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Data Modeling Experten in München

mit geprüften Spezialisten und präzisem KI-Matching

Beauftragen Sie Experten, die saubere Entity-Relationship-Modelle, dimensionsbasierte Modelle und Data-Warehouse-Strukturen entwerfen und Geschäftsregeln mit den Anforderungen an Berichte abstimmen. Sie unterstützen Analytics-Plattformen, Stammdaten-Setups und Schema-Änderungen mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die schnell und präzise gematcht werden.

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

Verifizierter Experte

Martin Petermann

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Business-Analyst und Testmanager

München
Martin Petermann

Letzte Position:

Business-Analyst und Testmanager bei ProSiebenSat.1 Tech & Services GmbH

  • Analyse betroffener Geschäftsprozesse unter Berücksichtigung zahlreicher Stakeholder
  • Schnittstellen-Analyse, Architektur- und Systementwurf
  • Vermitteln und Koordinieren verschiedener Teilprojekte und Schnittstellenpartner
  • Erstellen von Epics und User Stories, Pflege des Backlogs, Workshops und Review-Präsentationen
  • Implementierungsbetreuung zwischen Fachbereichen und Entwicklung
  • Testmanagement inklusive Strategie- und Vorgehensdefinition
  • Testfalldefinition, Durchführung und Freigabe
  • Teamübergreifende Organisation von Integrations- und Abnahmetests
  • Betreuung der Testumgebungen
  • Technologien und Tools: Java, Angular, Kubectl, REST, AWS SNS/SQS, Kafka, S4/HANA, Bruno
Verifizierter Experte

Ajay Kumar Deekonda

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar Deekonda

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 Kenk

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

Brunnthal
Vicenco Kenk

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 Grunert

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp Grunert

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

Matthias Voit

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Senior Frontend Developer & Architekt

Munich
Matthias Voit

Letzte Position:

Senior Frontend Developer / Technical Web Architect – Consent Management

Projekt für einen führenden deutschen E-Mail- und Cloud-Dienstleister: Als Senior Frontend Developer und Technical Web Architect 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 Dilshener

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Solution Architekt / Projektleiter

München
Tezcan Dilshener

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 Neher

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Managementberater

Munich
Christiane Neher

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 Wegemund

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

Munich
Hans-Heinrich Wegemund

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 Shaha

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Praktikant Business Data Science

Munich
Suyash Shaha

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 Niyubahwe

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Data Analyst · SQL · Python · Tableau · Power BI

München
Any-Arlene Niyubahwe

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 Stünkel

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Business Analystin, Requirements Engineerin

München
Birgit Stünkel

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 Mishra

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Datenanalyst — Werkstudent

Munich
Tapasvi Mishra

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

Sebastian Kanzow

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Senior Lead Entwickler, Systemarchitektur

München
Sebastian Kanzow

Letzte Position:

Senior Lead Entwickler, Systemarchitektur bei AVL DITEST

  • Neukonzeption als AWS Cloud-Applikation einer Legacy Windows-App zur Fahrzeugdiagnose
  • Erstellung von Build-Pipelines und Durchführung von Code Reviews mit Kotlin, Spring Boot, Micronaut, Jenkins und GitHub
Verifizierter Experte

Serge Kalinin

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MLOps (Machine Learning Operations)

Munich
Serge Kalinin

Letzte Position:

MLOps (machine learning operations) bei REWE Digital GmbH

  • Es ist wie ein Start-up innerhalb von REWE, wo wir von Grund auf ein neues Prognosesystem auf der Google Cloud Platform aufbauen müssen. Offiziell heißt meine Rolle MLOps, aber meine eigentlichen Aufgaben umfassen auch die Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines (Data Engineering) sowie 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 Implementierung 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

21 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)

Positionsdauer

2,2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)

Positionen pro Freelancer

13

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Bachelor-Abschluss oder höher

88% (Deutschland: 92%)

Master-Abschluss oder höher

69% (Deutschland: 64%)

Doktortitel

12% (Deutschland: 11%)

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

97%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 6 12 18 24
<€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 812 €
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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Über die Technologie

Was es abdeckt

Data Modeling übersetzt Geschäftsregeln in eine Struktur, die Systeme speichern und abfragen können. Es definiert Entitäten, Attribute, Schlüssel und Beziehungen, damit Teams konsistente Datenbanken, Warehouses und Analytics-Schichten aufbauen können.

Häufige Formen

  • Konzeptionelle Modelle zur Abstimmung mit dem Fachbereich
  • Logische Modelle für das Schemain-Design
  • Physische Modelle für die Umsetzung
  • Entity-Relationship-Modelle für operative Systeme
  • Dimensionsmodelle für Reporting und BI

Werkzeuge und Methoden

Starke Profis arbeiten mit ER-Diagrammen, Normalisierung, Namenskonventionen und Praktiken für das Data Dictionary. Sie nutzen oft Werkzeuge wie ERwin, Sparx Enterprise Architect, Oracle Data Modeler oder ähnliche Modellierungssoftware, je nach Stack und Governance-Anforderungen.

Wann Unternehmen Hilfe brauchen

Teams holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn eine neue Plattform eine stabile Datenstruktur braucht, wenn die Reporting-Logik uneinheitlich geworden ist oder wenn bei einer Migration saubere Zuordnungen nötig sind. In München ist das besonders in der Automobilindustrie, im verarbeitenden Gewerbe, im Finanzbereich und in Enterprise-Software-Umgebungen üblich, in denen viele Systeme dieselben Definitionen teilen müssen.

Was gute Experten tun

  • Geschäftliche Begriffe in klare Entitäten und Beziehungen übersetzen
  • Redundanzen und kaputte Abhängigkeiten reduzieren
  • ETL-, BI- und Data-Warehouse-Design unterstützen
  • Regeln dokumentieren, damit Engineers und Analysten auf derselben Seite bleiben
  • Altschemata vor größeren Änderungen prüfen

Was Sie erwarten können

Data-Modeling-Arbeit beginnt oft mit Workshops, der Analyse von Quellsystemen und einer Prüfung vorhandener Schemata. Gute Experten fragen, wie Daten fließen, wer sie nutzt und welche Reports oder Anwendungen davon abhängen. So bleibt das Modell nutzbar und nicht nur auf dem Papier sauber.

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 wird verwendet, um festzulegen, wie Geschäftsdaten strukturiert, miteinander verknüpft und gespeichert werden sollen. Es hilft Teams dabei, Datenbanken, Warehouse-Schichten, Reporting-Strukturen und integrationsfähige Schemata aufzubauen, die konsistent bleiben, während die Systeme wachsen.

Data Modeling konzentriert sich auf die Struktur und Bedeutung von Daten vor und während der Umsetzung, während Datenbankdesign diese Struktur in ein konkretes technisches Schema überführt. In der Praxis verbindet gute Arbeit Geschäftsregeln, Schlüssel, Beziehungen und Speicherentscheidungen so, dass die fertige Datenbank nutzbar und wartbar ist.

Data Modeling umfasst ER-Modeling, ist aber breiter gefasst. ER-Modeling ist meist die visuelle Art, Entitäten und Beziehungen zu beschreiben, während Data Modeling auch Normalisierung, dimensionsbasiertes Design, Namenskonventionen und die physische Struktur für die Bereitstellung abdeckt.

Ein starker Data-Modeling-Spezialist versteht in der Regel SQL, Datenbanksysteme, Data Warehousing und grundlegende ETL- oder ELT-Abläufe. Auch Business-Analyse-Fähigkeiten sind wichtig, weil es darum geht, Prozessregeln in Strukturen zu übersetzen, die Analysten und Engineers beide nutzen können.

Bei Data Modeling kann der Experte auch dann helfen, wenn die Anforderungen noch unübersichtlich sind, aber er braucht Zugriff auf Quellsysteme, Beispieldaten und die wichtigsten Geschäftsregeln. Je mehr das Team über Reports, Integrationen und nachgelagerte Nutzer teilen kann, desto schneller lässt sich das Modell korrekt formen.

Data Modeling-Hilfe wird meist dann gebraucht, wenn dasselbe Feld in verschiedenen Systemen Unterschiedliches bedeutet, wenn Berichte sich widersprechen oder wenn Schema-Änderungen die nachgelagerten Prozesse immer wieder kaputt machen. Ein weiteres Zeichen ist ein Migrations- oder Warehouse-Projekt, das schneller gewachsen ist als die Datenstruktur dahinter.

Ja, Data Modeling eignet sich oft sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil der größte Teil der Arbeit in Workshops, Diagrammen und gemeinsamen Dokumenten stattfindet. Für Teams in München kann ein hybrides Setup hilfreich sein, wenn Beteiligte persönliche Termine wünschen, um sich auf Geschäftsbegriffe zu einigen oder Altsstrukturen zu prüfen.

Achten Sie auf klare Beispiele für Modelle, die echte Geschäftsprobleme gelöst haben, nicht nur auf schöne Diagramme. Ein guter Data Modeling-Profi erklärt Abwägungen, dokumentiert Annahmen und kann zeigen, wie das Modell Reporting, Integration und Änderungen über die Zeit unterstützt.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 812 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 69% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (97%), Englisch (94%) und Französisch (30%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Automotive (59%) und Professionelle Dienstleistungen (56%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (95%), Produktentwicklung (81%) und Business Intelligence (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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Philipp Thomaschewski

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