IBM DataStage Experten
, die dank KI in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend gematcht werdenEngagiere Experten, die DataStage-Jobs entwerfen, pflegen und optimieren, IBM InfoSphere DataStage mit Datenbanken und Dateien integrieren und die ETL-Bereitstellung über komplexe Datenflüsse hinweg unterstützen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich IBM DataStage eingesetzt haben
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Birgit Stünkel
Letzte Position:
Business-Analystin, Requirements Engineerin bei BMW
Verfeinerung von Epics und User Stories, um eine stärkere Automatisierung der CRM-Nutzung zu erreichen. Testen eines neuen Rabattsystems.
Mario Techera
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 Paunel
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.
Peter Brungs
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Alexander Bulgakov
Letzte Position:
Testmanager, Testanalyst, Testautomatisierer bei Alexander Bulgakov IT-Consulting
- Betreuung von zwei Teams als Testmanager
- Konzeption und Durchführung manueller Tests
- Konzeption, Implementierung und Durchführung automatisierter Cucumber- und Tavern-Tests
- Erstellung und Pflege von Testplänen
- Erstellung und Präsentation von Ausführungsergebnissen bei Iterationswechseln
- Review der Anforderungstickets und dazugehöriger Dokumentation
- Regelmäßige Reports und Erstellung von Fehlertickets
- Teilnahme an Scrum-Meetings beider Teams
- Unterstützung und QA-Vertretung bei teamübergreifenden E2E-Testphasen, Meetings und Präsentationen
Methoden & Tools:
- Tavern-Testing mit Python
- IntelliJ mit Cucumber
- Gherkin in JIRA
- diverse Tools zur Bearbeitung von JSON, XML, CSV und HTML
- Insomnia für API-Abfragen
Ammad Tarar
Letzte Position:
Senior Datenarchitekt bei Makerverse
- Entwarf und implementierte die unternehmensweite End-to-End-Datenarchitektur, einschließlich Datenaufnahme, Modellierung und BI-Schichten.
- Entwickelte modulare und wiederverwendbare dbt-Modelle zur Unterstützung der Produkt-, Finanz- und Marketinganalysen.
- Führte Data-Governance-Praktiken und Metadatenmanagement ein, wodurch Vertrauen und Auffindbarkeit teamübergreifend verbessert wurden.
Matthias Scherer
Letzte Position:
Senior-Berater IBM InfoSphere DataStage bei KKH (Kaufmännische Krankenkasse Hannover)
- Datenmigration von BVS zu BITMARCK 21c|ng
- Testfallerstellung; Testdurchführung und Testergebnisanalyse der ETL-Strecken
- Beratung bei Detailplanung und Durchführung von Tests
- Job-Review
- Entwicklung
- Dokumentation
- Fehleranalyse & -behebung / Neuentwicklung
- Systemumgebung: Windows 10; IBM InfoSphere DataStage 11.7.x; IBM DB2 z/OS; IBM DB2 LUW; PL/SQL; SQL; DBeaver 25.x; MS Office 365; Atlassian JIRA
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die IBM DataStage einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
18
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
57%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 6 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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, die IBM DataStage 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 6 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es macht
IBM DataStage ist ein ETL- und Datenintegrations-Tool zum Verschieben, Bereinigen und Umwandeln von Daten zwischen Systemen. Teams nutzen es, um Batch-Pipelines aufzubauen, Data Warehouses zu laden und Daten aus ERP-, Mainframe- und Cloud-Quellen zu standardisieren. Es wird oft als DataStage oder IBM InfoSphere DataStage gesucht.
Typische Aufgaben
- ETL-Jobs für Warehouse-Ladungen aufbauen und pflegen
- Quelldaten zuordnen, transformieren und validieren
- Geplante Datenpipelines und Abhängigkeiten orchestrieren
- Jobfehler und Probleme mit der Datenqualität beheben
- Parallele Verarbeitung für höhere Lasten optimieren
Ökosystem
Starke Profis kennen nicht nur die Oberfläche, sondern auch den Stack rundherum. Dazu gehören DB2, Oracle, SQL Server, Flat Files, ODBC/JDBC-Quellen und Scheduling-Tools, die DataStage in der Produktion umgeben. Sie verstehen auch Job-Parameter, Stages, Sequences und wie man Flows lesbar hält, damit sie langfristig gut unterstützt werden können.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen suchen meist freelance Unterstützung, wenn eine alte ETL-Landschaft angepasst werden muss, eine Migration läuft oder die Lieferung durch langsame Jobs und anfällige Mappings blockiert ist. DataStage-Spezialisten sind auch für kurze, gezielte Aufgaben nützlich, etwa um ein fehlgeschlagenes Release zu beheben, Flows zu dokumentieren oder ein bestehendes Framework zu erweitern, ohne Standards zu brechen.
Was starke Experten liefern
Gute IBM DataStage Spezialisten schreiben klare Jobs, beherrschen komplexe Joins und Lookups und halten das Fehlerhandling praxisnah. Sie denken von Anfang an an Restartfähigkeit, Monitoring und Wartbarkeit. Die besten Profis können sowohl mit alten InfoSphere-Installationen als auch mit neueren Integrations-Setups arbeiten, ohne die Datenlogik aus dem Blick zu verlieren.
Art der Zusammenarbeit
DataStage-Arbeit passt oft gut in gemischte Teams mit Remote-Spezialisten und internen Stakeholdern. Bei komplexen Quellsystemen oder sensiblen Daten wünschen sich Unternehmen für Analyse und Übergabe manchmal trotzdem vor Ort Zugriff, aber viel von Build- und Support-Arbeit kann remote erledigt werden. Klare Zugriffe, dokumentierte Regeln und abgestimmte Tests sind das, was das Setup funktionieren lässt.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf IBM DataStage? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
IBM DataStage wird genutzt, um Daten zwischen Systemen zu verschieben und umzuwandeln. Unternehmen setzen es für ETL-Jobs, Warehouse-Feeds und Batch-Integrationen ein, bei denen Daten kontrolliert bereinigt, zusammengeführt und geladen werden müssen.
DataStage ist der Name, den viele heute verwenden, während InfoSphere DataStage der ältere IBM-Produktname ist, den man noch in Projekten und Suchergebnissen sieht. In der Praxis bezieht sich beides meist auf dasselbe ETL-Tool und dieselbe Art der Jobgestaltung.
IBM DataStage wird oft in Umgebungen gewählt, die bereits IBM-Software nutzen oder starke Parallelverarbeitung für große Integrationsflüsse brauchen. Im Vergleich zu Informatica oder SSIS liegt der Hauptunterschied meist im Umfeld, im Team-Know-how und darin, wie viel Allogik bereits vorhanden ist.
Ein starker DataStage Spezialist bringt normalerweise gutes SQL-, Datenmodellierungs- und Source-to-Target-Mapping-Know-how mit. Kenntnisse in Datenbanken, Dateiformaten, Scheduling und grundlegender Performance-Optimierung sind wichtig, weil das Tool mitten in vielen beweglichen Teilen sitzt.
IBM DataStage-Arbeit reicht von einfacher Jobpflege bis zu komplexen Neuentwürfen. Kleine Fixes brauchen vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während Migration, Performance-Tuning oder Framework-Arbeit meist jemanden erfordert, der schon mehrere Produktionslandschaften gesehen hat und die Auswirkungen jeder Änderung versteht.
Ja, DataStage-Support ist oft remote möglich, weil es dabei meist um Job-Design, Fehleranalyse und Abstimmung in gemeinsamen Umgebungen geht. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn Quellsysteme sensibel sind, der Zugriff eingeschränkt ist oder das Team eine detaillierte Übergabe an den Betrieb braucht.
Achte auf eine klare Job-Struktur, einen sinnvollen Einsatz der Stages, sauberes Fehlerhandling und eine Erklärung, warum der Flow so aufgebaut ist. Ein guter IBM DataStage Experte dokumentiert außerdem Abhängigkeiten, Restart-Punkte und Testfälle, damit die Lösung nach der Übergabe leicht zu unterstützen ist.
Die üblichen Probleme sind unklare Quellregeln, schlechte Benennung, schwache Abhängigkeitsbehandlung und Jobs, die mit der Zeit schwer zu ändern werden. Ein erfahrener DataStage Freelancer verhindert das, indem er Transformationen klar hält, die Datenqualität früh prüft und für Support designt, nicht nur für den ersten Release.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 747 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (63%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Versicherung (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Qualitätssicherung (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich IBM DataStage eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
