Skalierbare Dateninfrastruktur für Ihr Unternehmen Aufbauen
Experten Data Engineering Freelance Berater in der Schweiz. Ich entwerfe und baue robuste Datenpipelines, ETL-Prozesse und Data Warehouses, die Ihre Analytics- und ML-Systeme antreiben. Spezialisiert auf Cloud-native Architekturen auf AWS, Azure und GCP für Schweizer Unternehmen.
Skalierbare Datenpipelines, die Millionen von Datensätzen verarbeiten
Cloud-native Lösungen auf AWS, Azure, GCP
Expertise im modernen Data Stack (dbt, Airflow, Spark)
Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung
Datenqualitäts- und Überwachungs-Frameworks
Kostenoptimierung für Dateninfrastruktur
DataOps Best Practices und Automatisierung
Erfahrung mit Schweizer Daten-Compliance-Anforderungen
Schweiz-basiert mit flexiblen Engagement-Modellen
Robuste, skalierbare Datenpipelines für ETL/ELT-Prozesse bauen. Batch- und Echtzeit-Datenerfassung aus mehreren Quellen mit ordnungsgemäßer Fehlerbehandlung und Überwachung.
Moderne Data Warehouses auf Snowflake, BigQuery oder Redshift entwerfen und implementieren. Schemata optimieren, Partitionierung implementieren und Query-Performance sicherstellen.
Cloud-native Datenarchitekturen auf AWS, Azure oder GCP entwerfen. Verwaltete Dienste für kostengünstige, skalierbare Lösungen nutzen.
Data Lakes zum Speichern strukturierter und unstrukturierter Daten im großen Maßstab aufbauen. Ordnungsgemäße Katalogisierung, Governance und Zugangskontrollen implementieren.
Echtzeitdatenverarbeitung mit Kafka, Kinesis oder Pub/Sub implementieren. Systeme für ereignisgesteuerte Architekturen und Echtzeit-Analytik aufbauen.
Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Überwachungssysteme implementieren. Datenzuverlässigkeit sicherstellen und Probleme frühzeitig erkennen.
Data Engineering konzentriert sich auf den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur, die Daten sammelt, speichert und verarbeitet. Data Science verwendet diese Daten, um Erkenntnisse zu extrahieren und Modelle zu erstellen.
Jede Plattform hat Stärken: AWS bietet die umfassendsten Services, Azure integriert sich gut mit Microsoft-Ökosystem, und GCP glänzt bei Big Data und ML. Ich empfehle die beste Lösung basierend auf Ihrer bestehenden Infrastruktur.
Ich implementiere mehrere Validierungsebenen: Schema-Validierung, Data Profiling, Anomalie-Erkennung und Geschäftsregel-Prüfungen. Ich richte auch Monitoring und Alerting ein.
Ja! Ich habe umfangreiche Erfahrung in der Integration moderner Datenplattformen mit Legacy-Systemen. Ich kann Konnektoren und Transformationsebenen bauen, die eine schrittweise Modernisierung ermöglichen.
Einfache Pipelines können in 1-2 Wochen erstellt werden, während umfassende Datenplattformen mit mehreren Quellen und Zielen 2-4 Monate dauern.
Sicherheit und Compliance sind in jedes Data Engineering Projekt eingebaut. Ich implementiere Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, ordnungsgemäße Zugangskontrollen, Audit-Logging und stelle die Einhaltung der DSGVO und Schweizer Datenschutzgesetze sicher.