Data Governance Experten in Zürich
mit präzisem KI-Matching sowie geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Datenverantwortlichkeiten definieren, Qualitätskontrollen aufbauen und Metadaten-, Lineage- und Datenschutzprozesse in Ihrer Organisation implementieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell passende, geprüfte und verfügbare Freelancer für Ihr Data-Governance-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Data Governance eingesetzt haben
Vincent V.
Letzte Position:
IT Business Partner & Enterprise Architect bei Sulzer
- Die Enterprise-Architecture-Funktion von Grund auf für die Sulzer Group (~13'500 Mitarbeitende, CHF 3.6 Mrd. Umsatz) aufgebaut
- Das Technical-Governance-Framework, das Target Operating Model und die IT-PMO-Grundlage definiert, die heute Architekturentscheidungen und die Portfolio-Nachfrage über alle Divisionen hinweg steuern.
- SAP LeanIX als maßgebliches System of Record für das Application Portfolio eingeführt - gruppenweit 500 Anwendungen katalogisiert (140 für Chemtech), Business- und IT-Stakeholder eingebunden und die Integration mit ServiceNow angestoßen, um Architekturdaten in operative Workflows einzubetten.
- Die divisional und gruppenweite Initiative zur Application Rationalization geleitet
- 15% des 140 Anwendungen umfassenden Chemtech-Portfolios außer Betrieb genommen und damit über zwei Jahre CHF 627k an laufenden Einsparungen erzielt sowie Lizenz- und Support-Risiken deutlich reduziert.
- Die divisional AI Roadmap gemeinsam mit Sales, Legal und R&D Leadership definiert und umgesetzt
- 4 AI-Lösungen in die Produktion gebracht (darunter Harmonisierung von Sales-Prozessen und LLM-basierte Erkennung von IP-Konflikten) aus einem Portfolio von 7 priorisierten Initiativen.
- Die 3-Jahres-IT-Strategieroadmap für Chemtech aufgebaut und verantwortet
- Cloud- und Technologiearchitektur mit den geschäftlichen Prioritäten der Division und einem jährlichen Investitionsrahmen von CHF 1.5 Mio. abgestimmt.
- CHF 500k an vermiedenen Kosten durch das Hinterfragen und Stoppen finanzierter, aber wenig wertvoller Initiativen erzielt; Governance-Disziplin und Executive-Impact bewiesen, ohne Implementierungsaufwand.
Paulo M.
Letzte Position:
Power BI / Fabric & SAP BI-Berater bei Financial Bank
- Entwicklung semantischer Power-BI-Modelle, DAX und RLS zur Verbesserung der Reporting-Performance und Sicherheit.
- Konzeption eines Fabric Lakehouse mit Medallion Architecture (Bronze/Silver/Gold), wodurch die Datenverarbeitung beschleunigt sowie Wartbarkeit und Skalierbarkeit verbessert wurden.
- Erstellung von Fabric Data Factory-Pipelines und PySpark-Transformationen, wodurch die Verarbeitungszeit um 40% reduziert wurde.
- Bereitstellung automatisierter Power-BI-KPI-Dashboards zur Beschleunigung von Reporting und Entscheidungsfindung.
- Unterstützung der Migration von SAP BO 4.3 → 2025 über 2,000+ Webl-Berichte und 34 Universen hinweg, wodurch der Testaufwand um 35% reduziert und die Migrationsqualität und Zuverlässigkeit verbessert wurden.
- Optimierung von UNX-Universen, wodurch die Abfrageausführungszeit um 40% reduziert wurde.
- Optimierung von SAP-BO-Reporting-Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des manuellen Aufwands.
Umgebung: Power BI, Microsoft Fabric (Lakehouse, Warehouse, Pipelines, PySpark), Tabular Editor, DAX Studio, SAP BI (BO 4.3/2025, Webl, UNX Universes), 360Suite, InfoBurst, GitHub, JIRA.
Charles S.
Letzte Position:
Leiter Datenbereitstellung bei Westpac
- Verantwortete und verwaltete die Produktroute und das Backlog für das Reporting-Framework der Consumer Banker, priorisierte Funktionen und trieb die iterative Bereitstellung von Banker-Scorecards und Netzwerk-Performance-Reporting in einem agilen Umfeld voran.
- Entwickelte das Finanzreporting für das Portfolio auf Grundlage des Feedbacks von Stakeholdern im wöchentlichen Rhythmus weiter, ersetzte manuelle PowerPoint-Pakete und sparte dem Programm wöchentlich mehrere Arbeitsstunden.
- Integrierte Generative AI (MS Copilot), um die Dokumentation der Datenherkunft über eine große Legacy-Codebasis hinweg zu automatisieren, wodurch geschätzte 6 Monate Analystenaufwand entfielen und Ergebnisse im Bereich Data Governance schneller erreicht wurden.
- Führte einen einheitlichen Ansatz und Standards für die Datenbereitstellung über fünf UNITE-Initiativen hinweg ein (~CHF 115m Portfolio) und unterstützte die Zusammenführung von Legacy-Systemen in die Digital Banker-Plattform.
- Führte ein funktionsübergreifendes Bereitstellungsteam mit 3 Personen und griff zusätzlich auf BA- und DA-Talentpools zurück; koordinierte analytische Ressourcen über mehrere Arbeitsstreams hinweg, um Ergebnisse in den Bereichen Daten, Reporting & Governance zu beschleunigen.
Roland A.
Letzte Position:
Projektmanager und Senior Business Analyst bei Init Services GmbH
- Projektmanagement: Implementierung der SAP- & EBX-Integration für Master- und Referenzdatenmanagement und Leitung der Entwicklung KI-unterstützter Services für Datenmanagement und datenschutzorientierte Lösungen
- Business Analyse: Durchführung umfassender Anforderungserhebungen und Datenanalysen für MDM-Implementierungen, Unterstützung der Serviceintegration über REST-APIs zur Verbesserung der Interoperabilität, Leitung von Anforderungserhebung, Analyse und Umsetzung agentenbasierter KI-Services
- Technologien: SAP BP & FICO & MM, Tibco EBX, n8n, maßgeschneiderte KI-Entwicklung in Java, Python, RDBMS, Cloud
John E.
Letzte Position:
Mitgründer / Nicht geschäftsführender Direktor bei GRP Energy
- Mitgründung eines Energiespeicherunternehmens mit Fokus auf private, gewerbliche & industrielle Märkte sowie Versorgungsunternehmen in den Niederlanden und Großbritannien
- Entwicklung von Markteintrittsstrategien für Großbritannien und die Niederlande basierend auf Wettbewerbsanalysen und regulatorischen Bewertungen
- Leitung der Entwicklung des "Storage as a Service"-Geschäftsmodells als Ergänzung zum Kerngeschäft Hardwarevertrieb
- Erstellung umfassender Finanzmodelle und Investment Cases für Kapitalbeschaffungsinitiativen
- Strategische Beratung auf Vorstandsebene und Governance-Oversight
Tobias K.
Letzte Position:
CEO, Interimsmanager für Chief Data Officer und Chief Transformation Officer bei Hyght
- Führung von Interim-Rollen als Chief Data Officer und Chief Transformation Officer und Steuerung von Design und Umsetzung digitaler, Daten- und KI-Transformationen in Private-Equity- und Unternehmensorganisationen
- Entwicklung und Implementierung von Daten- und Digitalstrategien, die mit den Unternehmenszielen übereinstimmen, die Betriebseffizienz steigern und Innovationen in den Geschäftsbereichen vorantreiben
- Entwicklung und Implementierung von Zielbetriebsmodellen (TOMs) zur Etablierung und Neustrukturierung von Daten-, KI- und IT-Organisationen und zur besseren Ausrichtung an den Unternehmenszielen
- Definition und Operationalisierung von Governance-Rahmenwerken für Daten und KI auf Unternehmensebene, die Compliance gewährleisten, Risiken reduzieren und Best Practices fördern
- Leitung von Transformationsprojekten in Private-Equity-beteiligten Unternehmen, um operative Abläufe an strategische Ziele anzupassen, nachhaltiges Wachstum zu fördern und Wert zu schaffen
- Ausarbeitung und Umsetzung umfassender Value Creation Plans (VCPs), die Wachstumschancen erkennen, die Betriebseffizienz steigern und Strategien zur Umsatzsteigerung entwickeln
Bartosz P.
Letzte Position:
Senior Projektmanager, Product Owner bei SoftwareONE
- Führte ein globales Enterprise-Plattform-Upgrade in über 60 Ländern durch, koordinierte mehrere Lokalisierungen, Integrationen und Stakeholder-Gruppen an verschiedenen Standorten, darunter Europa, USA und Indien.
- Product Owner eines Delivery-Teams mit Fokus auf Plattform-Benutzerfreundlichkeit, Performance und Zuverlässigkeit – verantwortlich für Backlog, Roadmap und KPI-Ergebnisse.
- Implementierte Governance- und auditbereite Prozesse, die Änderungen sicherer und planbarer machten und die Plattform-Compliance mit regulatorischen Anforderungen verbesserten.
Revealed U.
Letzte Position:
Executive-Berater für Unternehmensdaten und Analytik bei Eine mittelgroße Privatbank
- Verantwortlich für die Definition und Umsetzung eines unternehmensweiten Data-Governance-Rahmens mit anfänglichem Fokus auf BCBS-239, einschließlich Data Catalog-Tools und formalisierter Datenverantwortung.
- Leitung der Neuausrichtung und Implementierung eines Enterprise Data Warehouse zur Unterstützung des regulatorischen und Management-Reportings auf einer robusten, integrierten Datenplattform mit Schwerpunkt Finanzen.
- Wesentlicher Beitrag zur Data-, Analyse- und KI-Strategie der Bank, die anschließend vom Vorstand genehmigt wurde.
Jürgen M.
Letzte Position:
Globaler Experte für Healthcare-IT und Strategie bei Deloitte
Executive-Beratung für Organisationen im Gesundheitswesen mit Schwerpunkt auf unternehmensweiter Transformation, Modernisierung des Gesundheitswesens, Digital-Health-Strategie, KI-Strategie, unternehmensweiter ICT-Transformation und strategischer EHR-Modernisierung.
- Beratung von Organisationen im Gesundheitswesen in der Schweiz, Deutschland und Belgien zu EHR-Strategie, unternehmensweiter Transformation, digitaler Gesundheit, KI und Zielbetriebsmodellen.
- Leitung der Auswahl und Bewertung von EHR-Plattformen sowie von RFI/RFP-Prozessen; Definition von Governance-, Lieferantenbewertungs- und Entscheidungsmethoden.
- Entwicklung von EHR-Machbarkeitsstudien, Transformations-Roadmaps, Executive-Business-Cases, Kosten-Nutzen-Analysen und Bewertungen der Nutzenrealisierung.
- Bewertung von Epic und alternativen EHR-Plattformen hinsichtlich strategischer Eignung, operativer Exzellenz, KI-Fähigkeit, Interoperabilität, Governance und langfristigem Nutzen.
- Entwicklung von KI-Strategieszenarien und Governance-Modellen sowie Moderation von Workshops für Führungskräfte zu KI, Data Governance, operativer Exzellenz und zukünftigen Betriebsmodellen im Gesundheitswesen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Governance einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
3,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Finanzen
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Marketing
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
63%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
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 Zürich 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 Zürich, die Data Governance 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 Data Governance Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Informationstechnologie (IT) (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Gesundheitswesen (44%)
- Fertigung (33%)
- Pharmazeutika (33%)
- Telekommunikation (33%)
- Landwirtschaft (11%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Governance abdeckt
Data Governance legt fest, wie eine Organisation Daten definiert, verwaltet und nutzt. Sie weist Verantwortlichkeiten zu, klärt Zuständigkeiten und legt Regeln für Qualität, Zugriff, Aufbewahrung und verantwortungsvolle Nutzung fest. Die Arbeit verbindet geschäftliche Prioritäten mit Datenmanagement, Sicherheit, Datenschutz und regulatorischen Anforderungen.
Wo sie eingesetzt wird
Governance unterstützt zuverlässiges Reporting, Analysen, künstliche Intelligenz und operative Entscheidungen. Besonders wertvoll ist sie, wenn Daten über Abteilungen, Cloud-Dienste und Altsysteme verteilt sind.
- Datendomänen, Verantwortliche und Data-Stewardship-Rollen definieren
- Business-Glossare und Register kritischer Datenelemente erstellen
- Richtlinien für Zugriff, Qualität, Aufbewahrung und Nutzung festlegen
- Kontrollen für Reporting- und Machine-Learning-Daten etablieren
Ökosystem und Tools
Fachleute arbeiten mit Katalogen, Metadaten-Repositorien, Lineage-Tools und Plattformen für Datenqualität. Häufige Umgebungen umfassen Collibra, Alation, Microsoft Purview, Informatica, Apache Atlas sowie Cloud-Dienste von AWS, Google Cloud und Microsoft Azure. Außerdem verbinden sie Governance-Kontrollen mit Data Warehouses, Lakehouses, Identitätssystemen und Workflow-Tools.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen greifen häufig während einer Migration der Datenplattform, einer Fusion, eines Datenschutzprogramms oder der Einführung von Self-Service-Analysen auf freiberufliche Expertise zurück. Spezialisten können ein praktikables Betriebsmodell etablieren, ohne die Umsetzung zu verlangsamen.
- Die Datenverantwortung ist über die Geschäftsbereiche hinweg unklar
- Berichte verwenden widersprüchliche Definitionen oder unzuverlässige Quellen
- Lineage und Auswirkungsanalysen lassen sich nur schwer nachvollziehen
- Richtlinien existieren, sind aber nicht in die täglichen Workflows eingebettet
Was gute Fachleute leisten
Gute Fachleute übersetzen abstrakte Richtlinien in Rollen, Prozesse und Kontrollen, denen Teams folgen können. Sie moderieren die Abstimmung zwischen rechtlichen, sicherheitsbezogenen, technischen und geschäftlichen Stakeholdern und dokumentieren Entscheidungen anschließend in nutzbaren Glossaren und Katalogen. Sie messen die Datenqualität anhand von Geschäftsregeln und schaffen Eskalationswege für ungelöste Probleme.
In Zürich kann die Zusammenarbeit Finanzdienstleister, Versicherungen, das Gesundheitswesen, die Fertigungsindustrie und Organisationen des öffentlichen Sektors umfassen. Ein Spezialist sollte gerne remote oder vor Ort arbeiten und klar mit mehrsprachigen Stakeholder-Gruppen kommunizieren.
So bewerten Sie Expertise
Achten Sie auf praktische Verantwortung für Governance-Ergebnisse und nicht nur auf die Vertrautheit mit einem Tool. Fragen Sie, wie der Fachmann Domänen priorisieren, Data Stewardship definieren, widersprüchliche Definitionen klären und Lineage mit konkreten Entscheidungen verbinden würde. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Datenarchitektur, Master Data Management, Datenschutz, Informationssicherheit, SQL, Cloud-Plattformen und Change Management.
Ein glaubwürdiger Fachmann erklärt die Abwägungen zwischen zentraler Kontrolle und Autonomie der Domänen. Er kann zeigen, wie Governance Teil der Umsetzungs-Workflows wird, wie Qualitätsprobleme zugewiesen werden und wie die Akzeptanz nach dem Ende des ursprünglichen Programms erhalten bleibt.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Governance am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Data Governance legt fest, wer Daten erstellen, darauf zugreifen, sie ändern und nutzen darf und nach welchen Regeln. Sie hilft Organisationen, die Datenqualität zu verbessern, die Lineage nachzuverfolgen, sensible Informationen zu schützen und einheitliche Definitionen für Reporting, Analysen und operative Prozesse zu schaffen.
Data Governance legt Entscheidungsrechte, Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten für Daten fest. Das Datenmanagement setzt diese Regeln durch Architektur, Integration, Speicherung, Qualitätsprozesse, Metadatenmanagement und Sicherheit um. Beide Disziplinen arbeiten eng zusammen, sind aber nicht austauschbar.
Ein starker Data Governance Spezialist verbindet häufig Datenarchitektur, Metadatenmanagement, Master Data Management und Datenqualität mit Kenntnissen in Datenschutz und Informationssicherheit. Erfahrung mit SQL, Cloud-Datenplattformen, Katalogen, Lineage-Tools und der Moderation von Stakeholdern ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang und vom Reifegrad der Organisation ab. Eine fokussierte Glossar- oder Kataloginitiative kann einen Spezialisten benötigen, der einen klar definierten Arbeitsbereich umsetzt. Ein unternehmensweites Betriebsmodell erfordert dagegen jemanden, der Konflikte um Verantwortlichkeiten, die Einführung von Richtlinien und bereichsübergreifende Veränderungen bewältigt hat.
Data Governance eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Richtlinien, Glossare, Workflows und Qualitätsregeln digital verwaltet werden. Workshops vor Ort können dennoch hilfreich sein, wenn Teams Verantwortlichkeiten oder Definitionen abstimmen müssen, insbesondere in regulierten Zürcher Branchen. Klare Anforderungen an Englisch und jede erforderliche lokale Geschäftssprache sollten vorab vereinbart werden.
Zu den gängigen Data Governance Tools gehören Collibra, Alation, Microsoft Purview, Informatica und Apache Atlas. Die Auswahl hängt von der bestehenden Cloud-Umgebung, dem Bedarf an Katalogen und Lineage, dem Integrationsmodell, den Nutzergruppen und der Fähigkeit der Organisation ab, Metadaten zu pflegen.
Bitten Sie den Data Governance Fachmann zu erklären, wie er Domänen priorisieren, Verantwortlichkeiten zuweisen und Richtlinien in tägliche Kontrollen überführen würde. Starke Antworten verbinden Governance mit Geschäftsergebnissen, zeigen, wie Qualitätsprobleme gelöst werden, und erkennen die Abwägung zwischen zentralen Standards und der Autonomie der Domänen.
Data Governance Projekte in Zürich können Daten aus Finanzdienstleistungen, Versicherungen, dem Gesundheitswesen, der Fertigungsindustrie oder dem öffentlichen Sektor betreffen. Freelancer sollten vor Beginn den Zugang zu Stakeholdern, Sprachanforderungen, Anforderungen an die Arbeit vor Ort, Sicherheitsvorgaben sowie die aktuellen Praktiken des Kunden in Bezug auf Kataloge, Lineage und Data Stewardship klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 155 €, was einem Tagessatz von etwa 1.242 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 63% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (67%), Informationstechnologie (IT) (56%) und Professionelle Dienstleistungen (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Governance in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (100%) und Finanzen (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Governance 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
