
Looker Experten in München
für verlässliche Analysen, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die in LookML gesteuerte Datenmodelle erstellen, zuverlässige Looker-Dashboards bauen und Cloud-Warehouses wie BigQuery oder Snowflake anbinden. FRATCH findet durch schnelles, präzises KI-Matching den passenden geprüften und verfügbaren Freelancer.
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
Bernd M.
Letzte Position:
Senior-Berater für digitales Marketing und eCommerce bei KIND, Payback, DYN, SKY, Amazon, posterXXl
- Mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Optimierung digitaler Geschäftsmodelle, Multichannel-Marketingstrategien, Traffic-Generierung und Conversion-Optimierung.
- Entwicklung einer einzigartigen Perspektive auf verschiedene Branchen und ihre Herausforderungen durch die Übernahme zahlreicher Rollen im Laufe der Karriere.
- Das Leistungsportfolio umfasst die strategische Ausrichtung aller Marketingdisziplinen (digital und analog) auf Zielgruppen, Ziele und KPIs.
- Analyse und Optimierung aller bestehenden Marketingkanäle, einschließlich SEA, SEO, TV, Social Media, Display und Affiliate.
- CRM-Fokus auf die Identifikation von Cross-Selling-Potenzialen, die Steigerung des Customer Lifetime Value und Strategien zur Minimierung der Kündigungsrate.
- Datenbasiertes Marketing: Erfassung und Analyse aller verfügbaren Daten entlang der User Journey.
- Einführung und Umsetzung neuer Technologien wie fortschrittlicher Tracking-Methoden (Server2Server), BI/Web-Controlling und KI-Tools.
- Operatives und strategisches Know-how in allen Marketingdisziplinen.
- Ausgeprägter Teamplayer, der gemeinsam neue Marketingpotenziale entwickelt und jederzeit Know-how teilt.
- Strukturierte und effiziente Lösung komplexer Marketing- und Geschäftsprobleme.
- Coaching und Entwicklung von Mitarbeitenden, einschließlich Onboarding, Offboarding und Recruiting neuer Teammitglieder.
- Erfahrung in Branchen wie Handel/eCommerce, Telekommunikation, Unterhaltung, Versicherungen, Industrie und Digitalagenturen.
- Zusammenarbeit mit oder für Kunden und Arbeitgeber wie Kind, Telefónica, Payback, Allianz, Home Shopping Europe, Amazon Prime Video, Maxdome, PosterXXL, Sky, Klickparts.com und Ration1.de.
- Erfahrung in B2C-, B2B- und B2B2C-Projekten.
- Bei KIND: Management und Durchführung aller Affiliate-Marketing-Aktivitäten, Native- und Display-Kampagnen, CTV-Kampagnen sowie von etwa 30 Kampagnen gleichzeitig.
- Aufbau und Management von Partnerschaften mit Doctolib, DeutschlandCard, Payback und dm.
- Planung, Management und Performance-Monitoring mit Google Analytics, Jentis, Looker, Power BI, ThoughtSpot, Salesforce und SAP.
- Verwaltung von Budgets in Höhe von etwa EUR 450,000 sowie einzelner Kampagnenbudgets zwischen EUR 30,000 und EUR 300,000.
Nathan T.
Letzte Position:
Manager für Bestandsoptimierung bei Amer Sports
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.
Petar P.
Letzte Position:
Senior SEO-Spezialist bei Holidu GmbH
Technisches SEO für ein Travel-Tech-Unternehmen mit 18 Domains und 8 Marken in Deutschland, Frankreich, Spanien und weiteren Märkten.
- Indexierungsstrategie für 200.000 Unterkunfts-Detailseiten, inklusive Canonical- und hreflang-Architektur über alle Domains
- M&A-Migrationen SEO-seitig verantwortet: Umsatzprognose vor dem Deal, Redirect-Mapping, Qualitätssicherung nach dem Launch
- White-Label-SEO für Partner-Websites und Multibrand-Differenzierung zwischen den Marken
- Aufbau eines Kontrollsystems für technische SEO-Stabilität (Monitoring von Indexierung, Statuscodes und Konfigurationen)
- Skalierbare Content-Module für SEO-Landingpages und Startseiten
- Structured-Data-Strategie für Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen (AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity)
- Steuerung nach Umsatzkennzahlen: organischer Umsatz, Deckungsbeitrag, Klicks in der Search Console
Tools: Search Console, GA4, Looker, Screaming Frog, Sistrix, Semrush, Jira, Confluence
Syed Mustafa A.
Letzte Position:
Produktmanager (SFMC-Berater) bei Lidl
- Leitung der B2B-Mar-Tech-Strategie und Abstimmung von Projekten im Wert von über €3.5M in mehr als 18 Märkten, als zentrale Schnittstelle für den freiberuflichen Berater sowie Produkt-, Technologie- und Vertriebs-Stakeholder.
- Implementierung von mehr als 40 personalisierten Customer Journeys in Salesforce Marketing Cloud (SFMC), wodurch die Conversion-Rate durch Marketing-Automatisierung um 30% gesteigert wurde.
- Durchführung von Wettbewerbsanalysen und Nutzung von Markteinblicken zur Definition eines einzigartigen Wertversprechens, wodurch der Website-Traffic durch strategische Umsetzung um 34% gesteigert wurde.
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.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Looker einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)

Positionsdauer
2,4 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)

Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche
Marketing, Business Intelligence, Vertrieb

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Medien, Unterhaltung und Druck, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Marketing, Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 64%)
Doktortitel
7% (Deutschland: 6%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
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 29 Okt 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) (79%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (57%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Einzelhandel (43%)
- Werbung (36%)
- Bildung (36%)
- Gesundheitswesen (29%)
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 zur Analyse gesteuerter Daten, zur Erstellung von Dashboards und zur Bereitstellung verlässlicher Kennzahlen. Die semantische Ebene wird in LookML definiert und ermöglicht es Teams, Geschäftslogik zentral zu verwalten, anstatt Berechnungen in jedem Bericht neu zu erstellen. Looker läuft in Cloud-Datenumgebungen und unterstützt Self-Service-Analysen mit kontrolliertem Zugriff.
Was Unternehmen entwickeln
Unternehmen nutzen Looker, um Warehouse-Daten in wiederverwendbare Analyseprodukte für Finanz-, Vertriebs-, Betriebs-, Produkt- und Kundenteams umzuwandeln. Typische Ergebnisse sind:
- Management-Dashboards mit gemeinsamen Kennzahlen und Drill-downs
- Eingebettete Analysen in kundenorientierten Anwendungen
- Explores, mit denen Fachteams Daten sicher untersuchen können
- Geplante Berichte, Benachrichtigungen und operative Daten-Workflows
- Gesteuerte Modelle für unternehmensweite Berichte
Ökosystem und Tools
Looker-Spezialisten arbeiten mit LookML, Looker-Modellierungskonventionen, Explores, Dimensionen, Measures und persistent derived tables. Sie verbinden Looker häufig mit BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, PostgreSQL und anderen SQL-Warehouses. Wichtige ergänzende Kenntnisse sind SQL, Datentransformation mit dbt, Git-Workflows, APIs, Zugriffskontrollen und die Benutzerfreundlichkeit von Dashboards.
Wann Sie Expertenwissen beauftragen sollten
Freiberufliches Expertenwissen hilft, wenn ein bestehendes Modell uneinheitliche Definitionen enthält, Dashboards langsam sind oder eine Warehouse-Migration eine neue Analyseschicht erfordert. Unternehmen holen sich auch Spezialisten an Bord, um eingebettete Analysen einzuführen, Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse aufzubauen oder interne Teams zu schulen. In München kann die Looker-Arbeit sowohl die Remote-Zusammenarbeit als auch Workshops mit lokalen Daten-, Produkt- oder Vertriebsteams umfassen.
Merkmale starker Spezialisten
Ein guter Profi verbindet Geschäftsfragen mit wartbaren Datenmodellen, anstatt Dashboards als isolierte Visualisierungen zu behandeln. Achten Sie auf eine klare LookML-Struktur, sorgfältiges SQL, dokumentierte Kennzahlendefinitionen und praktische Testgewohnheiten. Aussagekräftige Nachweise sind:
- Ein Modell mit wiederverwendbarer Logik und klarer Benennung
- Dashboards, die auf konkrete Entscheidungen ausgerichtet sind
- Durch Nachweise belegte Verbesserungen der Abfrageleistung
- Berechtigungskonzepte zum Schutz sensibler Daten
- Ein Release-Prozess, der die Zuverlässigkeit der Analysen sicherstellt
Umsetzung und Zusammenarbeit
Gute Looker-Arbeit beginnt mit der Prüfung der Warehouse-Struktur, der Aktualität der Quellen, der Benutzerrollen und der Berichtsziele. Der Spezialist sollte Abnahmekriterien für Kennzahlen definieren, Ergebnisse mit den Stakeholdern validieren und Zielkonflikte in klarer Sprache erklären. Unabhängig davon, ob das Team vor Ort in München oder remote arbeitet, sorgen regelmäßige Reviews und schriftliche Dokumentation dafür, dass das Modell auch nach der Übergabe nutzbar bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Looker wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Looker wird verwendet, um gesteuerte Warehouse-Daten zu untersuchen, Dashboards zu veröffentlichen und Teams konsistente Kennzahlen für Entscheidungen bereitzustellen. Außerdem unterstützt es eingebettete Analysen, geplante Bereitstellungen und kontrollierte Self-Service-Berichte.
Looker ist eine gesteuerte Analyseplattform, die auf wiederverwendbaren LookML-Modellen und einer semantischen Ebene basiert. Looker Studio, früher Google Data Studio, ist ein leichteres Berichts- und Visualisierungstool. Die richtige Wahl hängt daher von der Tiefe der Modellierung, den Governance-Anforderungen und dem Bedarf an Einbettung ab.
Ein guter Looker-Spezialist bringt in der Regel fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, Wissen über Data-Warehouses und Erfahrung mit Git-basierter Entwicklung mit. Kenntnisse in dbt, APIs, Zugriffskontrolle, Datenqualität und Dashboard-Design sind ebenfalls wertvoll.
Eine kleine Dashboard-Aufgabe kann gezielte Looker-Erfahrung erfordern, während eine unternehmensweite semantische Ebene umfassendere Umsetzungserfahrung voraussetzt. Bei komplexen Aufgaben sollten Sie Erfahrung mit LookML-Architektur, Warehouse-Performance, Berechtigungen, Tests und der Abstimmung mit Stakeholdern bewerten, statt sich allein auf Projektbezeichnungen zu verlassen.
Ja. Looker-Projekte eignen sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn der Spezialist sicher auf das Warehouse zugreifen und mit Versionskontrolle arbeiten kann. Münchner Teams sollten Besprechungszeiten, Dokumentationsstandards und den Nutzen gelegentlicher Workshops vor Ort festlegen.
Vor der Arbeit mit Looker sollte der Freelancer die Warehouse-Schemas, die Aktualität der Daten, bestehendes LookML, Benutzergruppen und die Definitionen wichtiger Kennzahlen prüfen. Außerdem sollte er Bereitstellungsregeln, die Verantwortung für Quellen und geschäftskritische Dashboards oder Explores klären.
Qualitativ hochwertige Looker-Arbeit liefert Kennzahlen, die mit vertrauenswürdigen Quellen übereinstimmen, leicht erweiterbare Modelle und Dashboards, die klare Entscheidungen unterstützen. Fragen Sie nach Beispielen für Tests, Dokumentation, Abfrageoptimierung und den Umgang des Spezialisten mit widersprüchlichen Kennzahlendefinitionen.
Wählen Sie Looker, wenn gesteuerte Definitionen, wiederverwendbare Modellierung sowie eingebettete oder Self-Service-Analysen zentrale Anforderungen sind. Ein anderes BI-Tool kann besser passen, wenn hauptsächlich einfache Visualisierungen, schnelle Ad-hoc-Berichte oder eine enge Anbindung an ein anderes Datenökosystem benötigt werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 793 € 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, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 7% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Medien, Unterhaltung und Druck (57%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Looker in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Marketing (79%), Business Intelligence (71%) und Vertrieb (57%).
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.
Länder:
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