
Teradata-Experten in Deutschland
, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die analytische Data Warehouses entwerfen, Teradata SQL optimieren und Unternehmensdaten mit modernen Cloud-Diensten verbinden. Erhalten Sie präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die Ihr Projekt schnell unterstützen können.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Teradata-Experten eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben 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-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Eric B.
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Alexander Z.
Letzte Position:
Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.
- Architektur und Bereitstellung einer privaten Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere mit Integration von Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr sowie Entwicklung von Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry.
- Leitung der Migration von Oracle Exadata zu Greenplum, Neugestaltung von Datenmodellen, Optimierung der Speicherung, Implementierung von RabbitMQ mit Debezium für CDC und Bereitstellung einer VectorDB für Generative AI.
- Entwicklung und Durchführung eines Multi-Cloud-Migrations-PoC über AWS, Azure und GCP, Definition von KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz, Durchführung umfangreicher Datentransfers, Validierung von Analyse- und Streaming-Workloads sowie Erstellung umfassender Architektur-Empfehlungen.
- Bewertung bestehender On-Premises-Infrastrukturen und Entwicklung moderner cloudnativer Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices sowie Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeit.
Deepa K.
Letzte Position:
Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis
- Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
- Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
- Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
- Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
- Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
- Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
- Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.
Anshita S.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Entwickler und Datenanalyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch überzeugendes visuelles Storytelling in konkreten Geschäftsnutzen zu übersetzen. Ich verfüge über umfassende Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für geschäftliche Stakeholder aufzubereiten. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI, um Erkenntnisse verständlich zu vermitteln und umsetzbare Empfehlungen für C-Suite-Stakeholder und Führungskräfte zu präsentieren.
- Stakeholder-Management: Aufbau effektiver Arbeitsbeziehungen mit wichtigen geschäftlichen Stakeholdern, Data Engineers und weiteren Partnern, um gemeinsame datenbasierte Ziele und Vorgaben zu erreichen.
- Erkenntnisse & Empfehlungen: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Konversion, Marketingleistung und ROI, mit direktem Einfluss auf Geschäftsleistung und Strategie.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung des laufenden Datenbedarfs interner Partner und zur Optimierung interner Datenprozesse und Arbeitsabläufe.
- BI- & Datenexpertise: Einsatz umfangreicher Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse zur Bereitstellung ganzheitlicher analytischer Lösungen – von der Bedarfsermittlung mit Stakeholdern bis zur Produktivsetzung.
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
Lasya M.
Letzte Position:
Dateningenieur bei Carelon Global Solutions (Elevance Health)
- Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Python, SQL, dbt, AWS und Informatica entworfen und implementiert, um Daten aus Quellen wie APIs, relationalen Datenbanken und Flatfiles in Snowflake zu laden und die Laufzeit der Pipelines um ~30% zu reduzieren.
- Daten mit hohem Volumen mithilfe von AWS-Services (S3, Glue, Step Functions, IAM) von lokal betriebenem Teradata nach Snowflake migriert und dabei Datenkonsistenz und -integrität sichergestellt.
- Die Kimball-Methode zur Entwicklung von Star- und Snowflake-Schemas angewendet, wodurch die Abfrageleistung verbessert und die Snowflake-Computekosten gesenkt wurden.
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen mit SQL-basierten dbt-Tests und dem Great Expectations Framework implementiert, um Anomalien zu erkennen und die Datenqualität vor Produktionsläufen sicherzustellen.
- ETL-Workflows in Airflow mit Python orchestriert und Code-Bereitstellungen über Git nach CI/CD-Best-Practices verwaltet, um die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen zu erhöhen und die Verfügbarkeit der Pipelines sicherzustellen.
- Interaktive Power BI-Dashboards und aufbereitete Datensätze erstellt, um Stakeholder bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.
- Technische Dokumentation für ETL-Workflows in Confluence gepflegt und Wissensaustausch-Sessions für neue Mitarbeitende geleitet.
Ramy S.
Letzte Position:
Integrationsmanager bei Produktion und Logistik
Senior IT-Integrationsmanager für ein internationales Transformationsprogramm mit Fokus auf IT-Integration, Datenmigration, Stakeholder-Management, Steuerung von Abhängigkeiten, Governance und Management-Reporting.
Stichpunkte
- Steuerung von IT-Integrations- und Transformationsaktivitäten in einem internationalen Unternehmensumfeld
- Koordination zwischen Business, IT, Fachabteilungen und externen Dienstleistern
- Planung und Nachverfolgung von Roadmaps, Meilensteinen, Abhängigkeiten und Risiken
- Erstellung von Statusberichten, Entscheidungsunterlagen und Management-Updates
Manoj K.
Letzte Position:
Werkstudent Datenanalyse bei Biebelhausener Mühle seit 1647 GmbH
- Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
- Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharmaübernahme für Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Systeme für Transparenzberichte auf Azure,Databricks (Python and Shell Scripting)-Plattformen.
- Verantwortete die Konzeption und Entwicklung skalierbarer ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell scripting und ermöglichte eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen einschließlich Orchestrierung von Jobs und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Techniken zur Performance-Optimierung (Abfrageoptimierung, Parallelisierung, Workload-Optimierung) und verbesserte dadurch die Systemeffizienz und Verarbeitungszeit.
- Setzte ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenzberichte zu unterstützen.
- Entwickelte skalierbare Datengrundlagen für nachgelagerte Analysen und KI-Workloads.
- Leitete Initiativen zur Datenqualität, indem Daten aus mehreren Quellen bewertet, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Überwachung und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Serge K.
Letzte Position:
Data Scientist & MLOps (Machine Learning Operations) bei REWE Digital GmbH
- Es handelt sich um ein Startup innerhalb von REWE, in dem wir ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Obwohl meine offizielle Rolle MLOps heißt, umfassen meine tatsächlichen Aufgaben auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben eines Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
- GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
- Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT zur Implementierung von Datenmodellen
- CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline entwickelt, die die Bereitstellung neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert.
- Entwicklung eines Feature Stores und Datensynchronisierung zwischen Umgebungen
- Data Science: Bewertung verschiedener Prognosemodelle, darunter CatBoost, Contextual Gamma und Random Forest; Implementierung von Trainingspipelines mit Kubeflow auf Vertex AI; Skalierung und Entwicklung einer ereignisgesteuerten Schnittstelle mit Kafka als Prognoseservice; Bewertung von MLFlow für Modellverfolgung und Modellregister
- Implementierung einer REST-API mit KeyCloak OAuth2 und OpenID (JWT)
- Monitoring: Implementierung von Dashboards mit Grafana, Prometheus, Mimir, Streamlit und Loki zur Überwachung von Prognosemetriken, GCP- und Snowflake-Kosten für Pipelines sowie Systemmetriken
- Entwicklung von Copilot Agent Skills
Stefan C.
Letzte Position:
SSIS Entwicklung bei Stadtsparkasse München
- Ablösung einer Java Anwendung und der Oracle DB zur Beladung des internen System WerWasWo mittels SSIS.
- Entwicklung von SSIS Paketen zum Laden von Textdateien in die Datenbank (SQL Server)
- Entwicklung eines Datenbankprojektes zum Deployment auf verschiedenen Servern
- Entwicklung von Queries zum Monitoring der Beladungsläufe
- Entwicklung eines PowerShell Skriptes zum automatisierten Bereitstellen der SSDT – Projekte.
- Oracle, SQL Developer, Microsoft SQL-Server 2022 on Prem, SQL Server Management Studio v21, Visual Studio 2022, SSIS, SSDT, PowerShell.
Christiane N.
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Younes H.
Letzte Position:
Senior-Backend-Entwickler bei PTA
- Entwicklung und Wartung von datenbankgestützten Anwendungen zur Verwaltung von Lieferanten- und Lebensmittelverträgen unter intensiver Nutzung von Oracle PL/SQL für komplexe Geschäftslogik und Datenverarbeitung
- Optimierung von PL/SQL-Prozeduren, Funktionen und Triggern, um die Performance und Skalierbarkeit der Oracle-Datenbanklösungen sicherzustellen
- Sicherstellung der Einhaltung von Best Practices in der PL/SQL-Entwicklung sowie Implementierung von Standards zur Codequalität und Datenintegrität
- Enge Zusammenarbeit mit Backend- und Frontend-Teams, um eine reibungslose Integration zwischen Oracle-Datenbank, C#-basierten APIs und Azure-Cloud-Diensten zu gewährleisten
Dr Daniel S.
Letzte Position:
Leiter Partner & Allianzen, KI-Anwendungsfälle, EMEA bei Teradata Deutschland GmbH / Teradata Corporation EMEA
Definition der EMEA-ISV-Go-to-Market-Strategie, um indirekte SaaS-Umsätze zu steigern
Lösung von Kundenproblemen mit KI durch Integration in neue Anwendungsfälle und Lösungen
Aufbau eines Partner-Ökosystems und Verkauf von Partnerlösungen zur Steigerung der Plattformnutzung
Befähigung bereichsübergreifender Teams zur Umsetzung von KI-Anwendungsfällen
Führung eines bereichsübergreifenden Teams von 7 Vollzeitäquivalenten
Aufbau einer durch Partner generierten EMEA-Pipeline von Grund auf mit 70 Mio. € TCV und 20 Mio. € ARR hinzugewonnenen Umsätzen durch Cloud- und Hybridlösungen
Erhöhung der Co-Sell-Rate von 20 % auf 40 % und der Co-Delivery-Rate von 25 % auf über 50 %
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Teradata-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre

Positionsdauer
3,3 Jahre

Positionen pro Freelancer
11

Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
54%
Doktortitel
8%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

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 Deutschland 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 Deutschland, die Teradata-Experten 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 Teradata-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Professionelle Dienstleistungen (59%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Telekommunikation (48%)
- Fertigung (38%)
- Energie (34%)
- Einzelhandel (34%)
- Gesundheitswesen (31%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Teradata auf einen Blick
Teradata ist eine Plattform für Enterprise Data Warehousing und Analysen, die für große und komplexe Workloads entwickelt wurde. Sie zentralisiert strukturierte Daten, damit Unternehmen Berichte, Kundenanalysen, Finanzplanung und operative Auswertungen auf einer konsistenten Grundlage durchführen können. Teradata-Umgebungen sind für gleichzeitige Abfragen, kontrollierten Zugriff und zuverlässige Leistung in geschäftskritischen Systemen ausgelegt.
Typische Workloads
Teradata-Spezialisten unterstützen Datenplattformen für:
- Unternehmensberichte und Management-Dashboards
- Kunden-, Marketing- und Loyalitätsanalysen
- Risiko-, Betrugs- und Regulierungsanalysen
- Supply-Chain- und Netzwerkplanung
- Migration von Legacy-Datenbanken in Cloud-Umgebungen
Die Technologie ist in Branchen mit großen Datenmengen, komplexen Geschäftsregeln und strengen Governance-Anforderungen weit verbreitet.
Ökosystem und Tools
Die Arbeit umfasst häufig Teradata SQL, Stored Procedures, Dienstprogramme zum Laden und Exportieren von Daten, Workload-Management und Performance Monitoring. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit Teradata Vantage, einschließlich der Cloud- und hybriden Bereitstellungsoptionen, sowie mit Integrationen für Hadoop, Spark, BI-Tools und Cloud-Speicher. Fundierte Kenntnisse in relationaler Modellierung, ETL- oder ELT-Pipelines und Datenqualitätskontrollen sind ebenfalls wichtig.
Wann Sie Experten hinzuziehen sollten
Unternehmen suchen in der Regel während der Modernisierung von Data Warehouses, der Behebung von Performance-Problemen, der Konsolidierung von Plattformen oder der Einführung umfangreicher Reporting-Lösungen nach freiberuflicher Expertise. Ein Spezialist kann Abfragepläne analysieren, Tabellen neu entwerfen, das Laden von Daten verbessern, Abhängigkeiten dokumentieren und einen praktikablen Migrationspfad festlegen. In Deutschland ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während regulierte oder stark integrierte Umgebungen Workshops vor Ort und deutschsprachige Kommunikation erfordern können.
Was starke Spezialisten leisten
Ein kompetenter Teradata-Experte verbindet technische Entscheidungen mit messbaren Geschäftsanforderungen. Er versteht Verteilungsschlüssel, Partitionierung, Statistiken, Joins, Spool-Nutzung und Workload-Prioritäten und erklärt die jeweiligen Kompromisse verständlich gegenüber Datenteams und Stakeholdern. Außerdem hinterlässt er wartbares SQL, zuverlässige Workflows, nützliche Dokumentation und ein Betriebsmodell, das interne Teams verwalten können.
Die passende Besetzung auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit dem relevanten Teradata-Release, der Datenmenge, den Branchenprozessen und der umgebenden Architektur. Fragen Sie, wie der Spezialist langsame Abfragen diagnostiziert, fehlgeschlagene Ladevorgänge behandelt, die Datenqualität schützt und Änderungen zwischen Entwicklung und Produktion verwaltet hat. Erfahrung mit Cloud-Migrationen ist wertvoll, sollte aber die tatsächlichen Projektziele unterstützen und nicht ein solides Warehouse-Design ersetzen.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Teradata-Experten.
Teradata wird verwendet, um integrierte Unternehmensdaten für Berichte, Prognosen, Kundeneinblicke, Risikomanagement und operative Entscheidungen zu speichern und zu analysieren. Die Plattform eignet sich besonders, wenn viele Benutzer und Geschäftsprozesse zuverlässigen Zugriff auf kontrollierte Analysedaten benötigen.
Teradata bietet ausgereiftes Workload-Management, relationale Modellierung und Governance für komplexe Analyseumgebungen. Cloud Data Warehouses können eine flexiblere Infrastruktur und Nutzungsmodelle bieten, aber die richtige Wahl hängt von Datenresidenz, bestehenden Investitionen, Workload-Mustern und der Migrationsstrategie des Unternehmens ab.
Ein starker Teradata-Spezialist bringt häufig fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, dimensionale Modellierung, ETL- oder ELT-Design und Query-Tuning mit. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Python, Spark, Hadoop, Cloud-Speicher, BI-Tools, Data Governance und Orchestrierungstechnologien.
Ein Teradata-Freelancer sollte Erfahrung haben, die zur Komplexität der Umgebung passt, etwa mit der Modernisierung von Data Warehouses, Produktionssupport, Migrationen oder Performance-Optimierung. Fragen Sie nach Beispielen für das Laden von Daten, Workload-Prioritäten, die Wiederherstellung nach Fehlern und die Kommunikation mit geschäftlichen Stakeholdern.
Teradata kann in Cloud-, hybriden und vernetzten Unternehmensarchitekturen über Teradata Vantage sowie Integrationen mit Cloud-Speichern und Datenverarbeitungsdiensten betrieben werden. Ein Spezialist sollte bestehende Workloads, Abhängigkeiten und Governance-Anforderungen erfassen können, bevor er ein Ziel-Design empfiehlt.
Teradata-Projekte können häufig aus der Ferne bearbeitet werden, wenn sicherer Zugriff, Dokumentation und klare Abläufe für die Lieferung vorhanden sind. Vor-Ort-Termine können dennoch bei Stakeholder-Workshops, regulierten Datenumgebungen oder komplexen Integrationsarbeiten hilfreich sein, und deutschsprachige Kommunikation kann für lokale Teams wichtig sein.
Bitten Sie einen Teradata-Spezialisten, ein konkretes Performance-Problem von der Diagnose bis zur Lösung zu erläutern. Achten Sie auf präzise Überlegungen zu Verteilung, Statistiken, Joins, Spool-Nutzung, Workload-Management, Datenqualität und den operativen Auswirkungen der vorgeschlagenen Änderungen.
Bei der Modernisierung von Teradata können undokumentierte Abhängigkeiten, eng gekoppelte Berichte, uneinheitliche Datendefinitionen und ineffiziente Ladeprozesse sichtbar werden. Ein kompetenter Spezialist reduziert Risiken durch die Erfassung der Workloads, die Zuordnung von Abhängigkeiten, kontrollierte Migrationsphasen, Validierungsregeln und einen klaren Rollback-Ansatz.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Teradata in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 818 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Teradata in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 54% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Teradata in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Teradata in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (97%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Teradata in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Professionelle Dienstleistungen (59%) und Bank- und Finanzwesen (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Teradata in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (97%) und Produktentwicklung (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Teradata-Experten 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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