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Data Modeling Experten in München

für zuverlässige Datengrundlagen, in wenigen Minuten mit der Unterstützung von KI vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die relationale, dimensionale und graphenbasierte Datenmodelle entwerfen, Schemata an Geschäftsprozesse ausrichten und Architekturen für analytische und operative Systeme vorbereiten. FRATCH vermittelt Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Kompetenzen zu Ihrem Projekt passen.

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

Verifizierter Experte

Deepa K.

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Datenanalyst und Architekt

Munich
Deepa K.

Letzte Position:

Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis

  • Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
  • Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
  • Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
  • Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
  • Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
  • Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
  • Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.
Verifizierter Experte

Ajay Kumar D.

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar D.

Letzte Position:

Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis

  • Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
  • Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
  • Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
  • Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
  • Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
  • Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
  • Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
  • Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
  • Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Verifizierter Experte

Vicenco K.

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Interims-IT-Teamlead / IT-Service-Management / IT-Projektmanagement / Solution Architect

Brunnthal
Vicenco K.

Letzte Position:

ITSM Projektmanager (selbständig)

Einheitliches ITSM-Framework

  • Definition eines konzernweiten ITSM-Zielbildes
  • Einführung einer einheitlichen Service-Struktur über alle Fachbereiche

SLA- und OLA-Management

  • Aufbau eines standardisierten SLA-Frameworks
  • Definition von Serviceklassen (Business Critical, Standard, Low Priority)
  • Einführung von OLAs zwischen internen Teams
  • Aufbau eines aussagekräftigen SLA-Reportings
  • Definition von KPI- und Service-Dashboards für Fachbereiche

Service Portfolio Management

  • Definition von Servicebeschreibungen
  • Ggf. Vorbereitung einer möglichen Kosten- und Leistungsverrechnung

Ticketing & Prozesse

  • Incident Management
  • Einheitliche Ticketkategorien
  • Standardisierte Priorisierung
  • Eskalationsmatrix
  • Automatisierungen
  • Self-Service-Optimierung

Request Fulfillment

  • Servicekatalog über alle Fachbereiche
  • Genehmigungsworkflows

Problem Management

  • Einführung von Root-Cause-Analysen
  • Known-Error-Datenbank
  • Problem-Review-Prozess

Vollständiges Asset-Management-Konzept

  • Hardware-Lifecycle-Management
  • Software-Lifecycle-Management
  • Leasing-Lifecycle
  • Mobile-Device-Lifecycle
  • Monitor-Lifecycle
  • Telefon-Lifecycle

Prozesse

  • Beschaffung
  • Wareneingang
  • Inventarisierung
  • Zuweisung
  • Rückgabe
  • Entsorgung
  • Leasing-Rückführung Ziel: Single Source of Truth für alle Assets

CMDB-Design

  • Definition aller Configuration Items:
  • Workplace
  • Notebooks
  • Monitore
  • Mobiltelefone
  • Drucker

Infrastruktur

  • Server
  • Firewalls
  • Switches
  • WLAN
  • Storage
  • Backup-Systeme

Cloud

  • Azure-Ressourcen
  • Microsoft 365
  • SaaS-Dienste

Beziehungen

  • User ↔ Asset
  • Asset ↔ Service
  • Service ↔ Infrastruktur
  • Standort ↔ Asset
  • Ziel: Vollständige Service-Abhängigkeiten sichtbar machen

Software Asset & Lizenz Management

  • Lizenzmanagement-Konzept
  • Lizenzbilanzierung
  • Compliance-Reporting
  • Microsoft-Lizenzmanagement
  • Adobe-Lizenzmanagement
  • SaaS-Management
  • Vertragsmanagement
  • Renewal-Management

Schnittstellen & Automatisierung Bestehende Systeme

  • Workday
  • Joiner
  • Mover
  • Leaver

TESMA

  • Leasingdaten
  • Vertragsdaten

Matrix42

  • Asset-Synchronisation
  • Benutzersynchronisation

Active Directory / Entra ID

  • User Management

Microsoft 365

  • Lizenzzuweisung
  • Gruppenmanagement

Dormakaba

  • Zutrittsprozesse

  • Lifecycle Services

Monitoring-Plattformen

  • PRTG
  • Palo Alto
  • Cisco

Reporting & KPI Framework

  • Definition eines Management-Dashboards
  • KPIs
  • Ticketvolumen
  • SLA-Erfüllung
  • MTTR
  • Erstlösungsquote
  • Asset Accuracy
  • Lizenz-Compliance
  • Change Success Rate
  • Service Availability
  • Automatisierungsgrad

Netzwerk-Redesign-Begleitung

  • Governance
  • Begleitung des Netzwerk-Redesigns aus ITSM-Sicht
  • Definition betroffener Services
  • Change-Management-Struktur
  • Kommunikationskonzept

CMDB-Integration

  • Aufnahme aller Netzwerkkomponenten
  • Service Mapping
  • Abhängigkeitsanalyse

Validierung von Dokumentation und Knowledgebase-Artikeln

  • Netzwerkdokumentation
  • Betriebsdokumentation
  • Standard Changes

Monitoring & Event Management

  • Zielbild
  • Zentrales Monitoring-Konzept
  • Event-Management-Prozess
  • Alarmierungsstrategie
  • Eskalationsmodell

Systeme

  • Cisco

  • Palo Alto

  • Fortinet

  • Rubrik

  • Veeam

  • Matrix42

  • Azure

  • Microsoft 365 Automatisierung

  • Ticketgenerierung aus Monitoring

  • Eskalationen

  • Standardmaßnahmen

Audit, Compliance & Informationssicherheit

  • ISO-27001-Beratung
  • TISAX-Beratung
  • NIS2-Vorbereitung - Beratung
  • Auditfähige Prozesse
  • Dokumentationsstruktur
  • Nachweisführung in Matrix42

Roadmap

  • 12-Monats-Roadmap
  • Priorisierung aller Maßnahmen
  • Quick Wins
  • Mittelfristige Projekte
  • Langfristiges Zielbild
  • Dokumentation
Verifizierter Experte

Philipp G.

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp G.

Letzte Position:

Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH

  • Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
  • Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
  • Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
  • Erstellung interaktiver Reports
  • Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Verifizierter Experte

Asma K.

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Data & AI Product Manager | Business Intelligence & Vertriebsoperationen

Munich
Asma K.

Letzte Position:

Data & AI Product Manager – Business- und Vertriebsoperationen bei PUMA GROUP

  • Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
  • Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
  • Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
  • Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
  • Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
  • Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.
Verifizierter Experte

Matthias V.

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Senior Frontend-Entwickler & Architekt

Munich
Matthias V.

Letzte Position:

Senior Frontend Developer / Technischer Webarchitekt – Consent Management

Projekt für einen führenden deutschen E-Mail- und Cloud-Dienstleister: Als Senior Frontend Developer und Technischer Webarchitekt entwickelte ich einen internationalen, mandantenfähigen White-Label-Consent-Management-Layer für mehrere Marken.

Hauptaufgaben:

  • Architektur und Implementierung mit Vue 3, TypeScript und Vite
  • Entwicklung automatisierter Tests mit Vitest und Playwright
  • Erstellung markenspezifischer CMP-Konfigurationen, CSS-Themes, i18n-Strukturen und Vendor-Einstellungen
  • Umsetzung der Playout- und Initialisierungslogik sowie der Backend-Anbindung
  • technische Entscheidungsgrundlagen, Projekt- und Code-Dokumentation

Wirkung: Ablösung externer CMP-Lösungen durch eine wiederverwendbare und langfristig wartbare Inhouse-Basis für mehrere internationale Marken und Rollouts.

Technologien: Vue 3, TypeScript, Vite, Vitest, Playwright, IAB TCF, Google Additional Consent, i18n, Git, CI/CD.

Verifizierter Experte

Tezcan D.

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Solution Architekt / Projektleiter

München
Tezcan D.

Letzte Position:

Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund

  • Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
  • Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
  • Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
  • Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
  • Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
  • Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
  • Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Verifizierter Experte

Christiane N.

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Managementberater

Munich
Christiane N.

Letzte Position:

Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

  • Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
  • Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
  • Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
  • Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
  • Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

  • Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
  • Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
  • Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
  • Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
  • Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
  • Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
  • Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
  • Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
  • Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
  • Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

  • Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
  • Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
  • Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
  • Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

  • Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
  • Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
  • Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
  • MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

  • Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
  • Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
  • Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

  • Analyse der aktuellen Herausforderungen
  • Definition übergeordneter Ziele
  • Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
  • Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
  • Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Verifizierter Experte

Hans-Heinrich W.

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Senior AI Product Engineer | FDE · Agentic AI · MVP-Entwicklung

Munich
Hans-Heinrich W.

Letzte Position:

Senior AI Product Engineer | Flutter · MVP · Agentic Engineering bei struppilog.com

struppilog.com – Digitale Gesundheitsakte für Haustiere / MVP → Vollständiges Produkt

Konzeption, Entwicklung und vollständige Weiterentwicklung einer digitalen Gesundheitsplattform für Haustiere – von der eigenen MVP-Entwicklung bis zur vollständig ausgebauten und produktiv nutzbaren Plattform.

Eigenständige Konzeption und Entwicklung des MVP Entwicklung der gesamten Anwendung mit Flutter/Dart und Firebase Ausbau des MVP zu einer vollständigen digitalen Gesundheitsakte mit Gesundheitsdaten, Befunden, Allergien, Medikamenten, Dokumenten und Notfalldaten Entwicklung von Benutzerregistrierung, Authentifizierung, Rollen, Datenmodellen und sicheren Nutzerinteraktionen Umsetzung von QR-Code-basiertem Datenaustausch und digitalen Interaktionsfunktionen Entwicklung einer mehrsprachigen, responsiven Webanwendung Integration von AI-gestützten Funktionen und AI-/Agentic-Workflows Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktlogik, UX/UI und technischen Architektur Aufbau und Erweiterung einer skalierbaren Cloud-basierten Lösung mit Firebase Integration und Weiterentwicklung von APIs und externen Services Einsatz von AI-native / Agentic Engineering zur Beschleunigung von Entwicklung, Testing, Debugging und Produktiteration Eigenständige Umsetzung sämtlicher weiterer Funktionen und technischen Erweiterungen Kontinuierliche Weiterentwicklung des MVP zu einem vollständigen digitalen Produkt

Impact: Das von mir selbst entwickelte MVP wurde kontinuierlich technisch und funktional zu einer umfangreichen, produktiv nutzbaren Plattform weiterentwickelt – einschließlich Frontend, Backend, Datenmodell, Authentifizierung, UX/UI, APIs, Cloud-Infrastruktur und laufender Produktentwicklung.

Verifizierter Experte

Suyash S.

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Praktikant Business Data Science

Munich
Suyash S.

Letzte Position:

Data Analyst - Reporting & Analytics bei SIXT SE

  • Entwickelte und pflegte analytische Reporting-Lösungen für Kunden, um Umsatztrends, Leistungsfaktoren, Risiken und Optimierungspotenziale zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen in Sales, Finance, Product, Data Engineering und Controlling zu unterstützen.
  • Definierte und analysierte Kundentrends und Leistungskennzahlen, um Ursachen für Abweichungen, Anomalien und neue Risiken in verschiedenen Geschäftsbereichen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
  • Entwickelte und verantwortete analytische Datenmodelle und Reporting-Layer, um Skalierbarkeit, Performance und analytische Robustheit für Executive- und Operational-Reporting in verschiedenen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
  • Plante, verfolgte und setzte Projekte um und stellte dabei durch strenge Validierungs- und Abgleichsprozesse die Einhaltung von Zeitplänen, Datenqualität, Konsistenz, Lieferergebnissen, Zuverlässigkeit und Datenqualitätsstandards sicher.
  • Erhöhte die analytische Reife durch die Formalisierung analytischer Workflows, die Dokumentation von Datenprozessen und Standard Operating Procedures (SOPs) sowie durch Schulungen zur Förderung von Self-Service-Analytics und zur Verankerung einer datengetriebenen Kultur in operativen und fachlichen Teams.
  • Übernahm die Verantwortung für die End-to-End-Roadmap von der Anforderungserhebung und Datensammlung über Transformation und die Entwicklung robuster Business-Logiken bis hin zum Data Storytelling und zur Übergabe an Stakeholder.
  • Übersetzte Komplexität in strukturierte Klarheit, indem Anforderungen und Geschäftsprozesse in analytische Empfehlungen überführt wurden, um die Abstimmung zwischen nicht-technischen und technischen Stakeholdern sicherzustellen.
  • Führte fortgeschrittene SQL-basierte Analysen komplexer Geschäftsdaten durch, um Trends, Zusammenhänge und Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung aufzudecken.
  • Trieb Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen voran, indem Python, SQL-Optimierung und KI-gestützte Tools genutzt wurden, um Verarbeitungszeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit analytischer und operativer Workflows zu erhöhen.
  • Standardisierte KPI-Definitionen und Reporting-Logiken, um Konsistenz und Vertrauen in Reporting-Lösungen sicherzustellen.
  • Entwickelte Dashboards und Analysen zur Prozessüberwachung, um Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Abweichungen in End-to-End-Geschäftsprozessen zu identifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Prozessverbesserung und Automatisierung abzuleiten.
Verifizierter Experte

Any-Arlene N.

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Data Analyst · SQL · Python · Tableau · Power BI

München
Any-Arlene N.

Letzte Position:

Co-Founder · Data Engineering & Backend bei zirikana (Kirundi Bible Web App) – Civic Technology

  • Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
  • Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
  • Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
  • Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.
Verifizierter Experte

Birgit S.

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Business Analystin, Requirements Engineerin

München
Birgit S.

Letzte Position:

Business-Analystin, Requirements Engineerin bei BMW

Verfeinerung von Epics und User Stories, um eine stärkere Automatisierung der CRM-Nutzung zu erreichen. Testen eines neuen Rabattsystems.

Verifizierter Experte

Tapasvi M.

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Datenanalyst — Werkstudent

Munich
Tapasvi M.

Letzte Position:

Datenanalyst — Werkstudent bei DENSO Automotive Deutschland GmbH

  • Erstellung und Pflege von Power BI-Dashboards (DAX, Power Query, Datenmodellierung) zur Nachverfolgung von KPIs in über 15 globalen Produktionsstandorten — Haupt-Reporting-Tool für Entscheidungsfindung des EU-Managements.
  • Entwicklung einer mehrseitigen Power Apps-Anwendung (Konfigurator-Tool) mit SharePoint-Workflow-Integration für das Vertriebsteam — gemeinsam mit Fachbereichen und IT konzipiert.
  • Aufbau und Wartung automatisierter Power Automate-Workflows zur Anbindung an SQL-Datenbanken; eigenständige Identifizierung und Einführung eines LLM-basierten Automatisierungsanwendungsfalls, der 90 % des manuellen Reporting-Aufwands eliminiert hat — eigene Projektidee, von der Führungsebene abgenommen und von Anfang bis Ende produktiv umgesetzt.
  • Entwicklung einer Python-basierten Datenpipeline (SQL) zur Extraktion, Modellierung und Validierung von Daten aus über 10 EU-Werken — Aufbau verlässlicher Datenmodelle und KPIs für übergreifendes Reporting.
Verifizierter Experte

Serge K.

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MLOps (Machine Learning Operations)

Munich
Serge K.

Letzte Position:

MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH

  • Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir ein neues Forecasting-System auf der Google Cloud Platform von Grund auf aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle zwar MLOps, aber zu meinen tatsächlichen Aufgaben gehören auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) und Aufgaben von Data Scientists wie Feature Engineering und Modelltraining.
  • GCP: Terraform (tofu), Vertex AI (Kubeflow), Cloud Run, IAM, Google Cloud Storage, BigQuery, Artifact Registry
  • Data Engineering: Snowflake als zentrales Data Warehouse, Terraform, DBT für die Umsetzung von Datenmodellen
  • CI/CD: GitLab. Wir haben eine CI/CD-Pipeline aufgebaut, die Deployments neuer Releases bis in die Produktionsumgebung automatisiert

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Modeling einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

20 Jahre (Deutschland: 18 Jahre)

Data Modeling Experten in München verfügen im Durchschnitt über 20 Jahre Berufserfahrung. Das sind 2 Jahre mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 18 Jahre beträgt.

Positionsdauer

2,2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Data Modeling Experten in München bleiben im Durchschnitt 2,2 Jahre in einer Position. Das sind 0,8 Jahre weniger als in Deutschland, wo der Durchschnitt 3 Jahre beträgt.

Positionen pro Freelancer

13 (Deutschland: 12)

Data Modeling Experten in München haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 13 Positionen abgeschlossen. Das sind 1 mehr als in Deutschland, wo der Durchschnitt 12 beträgt.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

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

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen

Data Modeling Experten in München sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Automotive und Professionelle Dienstleistungen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

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

Bachelor-Abschluss oder höher

91% (Deutschland: 92%)

91% der Data Modeling Experten in München haben mindestens einen Bachelor-Abschluss. Das sind 1% weniger als in Deutschland, wo der Anteil 92% beträgt.

Master-Abschluss oder höher

70% (Deutschland: 63%)

70% der Data Modeling Experten in München haben mindestens einen Master-Abschluss. Das sind 7% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 63% beträgt.

Doktortitel

11% (Deutschland: 10%)

11% der Data Modeling Experten in München haben einen Doktortitel (PhD). Das sind 1% mehr als in Deutschland, wo der Anteil 10% beträgt.

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Data Modeling Experten in München besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

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

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

97% der Data Modeling Experten in München sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.

Tagessatzverteilung

0 6 12 18 24
2 der Data Modeling Experten in München verlangen weniger als 480 € pro Tag.
5 der Data Modeling Experten in München verlangen zwischen 480 € und 640 € pro Tag.
20 der Data Modeling Experten in München verlangen zwischen 640 € und 800 € pro Tag.
13 der Data Modeling Experten in München verlangen zwischen 800 € und 960 € pro Tag.
15 der Data Modeling Experten in München verlangen zwischen 960 € und 1120 € pro Tag.
2 der Data Modeling Experten in München verlangen 1120 € oder mehr pro Tag.
<€480 €480-​640 €640-​800 €800-​960 €960-​1120 €1120+

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

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

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 813 €
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 800 €
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) (78%)
  • Automotive (60%)
  • Professionelle Dienstleistungen (55%)
  • Bank- und Finanzwesen (51%)
  • Versicherung (40%)
  • Fertigung (40%)
  • Einzelhandel (37%)
  • Telekommunikation (34%)

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

Über die Technologie

Was Data Modeling abdeckt

Data Modeling definiert, wie Informationen strukturiert, miteinander verbunden, gespeichert und verwaltet werden. Dabei werden Geschäftskonzepte in konzeptionelle, logische und physische Modelle übersetzt, die konsistente Datenbanken, Warehouses, Lakes und analytische Produkte unterstützen. Gute Modelle machen Daten leichter verständlich, abfragbar und veränderbar.

Wo Modelle eingesetzt werden

Unternehmen nutzen Data Modeling in operativen und analytischen Systemen. Typische Ergebnisse sind:

  • Relationale Schemata für transaktionale Anwendungen
  • Dimensionale Modelle für Reporting und Business Intelligence
  • Kanonische Modelle für gemeinsam genutzte Daten über Teams hinweg
  • Graphmodelle für verbundene Entitäten und Beziehungen

Methoden und Tools

Spezialisten arbeiten mit Normalisierung, Denormalisierung, Entity-Relationship-Diagrammen und dimensionalen Mustern wie Star-Schemas. Ihr Werkzeugkasten kann SQL, dbt, ER-Modellierungssoftware, Datenkataloge und Tools für Schema-Migrationen umfassen. Außerdem verbinden sie Modelle mit Warehouses, Lakehouses, APIs und Governance-Workflows.

Wann Unternehmen Spezialisten benötigen

Freiberufliche Expertise hilft, wenn eine wachsende Datenlandschaft uneinheitliche Definitionen, doppelte Entitäten oder langsame analytische Abfragen aufweist. Unternehmen holen Spezialisten außerdem bei Plattformmigrationen, Fusionen, ERP-Programmen und der Entwicklung neuer Datenprodukte hinzu. In München kann die enge Zusammenarbeit lokale Workshops ebenso wie Remote-Arbeit mit internationalen Teams umfassen.

Was starke Fachkräfte liefern

Die besten Fachkräfte beginnen mit der Geschäftssprache und verfolgen dann jede Anforderung bis zu Entitäten, Attributen, Beziehungen und Regeln zurück. Sie dokumentieren Annahmen, Verantwortlichkeiten und Datenherkunft, hinterfragen unnötige Komplexität und machen Abwägungen sichtbar. Sie validieren Modelle mit Anwendern und technischen Teams, statt Diagramme als fertige Arbeit zu betrachten.

Fähigkeiten neben Data Modeling

Nützliches angrenzendes Wissen umfasst SQL-Performance, Datenbankdesign, Data Warehousing, Master Data Management und Datenqualität. Je nach Umfeld verstehen Spezialisten möglicherweise auch Cloud-Speicher, Streaming-Schemata, Datenschutzkontrollen und Orchestrierung. Klare Dokumentation und Kommunikation sind wichtig, wenn Modelle team-, system- und sprachübergreifend eingesetzt werden.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Unsicher, wo du bei Data Modeling anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.

Data Modeling beschreibt die Struktur, Bedeutung und Beziehungen von Informationen, bevor oder während Systeme entwickelt werden. Es unterstützt zuverlässige Anwendungsdatenbanken, Reporting-Schichten, Warehouses, Lakehouses, Integrationen und verwaltete Datenprodukte.

Data Modeling umfasst Geschäftskonzepte und Informationsbeziehungen auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene. Datenbankdesign konzentriert sich stärker auf die Umsetzung dieser Entscheidungen in einer bestimmten Datenbank, einschließlich Indizes, Einschränkungen und Speicheroptionen.

Ein guter Data Modeling Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, relationalen Datenbanken und Data Warehousing. Erfahrungen mit dimensionaler Modellierung, dbt, Datenkatalogen, Datenherkunft, Stammdaten und Cloud-Datenplattformen können je nach Projekt wichtig sein.

Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang, der Datenkomplexität und dem Zustand der vorhandenen Dokumentation ab. Eine gezielte Schema-Prüfung kann zu einem Spezialisten passen, der ähnliche Systeme betreut hat, während ein Unternehmensmodell oder eine Migration jemanden erfordert, der Domänen, Governance-Regeln und technische Einschränkungen zusammenführen kann.

Data Modeling eignet sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Anforderungen, Diagramme und Entscheidungen digital überprüft werden können. Workshops vor Ort in München können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten Geschäftsverantwortliche, Anwendungsteams und Stakeholder der Data Governance aufeinander abstimmen müssen.

Fragen Sie nach Beispielen für Modelle, die zu nutzbaren Schemata, klaren Reporting-Definitionen oder besserer Integration geführt haben. Prüfen Sie, wie die Fachkraft Abwägungen erklärt, mit sich ändernden Anforderungen umgeht und Annahmen mit Fachexperten validiert, anstatt nur die Diagramme zu beurteilen.

Ja. Data Modeling kann normalisierte Strukturen für transaktionale Workloads sowie dimensionale oder semantische Strukturen für Analysen definieren. Das Modell sollte widerspiegeln, wie Daten in der vorgesehenen Umgebung erstellt, geändert, abgefragt und verwaltet werden.

Bei der Arbeit mit Data Modeling werden häufig SQL, Entity-Relationship-Notation, Tools für Schema-Migrationen und Dokumentationssysteme eingesetzt. Je nach Stack nutzen Spezialisten möglicherweise auch dbt, Datenkataloge, Warehouse-Tools oder Graphdatenbanken, aber die Methode sollte auch über ein einzelnes Produkt hinaus verständlich bleiben.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 813 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (95%), Englisch (94%) und Französisch (32%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (78%), Automotive (60%) und Professionelle Dienstleistungen (55%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (78%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben

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