Google BigQuery Experten in Hamburg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die BigQuery-Datenmodelle entwerfen, SQL-Abfragen optimieren und zuverlässige Pipelines auf Google Cloud bauen. Sie kümmern sich um Reporting-Ebenen, Warehouse-Migrationen und kostensensible Analytics-Arbeit mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Google BigQuery eingesetzt haben
Marcus Bonfigt
Letzte Position:
Dateningenieur bei Deutsche Bahn AG über Scoore GmbH
- Entwicklung von ETL-Strecken mit Talend (7/ Enterprise)
- Entwicklung/Anpassung von Datenbankschemata und Datenbankfunktionen (PostgreSQL)
- Entwicklung von GIT-CI-Pipelines
Technologien: Talend Enterprise, Git, PostgreSQL, DBeaver, SQL, PL-SQL, Liquibase
Marc Matt
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Specialist bei BrightlySoftware – A Siemens Company
- Migration von Kundendaten von einer Private Cloud zu AWS
- Optimierung von Daten-Transformations-Jobs und Migration von Talend zu AWS Glue
- Automatisierung aller Migrationsschritte
- Verwendete Technologien: AWS, Python, Lambda, CloudFormation, SQLServer, AWS Stepfunctions, Glue, PySpark
Thilo Schröder
Letzte Position:
Gründer / Marketing Analytics Consultant bei thiloschroeder.com
Ich helfe Marketing-Teams und Führungskräften dabei, von Daten zu Entscheidungen zu kommen - indem ich ihr Geschäftsmodell verstehe, festlege, was gemessen werden soll, und die Tracking- und Reporting-Infrastruktur aufbaue, um das möglich zu machen.
- In meiner Karriere Analytics-Setups für 60+ Kunden aus D2C, E-Commerce, SaaS, LeadGen und Subscription-Geschäft aufgebaut und optimiert - von Startups in der Frühphase bis hin zu Unternehmen
- Schwerpunkt: GA4- & GTM-Tracking-Architektur (inkl. serverseitig), DSGVO-konformes Measurement, Marketing-Dashboards (Power BI) und Attribution
- Langfristiger Partner auf Augenhöhe: Die meisten Kundenbeziehungen gehen weit über das erste Projekt hinaus und münden in laufende strategische und operative Unterstützung (NPS > 9.4)
- Regelmäßig als analytischer Sparringspartner für Marketing-Leads und Stakeholder auf C-Level im Einsatz, um die Lücke zwischen Daten, Tech und Geschäftsstrategie zu schließen
Shahram Djafari
Letzte Position:
IT-Projektleiter & -Berater (Konzeption und Umsetzung von EU-Verordnungen) bei Witt Group / Otto Group
- Planung, Steuerung und Monitoring des Projekts Corporate Responsibility Tech Enablement für die IT
- Konzeption und Umsetzung der EUDR (EU-Entwaldungsverordnung)
- Konzeption und Umsetzung der Öko-Design-Verordnung
- Weiterführung von Projekten im Rahmen der Corporate-Responsibility-Strategie
- Festlegung und Überprüfung von Vorgaben (z. B. Governance, Erfolgskennzahlen) und gegebenenfalls Analyse der Probleme und deren Lösung
- Übergeordnete Leitung, Marketing, Kommunikation und Qualitätssicherung der Projekte
- Erstellung des Projektplans inkl. Timeline/Roadmap, Budget und Ressourcen
- Sicherstellung der Einhaltung von Budget und Zeitvorgaben
- Vorgabe von Richtlinien zur Projektsteuerung, Festlegen von Methoden und Prioritäten
- Planung und Tracking von Ressourcen & Aufwänden, auch in Zusammenarbeit mit anderen IT-Bereichen
- Auswertung von Projekten und Aufbereitung der Ergebnisse (Reporting an die Geschäftsleitung)
- Identifizierung und Minimierung von Risiken
- Regelmäßige Kommunikation mit Stakeholdern
- Steuerung interner und externer Stakeholder und Dienstleister (Jira, Confluence, Backlog-Management, Task-Tracking, SharePoint, MS 365 Plattform etc.)
- Entwicklung von Standards und Automatisierung von Prozessen
Label: Azure Cloud, Jira, Confluence, Power BI, SAP BW, AWS, Miro, Bee360, Draw.io, SharePoint, MS 365 Plattform, Trello etc.
Jan Hoppe
Letzte Position:
Gründer & Chief Product Officer bei ganzheit
- Gründung eines bootstrapped, KI-nativen Startups zur Entwicklung digitaler Tools für Psychotherapeuten
- Unterstützung von Therapeuten, ihre therapeutische Arbeit zu verbessern, ohne die menschliche Verbindung zu beeinträchtigen
- Aufbau des Gründerteams und Erreichung des Product-Market-Fit mit LLM-basiertem Supervisionstool für Psychotherapeuten
- Integration eines generativen KI-Stacks, einschließlich agentengeleiteter Codierung, Evaluierungen, Tracing und Prompt-Management
Aravind Sasi Nair Purayath
Letzte Position:
KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank
- Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
- Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
- Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
- Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
- Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
- Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
- Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
- Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
- Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
- Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
- Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Google BigQuery einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2,3 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Marketing
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
67%
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, 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-Arbeit
Google BigQuery ist ein Cloud Data Warehouse für schnelle Analysen großer Datenmengen. Unternehmen nutzen es für Dashboards, ad-hoc SQL, Reporting-Ebenen und Batch-Analysen, ohne Server verwalten zu müssen. Es passt zu Teams, die sauberen Zugriff auf Daten aus vielen Quellen brauchen.
Häufige Anwendungsfälle
- Daten aus Produkt-, Finanz- und Marketing-Systemen zentral zusammenführen
- BI-Ebenen für Looker, Tableau oder ähnliche Tools aufbauen
- Geplante Reports und explorative SQL-Analysen ausführen
- Migrationen von älteren Warehouses oder Data Marts unterstützen
Tools und Stack
BigQuery wird oft mit Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, dbt, Airflow und Looker genutzt. Gute Spezialisten kennen Partitionierung, Clustering, geplante Abfragen, Views und Service Accounts. Sie arbeiten auch sicher mit Schema-Design, Zugriffskontrolle und Query-Optimierung.
Wann Freelancer helfen
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Unterstützung, wenn ein Warehouse langsam, teuer oder schlecht strukturiert ist. Sie brauchen auch Hilfe bei Migrationen, kaputten Dashboards, neuen Datenmodellen und Governance-Prüfungen. In Hamburg kommt das oft in Retail, Logistik, Medien und anderen datenintensiven Teams vor, die schnelle, gezielte Hilfe brauchen.
Was gute Experten liefern
Ein guter Spezialist schreibt sauberes SQL, wählt das richtige Tabellendesign und hält Abfragen berechenbar. Er versteht, wie man verschachtelte Daten, inkrementelle Ladeprozesse und geteilte Datensätze über Teams hinweg verwaltet. Außerdem dokumentiert er Entscheidungen so, dass interne Teams die Lösung nach der Übergabe weiter pflegen können.
Anzeichen, dass Sie einen brauchen
- Abfragen sind langsam oder schwer zu warten
- Kosten steigen ohne klaren Nutzen
- Datenqualitätsprobleme tauchen immer wieder in Reports auf
- Sie wechseln von On-Premise-Analytics zu BigQuery
- Ihr Team braucht Unterstützung bei Governance oder Berechtigungen
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Google BigQuery wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Google BigQuery wird für Cloud-Analytics, Reporting und SQL-Analysen in großem Maßstab genutzt. Teams setzen es ein, um Daten aus vielen Systemen zusammenzuführen, BI-Tools zu versorgen und ein zentrales Warehouse für Business-Reporting zu betreiben. Es passt besonders gut, wenn schnelle Abfragen wichtiger sind als die Verwaltung der Infrastruktur.
BigQuery ist ein Produkt innerhalb von Google Cloud, das oft GCP genannt wird. Es ist ein verwaltetes Data Warehouse, nicht die gesamte Cloud-Plattform. Manchmal suchen Leute nach Google BigQuery, BigQuery oder einfach Google Cloud Analytics, wenn sie denselben Dienst meinen.
Ein Unternehmen sollte einen Google BigQuery Spezialisten hinzuziehen, wenn Abfragen langsam sind, Modelle unübersichtlich wirken oder Migrationen feststecken. Spezialisten helfen auch, wenn Teams besseres Kostenmanagement, klarere Berechtigungen oder eine zuverlässigere Reporting-Ebene brauchen. Kurze freiberufliche Unterstützung ist üblich, wenn interne Teams ausgelastet sind, das Warehouse aber trotzdem Arbeit braucht.
Ein starker BigQuery Experte kennt sich in SQL sehr gut aus und versteht dbt, Airflow, Dataflow oder Looker. Außerdem sollte er sich mit Data Modeling, IAM-Berechtigungen und Cloud-Storage-Konzepten auskennen. Diese Mischung hilft ihm, Pipelines aufzubauen und Analytics stabil zu halten.
BigQuery wird oft wegen der engen Verbindung zu Google Cloud und des serverlosen Betriebsmodells gewählt. Snowflake und Redshift können für andere Stack-Entscheidungen oder Governance-Muster besser passen, aber die beste Wahl hängt von den vorhandenen Tools und den Gewohnheiten des Teams ab. Ein guter Spezialist kann die Abwägungen in Ihrem Kontext erklären.
Eine kleine Google BigQuery Bereinigung braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der SQL, Berechtigungen und das Tabellenlayout korrigieren kann. Eine Migration, ein Warehouse für mehrere Teams oder ein Governance-Setup erfordert tiefere Erfahrung mit Modellierung, Orchestrierung und Performance-Tuning. Je größer die Datenlandschaft, desto wichtiger wird nachweisbare Umsetzungserfahrung.
Ja, die meiste BigQuery-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie sich auf SQL, Cloud-Zugriff und Dokumentation konzentriert. Für Hamburger Teams ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Vor-Ort-Termine bei der Analyse, der Abstimmung mit Stakeholdern oder der Migrationsplanung helfen können. Klare Kommunikation auf Englisch reicht meistens aus, auch wenn Deutsch im lokalen Geschäftsumfeld hilfreich sein kann.
Achten Sie auf einen Google BigQuery Spezialisten, der Designentscheidungen erklären kann und nicht nur Abfragen schreibt. Gute Zeichen sind sauberes SQL, sinnvolle Partitionierung, sicherer Umgang mit Zugriffsrechten und Dokumentation, der andere folgen können. Fragen Sie nach Beispielen für Migrationen, Performance-Verbesserungen oder Reporting-Setups, die Ihrer Arbeit ähneln.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 769 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 67% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Einzelhandel (83%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Google BigQuery in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Marketing (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Google BigQuery eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
