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Data Governance Experten in München

mit geprüften Spezialisten, die per KI passend ausgewählt werden

Beauftragen Sie Experten, die Datenrichtlinien definieren, Stewardship-Workflows aufsetzen und Metadaten, Lineage und Zugriffskontrolle in Ihrem Stack verbessern. Erhalten Sie schnelle, präzise Matches mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data Governance eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Ajay Kumar Deekonda

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar Deekonda

Letzte Position:

Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis

  • Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
  • Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
  • Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
  • Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
  • Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
  • Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
  • Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
  • Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
  • Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Verifizierter Experte

Philipp Grunert

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp Grunert

Letzte Position:

Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH

  • Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
  • Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
  • Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
  • Erstellung interaktiver Reports
  • Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Verifizierter Experte

Christiane Neher

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Managementberater

Munich
Christiane Neher

Letzte Position:

Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

  • Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
  • Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
  • Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
  • Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
  • Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

  • Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
  • Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
  • Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
  • Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
  • Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
  • Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
  • Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
  • Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
  • Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
  • Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

  • Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
  • Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
  • Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
  • Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

  • Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
  • Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
  • Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
  • MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

  • Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
  • Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
  • Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

  • Analyse der aktuellen Herausforderungen
  • Definition übergeordneter Ziele
  • Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
  • Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
  • Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Verifizierter Experte

Serge Kalinin

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MLOps (Machine Learning Operations)

Munich
Serge Kalinin

Letzte Position:

MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH

  • Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
  • GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
  • Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Implementierung von Datenmodellen
  • CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert
Verifizierter Experte

Anitha Namineni

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Senior Data Engineer

München
Anitha Namineni

Letzte Position:

Senior Data Engineer bei Accenture GmbH

  • Skalierbare Datenanwendungen entworfen, entwickelt und konfiguriert, passend zu Geschäftsprozessen und technischen Anforderungen.
  • Skalierbare, kosteneffiziente Datenarchitekturen mit Snowflake über AWS, Azure und GCP entwickelt und dabei dbt für Datentransformation und Modellierung eingebunden.
  • Robuste ETL-Datenpipelines aufgebaut und gepflegt, um hohe Datenqualität für eine reibungslose Migration und systemübergreifende Integration sicherzustellen.
  • Starke Expertise in SQL und Python mit umfassender Erfahrung in Datenmodellierung, ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung und Streaming-Datenverarbeitung gezeigt; sicher im Umgang mit Git-basiertem Versionsmanagement, CI/CD-Prozessen und Test-Frameworks, mit solidem Wissen in den Bereichen Datenqualität, Observability, Kostenoptimierung, Sicherheit und Data-Governance.
  • Mehrere Datenmigrationsinitiativen von SAP HANA nach Snowflake mit einem modularen dbt-Framework geleitet.
  • End-to-End-Daten-Transformations-Workflows mit dbt auf Snowflake entworfen und gepflegt, geschichtete Datenmodelle implementiert, die Performance optimiert und eine hochwertige Datenbereitstellung für Business Intelligence und Reporting sichergestellt.
  • Entwicklungs-, QA- und Produktions-Deployments über strukturierte Versionskontrolle und Release-Management mit GitLab gesteuert.
  • Daten aus mehreren Quellen, darunter relationale Datenbanken, Flat Files, Excel und große Systeme, in Snowflake integriert und zentralisiert.
  • Umfassende Expertise in den Datenbereichen Sales, Marketing, HR und ERP angewendet und relevante KPIs sowie Reporting-Lösungen entwickelt und gepflegt.
  • Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um End-to-End-Datenlösungen termingerecht durch proaktives Lösen von Problemen und gute Abstimmung umzusetzen.
  • Die Snowflake-Sandbox-Umgebung für die Data-Engineering-Abteilung administriert.
  • Kolleginnen und Kollegen, die in Datenrollen gewechselt sind, in Snowflake geschult und technische Beratung sowie Mentoring für Junior-Teammitglieder übernommen.
Verifizierter Experte

Sven Hummel

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Prozess-Architekt (Symbio, Signavio)

Munich
Sven Hummel

Letzte Position:

Prozess-Architekt (Symbio, Signavio) bei IT-Dienstleister für internationalen Premium-Automobilhersteller

  • Analyse, Abstimmung und Modellierung von Business-Prozessen (BPMN 2.0) für das Programm 'The New Retail' für die Bereiche 'Invoicing', 'Tax', 'Customs' und 'Accounting'
  • Nachverfolgung von User Stories und deren Auswirkung auf Prozesse
  • Ansprechpartner für die Vorbereitung der Toolmigration von Symbio nach Signavio für die genannten Bereiche
  • PowerUser nach Einführung von Signavio, Ansprechpartner und Coach für die weiteren Prozessmodellierer*innen
Verifizierter Experte

Rebekka Brandt

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Freiberuflicher Start-Up Operations Lead

Haar
Rebekka Brandt

Letzte Position:

Freiberuflicher Start-Up Operations Lead bei Selbstständig

  • Strategische Beratung und praktische operative Unterstützung für Start-ups in frühen Phasen, mit Fokus auf Aufbau, Implementierung und Skalierung von Geschäftsprozessen in den Bereichen Operations, Produktentwicklung, E-Commerce und Management.
  • Enge Zusammenarbeit mit Gründern zur Gestaltung und Umsetzung individueller Best-Practice-Lösungen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren und somit nachhaltiges Wachstum zu fördern.
  • Leitung der vollständigen Durchführung von Prozessoptimierungs- und Organisationsentwicklungsprojekten, wobei strategische Aufsicht mit täglicher operativer Beteiligung kombiniert wird, um effiziente und skalierbare Strukturen in schnelllebigen Umgebungen zu etablieren.
Verifizierter Experte

Antonio Disarò

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IT-Berater

Munich
Antonio Disarò

Letzte Position:

Agiler Projektmanager bei Openry GmbH

Kunde: Openry GmbH

E-Commerce-Plattform zur weltweiten Vermarktung hochwertiger italienischer Kunstprodukte. Mehrere europäische Shops sind bereits aktiv und asiatische Märkte stehen bald an. Meine Rolle als Agiler Projektmanager ist es, das gesamte Team auf Kunden- und technischer Seite (Offshore) zu führen, inklusive strategischer Beratung, in einem Continuous-Delivery-Ansatz. Als Projekt in einem kleinen Unternehmen sind die Budgetmanagement-Aspekte besonders herausfordernd, um maximalen Geschäftswert bei minimalem Mehraufwand zu liefern. Technologien: Magento 2, M2E Pro, Linux, Apache, MySQL, PHP (LAMP), Stripe

Verifizierter Experte

Paul Webster

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Architekturberater (Freiberuflich)

München
Paul Webster

Letzte Position:

Agentic AI Solution-Architekt bei Solvd GmbH

Als Solution-Architekt für Agentic AI in der KFZ-Schadensabwicklung leitete ich weltweite Kundenimplementierungen, einschließlich Lösungsdesign und -detaillierung, Mandantenfähigkeit, Prozessabläufe, Integration mit Drittanbieterlösungen und Lokalisierungsanforderungen.

  • Architekturanalyse: Durchführung einer detaillierten Analyse der Geschäftsanforderungen, Verwaltung der Anforderungen und Erstellung ausführlicher Spezifikationen.
  • Definition von Services: Entwicklung umfassender technischer Definitionen für Services und Integrationsverträge.
  • KI-Prozessmanagement: Automatisierung des KI-Prozessmanagements mit Fokus auf Analyse, Optimierung und kontinuierliche Verbesserung.
  • Anforderungsaufnahme: Durchführung von Sessions zur Anforderungsaufnahme und Analyse von Geschäftsprozessen zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen.
  • Agile Zusammenarbeit: Einsatz agiler Methoden und enge Abstimmung mit Stakeholdern zur Gewährleistung von Ausrichtung und Flexibilität.
  • Technischer Support: Unterstützung des Senior Managements bei technischen Analysen und Beurteilungen der Umsetzbarkeit.
Verifizierter Experte

Jennifer Kiunke

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KI-Produktmanager und Ingenieur

Munich
Jennifer Kiunke

Letzte Position:

KI-Produktmanager und Ingenieur bei Human-in-the-Loop Studio

  • Architektur und Aufbau eines GenAI-basierten Tools zur automatisierten Asset-Erstellung für Social-Media-Kampagnen mit Nano Banana und Python. Es verarbeitet Kampagnenbriefing, Zielgruppe und zwei Produkte als Eingabe, generiert optimierte Prompts für Bild- und Textproduktion und nutzt Funktionen für Textpositionierung, ansprechende Overlays, Größenanpassung und strukturiertes Hochladen in AWS S3.
  • Entwicklung und Aufbau einer Multi-Agenten-News-Intelligence-Plattform mit spezialisierten Rollen, darunter Retriever-Agenten (Tavily-Web-Scraping), Synthese-Agenten und Claude als Kurator/Orchestrator, und Entwurf autonomer Agentenzusammenarbeitsmuster mithilfe von LangChain und RAG.
  • Aufbau eines autonomen Kundendienst-Agenten mit n8n und LLMs, der End-to-End-Support-Automatisierung mit nachvollziehbarer Argumentation, Governance-Kontrollen und skalierbarer Workflow-Orchestrierung mittels Python und Vektordatenbanken bietet.
  • Entwicklung einer Finanzvalidierungs-Engine mit ML-gestützter Anomalieerkennung zur Plausibilitätsprüfung von Rechnungen, Compliance-Automatisierung und Risikominderung unter Verwendung von TensorFlow und SQL.
  • Erstellung einer Kosteneinsparungsanwendung mittels OCR, KI, Pandas und NumPy für Datenanalyse, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Verifizierter Experte

Srijan Manish

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Senior Product Manager – Umsatzmanagement

Munich
Srijan Manish

Letzte Position:

Senior Product Manager – Umsatzmanagement bei SIXT SE

  • Aufbau und Skalierung einer Data-Science-Preis-Engine in 8 EU-Märkten, Steigerung der Flottenmarge um ca. 2 % auf einer Basis von über 1,5 Mrd. €
  • Einführung einer generativen KI-Insights-Plattform in 29 Ländern, Reduzierung manueller Analysen um ca. 40 % und Auslösung wöchentlicher Maßnahmen
  • Führung eines hybriden Teams und Abstimmung von über 100 Stakeholdern zur Verfeinerung der Preislogik und Beschleunigung der Rollout-Prozesse in den Regionen
  • Einrichtung einer KPI-Governance mit WBR/MBR-Rhythmen, wodurch die Entscheidungslatenz bei europäischen Pricing-Teams um rund 30 % verringert wurde
Verifizierter Experte

György Kelemen

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Senior Software-Entwickler, Delivery Unit Software Design & Entwicklung

München
György Kelemen

Letzte Position:

Senior Fullstack Developer bei Rockstardevelopers GmbH

  • Entwicklung eines Test-Systems
  • Etablierung der Architektur mit Scala/Java als Backend und Swing als Frontend
  • Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins für Continuous Integration, inklusive automatisierter Builds
  • Mitwirkung im Scrum-Team, einschließlich täglicher Stand-ups, Sprintplanungen und Retrospektiven
  • Technologisches Umfeld: Scala, Swing, EJB, JPA, Scrum, PostgreSQL, Mercurial
Verifizierter Experte

Nima Nooshi

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Daten- und KI-Architekt

Munich
Nima Nooshi

Letzte Position:

Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures

  • Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
  • Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
  • Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
  • Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
  • Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Verifizierter Experte

Werner Anderschitz

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Leitender Unternehmensberater

Munich
Werner Anderschitz

Letzte Position:

IT-Architektur, Fach- und Prozessberatung bei BMW

  • Fachliche und technische Beratung für Stammdatenversorgung und Prozessmanagement
  • Unterstützung bei Transitionsmanagement
  • Prozessoptimierung
  • Schnittstellendefinition

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Governance einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

18 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer

2,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer

11

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

Bachelor-Abschluss oder höher

91% (Deutschland: 94%)

Master-Abschluss oder höher

53% (Deutschland: 61%)

Doktortitel

18% (Deutschland: 14%)

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

95% (Deutschland: 98%)

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 3 6 9 12
<€320 €320-​480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €960-​1120 €1120+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Data Governance einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 817 €
Ø Deutschland 862 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €
Median Deutschland 800 €

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

Datenkontrolle

Data Governance legt die Regeln fest, wem Daten gehören, wie sie klassifiziert, genutzt und geschützt werden. Sie hilft Unternehmen, verlässliche Datenbestände für Analytics, Betrieb und Reporting zu sichern. In der Praxis macht sie aus lockerem Umgang mit Daten klare Richtlinien und nachvollziehbare Entscheidungen.

Typische Aufgaben

  • Governance-Richtlinien für Datenzugriff, Aufbewahrung und Qualität definieren
  • Stewardship-Rollen und Freigabeprozesse einrichten
  • Praktiken für Metadaten, Glossar und Lineage aufbauen
  • Kontrollen für Stammdaten und Referenzdaten unterstützen

Starke Profis arbeiten zwischen Business-Teams und technischen Teams. Sie übersetzen Richtlinien in praktische Workflows, die Datenteams wirklich nutzen können.

Tool-Stack

Data Governance sitzt oft rund um Kataloge, Metadaten-Plattformen und Quality-Tools. Typische Werkzeuge sind Collibra, Alation, Informatica, Microsoft Purview und OpenMetadata, dazu unterstützende Kontrollen in Cloud-Warehouses und BI-Tools. Der genaue Stack hängt davon ab, wie reif die Datenlandschaft ist.

Wann Sie Hilfe hinzuziehen sollten

Unternehmen holen freie Spezialisten dazu, wenn ein Datenprogramm startet, Plattformen gewechselt werden oder die Kontrolle über Definitionen und Zugriffe verloren geht. Das ist üblich in regulierten Branchen, bei komplexem Unternehmens-Reporting und bei großen Migrationen. In München heißt das oft: Arbeit mit Teams aus Fertigung, Automotive, Versicherung und Finanzwesen.

Was gute Spezialisten tun

Gute Profis schreiben nicht nur Richtliniendokumente. Sie analysieren Datendomänen, stimmen Verantwortliche ab, dokumentieren Lineage und helfen Teams, sich auf eine gemeinsame Wahrheit zu einigen. Außerdem wissen sie, wie Governance so leicht bleibt, dass Teams sie auch einhalten.

Worauf Sie achten sollten

Ein starker Spezialist kann Abwägungen klar erklären und Governance mit echten Geschäftsergebnissen verbinden. Achten Sie auf Erfahrung mit Data-Catalog-Design, Stewardship-Betriebsmodellen, GDPR-bewussten Prozessen und Change Management. Für Teams in München ist klare Kommunikation auf Englisch und manchmal auch auf Deutsch oft wichtig.

Veröffentlicht am:
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Häufig gestellte Fragen

Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Governance am häufigsten fragen.

Ein starker Data Governance Spezialist legt fest, wer für welche Daten verantwortlich ist, wie sie klassifiziert werden und welche Regeln für Zugriff, Aufbewahrung und Qualität gelten. Meist liefert er Richtlinien, Stewardship-Workflows, Glossar-Strukturen, Lineage-Mappings und praktische Hinweise für Business- und technische Teams. Ziel ist nutzbare Kontrolle, nicht Papierkram.

Data Governance legt die Regeln und Verantwortlichkeiten fest, während Data-Quality-Arbeit prüft, ob die Daten diesen Regeln entsprechen. In vielen Projekten definiert Governance die Standards und Quality-Tools setzen sie durch. Gute Spezialisten kennen beide Seiten und bringen sie zusammen.

Data Governance und Information Governance überschneiden sich stark, aber Information Governance ist meist breiter. Sie kann neben strukturierten Daten auch Dokumente, E-Mails, Aufzeichnungen und Aufbewahrungsregeln umfassen. Wenn Unternehmen das eine oder das andere anfragen, brauchen sie oft im Kern dieselben Fähigkeiten rund um Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Kontrolle.

Ein Data Governance Setup nutzt oft einen Data Catalog, Metadaten-Management, Lineage- und Quality-Tools. Häufige Namen sind Collibra, Alation, Informatica, Microsoft Purview und OpenMetadata. Die richtige Wahl hängt vom bestehenden Stack, dem Cloud-Setup und davon ab, wie stark Business-Anwender mitarbeiten müssen.

Ein guter Data Governance Freelancer versteht meist auch Data Cataloging, Stammdaten, Metadaten-Management und datenschutzbewusste Prozesse. Auch Business Analysis und Stakeholder-Management sind wichtig, weil die Arbeit sowohl Richtlinien als auch den Alltag betrifft. In vielen Projekten helfen SQL, Cloud-Plattformen und BI-Tools sehr.

Ein Data Governance Projekt kann je nach Umfang alles von einem fokussierten Spezialisten bis zu einem Senior Lead brauchen. Ein kleineres Vorhaben benötigt vielleicht nur eine Bereinigung von Richtlinien oder ein Stewardship-Design, während ein größeres Programm das Design des Betriebsmodells und Unterstützung beim Rollout braucht. Entscheidend ist nachgewiesene Erfahrung mit echter Umsetzung, nicht nur mit Konzepten.

Ja, viel von Data Governance kann remote erledigt werden, weil die Arbeit von Workshops, Dokumentation und Tools geprägt ist. Vor-Ort-Zeit kann dennoch helfen, wenn Teams über Bereiche hinweg abgestimmt werden müssen oder wenn sensible interne Prozesse besprochen werden. Für Organisationen in München funktioniert oft eine Mischung aus Remote-Zusammenarbeit und lokalen Meetings sehr gut.

Ein starker Data Governance Experte kann zeigen, wie er in einer echten Umgebung Ownership, Definitionen, Lineage oder Zugriffskontrolle verbessert hat. Fragen Sie nach Beispielen dafür, wie er Business-Teams dazu gebracht hat, das Modell anzunehmen, nicht nur wie er es entworfen hat. Klare Kommunikation, praktisches Denken und sicherer Umgang mit Governance-Tools sind gute Zeichen.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 817 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 53% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (95%) und Französisch (29%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (84%), Business Intelligence (76%) und Produktentwicklung (71%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Governance eingesetzt haben

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