Google BigQuery Experten in Hamburg
in wenigen Minuten aus über 15.000 CVs – mit der Power von KIStellen Sie Experten ein, die BigQuery-Datenmodelle entwerfen, SQL für schnelle Analysen optimieren und Google-Cloud-Services für Reporting und Pipelines anbinden. Erhalten Sie geprüfte, verfügbare Fachkräfte schnell und gezielt gematcht.
Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Google BigQuery eingesetzt haben
Marcus B.
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 M.
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 S.
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 D.
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 H.
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 S.
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: 2,1 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% (Deutschland: 66%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 94%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 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.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Einzelhandel (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Werbung (50%)
- Lebensmittel und Getränke (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Automotive (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
BigQuery-Grundlagen
Google BigQuery ist ein serverloses Data Warehouse für Analysen auf großen und sich schnell verändernden Datensätzen. Teams nutzen es, um SQL-Abfragen auszuführen, Reporting-Ebenen aufzubauen und Daten aus Apps, Events und Geschäftssystemen zentral zusammenzuführen. Es eignet sich gut, wenn Speicher, Rechenleistung und Abfragen einfach zu verwalten bleiben sollen.
Typische Aufgaben
- Einrichtung des Data Warehouses und Tabellendesign
- SQL-Abfragen für Dashboards und Analysen
- Batch- und Streaming-Ingestion
- Geplante Abfragen und Datentransformationen
- Kostenbewusste Optimierung von Abfragen
Passendes Ökosystem
BigQuery wird oft zusammen mit Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Looker und dbt eingesetzt. Gute Spezialisten wissen, wie sie Daten durch diesen Stack bewegen, ohne Schemas, Lineage oder Refresh-Logik zu beschädigen. Sie achten außerdem auf Partitionierung, Clusterung und Zugriffskontrolle.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn bestehendes Reporting langsam ist, Pipelines unübersichtlich sind oder ein Redesign des Warehouses nötig wird. In Hamburg ist das häufig bei Teams aus Medien, Logistik und Handel der Fall, die verlässliche Analysen über viele Quellen hinweg brauchen. Remote-Arbeit reicht oft aus, aber lokale Abstimmung kann bei Analyse und Übergabe helfen.
Was gute Spezialisten tun
Ein starker BigQuery-Profi schreibt klares SQL, versteht Datenmodellierung und kann die Abwägungen bei Speicher, Performance und Governance erklären. Er testet Joins, achtet auf teure Scans und strukturiert Datensätze so, dass Analysten den Zahlen vertrauen können. Außerdem arbeitet er gut mit Engineers und Fachanwendern zusammen.
Ergebnisse der Lieferung
Typische Ergebnisse sind Migrations des Warehouses, BI-fähige Datensätze, Transformationslogik und Dokumentation für die laufende Pflege. BigQuery wird auch für Event-Analysen, Marketing-Attribution, Produktnutzungsanalysen und operatives Reporting genutzt. Gute freiberufliche Unterstützung hinterlässt ein Setup, das sich leicht erweitern lässt und einfach zu übernehmen ist.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Google BigQuery wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Google BigQuery wird für Cloud-Analysen, Reporting und Warehousing genutzt, wenn Teams große Datensätze per SQL abfragen müssen. Es ist eine gängige Wahl für zentrale Dashboards, Produktanalysen, Marketing-Reporting und Data Exploration. Viele Teams verwenden es als Hauptspeicher für geschäftsreife Daten in Google Cloud.
BigQuery ist ein Dienst innerhalb der Google Cloud Platform, oft kurz GCP genannt. Es arbeitet mit Speicher, Ingestion, Orchestrierung und BI-Tools zusammen, ist aber nicht der ganze Cloud-Stack. Ein Freelancer sollte verstehen, wo BigQuery aufhört und die umgebenden Google-Cloud-Services beginnen.
Google BigQuery wird oft wegen seines serverlosen Setups und der engen Anbindung an Google-Cloud-Tools gewählt. Snowflake wird meist für breitere Multi-Cloud-Ansätze betrachtet, während Redshift in AWS-lastigen Umgebungen häufig ist. Die richtige Wahl hängt von Ihrer Cloud-Landschaft, Ihren Abfrageprofilen und dem gewünschten Betriebsaufwand ab.
Ein starker BigQuery-Spezialist sollte SQL sehr gut beherrschen sowie Datenmodellierung, ETL- oder ELT-Design und grundlegende Cloud-Sicherheit. Erfahrung mit dbt, Looker, Dataflow, Pub/Sub oder Airflow ist oft hilfreich. Gute Kommunikation ist ebenfalls wichtig, weil die Arbeit sowohl Analysten als auch technische Teams betrifft.
Holen Sie einen Google BigQuery-Profi hinzu, wenn Sie von Tabellenkalkulationen oder einem alten Warehouse migrieren, langsames Reporting neu aufsetzen oder komplexe Pipelines bereinigen. Das gilt auch, wenn sich Schemas ständig ändern oder Abfragekosten schwer zu kontrollieren sind. Für kleine Ad-hoc-Dashboards reicht vielleicht leichtere Unterstützung, aber Änderungen auf Plattformebene brauchen tiefere Expertise.
Ja. Die meiste BigQuery-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Hauptaufgaben Datenmodellierung, SQL, Pipeline-Design und Abstimmungstermine sind. In Hamburg kann Vor-Ort-Zeit trotzdem am Projektanfang helfen oder wenn Teams sich enger bei Daten-Definitionen und der Übergabe abstimmen wollen.
Achten Sie auf einen Google BigQuery-Spezialisten, der Tabellendesign, Partitionierung, Clusterung und Kostenabwägungen bei Abfragen in klarer Sprache erklären kann. Fragen Sie nach Beispielen für Warehouse-Migrationen, BI-fähige Schichten und Lösungen für langsame oder teure Abfragen. Gute Profis dokumentieren Entscheidungen außerdem so, dass das Setup nach Projektende gepflegt werden kann.
Freelancer, die mit BigQuery arbeiten, verbringen meist Zeit mit SQL, Datenqualitätsprüfungen, Pipeline-Logik und Feedback von Stakeholdern. Die besten Projekte haben klare Quellsysteme, Zugriff auf den Geschäftskontext und abgestimmte Definitionen für zentrale Kennzahlen. Wenn diese Teile fehlen, ist die erste Aufgabe oft, das Datenmodell zu bereinigen, bevor neue Berichte gebaut werden.
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
