
Data Modeling Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen schaffenBeauftragen 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
William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
Ola V.
Letzte Position:
IT-Dozent
- IT-Schulungen in Theorie und Praxis für Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung und Systemintegration
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)

Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

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

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
98% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
62% (Deutschland: 63%)
Doktortitel
6% (Deutschland: 10%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
93% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
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.
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 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.
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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