Google BigQuery Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit schneller, präziser KI-VermittlungBeauftragen Sie Experten, die BigQuery Data Warehouses entwickeln, SQL optimieren und Google Cloud Analytics-Dienste verbinden. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die passend zu Umfang und benötigten Fähigkeiten Ihres Projekts vermittelt werden.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Google BigQuery eingesetzt haben
Torsten F.
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
Carlbandro E.
Letzte Position:
IT-Lehrkraft / Coach bei Freiberuflich
Als freiberufliche IT-Lehrkraft und IT-Coach habe ich mich darauf spezialisiert, Menschen Themen wie Cloud Computing, Business Intelligence, Python-Programmierung und agile Frameworks zu vermitteln. Mein Ziel ist es, komplexe technische Inhalte in praktisches, umsetzbares Wissen zu übersetzen. Durch meine umfangreiche Erfahrung als IT-Berater in verschiedenen Branchen und Rollen weiß ich, wie wichtig IT-Schulungen sind - sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeitende.
Polina S.
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.
Judith B.
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
Garima C.
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 V.
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 D.
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.
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
17 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 66%)
Doktortitel
29% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
88% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Google BigQuery Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Informationstechnologie (IT) (63%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Fertigung (50%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Einzelhandel (38%)
- Telekommunikation (38%)
- Werbung (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was BigQuery leistet
Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse auf Google Cloud. Es speichert und analysiert große Datensätze mit SQL und eignet sich damit für Business Intelligence, Produktanalysen, Reporting, die Vorbereitung auf maschinelles Lernen und die Untersuchung von Ereignisdaten. Teams können Daten abfragen, ohne Datenbankserver oder Speicherinfrastruktur verwalten zu müssen.
Zentrale Funktionen
BigQuery Experten entwickeln Datensätze, Tabellen und Views auf Grundlage klarer analytischer Anforderungen. Sie schreiben effizientes GoogleSQL, wählen geeignete Strategien für Partitionierung und Clustering und verwalten Schemata, die sich weiterentwickeln können, ohne das Reporting zu beeinträchtigen. Außerdem arbeiten sie mit geplanten Abfragen, materialisierten Views, externen Tabellen und BigQuery Reservations, wenn eine Kontrolle der Workloads wichtig ist.
Verbundene Dienste
Die Plattform ist in ein umfassendes Google Cloud Ökosystem eingebettet. Gute Spezialisten verbinden sie mit:
- Cloud Storage für Dateien, Data Lakes und das Laden von Daten im Batch
- Dataflow, Dataproc und Pub/Sub für Streaming- oder Transformationspipelines
- Looker, Looker Studio und anderen BI-Tools für Dashboards
- Vertex AI und Notebooks für analytische Workflows und Workflows für maschinelles Lernen
- IAM, Cloud Logging und Data Catalog für Governance und Betrieb
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Unternehmen benötigen häufig freiberufliche Expertise, wenn eine Warehouse-Migration ins Stocken geraten ist, Abfragekosten schwer zu kontrollieren sind oder Reporting-Teams sich nicht auf ein zuverlässiges Datenmodell einigen können. Spezialisten können auch eine neue Analysegrundlage, eine Echtzeitpipeline, eine Integration mehrerer Quellen oder eine Überprüfung bestehender BigQuery SQL-Abfragen unterstützen. In Frankfurt ist die Umsetzung aus der Ferne üblich, während Workshops und Termine mit Stakeholdern von gelegentlicher Zusammenarbeit vor Ort profitieren können.
Wichtige Fähigkeiten
Ein kompetenter Profi verbindet BigQuery-Kenntnisse mit Datenmodellierung, SQL, Python und Pipeline-Design. Er versteht Batch- und Streaming-Aufnahme, Datenqualitätsprüfungen, Zugriffskontrollen, Datenherkunft und Anforderungen an Dashboards. Kenntnisse in Google Cloud IAM, Cloud Composer, Dataform, Terraform und CI/CD sind wertvoll, wenn BigQuery als Teil einer kontrollierten Produktionsumgebung betrieben werden muss.
Merkmale guter Qualität
Achten Sie auf klare Überlegungen zu Granularität, Partitionsschlüsseln, Clustering und Abfrageausführung statt auf einen reinen Fokus auf Syntax. Gute Fachleute erklären die Abwägungen zwischen BigQuery, herkömmlichen relationalen Data Warehouses und Lakehouse-Ansätzen und dokumentieren anschließend die Entscheidungen für das gesamte Team. Bitten Sie um Belege für zuverlässige Tests, überwachte Pipelines, kontrollierte Zugriffe und Dashboards, die vertrauenswürdige Geschäftsdefinitionen widerspiegeln. Die Kommunikation auf Deutsch und Englisch kann für Teams in Frankfurt gleichermaßen relevant sein.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Google BigQuery am häufigsten fragen.
Google BigQuery wird für analytische Workloads mit strukturierten und semi-strukturierten Daten verwendet. Unternehmen nutzen es für Reporting, Kunden- und Produktanalysen, Log-Analysen, die Modernisierung von Data Warehouses und die Vorbereitung auf maschinelles Lernen, ohne Datenbankserver bereitstellen zu müssen.
BigQuery ist ein serverloses Google Cloud Data Warehouse für analytische Abfragen in großem Maßstab und flexible Speicherung. Snowflake bietet ein vergleichbares Cloud-Warehouse-Modell, während PostgreSQL und ähnliche Datenbanken meist besser für transaktionale Anwendungen geeignet sind. Die richtige Wahl hängt von Workload, Cloud-Strategie, Governance und vorhandenen Fähigkeiten ab.
Ein guter BigQuery Spezialist verfügt oft über Kenntnisse in GoogleSQL, Python, Datenmodellierung und Pipeline-Design. Nützliches angrenzendes Wissen umfasst Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Dataform, Looker, Terraform, IAM und Tests der Datenqualität.
Das erforderliche Niveau hängt von der Aufgabe ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Ein einfaches Dataset oder Dashboard kann gezielte SQL- und Modellierungskenntnisse erfordern, während Migrationen, Streamingpipelines, Governance und Kostenkontrolle einen Profi voraussetzen, der vergleichbare Produktionssysteme betreut hat.
Google BigQuery eignet sich gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Datasets, SQL, Infrastruktur und Dokumentation über Cloud-Tools geteilt werden. Teams in Frankfurt sollten Arbeitszeiten, Zugriffsverfahren, die Sprache für Meetings und die Frage abstimmen, ob wichtige Termine zur Anforderungsanalyse oder mit Stakeholdern vor Ort stattfinden müssen.
BigQuery kann Streaming-Daten über Aufnahme-Dienste und verbundene Google Cloud Pipelines empfangen. Ein Spezialist sollte Zustellgarantien, Schemaänderungen, verspätet eintreffende Datensätze, Deduplizierung und Monitoring definieren, statt Streaming nur als Aufgabe zur Konfiguration eines Connectors zu behandeln.
Fragen Sie, wie der Profi die Daten modellieren, den Abfrageverbrauch kontrollieren, Transformationen testen und sensible Informationen schützen würde. Gute Antworten sollten Partitionierung, Clustering, IAM, Datenherkunft, Benachrichtigungen und klare Verantwortlichkeiten für Geschäftsdefinitionen abdecken und sich auf Ihre tatsächliche Arbeitslast beziehen.
Google BigQuery eignet sich für die Vorbereitung und Analyse von Trainingsdaten, die Untersuchung von Features und die Integration von Warehouse-Daten mit Google Cloud-Diensten für maschinelles Lernen. Ein qualifizierter Spezialist sollte außerdem das Verhindern von Datenlecks, reproduzierbare Transformationen, Zugriffskontrollen und die Aktualisierung analytischer Tabellen für die Modellnutzung verstehen.
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, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Spanisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (63%), Informationstechnologie (IT) (63%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Projektmanagement (75%).
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.
Berlin 
Hamburg 
München Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
