Data Modeling Experten in Essen
, die innerhalb von Minuten durch KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle erstellen, sie an Geschäftsprozesse ausrichten und Schemata für Analysen, APIs und Cloud-Plattformen vorbereiten. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Essen kennen, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
Fadi S.
Letzte Position:
Data Scientist bei E-Commerce
- Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
- Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
- Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
- Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
- Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
- Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
- Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen
Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4
Asım Y.
Letzte Position:
Freiberuflicher BI/DWH/ETL-Spezialist bei Akbank
- Festlegung von Architekturstandards für Informatica-Power-Center-Entwicklungsteams
- Wartung, Performance und Zustand von DWH-(Exadata)-Umgebungen
- Architekturstandards für Qlik-Sense-/BO-Berichte
- Umsetzung von Best Practices bei ETL-Aufgaben
- Dokumentation der ETL-Standards in Confluence
- Regeln für die dynamische Datenmaskierung gemäß GDPR/KVKK-Vorschriften mit dem Informatica-DDM-Tool
- DWH-Datenmodell mit Power Designer
- Aktualisierung der Qlik-Sense-Versionen
- Zusammenführung der Repository-Datenbanken aller Informatica-Server in einer Oracle-Datenbank
Boris S.
Letzte Position:
Generalistischer Experte für Softwareentwicklung bei Mercor
- Anlernen der KI-Modelle, Bilder und Texte sowie UI/UX bewerten, die bereitgestellten Daten in Insights umwandeln mittels OpenAI Feather im Ablauf des Machine Learnings
Technologien: OpenAI Feather
Hervé T.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei Schweizerische Post AG
Tools: Fabric, AWS, dbt, Power BI, SQL, DWH, R, Python
- Unterstützte Kunden bei der Umsetzung eines Architekturdesigns zur Extraktion und Aufbereitung von Daten
- Verantwortete die Konzeption und Implementierung der BI- und DWH-Plattform
- Sicherte die Skalierbarkeit und Performance der Datenplattform
Daniel A.
Letzte Position:
Sales Development Representative (SDR) bei TenderFlow GmbH
- Akquiriert Neukunden im B2B-Outbound für ein KI-SaaS-Startup im Bereich öffentliche Ausschreibungen und terminiert Produktdemos mit IT-Entscheidern.
- Qualifiziert Zielkunden entlang eines definierten Ideal-Customer-Profils inklusive Discovery, Bedarfsanalyse und Einwandbehandlung.
- Eignet sich Domänenwissen im öffentlichen Vergabewesen an (EVB-IT, deutsche und EU-Vergabeportale) für Fachgespräche auf Augenhöhe.
Abdulhasib M.
Letzte Position:
Power BI Entwickler / BI Consultant bei Telair International GmbH
- Entwicklung von Power-BI-Reports, Measures und KPIs für Vertrieb, Einkauf, Materialwirtschaft, Lager und Produktion
- Analyse der proALPHA-Datenbank (Progress OpenEdge) und performante SQL-Abfragen für Extraktion und Transformation
- Datenmodelle, ETL-Prozesse und Pipelines inkl. automatisierter Aktualisierung über Power BI Service und Data Gateway
- Anforderungsaufnahme und Umsetzung in enger Abstimmung mit den Fachabteilungen
Ausgewählte Projekte:
- Vertriebsreport: Umsatz, Auftragseingang und Auftragsstatus
- Einkaufsreport mit automatisierten Bestellvorschlägen (Power Automate)
- Fehlteileüberwachung für Produktion und Materialwirtschaft
- Produktionsstücklisten auf Microsoft Fabric inkl. Deployment-Pipeline (Dev → Prod)
- Forecast-Vergleichsreport
- Zentrale Power-BI-Apps, die alle Reports je Abteilung bündeln
Technologien: Power BI, DAX, Power Query (M), SQL, proALPHA, Progress OpenEdge, Microsoft Fabric, Power Automate, Python
Ateet B.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei MASX AI
Strategischer Übergang in KI-Engineering durch intensives Mentoring und Projektdurchführung.
Entwicklung von MASX AI, einer agentischen KI-Plattform, die LangGraph, AutoGen und RAG für geopolitische Prognosen und Echtzeit-ETL integriert.
Entwurf und Bereitstellung funktionsfähiger KI-Prototypen für potenzielle Kunden, die angewandte Expertise in Multi-Agenten-Systemen, Echtzeit-Datenpipelines und LLM-Integrationen demonstrieren.
Waleed H.
Letzte Position:
Produktmanager – Prozessintelligenz & BI bei SAP
Hauptansprechpartner für Stakeholder (insbesondere Konzerncontrolling), verantwortlich für den End-to-End-Plan-to-Steer-Prozess sowie datengesteuerte Unternehmensplanung und Performance Management mit SAP Signavio, SAP Analytics Cloud (SAC), S/4HANA-Datenmodellen, KPI-Frameworks, Berichten, Dashboards, Self-Service-BI und Advanced Analytics.
Zuständig für das Requirements- und Integrationsmanagement konzernweiter SAP-BI-Lösungen, einschließlich BI-Standards, Data Governance und Architekturleitlinien.
Mitarbeit an einem globalen BI-Transformationsprogramm (Rollouts, Key-User-Schulungen, Dokumentation) zur Stärkung der Datenkompetenz und Förderung kontinuierlicher Verbesserung.
Skalierung einer neu eingeführten Funktion von MVP bis zum globalen Rollout in SAP Signavio, wodurch die Modellierungszeit für Kundenprozesse um 40 % reduziert und der NPS in zwei Release-Zyklen von 41 auf 63 erhöht wurde.
Hendrik L.
Letzte Position:
Senior-Modernisierungsingenieur – Performance & Refactoring von Legacy-Web-Apps (Energiesektor) bei Levering IT GmbH
- Neu-Architektur einer über Jahre gewachsenen Web-Anwendung, Modularisierung stark gekoppelter Komponenten
- Antwortzeiten von mehreren Sekunden auf <50 ms reduziert
- Performance-Engpässe entfernt
- Architektur vereinfacht, sodass interne Teams wieder selbstständig Features umsetzen können
Alain Gérard E.
Letzte Position:
Business Analyse / Requirements Engineering bei 1&1
- Erstellen des Fachkonzepts einer Dashboard-Lösung für das End-to-End-Management im 5G-Deployment-Team in einer Open-RAN-Architektur
- Entwickeln von Dashboards und Berichten mit Power BI Desktop (Anbindung mit Power Query, KPI-Berechnung mit DAX, Veröffentlichung im Power BI Service)
- Entwickeln von Lösungen mit Power Apps
- Integration von Power-BI-Berichten in Dynamics 365 Business Central
Angelo W.
Letzte Position:
Experte für statistische Programmierung bei Daiichi Sankyo Europe GmbH
- Leitender statistischer Programmierer für klinische Studien
- Management von internen Deliverables, Programmierressourcen und externen Dienstleistern (CROs)
- Entwicklung von Automatisierungssystemen und KI-Integration in statistische Programmieraufgaben
- Prozessanalyse und KPI-Management für das Leadership-Team
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Modeling einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
73% (Deutschland: 63%)
Doktortitel
9%
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Essen 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 Essen, 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 29 Okt 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) (82%)
- Bank- und Finanzwesen (45%)
- Gesundheitswesen (45%)
- Telekommunikation (45%)
- Fertigung (36%)
- Automotive (27%)
- Bildung (27%)
- Transport und Logistik (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Modeling definiert
Data Modeling beschreibt, wie Informationen innerhalb eines Systems strukturiert, miteinander verknüpft und verwaltet werden. Spezialisten übertragen Geschäftskonzepte in konzeptionelle, logische und physische Modelle, die Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und operative Anwendungen steuern. Die Arbeit klärt Entitäten, Attribute, Beziehungen, Schlüssel und Regeln, bevor die Implementierung beginnt.
Modelle und Ergebnisse
Ein starkes Modell verbindet die fachliche Bedeutung mit dem technischen Design. Typische Ergebnisse sind:
- Konzeptionelle Modelle für eine gemeinsame Geschäftssprache
- Logische Modelle mit Entitäten, Beziehungen und Normalisierung
- Physische Schemata für relationale oder cloudbasierte Datenspeicher
- Datenwörterbücher, Lineage-Ansichten und Benennungsstandards
- Migrationszuordnungen und Source-to-Target-Spezifikationen
Ökosystem und Fähigkeiten
Data Modeling Spezialisten arbeiten mit relationalen Datenbanken, dimensionaler Modellierung und modernen Analysearchitekturen. Ihr Werkzeugkasten kann SQL, Entity-Relationship-Diagramme, Star- und Snowflake-Schemata, dbt, Warehouse-Plattformen und Katalogwerkzeuge umfassen. Sie verstehen außerdem Stammdaten, Metadaten, Governance, Datenschutzanforderungen und die Abwägungen zwischen normalisierten und denormalisierten Designs.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Expertise hinzu, wenn eine neue Plattform fragmentierte Quellen zusammenführen muss oder Berichte widersprüchliche Ergebnisse liefern. Ein Spezialist kann bestehende Schemata prüfen, ein Zielmodell definieren, Transformationen dokumentieren und die Implementierung unterstützen, ohne den geschäftlichen Kontext zu verlieren. In Essen kann dies besonders für Industrie-, Logistik- und Dienstleistungsunternehmen hilfreich sein, die Daten über mehrere Standorte hinweg koordinieren, während die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktioniert, wenn Dokumentation und Workshops strukturiert sind.
Anzeichen für ein schwaches Modell
Schlecht definierte Daten führen zu doppelten Datensätzen, unklaren Zuständigkeiten und instabilen Integrationen. Teams benötigen möglicherweise Hilfe, wenn sie Folgendes feststellen:
- Unterschiedliche Definitionen für denselben Kunden, dasselbe Produkt oder denselben Auftrag
- Berichte, die sich zwischen Abteilungen nicht abgleichen lassen
- Wiederholte manuelle Bereinigung vor der Analyse
- Langsame Abfragen aufgrund ungeeigneter Strukturen
- Neue Anwendungen, die gemeinsame Datenstandards umgehen
Was starke Experten liefern
Die besten Fachleute stellen präzise Fragen zu Prozessen, Datenverantwortung und zukünftiger Nutzung, statt isoliert zu modellieren. Sie erklären Designentscheidungen klar, prüfen Annahmen anhand realer Szenarien und dokumentieren Entscheidungen für die Teams, die die Systeme betreuen. Sie bringen Integrität, Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit ins Gleichgewicht und validieren das Modell anschließend mit den Stakeholdern, bevor Änderungen teuer werden.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Modeling am häufigsten gestellt werden.
Data Modeling wird verwendet, um festzulegen, wie Informationen organisiert, verknüpft und gespeichert werden. Es unterstützt Transaktionsdatenbanken, Berichtssysteme, Data Warehouses, Analyseprodukte und Integrationen, indem es Teams eine einheitliche Struktur und ein gemeinsames Vokabular bietet.
Data Modeling konzentriert sich auf die Struktur und Beziehungen von Daten, während die Datenarchitektur die umfassendere Landschaft aus Systemen, Speicherung, Datenbewegung und Governance abdeckt. Sie überschneiden sich, aber ein Modell ist innerhalb eines Architekturplans meist ein detaillierteres Designartefakt.
Ein starker Data Modeling Spezialist verfügt oft über Kenntnisse in SQL, Datenbankdesign, dimensionaler Modellierung und Datenintegration. Erfahrung mit Data Governance, Metadaten, Lineage, Cloud-Warehouses, dbt oder der Analyse von Geschäftsprozessen kann je nach Projekt ebenfalls wertvoll sein.
Das passende Maß an Data Modeling Erfahrung hängt von Umfang und Risiko ab. Eine fokussierte Schema-Prüfung kann einen Spezialisten erfordern, der selbstständig mit klarer Dokumentation arbeitet, während eine systemübergreifende Transformation von jemandem profitiert, der bereits Stakeholder-Abstimmung, Migrationsregeln und langfristige Governance umgesetzt hat.
Ja, Data Modeling eignet sich gut für die Remote-Arbeit, da Diagramme, Wörterbücher und Designentscheidungen digital geteilt werden können. Workshops mit Fachexperten können dennoch von Vor-Ort-Terminen in Essen profitieren, insbesondere wenn sich Prozesse über Produktion, Logistik oder mehrere Geschäftsbereiche erstrecken.
Bitten Sie einen Data Modeling Spezialisten, ein früheres Design von der geschäftlichen Anforderung bis zur physischen Implementierung zu erklären. Prüfen Sie die Verständlichkeit seiner Diagramme, Annahmen, Benennungsstandards und Abwägungen und stellen Sie fest, ob er die Modelle mit den Personen validiert, die für die zugrunde liegenden Prozesse verantwortlich sind.
Data Modeling ist nicht auf relationale Datenbanken beschränkt. Spezialisten modellieren auch analytische Warehouses, Lakehouse-Strukturen, dokumentenorientierte Daten und gemeinsame semantische Ebenen und passen Beziehungen und Einschränkungen an die Art an, wie das jeweilige System Informationen speichert und bereitstellt.
Eine gute Data Modeling Praxis umfasst versionierte Dokumentation, klare Zuständigkeiten und vereinbarte Benennungskonventionen. Fachleute dokumentieren außerdem die Lineage, testen wichtige Regeln, prüfen Änderungen mit Stakeholdern und halten konzeptionelle, logische und physische Ansichten aufeinander abgestimmt, während sich Systeme weiterentwickeln.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Essen, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 96 €, was einem Tagessatz von etwa 770 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Essen, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 73% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in Essen, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Essen, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Arabisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Essen, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Bank- und Finanzwesen (45%) und Gesundheitswesen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Essen, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (82%) und Business Intelligence (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
