
Data Modeling Experten in München
für zuverlässige Datengrundlagen, in wenigen Minuten mit der Unterstützung von KI vermitteltBeauftragen 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
Johannes H.
Letzte Position:
Business-Analyst für Migration Riester-Zulagenverwaltung bei Versicherungsunternehmen
- Analyse der Riester-Zulagen-GeVos zu Anbieterwechsel2.0 in der Zulagenverwaltung AZUR
- Darstellung der GeVos in BPMN2.0 mit Draw.io und Adonis
- Analyse der, mit der LV-Bestandsführung ausgetauschten, Datensätze und Migration zu den msg-Datensätzen
- Design und Mapping der Schnittstellen zur neuen msg.ZulagenVerwaltung für verschiedene Riester-Zulagen GeVos auf Datenfeldebene
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.
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.
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
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
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.
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.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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)

Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 12)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
70% (Deutschland: 63%)
Doktortitel
11% (Deutschland: 10%)

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

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