IBM DataStage Experten in Deutschland
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die DataStage-Jobs entwerfen, ETL- und ELT-Flows aufbauen und IBM InfoSphere DataStage für eine zuverlässige Batch- und Near-Real-Time-Integration optimieren. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland 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 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es macht IBM DataStage wird für Datenintegration sowie ETL- und ELT-Aufgaben in Unternehmenssystemen eingesetzt. Es verschiebt, bereinigt und formt Daten zwischen Datenbanken, Dateien, APIs und Data Warehouses um. Viele Teams suchen es noch unter DataStage oder IBM InfoSphere DataStage.
Typische Leistungen
- Batch- und inkrementelle Daten-Pipelines
- Mappings und Transformationen von Quelle zu Ziel
- Integration von Mainframe, ERP und Data Warehouse
- Job-Planung, Logging und Restart-Handling
- Migration von legacy ETL-Flows
Ökosystem DataStage ist Teil des IBM Data-Stacks und arbeitet oft mit db2, Oracle, SQL Server und Cloud-Speicher zusammen. Starke Spezialisten kennen die Tools Designer, Director und Administrator sowie Parallel Jobs, Connectoren und parametrisierte Routinen. Sie wissen auch, wie Mappings klar und wartbar bleiben.
Wann Unternehmen Hilfe holen Teams holen sich freiberufliche Expertise dazu, wenn Pipelines ausfallen, die Performance sinkt oder ein Release sorgfältig gesteuert werden muss. Sie tun das auch bei Upgrades, Plattformwechseln und neuen Schnittstellen, die zu bestehenden IBM-Umgebungen passen müssen. In Deutschland sind das oft gemischte Teams, deshalb sind eine klare Dokumentation und Kommunikation auf Englisch oder Deutsch wichtig.
Was starke Spezialisten tun Ein starker DataStage-Spezialist liest komplexe Jobs schnell und erkennt schwache Joins, schlechte Lookups und fragile Abhängigkeiten. Er weiß, wann man refaktorieren, wann man optimieren und wann man stabile Logik besser unangetastet lässt. Außerdem arbeitet er gut mit Data Ownern, Testteams und dem Betrieb zusammen.
Anzeichen, dass Sie einen brauchen
- Ladeprozesse sind langsam oder schlagen fehl
- Die Job-Logik ist schwer sicher zu ändern
- Legacy DataStage braucht Support oder Migration
- Sie brauchen besseres Monitoring und Recovery
- Ein Warehouse- oder ERP-Feed muss bald geliefert werden
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu IBM DataStage? Hier findest du die passenden Antworten.
IBM DataStage wird verwendet, um Datenintegrations-Pipelines zu bauen und zu betreiben, die Informationen zwischen Quellsystemen, Speicherstufen und Reporting-Zielen verschieben. Es ist typisch für ETL-, ELT- und Batch-Verarbeitung, bei der kontrollierte Transformationen und wiederholbare Ladeprozesse wichtig sind.
DataStage ist der Name, den viele heute verwenden, während IBM InfoSphere DataStage der ältere Produktname ist, der noch in Suchen und Legacy-Dokumentationen auftaucht. In der Praxis meinen Teams oft dasselbe Enterprise-ETL-Tool mit seinen Funktionen für Job-Design, Planung und Administration.
IBM DataStage wird oft in IBM-lastigen Umgebungen gewählt, in denen die Integration zu bestehender Governance, Sicherheit und Warehouse-Strukturen passen muss. Im Vergleich zu Informatica oder Talend liegt der Hauptunterschied meist im umgebenden Stack und darin, wie viel IBM-Wissen ein Team bereits hat.
Ein starker IBM DataStage-Spezialist kennt in der Regel SQL, relationale Modellierung, Data-Quality-Prüfungen und Quellsysteme wie db2 oder Oracle. Wichtig sind auch Kenntnisse in Performance-Tuning, Job-Parametrisierung, Fehlerbehandlung und Deployment-Routinen.
Bei DataStage-Arbeiten geht es weniger um eine feste Zahl als um die Komplexität. Eine kleine Mapping-Änderung ist etwas ganz anderes als das Redesign eines Warehouse-Loads oder die Stabilisierung vieler verknüpfter Jobs. Deshalb sollten Sie den Spezialisten an das Risiko der Pipeline und die Anzahl der verbundenen Systeme anpassen.
Ja, IBM DataStage-Arbeiten werden oft remote erledigt, weil Job-Logik, Mappings und Tests in gemeinsamen Umgebungen geprüft werden können. Bei sensiblen Systemen oder Release-Fenstern bevorzugen manche Unternehmen in Deutschland jedoch On-site-Termine für Cutovers, Workshops oder zugriffsbeschränkte Arbeiten.
Ein guter DataStage-Freelancer kann erklären, wie ein Job funktioniert, warum eine Transformation genau so aufgebaut ist und was passiert, wenn eine Quelle fehlt oder sich verspätet. Achten Sie auf klare Beispiele für das Beheben fehlgeschlagener Loads, die Verbesserung der Laufzeit, die Dokumentation von Jobs und die Übergabe von Code, den andere weiter pflegen können.
IBM InfoSphere DataStage-Expertise ist besonders nützlich für Warehouse-Feeds, ERP-Integrationen, die Unterstützung von Legacy-ETL und Migrationen, bei denen bestehende Geschäftsregeln erhalten bleiben müssen. Sie hilft auch, wenn ein Unternehmen stabile Batch-Flows über viele Quellsysteme hinweg und einen klaren Recovery-Pfad braucht, falls ein Load fehlschlägt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, 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 in Deutschland, 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 in Deutschland, 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 in Deutschland, die IBM DataStage in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (63%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, 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 in Deutschland, 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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
