Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een data warehouse op redshift, bigquery, postgres
Data-analist, cloud data engineer en data warehouse expert
Ik help bedrijven om rommelige data om te zetten in overzichtelijke dashboards, geautomatiseerde rapporten en betrouwbare data pipelines.
Met meer dan 7 jaar ervaring in data analytics en data engine...
Niveau 1
Voldoet aan bepaalde prestatiecriteria en toont een sterke potentie op de marktplaats.
Over deze dienst
Op zoek naar een betrouwbare data pipeline oplossing die analytics fris en nauwkeurig houdt?
Ik implementeer moderne data engineering pipelines en data warehouses op Redshift, Google BigQuery, ClickHouse en Postgres.
Batch ETL/ELT pipelines en real-time streaming architecturen, die zorgen voor betrouwbare, geautomatiseerde en schaalbare data flows voor analytics, en AI/LLM modellen.
Wat je krijgt:
- ETL / ELT pipelines voor geautomatiseerde data-inname en transformatie
- Batch pipelines (gepland per uur, dag of op maat)
- Streaming pipelines met Kafka, Pub/Sub, Kinesis of CDC
- Data warehouse setup op Redshift, BigQuery, PostgreSQL of ClickHouse
- dbt modellen inclusief staging, incrementele modellen, tests en documentatie
- Data pipeline orchestratie met Airflow, Dataflow of cloud schedulers
- AI-klaar datasets voorbereid voor ML modellen en LLMs
Mijn stack:
- Redshift, Glue, Lambda, Kinesis, DMS, Athena
- BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Datastream
- PostgreSQL, MySQL, MongoDB
- Kafka, Debezium, CDC pipelines
- dbt, SQL, Python
- Airflow, Cloud Composer
Waarom ik:
Data Engineer met meer dan 7 jaar ervaring. Ik ben gespecialiseerd in Redshift, Bigquery, PostgreSQL en op maat gemaakte data warehouse architecturen.
Mijn portfolio
Andere Data engineering diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen ETL en ELT pipelines?
ETL haalt data op, transformeert deze en laadt ze; ELT laadt ruwe data en transformeert deze in het warehouse (veel in BigQuery). We kunnen beide implementeren afhankelijk van jouw wensen.
Welke warehouse is het beste voor mij?
Redshift is ideaal voor grote AWS analytics workloads. BigQuery is een volledig serverless GCP warehouse voor snelle, schaalbare queries. PostgreSQL is geschikt voor gematigde data en complexe SQL. ClickHouse blinkt uit in hoge snelheid OLAP en real-time analytics. De keuze hangt af van je datavolume en gebruiksdoel.
Kun je streaming data verwerken?
Ja – ik bouw real-time pipelines met Kafka, Kinesis of GCP Pub/Sub. Streaming ETL is inbegrepen in het Premium pakket voor up-to-date data flows.
Wat heb je van mij nodig om te beginnen?
Geef alsjeblieft details over je data bronnen (type, toegang), gewenste warehouse, voorbeeld data/schema en projectdoelen (rapporten, ML gebruik). Dit helpt om de oplossing op maat te maken.
Hoe gebruik je AI in de pipeline?
Ik gebruik AI tools om delen van de workflow te automatiseren – bijvoorbeeld GPT gebruiken om transformatie code te schetsen of data schema te infereren, en BigQuery ML/Redshift ML modellen via SQL voor voorspellende functies (waar relevant).
