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Zuverlässige Datengrundlagen mit in Minuten vermittelten

Data Modeling Experten in Berlin

aus über 15.000 Lebensläufen schaffen

Beauftragen Sie Experten, die klare konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle entwerfen, Schemata an Geschäftsprozessen ausrichten und Datenbanken für Analysen oder Anwendungen vorbereiten. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.

Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Mladen B.

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Senior SAP BW/4HANA / BPC / SAC Berater – Freiberufler

Berlin
Mladen B.

Letzte Position:

Senior SAP BW/4HANA / BPC / SAC Berater – Freiberufler bei Unternehmen in Berlin und Belgien im Versorgungsbereich

  • Implementierung von Datenmodellen in BW/4HANA, ABAP CDS Views, HANA Calculation Views, AMDP Scripts, OData Services, objektorientiertes ABAP in BW, SAC.
  • Anpassungen in BPC für BW/4HANA.
Verifizierter Experte

Ankit H.

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Projekt- & Produktmanager | Globaler MBA (Berlin) | SAFe® 6 Zertifiziert | Agile digitale Transformation in SaaS & ERP

Berlin
Ankit H.

Letzte Position:

Analyst für KI-Bewertungen bei Turing

Qualität von KI-Modellen im großen Maßstab vorantreiben – Bewertung der Prompt-Antwort-Genauigkeit, Erkennung von Randfällen und Einhaltung SLA-konformer Workflows über verteilte globale Teams hinweg.

  • Analyse von KI-Prompts und nebeneinander gestellten Modellausgaben zur Bewertung der Antwortqualität, Sachgenauigkeit, Relevanz, Konsistenz und Einhaltung der Projektbewertungsrichtlinien.
  • Durchführung von Faktenprüfungen, Datenvalidierung, Fehlerbehebung, Identifizierung von Problemen und Überprüfung von Randfällen zur Verbesserung der Qualitätsstandards in den KI-Trainingsunterstützungs-Workflows.
  • Verwendung von Google Sheets, Google Docs und browserbasierten Tools zur Dokumentation von Ergebnissen, Führung von Bewertungsprotokollen, Verfolgung von Problemmustern und Unterstützung der Workflow-Optimierung in einer Remote-Umgebung.
  • Erstellung klarer schriftlicher Begründungen, Review-Zusammenfassungen und KPI-orientierter Berichte mit Fokus auf Genauigkeit, Durchlaufzeit, Vollständigkeit der Dokumentation, Fehlererkennungsrate und SLA-Einhaltung.
Verifizierter Experte

Alexander Z.

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Senior Data Architekt & Data Engineer

Berlin
Alexander Z.

Letzte Position:

Senior Data Solutions Engineer bei VMware Inc.

  • Private Cloud-Datenplattform auf VMware vSphere entworfen und implementiert, Greenplum MPP, Apache Kafka, Kubernetes und Apache Solr integriert und Echtzeit-Ingestion-Pipelines mit Kafka Connect und Schema Registry entwickelt.
  • Migration von Oracle Exadata zu Greenplum geleitet, Datenmodelle neu architektonisch aufgebaut, Speicher optimiert, RabbitMQ mit Debezium für CDC implementiert und VectorDB für Generative AI eingeführt.
  • PoC für Multi-Cloud-Migration über AWS, Azure und GCP entworfen und umgesetzt, KPIs für Durchsatz, Latenz und Kosteneffizienz definiert, Bulk-Datentransfers durchgeführt, Analytics- und Streaming-Workloads validiert und Architektur-Empfehlungen im großen Maßstab geliefert.
  • Legacy-On-Premises-Infrastruktur bewertet und moderne cloud-native Datenplattformen mit Greenplum und containerisierten Microservices entworfen, mit Beratung zu Skalierbarkeit, Disaster Recovery und High Availability.
Verifizierter Experte

Nitin B.

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Leitung Data & Analytics

Berlin
Nitin B.

Letzte Position:

Leiter Financial Analytics bei Independent Consultant

FP&A-Tech-Transformation für ein Unternehmen mit neunstelligen Umsätzen geleitet – von der Behebung alter technischer Schulden bis zur Einführung einer AI-native EPM-Lösung

  • Steuerung der FP&A-Transformation von A bis Z, vom Architektur-Redesign über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
  • Bewertung von über 12 EPM-Plattformen durchgeführt, von Verhandlungen mit Anbietern bis zu einem Auswahlrahmen, der auf die langfristige Planung ausgerichtet war
  • Einschränkungen in der Architektur der Finanzplanung analysiert, die Ergebnisse dem CFO vorgestellt und das Mandat der Führungsebene zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur gesichert
Verifizierter Experte

Nisanthan S.

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BI-Consultant

Berlin
Nisanthan S.

Letzte Position:

Business-Intelligence-Consultant (freiberuflich) bei NBIC – Nisanthan BI Consulting

  • Beratung von Unternehmen beim Aufbau, bei der Migration und Optimierung von BI- und Reporting-Landschaften (Power BI, SQL, Python, ETL)

  • 5 Kundenprojekte in Immobilien und Finanzen seit 05/2025: Übernahme und Stabilisierung bestehender Reports, Automatisierung wiederkehrender Standard- und Managementberichte, Aufbau von Cashflow-Modellen

  • Angebots- und Machbarkeitsbewertungen für BI- und Reporting-Projekte

  • Einsatz von KI-gestützter Entwicklung (Claude Code), um Automatisierung, Tooling sowie Web-/App-Entwicklung zu beschleunigen

  • Individuelles ERP-System

  • Problem: Die Kernprozesse eines Kunden liefen über verstreute, voneinander getrennte Excel-Dateien ohne zentrale Datenspeicherung – fehleranfällig, schwer skalierbar und nicht durchgängig auswertbar.

  • Vorgehen: Geschäftsprozesse und Anforderungen aufgenommen, Daten modelliert und iterativ gemeinsam mit dem Fachteam entwickelt.

  • Umsetzung: Ein maßgeschneidertes, webbasiertes ERP-System mit zentraler Datenbank, rollenbasierten Modulen und automatisiertem Reporting aufgebaut – umgesetzt mit KI-gestützter Entwicklung in Claude Code.

  • Zeiterfassungs-App

  • Ausgangssituation: Zeiterfassung auf Basis einer überladenen, makrolastigen Excel-Vorlage – wartungsintensiv, nur für einen Nutzer und fehleranfällig.

  • Umsetzung: Alle Funktionen und VBA-Makros in eine eigenständige Web-App mit zentraler Datenspeicherung, Mehrbenutzerfähigkeit und automatisiertem Reporting überführt.

  • Cashflow-Modellierung

  • Ausgangssituation: Das bestehende Cashflow-Modell deckte nur Bestandsinvestitionen ab; Projektentwicklungen fehlten in der Steuerung.

  • Umsetzung: Das CF-Modell aufgebaut und erweitert, um Cashflows aus Projektentwicklungen einzubeziehen.

  • Optimierung: Bestehende CF-Modelle geprüft und optimiert sowie die KPI-Ausgaben für Reporting und Steuerung erweitert.

Verifizierter Experte

Aruldass A.

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Full-Stack KI-Ingenieur

Berlin
Aruldass A.

Letzte Position:

Web Module Lead bei Mphasis Limited

  • Die End-to-End-Auslieferung von Enterprise-Full-Stack-Webanwendungen geleitet, indem ich Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Frontend- und Backend-Entwicklung, Datenbankdesign, API-Integration, Code-Reviews, Teamkoordination, Agile Umsetzung, CI/CD-Deployments, Produktionssupport, Performance-Optimierung, Sicherheitsimplementierung und die Zusammenarbeit mit Stakeholdern gesteuert habe, um skalierbare, hochwertige Softwarelösungen zu liefern.
Verifizierter Experte

Tobias K.

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Berater für digitalen Handel

Berlin
Tobias K.

Letzte Position:

Berater für digitalen Handel bei Self-employed

  • Definition von D2C-Geschäftsmodellen und Go-to-Market-Strategien für Consumer-Unternehmen. Entwicklung von Business Cases und priorisierten Roadmaps, die Managementteams dabei helfen, kommerzielle Chancen zu bewerten, Investitionsentscheidungen zu treffen und die Umsetzung zu organisieren.
  • Führung von Replatforming-Projekten im digitalen Handel – von der Erfassung geschäftlicher Anforderungen und der Technologieauswahl bis zur Umsetzungssteuerung. Koordination interner Teams und Umsetzungspartner, Strukturierung von Programmabhängigkeiten und Klärung der Verantwortung für wichtige Entscheidungen.
  • Entwicklung von Strategien für Kundenerlebnis und Lifecycle-Marketing. Übersetzung von Kundenbedürfnissen und kommerziellen Prioritäten in Service- und Conversion-Initiativen, Plattformanforderungen und Datenmodelle sowie Steuerung der Technologieauswahl und Migrationsplanung.
  • Strukturierung von Betriebsmodellen für den digitalen Handel mit klaren Verantwortlichkeiten in Marketing, Kundenerlebnis und Technologie. Vorbereitung von Teams auf die Verantwortung für Plattformen und Prozesse mit vereinbarten Prioritäten und klaren Übergaben in den internen Betrieb.
  • Beratung von Unternehmen zu KI-Anwendungen in Marketing, Kundenservice und Commerce-Prozessen. Nutzung von Erfahrung in KI-gestützter Automatisierung, Prozessdesign und Governance sowie von Beiträgen zur Entwicklung lokaler Systeme.
Verifizierter Experte

Anshita S.

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Fachkraft für Data & Analytics

Berlin
Anshita S.

Letzte Position:

Business Intelligence Developer and Data Analyst bei Deloitte Consulting

Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.

  • Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
  • Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
  • Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
  • Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
  • BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.
Verifizierter Experte

Georgi L.

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Solution Architect und techno-funktionaler Berater, S/4HANA Sourcing and Procurement

Berlin
Georgi L.

Letzte Position:

Techno-funktionaler MM/SD-Berater bei GLIT Circle GmbH

  • Umsetzung der S/4HANA-Transformation (Brownfield) bei Agrartechnikhersteller
  • Implementierung der neuen Lieferantenbewertung in S/4HANA inkl. programmierter technischer Anpassungen an kundeneigene Prozesse
  • Durchführung von Workshops mit Fachbereichen zu technischen und funktionalen Änderungen in S/4HANA mit Fokus auf P2P-Prozesse und Freigabeprozesse
  • Vorbereitung des neuen Systems inkl. Customizing und Umwandlung kundeneigener ABAP-Entwicklungen in Clean ABAP
Verifizierter Experte

Giovanni L.

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Daten- und Lösungsarchitekt

Berlin
Giovanni L.

Letzte Position:

Solution Architect bei Nordea Bank

Solution Architect für Consumer Cards

  • Übernahm die Architekturverantwortung im Bereich Consumer Cards, führte Best Practices ein und verbesserte die architektonische Transparenz und Wartbarkeit durch die Entwicklung eines strukturierten Dokumentationsrahmens für das Reverse Engineering von Legacy-Kartensystemen.
  • Standardisierte Architektur-Artefakte wie BIAN Business Capabilities, UML-Diagramme im draw.io-Format (Use Case, Component, Sequence), Namenskonventionen, Dokumentenablage, Designvorlagen und Blueprints, Microservices.
  • Erstellte High-Level- und Low-Level-Designs, abgestimmt auf Enterprise-Architecture-Governance-Prozesse und Artefaktstandards.
  • Unterstützte architektonisch das Strategic Card Simplification Programme mit Fokus auf Kartenprodukt-Migrationen und die Außerbetriebnahme von Anwendungen in allen Ländern. Agile Umgebungen (Scrum/SAFe).
  • Analysierte und entwarf KI-Use-Cases im Architekturumfeld.

Projekt: Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS) Strategic Programme

  • Analysierte und dokumentierte bestehende Datenflüsse über Kartenprodukte und geografische Regionen hinweg, um die PCI-DSS-Compliance zu prüfen.
  • Identifizierte Bereiche mit sensiblen Daten im Ruhezustand und Daten in Bewegung, die Verschlüsselung oder Maskierung erfordern, und stellte die Einhaltung der PCI-DSS-Anforderungen sicher.
  • Arbeitete mit Security-, Infrastruktur- und Applikationsteams zusammen, um Verschlüsselungsstrategien mit regulatorischen und organisatorischen Vorgaben abzustimmen.
  • Gab strategische Beratung zu Datenstrategie, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenarchitektur, Data Mesh, MEGA HOPEX, DAMA-DMBOK, ereignisgetriebener Architektur, End-to-End-Datenflüssen und Harmonisierung von Kartenproduktmodellen.
  • Stellte sicher, dass das Lösungsdesign mit regulatorischen Anforderungen (BCBS 239, DORA, GDPR) und internen Richtlinien übereinstimmt.

Projekt: Denmark ATM Outsourcing Project

Ziel: Auslagerung von Betrieb und Wartung der Geldautomaten an einen Drittanbieter bei gleichzeitiger Erweiterung des ATM-Bestands in Dänemark, wobei Nordea Eigentümer der Geldautomaten und des Bargelds für die bestehende und erweiterte Infrastruktur bleibt.

  • Leitete ein cross-funktionales Delivery-Team (Projektmanagement, Business Analysis und Architektur) und dokumentierte die aktuelle ATM-Systemlandschaft, einschließlich End-to-End-Datenflüssen, Integrationen und internen/externen Anwendungsschnittstellen.
  • Entwarf End-to-End-Prozesse für Autorisierung, Abstimmung und Settlement und stimmte Betriebsmodell, Kontrollen und Compliance-Anforderungen zwischen Nordea und dem ausgelagerten Dienstleister ab.
  • Erstellte High-Level- und Low-Level-Lösungsdesigns mit standardisierten UML-Artefakten (Use-Case-, Component- und Sequence-Diagramme) zur Unterstützung von Vendor-Onboarding, Integrationsplanung und Umsetzung.
  • Stellte die architektonische Abstimmung und Entscheidungsfindung zwischen Enterprise-Stakeholdern und Drittanbietern sicher und managte Abhängigkeiten und Schnittstellen im Rahmen der Auslagerungsinitiative.
Verifizierter Experte

Geza L.

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UX Berater

Berlin
Geza L.

Letzte Position:

UX-Stratege & KI-App-Entwickler (KI-gestützte App-Strategie) bei Eigene Projekte (Nutrycoach.ai, LuxuryBandit)

Konzeption und Entwicklung KI-gestützter App-MVPs von der ersten Idee bis zum funktionierenden Produkt. Ich verbinde UX-Strategie mit modernen KI- und No-Code-Tools — vor allem Claude und Claude Code, mit dem ich direkt im Terminal am echten Code arbeite (React, Vite), ergänzt durch Figma, Bolt.new und Base44 — um Produktideen schnell zu validieren und umzusetzen. Eigene Plattformen: Nutrycoach.ai (KI-Ernährungscoaching mit rollenbasierten Dashboards für Klienten, Coaches und Admins, KI-Mahlzeitenanalyse und skalierbarem Designsystem) und LuxuryBandit (Content-/Creator-App). Daraus entstand meine eigene Praxis „AI-assisted App Strategy“, die menschliche Kreativität, UX-Logik und intelligente Automatisierung vereint.

Verifizierter Experte

Can S.

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Softwareentwicklung für Menschen

Berlin
Can S.

Letzte Position:

Platform Engineer bei ClimateChoice

In einem schlanken, umsetzungsorientierten Umfeld habe ich Verantwortung über einen engen Engineering-Bereich hinaus übernommen und Systeme über Backend, Daten und Infrastruktur hinweg mitgestaltet und umgesetzt. Ich habe direkt mit den drei Gründern in einem schnelllebigen, wichtigen Umfeld zusammengearbeitet und strategische Prioritäten in konkrete technische Entscheidungen und Ergebnisse in Produktion übersetzt.

  • Verantwortete die Kernentwicklung der Plattform über Backend (Django/Rest Framework/Postgres), ETL (Python/Dagster), Infrastruktur (Terraform/Kubernetes/AWS) und Frontend (TypeScript/React) für ein Climate-Tech-SaaS-Produkt und trieb die laufende Cross-Stack-Entwicklung über fünf Repositories seit Oktober 2021 bis heute voran.
  • Entwarf und verantwortete ein eigenständiges internes Python-Scoring-Framework für CRC-Assessments, mit YAML-basierten Regeln und Metaprogrammierung, damit auch nicht-technische Nutzer komplexe Bewertungslogik ohne fest verdrahtete Implementierungen definieren können.
  • Entwickelte und stabilisierte ETL- und Scraping-Pipelines mit Dagster und Scrapfly und verbesserte Dokumentenaufnahme, Tagging, Retry-Verhalten, Deployments und die operative Stabilität.
  • Trug zur Modernisierung und Zuverlässigkeit der Plattform bei durch Django-/Python-Upgrades, Änderungen an Postgres/RDS und EKS, CDN-/TLS-Updates, Verbesserungen bei Tests und Performance sowie stärkere Observability.
  • Trieb das Backend-Engineering für Produktfeatures voran und übersetzte Anforderungen in technische Spezifikationen, API-Verträge, Datenstrukturen und skalierbare Umsetzungspläne.
Verifizierter Experte

Ola V.

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IT-Dozent

Berlin
Ola V.

Letzte Position:

IT-Dozent

  • IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration
Verifizierter Experte

Vito B.

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KI-Architekt | LLM & agentische KI für Fertigung, Medizintechnik, FinTech, SaaS, IoT

Berlin
Vito B.

Letzte Position:

KI-Architekt & Engineer (Gründer) bei Arcate

  • Wirkung: Arcate verwandelt verstreute Kundensignale in bewertete Produktentscheidungen für B2B-Produktteams. Jede Initiative wird nach dem gefährdeten Umsatz priorisiert. Jede Entscheidung ist vom Kundenzitat bis zur Vorstandspräsentation nachvollziehbar. Allein entwickelt und produktiv eingesetzt. Das Modell wurde in 60 Simulationsläufen mit Kendall's tau = 0,924 gegenüber der Einschätzung erfahrener Product Manager validiert.

  • Kompetenzen: Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, Large Language Model (LLM), RAG, Model Context Protocol (MCP), agentische Workflows, Supabase, TypeScript, Deno, PHP, Stripe, PostgreSQL, Produktstrategie, Positionierung, GTM

  • Fähigkeiten:

  • Signalerfassung: Slack, Intercom, Gong, Salesforce, HubSpot. Signale werden nach ihrer geschäftlichen Bedeutung klassifiziert, um Entscheidungen zu Umsatzrisiken zu priorisieren.

  • Umsatzbewertung: Fermi-Leverage-Modell. Initiativen werden nach gefährdetem Kunden-ARR, Signalstärke und Bestätigung durch mehrere Accounts bewertet.

  • Roadmap-Intelligence: Jede Entscheidung ist vom ursprünglichen Kundensignal bis zur bewerteten, vorstandstauglichen Entscheidung nachvollziehbar.

  • Entwickelt:

  • MCP-Server (v0.10.0): 12 Tools, JSON-RPC 2.0, Supabase Edge Functions, SHA-256-Authentifizierung für API-Schlüssel.

  • Bewertungs-Engine: Logarithmisch gewichteter ARR, durch Quadratwurzel gedämpfte Signalstärke, Bestätigung von Signalen durch mehrere Accounts.

  • Agentische Workflows: 18 automatisierte Pipelines für Release, Bereitstellung, Design-QA, Guard-QA und Signalerfassung über Slack-Agenten.

  • KI-Fähigkeiten: 7 kodifizierte Fähigkeiten, darunter CEO Prioritizer, Design System Enforcer, MCP QA und Simulation Runner.

  • Automatisierte Qualitätssicherung: Browserbasierte Screenshot-Validierung jedes Bildschirms anhand von Design Tokens bei jedem Build.

  • Vollständige SaaS-Anwendung: Authentifizierung, Abrechnung, Medien-Pipeline, Design-System. Allein produktiv eingesetzt.

  • Technologie-Stack: Supabase (Authentifizierung, DB, Edge Functions, Echtzeit), Stripe, Cloudinary, PHP, TypeScript, Deno

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Modeling einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

15 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)

Data Modeling Experten in Berlin verfügen im Durchschnitt über 15 Jahre Berufserfahrung. Das sind 3 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 18 Jahre beträgt.

Positionsdauer

1,8 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Data Modeling Experten in Berlin bleiben im Durchschnitt 1,8 Jahre in einer Position. Das sind 1,2 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 3 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

10 (Deutschland: 12)

Data Modeling Experten in Berlin haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen. Das sind 2 weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 12 beträgt.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Data Modeling Experten in Berlin haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gesammelt.

Häufigste Branchen

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

Data Modeling Experten in Berlin sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Data Modeling Experten in Berlin erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

98% (Deutschland: 92%)

98% der Data Modeling Experten in Berlin haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 6% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 92% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

62% (Deutschland: 63%)

62% der Data Modeling Experten in Berlin haben mindestens einen Master-Abschluss. Das sind 1% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 63% beträgt.

Doktortitel

6% (Deutschland: 10%)

6% der Data Modeling Experten in Berlin haben einen Doktortitel (PhD). Das sind 4% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 10% beträgt.

Zertifizierungen pro Freelancer

2 (Deutschland: 3)

Data Modeling Experten in Berlin besitzen im Durchschnitt 2 berufliche Zertifizierungen. Das sind 1 weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 3 beträgt.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Data Modeling Experten in Berlin sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

93% (Deutschland: 97%)

93% der Data Modeling Experten in Berlin sprechen zwei oder mehr Sprachen. Das sind 4% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 97% beträgt.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 10 20 30 40
4 der Data Modeling Experten in Berlin verlangen weniger als 400 € pro Tag.
24 der Data Modeling Experten in Berlin verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
23 der Data Modeling Experten in Berlin verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
3 der Data Modeling Experten in Berlin verlangen 1200 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Data Modeling einsetzen

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 733 €
Ø Deutschland 802 €

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 768 €
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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der Data Modeling Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (92%)
  • Bank- und Finanzwesen (48%)
  • Professionelle Dienstleistungen (43%)
  • Automotive (38%)
  • Einzelhandel (33%)
  • Gesundheitswesen (30%)
  • Fertigung (28%)
  • Bildung (23%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Was Data Modeling umfasst

Data Modeling definiert, wie Informationen innerhalb eines Systems strukturiert, miteinander verknüpft und verwaltet werden. Spezialisten übersetzen Geschäftskonzepte in konzeptionelle, logische und physische Modelle, die Datenbanken, Anwendungen, Berichte und Datenplattformen anleiten. Die Arbeit klärt Entitäten, Attribute, Beziehungen, Schlüssel und Regeln, bevor die Implementierung beginnt.

Modelle für moderne Systeme

Ein Modell kann eine transaktionale relationale Datenbank, ein analytisches Warehouse, ein Lakehouse oder ein domänenorientiertes Datenprodukt unterstützen. Fachleute entscheiden zwischen normalisierten und denormalisierten Strukturen, Dimensionsmodellen, Data-Vault-Mustern, Graphmodellen und dokumentenorientierten Ansätzen. Die Wahl hängt von Zugriffsmustern, Konsistenzanforderungen, Änderungsraten und Berichtszielen ab.

Ökosystem und Tools

Data Modeling verbindet Datenbankdesign mit dem gesamten Daten-Stack. Nützliches Know-how kann SQL, Entity-Relationship-Notation, Schema-Repositories und Modellierungstools sowie Plattformen wie PostgreSQL, Oracle, SQL Server, Snowflake, BigQuery oder Databricks umfassen. Gute Spezialisten verstehen außerdem Transformationsprozesse, Metadaten, Datenherkunft, Datenkataloge und versionskontrollierte Änderungen.

Wo Unternehmen es einsetzen

Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn ein System schwer verständlich geworden ist, Teams sich über Definitionen uneinig sind oder eine Migration eine verlässliche Zielstruktur benötigt.

  • Schemata für Anwendungen und operative Datenbanken entwerfen
  • Dimensionsmodelle für Dashboards und Analysen erstellen
  • Quellsysteme in Warehouses oder Lakehouses abbilden
  • Gemeinsame Geschäftsbegriffe, Schlüssel und Datenverantwortlichkeiten definieren

Wann externe Expertise hilft

Ein freiberuflicher Profi kann bestehende Schemata bewerten, Duplikate erkennen und Abhängigkeiten klären, ohne ein internes Team auszubremsen. Das ist bei Plattformmigrationen, Fusionen, der Neugestaltung von Berichten, Master-Data-Initiativen und neuen Produktvorhaben besonders wertvoll. In Berlin ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Workshops vor Ort dabei helfen können, Produkt-, Compliance- und Datenteams in deutschen und internationalen Organisationen aufeinander abzustimmen.

Woran man starke Spezialisten erkennt

Die besten Profis verbinden technische Struktur mit geschäftlicher Bedeutung. Sie dokumentieren Annahmen, testen Modelle anhand echter Abfragen, erklären Abwägungen verständlich und beziehen die Personen ein, die Daten erstellen oder nutzen. Außerdem planen sie Veränderungen, Datenqualität, Zugriffskontrolle, Datenherkunft und eine wartbare Weiterentwicklung des Schemas ein, statt nur den ursprünglichen Start zu optimieren.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Was Kunden uns zu Data Modeling am häufigsten fragen – kurz beantwortet.

Data Modeling wird verwendet, um die Struktur, Beziehungen und Regeln von Informationen vor oder während der Implementierung einer Datenbank zu beschreiben. Es hilft Teams, zuverlässige Anwendungsdatenbanken, Warehouses, Lakehouses, Berichtsebenen und gemeinsame Datenprodukte zu entwickeln.

Data Modeling konzentriert sich darauf, Geschäftskonzepte, Beziehungen und Bedeutungen innerhalb eines Systems abzubilden. Beim Datenbankdesign wird dieses Modell in ein implementierbares Schema überführt, einschließlich Indizes, Einschränkungen, Speicherentscheidungen und Performance-Überlegungen; in der Praxis überschneiden sich beide Tätigkeiten häufig.

Ein guter Data Modeling Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, relationalen Datenbanken, Dimensionsmodellierung und Datenintegration. Erfahrung mit Data Governance, Metadaten, Datenherkunft, Cloud-Warehouses, Anforderungen an Analysen und Schemasmigrationen ist ebenfalls wertvoll.

Das passende Niveau hängt vom Umfang und Risiko des Modells sowie von der Anzahl der Quellsysteme ab. Für eine gezielte Schema-Prüfung kann ein Spezialist mit einem klar begrenzten Aufgabenbereich ausreichen, während eine Neugestaltung eines Warehouses oder ein unternehmensweites Modell jemanden erfordert, der Workshops moderieren, Definitionen klären und systemübergreifende Abhängigkeiten steuern kann.

Data Modeling eignet sich gut für Remote-Arbeit, da Spezialisten Schemata prüfen, Entscheidungen dokumentieren und über gemeinsame Modellierungs- und Versionskontrolltools zusammenarbeiten können. Projekte in Berlin profitieren dennoch möglicherweise von gelegentlichen Workshops vor Ort, wenn Geschäftsdefinitionen und Verantwortlichkeiten teamübergreifend abgestimmt werden müssen.

Beauftragen Sie einen Data Modeling Spezialisten, wenn Berichtdefinitionen widersprüchlich sind, Datenbankänderungen wiederholt zu Fehlern führen oder einer Migration eine klare Zielstruktur fehlt. Externe Expertise ist auch hilfreich, wenn ein internes Team vor der Festlegung auf ein langfristig genutztes Schema eine unabhängige Prüfung benötigt.

Bitten Sie den Data Modeling Profi, ein früheres Modell anhand von Geschäftsregeln, Abfragemustern und Abwägungen zu erklären, nicht nur anhand der Notation. Prüfen Sie die Verständlichkeit seiner Dokumentation, seinen Umgang mit sich ändernden Anforderungen und ob er Datenqualität, Verantwortlichkeiten, Datenherkunft und Zugriffe berücksichtigt.

Relationales Data Modeling wird häufig mit Dimensions-, Data-Vault-, Graph-, Dokumenten- und Wide-Column-Ansätzen verglichen. Die beste Wahl hängt von Beziehungen, Abfragemustern, Konsistenz, Skalierung, Flexibilität und den verfügbaren Kenntnissen für die Pflege des Systems ab.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 733 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 98% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 62% mindestens einen Master-Abschluss und 6% einen Doktortitel.

Freelancer in Berlin, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (93%) und Französisch (16%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (48%) und Professionelle Dienstleistungen (43%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (80%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Modeling 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.

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