Looker Experten in München
für verlässliche Analysen, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit LookML zuverlässige Geschäftsdaten modellieren, kontrollierte Dashboards erstellen und Looker mit modernen Cloud-Datenlagern verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Looker eingesetzt haben
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Suyash S.
Letzte Position:
Data Analyst - Reporting & Analytics bei SIXT SE
- Entwickelte und pflegte analytische Reporting-Lösungen für Kunden, um Umsatztrends, Leistungsfaktoren, Risiken und Optimierungspotenziale zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen in Sales, Finance, Product, Data Engineering und Controlling zu unterstützen.
- Definierte und analysierte Kundentrends und Leistungskennzahlen, um Ursachen für Abweichungen, Anomalien und neue Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
- Entwickelte und verantwortete analytische Datenmodelle und Reporting-Layer, um Skalierbarkeit, Performance und analytische Robustheit für Executive- und Operational-Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
- Plante, verfolgte und setzte Projekte um und stellte dabei durch strenge Validierungs- und Abgleichsprozesse die Einhaltung von Zeitplänen, Datenqualität, Konsistenz, Lieferergebnissen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards sicher.
- Erhöhte die analytische Reife durch die Formalisierung analytischer Workflows, die Dokumentation von Datenprozessen und Standard Operating Procedures (SOPs) sowie durch Schulungen zur Förderung von Self-Service-Analytics und zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur in operativen und fachlichen Teams.
- Übernahm die Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung und Datensammlung über Transformation und die Entwicklung robuster Business-Logiken bis hin zum Data Storytelling und zur Übergabe an Stakeholder.
- Übersetzte Komplexität in strukturierte Klarheit, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nicht-technischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
- Führte fortgeschrittene SQL-basierte Analysen komplexer Geschäftsdaten durch, um Trends, Zusammenhänge und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung aufzudecken.
- Trieb Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen voran, indem Python, SQL-Optimierung und KI-gestützte Tools genutzt wurden, um Verarbeitungszeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit analytischer und operativer Workflows zu erhöhen.
- Standardisierte KPI-Definitionen und Reporting-Logiken, um Konsistenz und Vertrauen in Reporting-Lösungen sicherzustellen.
- Entwickelte Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in End-to-End-Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.
Yannik S.
Letzte Position:
Freiberuflicher IT-Daten-Projektmanager bei Messe München GmbH
- Daten aus verschiedenen Quellen in das Data Warehouse mit Microsoft SQL Server integriert, dabei Datenintegrität sichergestellt und Performance optimiert
- Mehrere Datenvisualisierungslösungen in PowerBI, Excel und Looker Studio entwickelt und implementiert, mit Fokus auf Skalierbarkeit und Effizienz
- Enge Stakeholder-Beziehungen gepflegt, um eine konstante Kommunikation und ein gemeinsames Verständnis der Datenanforderungen sicherzustellen
- Gründliche Anforderungsanalyse durchgeführt, um die Geschäftsziele zu erfüllen
- Cross-funktionale Teams geführt, um datengetriebene Projekte termingerecht umzusetzen
Elisa H.
Letzte Position:
Senior Digital Analystin bei Selbständig
- Freiberuflich tätig mit Fokus auf Webseiten Analyse, Conversion Rate Optimierung und Mouse-Tracking Tools
- Tools: Asana, Clarity, Jira, Contentsquare, Google Analytics, Hotjar, Shopify, VWO
Anadeel R.
Letzte Position:
Startup-Gründer bei Bayern Bee
- KI-gesteuertes Marketing zur Förderung des Wachstums von KMU durch smarte Automatisierung
- Datenbasierte Strategie zur Maximierung des ROI durch gezielte Kampagnen
Florian F.
Letzte Position:
Senior Director, Globale Exzellenz im Bildungsbereich bei IU.org - International University Group
Führte agile Transformationen von 170 FTE in Deutschland, Großbritannien und Kanada durch, steigerte die Effizienz um +15 % und den Mitarbeiter-NPS um +36 Basispunkte.
Leitete ein 20-köpfiges AI/SaaS-Team zur Entwicklung von GenAI-Lösungen für Video- und Textproduktion, senkte die Kosten um 75 % und erhöhte die Produktivität um +50 % durch Prozessschulungen und Workflow-Optimierung.
Verantworte ein €12 Mio. P&L, erzielte €1,3 Mio. jährliche OpEx-Einsparungen durch Organisations- und Prozessoptimierung sowie Zusammenarbeit mit Partnern.
Bengisu Y.
Letzte Position:
Freiberuflicher BI-, KI- und Digitalstrategie-Berater bei Verschiedene Kunden
- Entwickelte KI-gestützte Geschäfts- und Marketingstrategien für globale Kunden in verschiedenen Branchen.
- Unterstützte kleine Unternehmen und Gründer bei der Erstellung von Social-Media-Inhalten, Webdesign, UX/UI-Optimierungen und digitalen Marketingstrategien.
- Automatisierte Analyse-Workflows und entwickelte Dashboards zur Überwachung von Kampagnenleistung und Engagement-Kennzahlen.
- Half Kunden, ihre digitale Präsenz zu verbessern, indem kreatives Storytelling mit messbaren Insights kombiniert wurde.
- Beriet zur Integration von KI in Marketingprozesse, um Produktivität und kreative Effizienz zu steigern.
Oliver S.
Letzte Position:
Projektmanager / PMO bei Agicap SAS
- Verantwortung für den gesamten Recruiting-Prozess: Anforderungen definieren, Interviews führen und sich mit dem Talent-Acquisition-Team abstimmen, um die Einstellungskapazität sicherzustellen
- Ressourcenplanung und -überwachung: Erstellung eines ersten Businessplans in enger Abstimmung mit dem Finanzteam und monatliche Überprüfung zur Kontrolle der Zielerreichung
- Abstimmung mit dem Kernteam: Festlegung von Regeln und Prozessen gemeinsam mit den Teamleitern des Kernteams, um eine wertorientierte Zusammenarbeit sicherzustellen
- Reporting an das C-Level: Wöchentliche Updates mit CEO und COO in Präsentationen und Statusberichten, um Fortschritte und Herausforderungen aufzuzeigen
- Erstellen von Anreizsystemen: Entwicklung neuer Anreizmodelle für die verschiedenen Teammitglieder, um sie auf das gemeinsame Ziel auszurichten
- Koordination der Werbekampagne mit dem Paid-Marketing-Team
- Koordination von Webinaren, die neue Aspekte der Produkte mit dem Marketing-Team hervorhoben
- Koordination spezifischer Dashboards zur Leistungsüberwachung mit dem Data-Team
Martin S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Datenanalyst bei webeet
- Optimierte SQL-Datenpipelines für klare Einblicke.
- Analysierte und visualisierte Trends mit Python.
- Verbesserte Dashboards und Automatisierungen.
- Arbeit mit Google Sheets, GCP, Snowflake, dbt, Spreadsheets/Excel, Databricks, PySpark und Fivetran.
Slavina V.
Letzte Position:
Marketing Direktor bei Permanent Entertainment GmbH
- Full P&L-Verantwortung für Preisstrategie, Vertrieb und Marketing mit Fokus auf Wachstum und Effizienz
- Führung und Skalierung eines High-Performance-Teams (5 FTE): Aufbau klarer KPI-Strukturen, datenbasierter Entscheidungsprozesse und agiler Sprint-Setups, um Effizienz und Output im Team zu maximieren
- Entwicklung und Implementierung einer Performance-Marketing-Architektur über alle Kanäle (SEA, Paid Social, Programmatic, SEO, CRM, PR) zur Maximierung des Umsatzwachstums
- Steigerung des ROAS um 32 %, Senkung des CAC um 11 % und +23 % Umsatzwachstum YoY durch datengetriebene Budgetallokation, kanalübergreifende Kampagnenoptimierung und Conversion-Rate-Tests
- Optimierung der Customer Journey durch Conversion-Rate-Tests und Zielgruppen-Segmentierung
- Erfolgreiche Integration von Brand & Performance Marketing (SEO, organic, Paid Media, Retention) zur signifikanten Steigerung der Markenwahrnehmung und nachhaltigen Verbesserung des ROAS
Tobias R.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Lyft
- Verbesserte die Fehlerrate bei Geschwindigkeitsbegrenzungs-Elementen von 24% auf 8%, indem ich eine LLM-Pipeline auf erkannte Objekte angewendet habe (mit einer natürlichen Untergrenze von 6%, da die Bildabdeckung nur 94% beträgt).
- Umfangreiches ML-Modellieren der Routing-Kostenfunktion (Zielfunktion, Merkmale, Hyperparameter, Trainingsdatengenerierung), was die Grundlage für den Neuaufbau einer flexibleren Lösung legte.
- Initiierte das erste Priorisierungs-Framework für Data Curation Ops (jährliche Organisationskosten von 2 Mio. USD), das von täglichen Vorgaben weggeht und nun auf 'erwarteten Geschäftswert pro Zeiteinheit' optimiert, was eine Effizienzsteigerung von etwa 5-7% bewirkt.
- Enge Zusammenarbeit mit Software Engineering & Data Engineering sowie Product & Operations.
Syed Mustafa A.
Letzte Position:
Produktmanager (SFMC-Berater) bei Lidl
- Leitete die B2B Mar-Tech-Strategie und die Abstimmung von Projekten im Wert von über 3,5 Mio. € in mehr als 18 Märkten und war die zentrale Schnittstelle zwischen freiberuflichen Beratern sowie Produkt-, Technik- und Vertriebsteams.
- Implementierte über 40 personalisierte Customer Journeys in Salesforce Marketing Cloud (SFMC) und erzielte durch Marketing-Automatisierung eine Steigerung der Conversion-Rate um 30%.
- Führte Wettbewerbsanalysen durch und nutzte Marktkenntnisse, um ein einzigartiges Wertangebot zu definieren, und steigerte so den Website-Traffic um 34% durch strategische Umsetzung.
Stefan T.
Letzte Position:
Freelancer für Programmatic Advertising & Ad Tech Lösungen bei toxby consulting
- Kunden: REWE Group, Matterkind, Target Video, Payback, Saint Elmo's, Cookie Labs
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Statistiken von Experten, die Looker einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Marketing, Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Marketing, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
77% (Deutschland: 63%)
Doktortitel
15% (Deutschland: 6%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Looker 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 Looker Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (77%)
- Professionelle Dienstleistungen (54%)
- Bank- und Finanzwesen (46%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (46%)
- Einzelhandel (38%)
- Tourismus und Gastgewerbe (38%)
- Werbung (31%)
- Bildung (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Looker-Grundlagen
Looker ist eine Business-Intelligence- und Datenplattform, um kontrollierte Daten über wiederverwendbare Modelle, Dashboards, Berichte und eingebettete Analysen zu untersuchen. Die Modellierungsebene LookML definiert Dimensionen, Kennzahlen, Verknüpfungen und Geschäftslogik, bevor Benutzer Daten abfragen. Dadurch entsteht eine einheitliche Grundlage für Entscheidungen in allen Teams.
Modelle und Datenlager
Looker wird normalerweise mit einem Cloud-Datenlager verbunden, anstatt den zentralen analytischen Datensatz selbst zu speichern. Gute Spezialisten arbeiten mit BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, PostgreSQL und anderen SQL-Systemen, entwickeln effiziente Explores und prüfen Verknüpfungen. Sie verstehen außerdem dimensionale Modellierung, Berechtigungen, Abfrageleistung und Datenqualität.
Dashboards und Bereitstellung
Looker-Experten machen aus modellierten Daten nützliche Arbeitsabläufe für Teams aus Vertrieb, Finanzen, Betrieb, Produktentwicklung und Marketing. Typische Ergebnisse umfassen:
- LookML-Projekte mit getesteten Explores und kontrollierten Kennzahlen
- Management-Dashboards, operative Berichte und geplante Zustellungen
- Eingebettete Analysen in kundenorientierten Anwendungen
- Zugriffskontrollen, Inhaltsordner und Regeln für Data Governance
Wann Sie Expertenwissen hinzuholen sollten
Unternehmen beauftragen häufig freiberufliche Looker-Spezialisten während einer Migration des Datenlagers, einer Neugestaltung des Berichtswesens oder der Einführung einer gemeinsamen Kennzahlenebene. Sie können uneinheitliche Definitionen korrigieren, langsame Abfragen verbessern und Entwicklungsabläufe mit Versionskontrolle und Tests etablieren. In München kann diese Unterstützung vor Ort, remote oder in einer hybriden Arbeitsweise über internationale Teams hinweg erfolgen.
Ökosystem und Integration
Looker lässt sich mit Cloud-Datendiensten, SQL-Transformationsabläufen, Identitätsanbietern und Geschäftsanwendungen verbinden. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen dbt, Git, CI/CD, APIs, OAuth, JavaScript und Datenorchestrierung. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit Looker Actions, Erweiterungen, über die API eingebetteten Dashboards und geplanter Datenbereitstellung.
Merkmale guter Spezialisten
Die besten Experten erklären, wie eine Kennzahl berechnet wird, woher ihre Daten stammen und wer darauf zugreifen kann. Sie trennen wiederverwendbare Modelllogik von Darstellungsentscheidungen und testen Änderungen, bevor sie diese veröffentlichen. Achten Sie auf klare Dokumentation, sorgfältige SQL-Prüfung, praktische Kommunikation mit Stakeholdern und Erfahrung darin, Dashboards nützlich statt nur ansprechend zu machen. Für die Zusammenarbeit in München können sowohl Deutsch als auch Englisch wichtig sein.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Looker wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Looker wird für kontrollierte Business Intelligence, Datenexploration, Dashboards, geplante Berichte und eingebettete Analysen verwendet. Unternehmen können damit gemeinsame Kennzahlen in LookML definieren und Teams abteilungsübergreifend mit konsistenten Daten arbeiten lassen.
Looker ist eine kontrollierte Analyseplattform mit einer semantischen Modellierungsebene, während Looker Studio vor allem ein Tool für Berichte und Visualisierungen ist. Looker eignet sich besser für komplexe Datenlagermodelle, kontrollierte Kennzahlen, Berechtigungen und eingebettete Analysen im Unternehmensmaßstab.
Ein guter Looker-Spezialist versteht normalerweise SQL, dimensionale Datenmodellierung und mindestens ein Datenlager wie BigQuery oder Snowflake. Erfahrung mit LookML-Tests, Git, dbt, APIs, Identitätsmanagement und Dashboard-Design kann ebenfalls wichtig sein.
Das passende Niveau hängt von der Aufgabe ab. Eine gezielte Anpassung an einem Dashboard kann einen Spezialisten erfordern, der ein bestehendes Modell sicher bearbeiten kann, während eine neue semantische Ebene Erfahrung mit Datenlagerstruktur, Verknüpfungen, Governance, Tests und Anforderungen der Stakeholder voraussetzt.
Ja. Looker-Arbeit wird häufig remote über Git-Abläufe, Aufgabenverwaltung, gemeinsame Dokumentation und Review-Sitzungen erledigt. Für Münchner Teams sollten Arbeitszeiten, die Kommunikation auf Englisch oder Deutsch, der Zugriff auf Datensysteme und die Situationen, in denen eine Zusammenarbeit vor Ort einen Mehrwert bietet, frühzeitig abgestimmt werden.
Looker ist oft eine gute Wahl, wenn ein Unternehmen zentral definierte Kennzahlen, datenlagerbasierte Analysen und kontrollierte Self-Service-Exploration wünscht. Tableau oder Power BI können besser geeignet sein, wenn eine bestehende Microsoft- oder Tableau-Umgebung, ein spezieller Visualisierungsablauf oder umfassendere Desktop-Tools die wichtigste Priorität sind.
Fragen Sie, wie der Spezialist Verknüpfungen modellieren, Fanouts behandeln, LookML testen und eine langsame Abfrage untersuchen würde. Ein kompetenter Looker-Experte kann eine klare Dokumentation zeigen, Kompromisse in verständlicher Sprache erklären und Dashboard-Ergebnisse mit vertrauenswürdigen Quelldaten verbinden.
Ein LookML-Projekt kann Views, Explores, Verknüpfungen, Modelldateien, Zugriffsregeln, Dashboards, Tests und wiederverwendbare Kennzahlendefinitionen umfassen. Eine gute Struktur hält die Geschäftslogik wartbar, begrenzt versehentliche Datenfreigaben und macht Änderungen leichter prüf- und bereitstellbar.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 784 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 77% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Professionelle Dienstleistungen (54%) und Bank- und Finanzwesen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (85%), Marketing (77%) und Informationstechnologie (IT) (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Looker 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.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
