Medallion Architecture Experten in Deutschland
entwickeln, vermittelt in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Bronze-, Silver- und Gold-Datenschichten entwerfen, Lakehouse-Pipelines implementieren und die Datenqualität über Cloud-Plattformen hinweg verbessern. FRATCH nutzt präzises KI-Matching, um Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zu verbinden.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Medallion Architecture eingesetzt haben
Fadi S.
Letzte Position:
Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise Document AI- und Recommendation-Plattform bei Freelancer
- Entwicklung einer produktionsreifen Enterprise-AI-Lösung zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen und Geschäftsdokumenten
- Integration von Azure AI Document Intelligence und LLM-Technologien in bestehende Unternehmensprozesse
- Entwicklung robuster REST APIs zur automatisierten Dokumentenverarbeitung und Systemintegration
- Extraktion, Validierung und Speicherung strukturierter Rechnungsdaten in Azure SQL als Grundlage für Analytics- und Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung einer AI-basierten Recommendation Engine mit Machine Learning und Deep Learning zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen auf Basis historischer Einkaufsdaten
- Implementierung von Logging, Monitoring, Fehlerbehandlung und Validierungsmechanismen für einen stabilen produktiven Betrieb
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Geschäftsregeln und Integration der Lösung in bestehende Enterprise-Prozesse
Technologien: Python, Azure AI Document Intelligence, Azure OpenAI, Azure SQL Database, REST APIs, Machine Learning, Deep Learning, OCR, Pandas, JSON, Workflow-Automatisierung
Daryoosh D.
Letzte Position:
FP&A Data & AI Architect bei Epta Group
Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.
Financial Data Integrity & ERP Governance
- GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
- Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
- SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
- Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt
Finance Reporting Transformation
- Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
- Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
- Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
- Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt
Power BI & Analytics Enablement
- Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
- Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
- Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen
Transformation Infrastructure & Collaboration
- Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
- Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
- Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert
Outcomes
- GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
- Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
- Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
- Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt
Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
- Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
- PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
- Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Jorge M.
Letzte Position:
Technical Lead / Fractional CTO bei Würth GmbH
Ich habe eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform auf Azure entworfen und entwickelt, die SAP-Prozessaufzeichnungen in technische Dokumentation, Präsentationen und automatisierte Tests umwandelt und dabei über 15.000 Prozessaufzeichnungen für Unternehmenskunden wie Würth verarbeitet. Ich war verantwortlich für die Architektur, die produktiven Releases und das DevOps-Setup. Außerdem habe ich ein Multi-Tenant-System mit SSO und rollenbasierter Zugriffskontrolle auf Azure entworfen. MCP Server mit dynamischer OAuth-Authentifizierung implementiert.
Hauptaufgaben:
- Sprint-Planung und Feature-Vorbereitung
- Design der Multi-Tenant-Plattform-Architektur (FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL Row-Level Security für Tenant-Isolation)
- Entwicklung von KI-Pipelines mit Prefect für Transkription (Azure Speech API), Dokumentengenerierung und SAP-Screen-Recording-Analyse (Claude, gpt-4-mini)
- Design und Implementierung eines MCP-Servers, um Tenant-Wissen für LLM-Clients (Claude) bereitzustellen, mit asynchronem Retrieval und Reranking
- Implementierung von LLM-Kosten-Tracking, Rate Limiting und Client-Pooling für Anthropic/OpenAI/Azure-OpenAI-Endpunkte
- Einrichtung von CI/CD: Docker-Images in Azure Container Registry, GitHub Actions, Azure Static Web Apps, Alembic-Migrationen in Containern
- Verwaltung von Produktions-Deployments und Durchführung von Live-Datenmigrationen für Unternehmenskunden
- Definition von Engineering-Standards und Architekturmustern für das Team
Umgebung: Azure / Azure Foundry / Python / FastAPI / Prefect / React / PostgreSQL
Enrico G.
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Umut G.
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.
Vili D.
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Christian S.
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Kevin M.
Letzte Position:
Backend- und Infrastruktur-Ingenieur bei Mileo Systems GmbH
- Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
- Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
- Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
- Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen
Jorge M.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei Deutsche Bahn
- Entwurf und Bereitstellung von Best Practices für Datenmodellierung mit dbt, einschließlich Changing Dimensions, Umgang mit spät eintreffenden Daten und Tests
- Entwurf des Ingestion-Flows von anderen Systemen nach S3 und Redshift
- Entwurf und Implementierung neuer Partitionen für Dagster und inkrementelles Laden mit dbt
- Übersetzung von fachlichen Anforderungen in technische Architekturen
- Einarbeitung und Anleitung von Junior-Teammitgliedern
Leonard H.
Letzte Position:
Freiberuflicher Softwareentwickler & Cloud-Architekt bei Leonard Hußke - IT Solutions
- Evaluation möglicher Anbieter (Snowflake vs Databricks) und Konzeption der Analytics-Datenplattform mittels Databricks
- Datenspeicherung und Ingestion Layer mit Amazon S3
- Erstellung von ETL-Prozessen und Datentransformationen mit AWS Glue und Databricks Notebooks
- Orchestrierung mit AWS Glue Workflow, Databricks Workflow und Databricks DLT
- Verarbeitung unstrukturierter Daten unter anderem Text, Bild und Video
- Databricks Workspace Einrichtung und Administration
- Aufsetzen einer Medaillen-Architektur zur Gewährleistung von Datenqualität
- Evaluation möglicher BI-Tools (Power BI, AWS Quicksight, Tableau)
- Etablierung von MLOps mittels MLFlow
- Einführung von Data Governance und Data Lineage mittels Unity Catalog
Robin S.
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Medallion Architecture einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
1,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Energie
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
40%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
8
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
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 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 Medallion Architecture 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 Medallion Architecture 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%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Energie (58%)
- Automotive (50%)
- Bildung (42%)
- Bank- und Finanzwesen (42%)
- Einzelhandel (42%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Schichtenbasiertes Datendesign
Medallion Architecture organisiert Daten in aufeinander aufbauenden Schichten, die Vertrauen und Nutzbarkeit verbessern. Die Bronze-Schicht bewahrt Quelldaten, Silver bereinigt und standardisiert sie, und Gold stellt geschäftsfertige Datensätze bereit. Dieses Muster ist in Data-Lake- und Lakehouse-Umgebungen weit verbreitet.
Was damit entsteht
Die Architektur unterstützt analytische Produkte, die eine Rückverfolgbarkeit von Rohdaten bis zu zuverlässigen Erkenntnissen benötigen. Teams nutzen sie für Reporting, Machine-Learning-Features, operative Analysen und gemeinsam genutzte Datenprodukte. Jede Schicht bietet Nutzern einen klareren Rahmen dafür, wie Daten verwendet werden können.
- Dateien, Events und Anwendungsdaten in den Bronze-Speicher aufnehmen
- Daten in der Silver-Schicht validieren, deduplizieren und anreichern
- Kuratierte Marts, Aggregate und Features in Gold veröffentlichen
- Die Datenherkunft von Quellsystemen bis zu Geschäftsergebnissen bewahren
Ökosystem und Tools
Medallion-Implementierungen kombinieren häufig Cloud-Objektspeicher mit Apache Spark, Databricks, Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi. Für die Orchestrierung kommen Apache Airflow, Dagster oder Cloud-native-Dienste zum Einsatz, während SQL, Python und Streaming-Tools die Transformationen unterstützen. Gute Spezialisten verstehen, wie diese Komponenten zusammenspielen, anstatt die Schichten als voneinander isolierte Ordner zu behandeln.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen meist freiberufliche Expertise hinzu, wenn Pipelines schwer zu steuern sind, die Datenqualität zwischen Teams schwankt oder eine Lakehouse-Migration ein klares Zieldesign braucht. Spezialisten können Verantwortlichkeiten für die Schichten definieren, Tests einführen und inkrementelle Verarbeitung steuern, ohne bestehende Nutzer zu beeinträchtigen. In Deutschland ist die Remote-Umsetzung üblich, während regulierte oder komplexe Umgebungen zusätzlich Vor-Ort-Workshops und eine klare Dokumentation auf Deutsch oder Englisch erfordern können.
- Regeln für Benennung, Schemata und Verantwortlichkeiten festlegen
- Fehleranfällige Workflows in wartbare Schichten migrieren
- Observability, Datenverträge und Fehlerbehandlung ergänzen
- Batch- und Streaming-Aufnahmemuster verbinden
Was gute Fachkräfte liefern
Eine gute Fachkraft beginnt mit dem Verhalten der Quellsysteme, Geschäftsdefinitionen und Vorgaben für die Umsetzung. Sie macht Transformationen reproduzierbar, hält Rohdaten ausreichend nachvollziehbar und verhindert, dass Gold-Tabellen zu undokumentierten Abkürzungen für Reports werden. Außerdem erklärt sie die Abwägungen bei Speicherformaten, Latenz, Kosten und Governance auf praktische Weise.
Qualitätssignale
Achten Sie auf praktische Erfahrung in Aufnahme, Transformation, Orchestrierung und Nutzung von Daten, nicht nur auf die Vertrautheit mit den Begriffen Bronze, Silver und Gold. Aussagekräftige Nachweise sind getestete Pipelines, dokumentierte Datenherkunft, Wiederherstellungsverfahren und klar definierte Datenqualitätsprüfungen. Der richtige Spezialist kann zeigen, wie das Design Analysten, Data Scientists und operative Nutzer unterstützt und gleichzeitig anpassbar bleibt, wenn sich Quellen ändern.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Medallion Architecture wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Medallion Architecture wird verwendet, um die Datenverarbeitung in Bronze-, Silver- und Gold-Schichten zu organisieren. Sie hilft Teams, die Integrität der Quelldaten zu bewahren, die Datenqualität durch kontrollierte Transformationen zu verbessern und Datensätze bereitzustellen, die von Nutzern aus Analytics und Machine Learning leichter verwendet werden können.
Medallion Architecture ist ein schichtenbasiertes Verarbeitungsmuster, das häufig in einem Data Lake oder Lakehouse eingesetzt wird, während ein klassisches Warehouse meist strukturierte, kuratierte Schemata für Reporting in den Mittelpunkt stellt. Beide Ansätze können zusammenarbeiten: Lakehouse-Schichten verarbeiten vielfältige Quelldaten, während Warehouse-Modelle eine gesteuerte Geschäftsanalyse unterstützen.
Ein guter Medallion Architecture Spezialist sollte Cloud-Speicher, SQL, Python, Apache Spark und ein Orchestrierungs-Tool beherrschen. Erfahrung mit Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi, Streaming-Aufnahme, Datenqualität, Datenherkunft und Zugriffskontrolle ist ebenfalls wertvoll.
Die passende Medallion Architecture Fachkraft hängt vom Umfang ab, nicht von einer festgelegten Erfahrungsdauer. Für ein kleines Schichtendesign sind möglicherweise fundierte praktische Kenntnisse in Pipelines und Modellierung ausreichend, während eine komplexe Migration nachweisbare Erfahrung mit Governance, Performance, Streaming und der Abstimmung mit Stakeholdern erfordert.
Medallion Architecture Projekte eignen sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Repositories, Cloud-Umgebungen und die Überwachung von Pipelines online zugänglich sind. Vor-Ort-Termine können dennoch bei der Erkundung von Quellsystemen, Sicherheitsprüfungen und Workshops helfen, besonders wenn sich mehrere deutsche Fachteams auf Datendefinitionen einigen müssen.
Prüfen Sie, ob das Medallion Architecture Design jeder Schicht einen klaren Zweck gibt und Verantwortlichkeiten, Schemata, Qualitätsprüfungen und Datenherkunft definiert. Ein glaubwürdiger Spezialist sollte außerdem erklären können, wie die Lösung mit verspäteten Daten, Duplikaten, Schemaänderungen, Fehlern und Zugriffsbeschränkungen umgeht.
Ja, Medallion Architecture kann sowohl Streaming- als auch Batch-Daten strukturieren. Die Umsetzung muss festlegen, wie Events aufbewahrt, dedupliziert, korrigiert und zwischen den Schichten weitergeleitet werden, während Latenz und Replay-Verhalten eindeutig definiert bleiben.
Klären Sie vor dem Start der Medallion Architecture Arbeit die Quellsysteme, Anforderungen an die Aktualität, Datenverantwortlichkeiten, Compliance-Vorgaben und die Nutzer jedes Gold-Datensatzes. Wichtig ist außerdem, den Cloud-Stack, den Bereitstellungsprozess, die Testerwartungen und die Person zu bestätigen, die die Pipelines nach der Umsetzung betreibt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 706 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 40% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (8%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Energie (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Medallion Architecture in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (92%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Medallion Architecture eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
