Big Data-Experten in der Schweiz
, die komplexe Daten in nützliche Entscheidungen verwandeln, in wenigen Minuten mit geprüften Fachleuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen entwickeln, Apache Spark-Pipelines erstellen und Analysen für große Datenmengen liefern. Arbeiten Sie mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die genau zu Ihrem Projekt passen und bereit sind, in der ganzen Schweiz zusammenzuarbeiten.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Big Data-Experten eingesetzt haben
Michael R.
Letzte Position:
Projekt Manager, Hustler, & Hound „Projekt-Kennzahlen im Internet“ bei Global-KPI
- Projektmanagement, Hustler (Ermitteln des vollständigen Finanzwesens einschliesslich Sales, Pitching, Financial Analysis, & Business Models) sowie Hound (Ermittlung echter Kundebedürfnisse einschliesslich Research, & Analysis) 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 eines Forecasts neben dem aktuellen Status.
- Automatische Errechnung und Anzeige von Kennzahlen basierend auf vom Nutzer eingegebenen Projekteckdaten.
- Skills: 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.
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.
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
Ursula M.
Letzte Position:
Business-Mentor bei RoleModel Rebels
- Mentoriere weibliche Studierende und Fachkräfte dabei, ihre Karrieren voranzutreiben, insbesondere als angehende Tech-Unternehmerinnen.
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
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
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
Tom D.
Letzte Position:
Leiter von Start-up-Programmen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data-Experten 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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, die Big Data-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 Big Data-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%)
- 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 abdeckt
Big Data beschreibt Methoden und Systeme zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Datensätzen, die für herkömmliche Tools zu groß, zu schnelllebig oder zu vielfältig sind. Es unterstützt Batch- und Echtzeit-Workloads und kombiniert strukturierte Datensätze mit Protokollen, Texten, Sensordaten, Transaktionen und Ereignissen. Ziel sind zuverlässige Informationen, die Teams für Entscheidungen, Automatisierung und neue digitale Produkte nutzen können.
Typische Anwendungen
Unternehmen nutzen Big Data dort, wo Informationen kontinuierlich eintreffen oder aus vielen Quellen analysiert werden müssen:
- Kundenverhalten, Empfehlungen und Marketinganalysen
- Betrugserkennung, Risikomodellierung und Finanzberichterstattung
- Vorausschauende Wartung auf Grundlage von Industrie- und IoT-Daten
- Lieferkettenplanung, Prognosen und operative Überwachung
- Suche, Personalisierung und Ereignisanalyse im großen Maßstab
Ökosystem und Tools
Zum Ökosystem gehören häufig Apache Hadoop für verteilte Speicherung und Verarbeitung, Apache Spark für schnelle Analysen und Kafka für Event-Streaming. Cloud-Dienste wie Amazon S3, Google BigQuery, Microsoft Azure und Databricks können verwalteten Speicher, Rechenleistung und Analysen bereitstellen. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, Python, Scala, Java, Data Lakes, Lakehouses, Orchestrierung und Kontrollen der Datenqualität.
Wann Expertise wichtig ist
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen ein Data Warehouse modernisieren, ein Lakehouse aufbauen oder fragmentierte Quellen verbinden muss, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen. Spezialisten können Muster für die Datenaufnahme, Partitionierung, Schemata, Zugriffskontrollen und Überwachung etablieren. Sie helfen Teams außerdem dabei, Cloud-Kosten zu verwalten, die Zuverlässigkeit von Pipelines zu verbessern und Daten für maschinelles Lernen oder Business Intelligence vorzubereiten.
Projekte in der Schweiz
Schweizer Organisationen aus den Bereichen Finanzen, Versicherungen, Pharma, Fertigung, Einzelhandel, Transport und öffentliche Dienste verarbeiten häufig Daten mit hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit und Governance. Ein Spezialist muss technische Entscheidungen möglicherweise mit internen Sicherheitsprozessen, Prüfanforderungen und mehrsprachigen Stakeholdern abstimmen. Die Zusammenarbeit aus der Ferne kann für Konzeption und Umsetzung gut funktionieren, während Workshops oder Systemübergaben von Terminen vor Ort in der Schweiz profitieren können.
Starke Fachleute
Ein fähiger Big Data-Experte verbindet Architektur mit messbaren geschäftlichen Anforderungen, statt Tools isoliert auszuwählen. Achten Sie auf Erfahrung mit Fehlerwiederherstellung, Datenherkunft, Schemaentwicklung, Tests, Beobachtbarkeit und Zugriffsverwaltung. Gute Arbeit umfasst klare Dokumentation, reproduzierbare Deployments, sinnvolle Kostenkontrollen und einen praktischen Plan für die Wissensübertragung an das interne Team.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Big Data-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Big Data wird verwendet, um Informationen zu verarbeiten, die für herkömmliche Systeme zu groß, zu schnell oder zu vielfältig sind. Zu den häufigen Anwendungen gehören Betrugserkennung, Kundenanalysen, Empfehlungssysteme, vorausschauende Wartung, IoT-Verarbeitung und operative Prognosen.
Big Data-Umgebungen können vielfältigere Datentypen, verteilte Verarbeitung sowie Workloads mit großen Datenmengen oder in Echtzeit verarbeiten. Ein herkömmliches Data Warehouse ist meist strukturierter und auf kontrollierte Berichte ausgerichtet, auch wenn moderne Lakehouse-Systeme zunehmend beide Ansätze verbinden.
Ein guter Big Data-Spezialist arbeitet häufig mit SQL, Python, Scala, Cloud-Speicher, Datenmodellierung, Orchestrierung und Streaming. Je nach Projekt können auch Erfahrungen mit Apache Spark, Kafka, Databricks, Workflows für maschinelles Lernen, Sicherheit und Datenvisualisierung wertvoll sein.
Der Bedarf hängt vom Risiko und Umfang der Arbeit ab. Eine gezielte Verbesserung einer Pipeline kann einen Spezialisten erfordern, der Probleme schnell diagnostizieren und Lösungen umsetzen kann, während eine neue Datenplattform nachgewiesene Erfahrung mit Architektur, Governance, Betrieb und Migrationsplanung voraussetzt.
Big Data eignet sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Konzeption, Programmierung, Überwachung und Dokumentation online erledigt werden können. Workshops vor Ort können dennoch bei Sicherheitsprüfungen, der Abstimmung mit Stakeholdern, dem Zugriff auf interne Systeme und der Übergabe an Schweizer Teams helfen.
Bitten Sie um Nachweise für zuverlässige Pipelines, klare Datenmodelle, Überwachung, Wiederherstellungsverfahren und dokumentierte Verantwortlichkeiten. Ein guter Big Data-Experte erklärt Abwägungen in verständlicher Sprache und verbindet technische Entscheidungen mit Aktualität, Genauigkeit, Sicherheit und Betriebskosten der Daten.
Big Data-Lösungen nutzen Apache Spark häufig für verteilte Analysen und Transformationen, während Hadoop weiterhin mit Komponenten für verteilte Speicherung und Verarbeitung verbunden wird. Die richtige Wahl hängt von den Workload-Mustern, bestehenden Systemen, Cloud-Diensten, betrieblichen Kenntnissen und der Frage ab, ob verwaltete Alternativen den Wartungsaufwand verringern.
Eine produktionsbereite Big Data-Pipeline verfügt über getestete Transformationen, kontrollierte Schemata, sicheren Zugriff, Überwachung, Alarmierung, Datenherkunft und einen Wiederherstellungsplan. Sie sollte außerdem verspätete oder doppelte Ereignisse verarbeiten, kontrollierte Releases unterstützen und Dokumentation bereitstellen, die ein anderer Fachmann betreiben kann.
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-Experten eingesetzt haben
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Länder:
- Deutschland
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
