Big Data Experten in der Schweiz
aufbauen, die mithilfe von KI innerhalb weniger Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen entwerfen, Streaming-Ereignisse mit Apache Kafka und Spark verarbeiten und komplexe Datensätze in nutzbare Analysen verwandeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Peter P.
Letzte Position:
Berater Strategie & Digital bei Polynova AG
- Entwicklung der Wachstums- und Digitalstrategie für einen EU-Distributor
- Aufbau einer Differenzierungsstrategie mit Fokus auf horizontale Portfolioerweiterung, ESG und Reduzierung der SG&A-Kosten durch neue digitale Vertriebs- und Servicekanäle
- Angebot einer Logistiklieferung am selben Tag für Schlüsselkunden, wodurch die Kundenzufriedenheit um 25% stieg
Michael R.
Letzte Position:
Projektmanager, Hustler, & Hound „Projekt-Kennzahlen im Internet“ bei Global-KPI
- Projektmanagement, Hustler (Ermittlung des vollständigen Finanzwesens einschliesslich Vertrieb, Pitching, Finanzanalyse & Geschäftsmodelle) sowie Hound (Ermittlung echter Kundebedürfnisse einschliesslich Recherche & Analyse) zum Aufbau eines Projekt-Kennzahlensystems im Internet.
- Das System ermöglicht es Anwendern, fundierte Entscheidungen zu treffen, um Projekte entsprechend der Eckdaten auf Kurs zu halten oder bei negativen Abweichungen vom Plan wieder auf Kurs zu bringen.
- Bereitstellung einer Prognose neben dem aktuellen Status.
- Automatische Errechnung und Anzeige von Kennzahlen basierend auf vom Nutzer eingegebenen Projekteckdaten.
- Kompetenzen: Projekt-Management, Projekt-Kennzahlen.
- Problem-Raum: Co-Innovation Builder (CIB), Corporate Innovation Team Set Up, Teamprofil/ Team-Canvas, Design Thinking, Hervorhebung der Menschen, Erstellen von Kunden-Personas, Erforschung des Marktes, Definieren des Problems.
- Lösungs-Raum: Das Problem eingrenzen, wie man Ideen in Lösungen umwandelt, wie man Lösungen in ein Konzept umwandelt, Kundenreise, Geschäftsmodell-Canvas, Wertversprechen-Leinwand, Prototyping, Feinabstimmung des Prototyp- und Geschäftsmodell-Canvas, Endgültiger Pitch.
Ursula M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Wolf P.
Letzte Position:
Interim Leitung IT-POS Basis GK - SAP bei Depot GDC
- Interim-Leitung IT-POS auf Basis GK und SAP für DEPOT GDC.
- Verantwortung für die Stabilität und Weiterentwicklung der POS-Basisplattform.
- Steuerung von Anpassungen und Rollouts im Kassenumfeld in Abstimmung mit SAP-Backend.
Deschances T.
Letzte Position:
Senior Data Architekt bei Odd Parrot
- Unterstützung des Wealth Managements von UBS als Senior Data Architekt im Rahmen einer mehrjährigen unternehmensweiten Data Mesh-Transformation.
- Steuerung eines strategischen Projektstrangs zur Konzeption und Implementierung eines auf das unternehmensweite Data Mesh-Framework von UBS abgestimmten Datenprodukts.
- Leitung der Architekturdefinition, Abstimmung der Governance und bereichsübergreifende Integration, um skalierbare, konforme und wiederverwendbare Datenprodukte für globale Stakeholder sicherzustellen.
- UBS – Global Wealth Management Data Product Architecture: Entwurf eines unternehmensweit abgestimmten Datenprodukts in 26 Ländern, Definition von Datenverträgen, Metadatenstandards und föderierten Architekturmustern zur bereichsübergreifenden Wiederverwendung in der Bank.
- Festlegung bereichsübergreifender Datenrichtlinien und Zugriffskontrollen, um die Einhaltung regulatorischer Vorgaben in mehreren Regionen (EU, APAC, LATAM, CH) sicherzustellen.
Kalin S.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Ned O.
Letzte Position:
Tech Lead bei R3leaf GmbH
- Eigenständig Architektur entworfen und Produktionscode im Startup-Tempo geliefert
- Diverse Geodatenformate (NETCDF, GeoTIFF, GML) in einheitliche Standards überführt und skalierbare Klimadaten-Visualisierungen aus Hunderten GB Geodaten in einer produktiven Web-App erstellt
- Entwickler betreut, den KI-Wissensaustausch gefördert und gemeinsam mit dem C-Level-Management zur Wettbewerbsstrategie beigetragen
Hrvoje K.
Letzte Position:
Forscher, Investment Research Institute bei Pictet Group
- Konzipierte und implementierte KI-gestützte Makrofaktormodelle zur Verbesserung von Asset-Allocation-Entscheidungen in Multi-Asset-Portfolios
- Entwickelte Machine-Learning-basierte FX-Handelsstrategien, indem makroökonomische und Stimmungsdaten integriert wurden, um Gewinnchancen zu identifizieren
- Modelle wurden vom Investment Committee übernommen, um Aktien- und Währungsengagements zu steuern
- Zusammenarbeit mit Portfoliomanagern, um Analyseergebnisse in umsetzbare Investment-Erkenntnisse zu übersetzen
Karl E.
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Tom D.
Letzte Position:
Leiter von Start-up-Programmen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
13%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
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 der Schweiz 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 der Schweiz, die Big Data 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 Big Data 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%)
- Bank- und Finanzwesen (80%)
- Bildung (70%)
- Fertigung (70%)
- Professionelle Dienstleistungen (70%)
- Energie (50%)
- Gesundheitswesen (40%)
- Versicherung (40%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Big Data umfasst
Big Data beschreibt Methoden und Systeme zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Datensätzen, die die praktischen Grenzen herkömmlicher Datenbanken überschreiten. Es unterstützt Ereignisströme mit hohem Volumen, Eingaben für maschinelles Lernen, operative Berichte und die Suche in großem Maßstab. Die Arbeit verbindet verteilte Speicherung, parallele Berechnung, Datenqualität und sicheren Zugriff.
Typische Anwendungen
Unternehmen nutzen Big Data, um Rohinformationen in zuverlässige Produkte und Entscheidungen zu verwandeln:
- Data Lakes und Lakehouses für strukturierte und unstrukturierte Informationen aufbauen
- Klickströme, Transaktionen, Sensordaten und Anwendungsprotokolle verarbeiten
- Merkmale und Trainingsdaten für Systeme des maschinellen Lernens aufbereiten
- Kundenanalysen, Prognosen und Echtzeitüberwachung erstellen
Zentrales Ökosystem
Das Ökosystem umfasst typischerweise Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Flink, Hive und Trino sowie Cloud-Dienste wie Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure Data Lake Storage. Gute Arbeit umfasst außerdem SQL, Python oder Scala, verteilte Datenbanken, Orchestrierung mit Apache Airflow und Formate wie Parquet. Containerisierung und Infrastrukturautomatisierung helfen Teams, diese Komponenten zuverlässig zu betreiben.
Wann Spezialisten unterstützen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen von einem veralteten Data Warehouse umsteigt, verstreute Datenquellen zusammenführt oder Streaming-Analysen einführt. Sie kann auch ein neues Lakehouse, eine Migration in die Cloud oder eine Plattform unterstützen, die sowohl Berichte als auch maschinelles Lernen bedienen muss. In der Schweiz kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort und klarer Kommunikation zwischen technischen und geschäftlichen Teams verbinden.
Verantwortlichkeiten bei der Umsetzung
Ein Spezialist kann Muster für die Datenerfassung definieren, Datenbereiche modellieren, Speicherformate auswählen und Batch- oder Streaming-Pipelines aufbauen. Die Arbeit kann Schemaänderungen, Datenherkunft, Zugriffskontrollen, Beobachtbarkeit, Kostenmanagement und Wiederherstellungsverfahren umfassen. Eine gute Umsetzung hinterlässt getestete Workflows, nützliche Dokumentation und klare Verantwortlichkeiten statt einer undurchsichtigen Sammlung von Tools.
Was starke Experten auszeichnet
Starke Big Data Fachkräfte verstehen Abwägungen, statt Technologien nach ihrem Trendfaktor auszuwählen. Sie können Latenz, Konsistenz, Partitionierung, Aufbewahrung und Fehlerbehandlung im Zusammenhang mit den Geschäftsanforderungen erklären. Achten Sie auf Erfahrungen mit produktiven Datenplattformen, sorgfältiger Validierung, sicherem Design und effektiver Zusammenarbeit mit Analyse-, Software- und Betriebsteams. Sie sollten außerdem komplexes verteiltes Verhalten für Nicht-Spezialisten verständlich machen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Big Data? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Big Data wird genutzt, um Informationen aus Quellen wie Transaktionen, Geräten, Anwendungen und Kundeninteraktionen zu sammeln und zu analysieren. Unternehmen setzen es für Echtzeitüberwachung, Prognosen, Suche, Empfehlungssysteme, Berichte und maschinelles Lernen ein.
Big Data Plattformen sind für verteilte Verarbeitung ausgelegt und verarbeiten häufig vielfältige oder schnell eintreffende Informationen in großem Umfang. Ein herkömmliches Data Warehouse eignet sich weiterhin gut für kontrollierte, strukturierte Berichte, während moderne Lakehouse-Designs Analysen nach dem Vorbild eines Data Warehouses mit flexibler Datenspeicherung verbinden.
Ein starker Big Data Spezialist verfügt häufig über Kenntnisse in SQL, Python oder Scala, Cloud-Speicherung, Datenmodellierung und Orchestrierung. Wissen über Apache Kafka, Apache Spark, Apache Airflow, Workflows für maschinelles Lernen, Sicherheit und Infrastrukturautomatisierung ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt von Risiko und Umfang des Projekts ab. Eine begrenzte Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der innerhalb einer bestehenden Plattform arbeiten kann, während eine Migration oder ein Streaming-System Produktionserfahrung mit Architektur, Fehlerbehebung, Governance und betrieblicher Verantwortung benötigt.
Big Data Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Plattformen, Repositories und Cloud-Umgebungen sicher online zugänglich sind. Treffen vor Ort in der Schweiz können dennoch bei der Analyse, Entscheidungen zur Datenverantwortung und Workshops mit mehreren Geschäftsteams helfen.
Die Wahl hängt von der Art der Arbeitslast, den Latenzanforderungen, der vorhandenen Infrastruktur und den Fähigkeiten des Teams ab. Apache Spark wird häufig für Batch- und kombinierte Arbeitslasten eingesetzt, während Apache Flink für zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung geeignet sein kann; vor der Entscheidung für eines der beiden Tools sollte eine sorgfältige Bewertung erfolgen.
Prüfen Sie, wie der Spezialist Datenvalidierung, Schemaänderungen, Datenherkunft, Zugriffskontrolle, Überwachung und fehlgeschlagene Jobs behandelt. Eine hochwertige Big Data Umsetzung ist reproduzierbar, testbar und dokumentiert, wobei Leistung und Betriebskosten in verständlichen geschäftlichen Zusammenhängen erklärt werden.
Fragen Sie nach Quellsystemen, Datenverantwortung, Datenschutzanforderungen, Erwartungen an Service-Level und der aktuellen Plattform. Ein Big Data Projekt lässt sich leichter umsetzen, wenn der Spezialist außerdem versteht, wer die Daten nutzt, wie Erfolg gemessen wird und welche internen Teams das Ergebnis betreiben werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 134 €, was einem Tagessatz von etwa 1.071 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (80%) und Französisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (80%) und Bildung (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Business Intelligence (80%) und Marketing (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
