Big Data Experten in der Schweiz
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Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Wolf Preuster-Drews
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.
Peter Puchalla
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 Rödle
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 Maria Mayer
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
Kalin Stefanov
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.
Deschances Tchakounang Ndjomou
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.
Ned O’hara
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 Kurtović
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 Estermann
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 Debus
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Big Data-Arbeit
Big Data umfasst die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von sehr großen, schnell wachsenden oder komplexen Datenmengen. Es wird genutzt, um rohe Ereignisströme, Logs, Sensordaten und Geschäftsdaten in verlässliche Ergebnisse für Reporting, Machine Learning und den Betrieb zu verwandeln.
Typischer Stack
- Hadoop für verteilte Speicherung und Batch-Verarbeitung
- Spark für groß angelegte Datentransformation und Analytics
- Kafka oder ähnliche Tools für die Streaming-Erfassung
- Data Lakes und Warehouse-Integration für gemeinsamen Zugriff
Wo es passt
Unternehmen holen Big Data Spezialisten dazu, wenn Standarddatenbanken Volumen, Vielfalt oder Geschwindigkeit nicht mehr gut genug bewältigen. Typische Aufgaben sind der Aufbau von Ingestion-Pipelines, die Aufbereitung kuratierter Datensätze und die Unterstützung von Analytics-Plattformen, die von Finanz-, Handels-, Medien-, Logistik- und Industrieteams genutzt werden.
Was starke Experten tun
Starke Profis denken von Anfang an an Schema-Design, Pipeline-Zuverlässigkeit, Partitionierung, Job-Performance und Datenqualität. Sie können über ETL- und ELT-Flows, Batch- und Streaming-Modelle sowie Cloud-Services wie AWS, Azure oder Google Cloud hinweg arbeiten, wenn der Stack das verlangt.
Warum freiberufliche Hilfe wichtig ist
Freiberufliche Experten passen gut zu Migrationen, Plattform-Rettungsprojekten, neuen Reporting-Layern und kurzfristigen Kapazitätslücken. In der Schweiz unterstützen sie oft Teams, die klare Kommunikation, sorgfältige Dokumentation und eine reibungslose Zusammenarbeit mit lokalen und entfernten Beteiligten brauchen.
Hiring-Signale
- Klare Erfahrung mit verteilter Speicherung und Verarbeitung
- Starke SQL- und Data-Modeling-Gewohnheiten
- Vertrautheit mit Spark, Hadoop und Streaming-Tools
- Nachweis von sauberer Übergabe, Tests und Monitoring
- Fähigkeit, Kompromisse in einfacher Sprache zu erklären
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Big Data? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Big Data bedeutet meist, mit Datenmengen zu arbeiten, die für ein einzelnes System zu groß, zu schnell oder zu unterschiedlich sind. Unternehmen nutzen es für Pipelines, Analytics, Reporting, Machine-Learning-Features und operatives Monitoring. Das Ziel ist nicht nur die Speicherung, sondern Daten, die nutzbar und vertrauenswürdig bleiben.
Big Data ist das übergeordnete Feld, während Hadoop und Spark gängige Bestandteile des Stacks sind. Hadoop wird oft mit verteilter Speicherung und Batch-Verarbeitung verbunden, und Spark wird häufig für schnellere Transformationen und Analytics genutzt. Ein guter Freelancer sollte wissen, wie diese Tools in den gesamten Datenfluss passen.
Big Data Freelancer sind nützlich, wenn ein Team Spezialhilfe für eine Migration, einen neuen Data Lake, eine Streaming-Pipeline oder ein System braucht, das langsam oder instabil geworden ist. Sie sind auch eine gute Wahl, wenn das interne Team für eine bestimmte Lieferphase zusätzliche Kapazität braucht. Kurze, fokussierte Einsätze funktionieren oft sehr gut.
Ein starker Big Data Spezialist bringt meist SQL-, Data-Modeling- und Scripting-Kenntnisse wie Python oder Scala mit. Cloud-Kenntnisse sind ebenfalls wichtig, besonders wenn die Arbeit auf AWS, Azure oder Google Cloud läuft. Monitoring, Tests und klare Dokumentation sind ebenfalls wichtig.
Big Data Projekte brauchen mehr als nur Tool-Wissen. Der richtige Experte sollte verteilte Systeme, Datenqualität, Fehlerbehandlung und Performance-Kompromisse verstehen. Kleinere Reporting-Aufgaben brauchen vielleicht weniger Tiefe, aber Produktionspipelines und Plattformänderungen brauchen nachweisbare praktische Erfahrung.
Achte auf klare Beispiele für Pipelines, die in der Produktion zuverlässig gelaufen sind, nicht nur auf den Nachweis der Tool-Nutzung. Ein starker Big Data Profi kann erklären, warum er ein bestimmtes Speicherlayout, ein bestimmtes Verarbeitungsmuster oder ein bestimmtes Stream-Design gewählt hat. Gute Zeichen sind auch Tests, Monitoring und eine saubere Übergabe.
Ja, viele Big Data Spezialisten arbeiten sehr gut remote, besonders wenn der Stack cloudbasiert ist und das Team klare Zugriffs- und Review-Prozesse hat. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann trotzdem bei der Analysephase, bei Architekturentscheidungen oder bei Workshops mit Stakeholdern helfen. Für Schweizer Teams reicht oft eine gute schriftliche Kommunikation auf Englisch, und Deutsch oder Französisch kann je nach Umfeld ein Plus sein.
Big Data konzentriert sich auf die Herausforderungen bei der Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen, während Data Engineering die breitere Praxis des Aufbaus und der Wartung von Datensystemen ist. In der Praxis überschneidet sich beides stark. Viele Freelancer arbeiten über beide Bereiche hinweg, besonders wenn sie Pipelines, Lakes und Analytics-Layer bauen.
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
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.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
