Data Modeling Experten in Köln
mit geprüften Spezialisten und präzisem AI-Matching.Beauftragen Sie Experten, die ER-Modelle, Dimensionsmodelle und Data-Warehouse-Strukturen entwickeln und aus unübersichtlichen Quelldaten klare, nutzbare Schemas machen. Von Analytics-Grundlagen bis zur Integrationsarbeit erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
Henning Uiterwyk
Letzte Position:
Senior Expert Data Governance, Master Data Quality und Data Migration bei E.ON
- Planung und Umsetzung einer Migrationsstrategie von Stamm- und Bewegungsdaten zur kontinuierlichen Befüllung einer cloudunabhängigen Datenbank
- Erstellung und pilothafte Implementierung eines unternehmensweiten Business Data Models für Kunde, Lieferant, Verträge, Produkte, Preise, Verbräuche, Rechnungen und Mahnwesen
- Konzeption und Beratung zu einem Data Governance Framework inkl. Definition von Gremien, Rollen, Prozessen und Metadaten-Modell
- Operationalisierung des Data Governance Frameworks mit Definition von Datenstandards
- Teilprojektleitung bei zwei Pilotprojekten (PoCs) für Data Governance Systeme (ErwinDIS und Atlan)
- Schulung und Coaching des Data Teams in Migration, Data Quality und Datenmodellierung
Markus Blohm
Letzte Position:
Berater, Technischer Projektleiter bei Lanxess
- Projekt: ESU Windows und SQL-Server Konsolidierung / Configuration Management in ServiceNow
- Erstellung einer Ist-Analyse aller Server weltweit
- Erstellung einer Ist-Analyse aller SQL-Server weltweit
- Erstellung von Anforderungsanalysen für die SQL- und Servermigrationen
- Abstimmung der Anforderungen mit den Partnern für Migrationen auf Hyper-V (on-premises) oder Azure Cloud
- Moderation von Jour-fixe-Meetings
- Erstellung von Fahrplänen und Lösungsmodellen für Servermigrationen
- Aufbau von Testszenarien
- Moderation von Workshops für die Einführung eines Global-Admin-Teams
- Erstellung von Datenmodellen (CMDB) in ServiceNow
- Durchführung von Workshops für das Datenmodell der CMDB
- Erstellung von Lösungsmodellen für die CMDB
- Erstellung einer lückenlosen Konfigurationsdokumentation und Arbeitsdokumentation der CMDB
- Erstellung von Reports für das Lizenzmanagement
- Erstellung von KPIs zur Datenqualität in ServiceNow
- Erstellung eines Servicekatalogs
- Moderation von Workshops zur Erstellung der Service Requests
- Schnittstelle zwischen Bedarfsanalyse und ServiceNow-Development-Team
- Eingesetzte Systeme: Windows 7, Windows 10, Microsoft Office 365/2010, Windows Server 20xx, SQL Server 20xx, SharePoint, Azure Cloud, Hyper-V, ServiceNow, diverse Tools
Alexander Bromberg
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Beshr Alnirabieh
Letzte Position:
Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung
- Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
- Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
- Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
- Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
- Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Rodion Orlinskiy
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Abdelkader El Moumane
Letzte Position:
Leitender Business Analyst (PIM)
- Weiterentwicklung und Optimierung des PIM-Systems (z. B. Datenmodellierung, Schnittstellen, User Experience)
- Analyse, Strukturierung und fachliche Bewertung von Business-Anforderungen in enger Abstimmung mit Fachbereichen und Stakeholdern
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in fachliche und technische Konzepte (Business- & Solution-Design)
- Konzeption und Weiterentwicklung der PIM-Zielarchitektur inkl. Datenmodelle, Objektstrukturen, Versionierungs- und Lifecycle-Konzepte
- Definition von Schnittstellen, Integrationskonzepten und Datenflüssen zwischen PIM, E-Commerce, ERP und weiteren Umsystemen
- Qualitätssicherung in enger Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Entwicklungsteam
- Aufwandsschätzungen für Analyse-, Design- und Testaktivitäten
- Agile, Scrum, 4APortal, SAP ERP, SAP eCommerce (Hybris)
Johannes Wagner
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Soorce GmbH
- Analyse der geschäftlichen Anforderungen
- Integration verschiedener Datenquellen wie ERP-Systeme, Produktionssysteme und externe Datenquellen
- Implementierung der Beladungsstrecken und Verarbeitungslogik mit MSSQL
- Datenmodellierung und Optimierung von Datenmodellen
- Aufsetzen eines Data Quality Managements inkl. Data Profiling mit dynamischer Programmierung
- Unterstützung bei der Konzipierung und Etablierung der Data Governance, insb. im Bereich Data Quality Management und Datenschutz
- Mithilfe bei der Entwicklung von BI-Lösungen mit Tableau zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen
Maurice Knopp
Letzte Position:
Solution Architect – Cloud-Native Transformation of IoT Monitoring Platform bei NDA / Wind Energy Sector
- Leitete die End-to-End-Architektur und Migration eines veralteten On-Premise-IoT-Monitoringsystems zu einer cloud-nativen Azure-Plattform in einem Entwicklungsteam mit 17 Mitgliedern
- Entwarf und implementierte eine skalierbare Microservices-Architektur (Java 21, Spring Boot, Kubernetes, Azure Services), entkoppelte IoT- Datenströme und beseitigte Engpässe des Altsystems
- Definierte den Tech-Stack, mentorierte Entwickler und koordinierte cross-funktionale Teams in 4 Ländern, um eine hohe Lieferqualität und die Einhaltung der Architekturstandards sicherzustellen
- Trieb Requirements Engineering und System-Redesign voran, beseitigte jahrelange technische Schulden und führte ereignisgesteuerte Verarbeitung sowie automatisierte Workflows ein
- Wichtige Erfolge
- Erhöhte Systemstabilität und Uptime um ~10x und machte 24/7-DevOps-Eingriffe überflüssig
- Senkte die Hosting-Kosten um ~80 % (5x Einsparung) durch Cloud-Optimierung
- Verbesserte Performance und Skalierbarkeit und ermöglichte eine stabile Verarbeitung von IoT-Datenströmen mit hohem Volumen
- Erfolgreiche Migration ohne Unterbrechung von On-Prem in die Cloud, mit hoher Nutzerzufriedenheit und Zuverlässigkeit ab dem ersten Tag
Alexander Rautzenberg
Letzte Position:
Business Analyse bei Finanzdienstleister Landesbank
Das Projekt ATLAS der Helaba verfolgt das Ziel, zentrale Systeme zu modernisieren und zukunftssicher zu gestalten. Im Rahmen des Teilprojekts wird das bestehende Legacy-System für den internationalen Zahlungsverkehr abgelöst und durch eine moderne, webbasierte Applikation ersetzt.
- Analyse fachlicher und technischer Anforderungen
- Analyse und Optimierung von fachlichen Prozessen
- Prozessmodellierung
- Vorbereitung und Moderation von Workshops
- Definition Projektscope und Priorisierung der Anforderungen
- Geschäftsprozessmanagement (Analyse, Modellierung und Optimierung)
- Spezifikation von User Stories
- Konzeption Fach- und Berechtigungskonzept
- Test und Abnahme
- Design von MockUps in Figma
- Erstellung des UI/UX Style-Guides für Webapplikationen Vorgehensweise: Scrum (agil) Technologien: Jira, Confluence, MS Teams, Conceptboard, Java, Vaadin, Figma
Emmanouil Tzouridis
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Trade Republic Bank GmbH
- Implementierung von Analytics- und Automatisierungslösungen für die Business Unit Anti Financial Crime
- Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für produktive ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over und Kartenbetrugserkennung sowie Customer Risk Assessment
- Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow
Jens Hagemeyer-Lee
Letzte Position:
#52 Testmanager im Bereich Sicherheitskritische Infrastruktur bei Telekommunikationsunternehmen
- Netzelemente, netz-, betriebs- und betreibernahe Systeme
- Betreuung von ca. 20 verschiedenen Produkten (agil gemanagt)
- Anforderungsanalyse und -management (funktional sowie nicht-funktional)
- Testkonzeption und -planung (Scope, Testphasen, Aufwand, Zeiten, Ressourcen, Organisation etc.)
- Abstimmung des Vorgehens mit Auftraggebern und Dienstleistern
- Steuerung und Mitarbeit bei der Erstellung von Testfällen für System-, Integrations- und End-to-End-Tests
- Lenkung und Unterstützung der Testdurchführung
- Fehlermanagement und Planung von Bugfixes mit externen Dienstleistern
- Vorbereitung und Moderation von Workshops
- Regelmäßiges Reporting und Erstellung automatisierter Testreports
- Weiterentwicklung der Methodik für agiles Testen und Konfiguration unterstützender Werkzeuge
- Konzeptionelle Unterstützung der Entwicklung eines Qualitätssiegels für die Einstufung der Produkt- und Servicequalität interner und externer Dienstleister
- Requirements Engineering auf Basis von ISO/IEC 25010, Scrum, SaFE
- BMC Remedy, Atlassian Confluence, Atlassian Jira (u. a. mit Plugins Xray, Structure), Microsoft Office (inkl. Visio), Obsidian, Dokumentenmanagementsystem doxis, Gitlab, Obsidian
Manuel Schneider
Letzte Position:
Projektleiter bei Univention
Branche: digitale Souveränität, öffentlicher Dienst
Inhalte:
- Projektsteuerung (Teams: Beratung, Entwicklung, Test, Deployment/Betrieb)
Produkte und Standards:
- Jira, Confluence, Asana, Miro, Mural
- Open Source, Keycloak, Open Xchange, ownCloud
Florian Rubel
Letzte Position:
Senior Fullstack-Entwickler bei Ivii GmbH
- Zwei-monatige Modernisierung der Management-UI für KI-gestützte Kameras
- Komplexe React-Anwendung auf Vue 3 mit Single-File-Komponenten umgeschrieben
- Aufbau der zentralen Architektur der Vue-Applikation und Konfiguration mit Vite, Pinia, Router, I18n, ESLint und Prettier
- Kundenspezifische Integration von Leaflet zur Darstellung von Erkennungszonen auf Bildern
- Unterstützung bei der Erweiterung des Backends und Anpassung der Authentifizierung
Peter Brungs
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Jannik Jespers
Letzte Position:
Freiberuflicher Salesforce Berater & Entwickler bei Selbstständig
- Beratung und Umsetzung von über 30 Salesforce-Projekten (Sales Cloud, Service Cloud, Experience Cloud, Pardot, Marketing Cloud)
- Konzeption und Aufbau von CRM-Architekturen inkl. Anforderungsmanagement, Datenmodellierung und Automatisierung
- Implementierung von kundenspezifischen Lösungen (Apex, LWC, Flows, Integrationen)
- Schnittstellenentwicklung mit ERP-, DMS- und E-Mail-Systemen (SAP, Microsoft Dynamics, DocuWare u.a.)
- Einführung von agilen Projektmethoden (Scrum, Kanban) bei Kundenprojekten
- Coaching von internen Salesforce-Teams (Admin- und Entwickler-Schulungen)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Modeling einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 13)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
94% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
61% (Deutschland: 64%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 Köln, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Kernzweck
Data Modeling legt fest, wie Daten strukturiert, benannt, verknüpft und verwaltet werden. Starke Modelle helfen Teams, verlässliche Anwendungen, Reporting-Schichten und Analytics-Speicher aufzubauen, ohne Verwechslungen zwischen Quellsystemen, Geschäftsregeln und der späteren Nutzung.
Wo es eingesetzt wird
- Operative Systeme und Design von Stammdaten
- Data Warehouses und Dimensionsmodellierung
- Integration zwischen ERP-, CRM- und BI-Tools
- Normalisierung, Schlüssel und Beziehungsdesign
- Dokumentation für Teams und Stakeholder
Häufige Methoden
Profis nutzen konzeptionelles, logisches und physisches Modeling, um Geschäftsanforderungen mit echten Datenbankstrukturen abzugleichen. In der Praxis heißt das oft ER-Modeling, Star Schemas, Snowflake Schemas und eine sorgfältige Zuordnung von Attributen, Einschränkungen und Hierarchien.
Tools und Ökosystem
Die Arbeit findet oft mit SQL, ERwin Data Modeler, SAP PowerDesigner, dbt und Diagramm-Tools statt, die von Analysten und Data-Teams genutzt werden. Gute Spezialisten können auch mit PostgreSQL, SQL Server, Oracle, Snowflake und Databricks arbeiten, wenn das Modell zu einem bestehenden Stack passen muss.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn ein System zu schnell wächst, Quellsysteme sich nicht einigen oder Reporting scheitert, weil das Modell unklar ist. In Köln ist das besonders häufig in Commerce-, Logistik-, Produktions- und Medienteams, die saubere Übergaben zwischen lokalen und externen Spezialisten brauchen.
Was starke Experten liefern
Starke Profis fragen zuerst nach den Fachbegriffen, bevor sie Tabellen zeichnen. Sie erstellen Modelle, die Änderungen unterstützen, eine einheitliche Namensgebung sichern, Annahmen dokumentieren und gut mit Entwicklern, Analysten und Datenverantwortlichen zusammenpassen.
- klares Design von Entitäten und Beziehungen
- stabile Warehouse-Strukturen für BI
- Unterstützung bei der Migration alter Schemas
- Data Dictionaries und Modelldokumentation
- Review-Notizen für spätere Änderungen
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Data Modeling anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Data Modeling legt fest, wie Informationen organisiert werden, damit Systeme sie zuverlässig speichern, verknüpfen und nutzen können. Es unterstützt Anwendungsdesign, Reporting, Integration und Warehouse-Arbeit, indem Geschäftsregeln in klare Strukturen übersetzt werden. Ohne das landen Teams oft bei doppelten Feldern, unklaren Beziehungen und schwer wartbaren Datenbanken.
Data Modeling ist die übergeordnete Disziplin. ER Modeling ist eine Möglichkeit, Entitäten und Beziehungen für operative Systeme zu entwerfen, während Dimensionsmodellierung häufig für Analytics und BI eingesetzt wird. Viele Projekte brauchen beide Ansätze auf verschiedenen Ebenen.
Data Modeling ist hilfreich, wenn ein neues System entworfen wird, ein altes Schema bereinigt werden muss oder Reporting-Daten nicht mehr zu den Geschäftsregeln passen. Es ist auch eine gute Wahl, wenn interne Teams die Quellsysteme kennen, aber einen Spezialisten brauchen, der die Struktur formt. Freelancer können für Reviews, Neuentwürfe oder kurze Umsetzungsphasen einspringen.
Ein starker Data Modeling Spezialist bringt in der Regel solides SQL, Datenbankdesign und ein gutes Verständnis für Business Analysis mit. Kenntnisse in Normalisierung, Schlüsseln, Constraints, Schema-Migration und Warehouse-Design sind ebenfalls üblich. Kommunikation ist wichtig, weil das Modell widerspiegeln muss, wie das Geschäft wirklich funktioniert.
Ein einfaches Reporting-Schema braucht vielleicht nur eine gezielte Prüfung, während ein zentrales Plattform- oder Warehouse-Redesign tiefere Expertise verlangt. Data Modeling wird besonders sensibel, wenn viele Systeme von denselben Tabellen abhängen oder Migrationen beteiligt sind. Je mehr gemeinsam genutzte Daten es gibt, desto wichtiger wird eine sorgfältige Gestaltung.
Data Modeling dreht sich um Struktur und Bedeutung, nicht um Serverbetrieb oder Anwendungslogik. Die Datenbankadministration sorgt dafür, dass die Datenbank läuft, und Softwaredesign formt das Verhalten des Produkts. Ein gutes Modell unterstützt beides, beantwortet aber eine andere Frage: wofür die Daten stehen sollen und wie sie zusammenhängen.
Ja, die meiste Data Modeling-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Stakeholder Quellsysteme, Geschäftsregeln und Beispieldaten teilen. Vor-Ort-Termine können am Anfang trotzdem hilfreich sein, vor allem für Workshops mit Product Ownern oder Data Stewards in Köln. Viele Teams nutzen ein gemischtes Setup für Reviews und Übergabetermine.
Achten Sie auf klare Fragen zur fachlichen Bedeutung und nicht nur auf technische Begriffe. Ein starker Data Modeling Freelancer erklärt Abwägungen, dokumentiert Annahmen und kann zeigen, wie das Design die heutige und zukünftige Nutzung unterstützt. Gute Zeichen sind eine saubere Namensgebung, sinnvolle Schlüssel und Modelle, die sich leicht mit nicht-technischen Stakeholdern prüfen lassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 887 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 61% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Professionelle Dienstleistungen (68%) und Bank- und Finanzwesen (59%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Qualitätssicherung (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
