anwendungsfall liegen.
Google BigQuery ist der Produktname, während BQ eine gängige Kurzform ist, die Menschen in Gesprächen und Suchen verwenden. BigQuery SQL bezeichnet den SQL-Dialekt, mit dem man es abfragt. Wenn Sie Profile prüfen, achten Sie darauf, dass der Spezialist echte Erfahrung mit Warehouse und Abfragen hat und nicht nur den Namen kennt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 803 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Arabisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Professionelle Dienstleistungen (71%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Informationstechnologie (IT) (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google BigQuery 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
