Data Modeling Experten in der Schweiz
mit der Kraft von KI und geprüften SpezialistenStelle Experten ein, die klare Datenstrukturen entwerfen, Schemata normalisieren und dimensionalisieren und Geschäftsregeln über Analyse- und operative Systeme hinweg abstimmen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Nikita Verkhoshintcev
Letzte Position:
Salesforce-Technischer Architekt bei Fennia
- Entwickelte und implementierte eine gemeinsame Web-Component-Bibliothek für ein Kundenportal mit über 360.000 privaten Nutzern und integrierte das LWC-Framework via Rollup in Storybook.
- Behob WCAG-AA-Konformitätsprobleme, um strenge Barrierefreiheitsanforderungen zu erfüllen.
- Integrierte Altsysteme über REST-API in ein neues Portal, um bestehende Produkte zu unterstützen.
Alexander Scholl
Letzte Position:
Senior ABAP-OO Entwickler bei Die Schweizerische Post AG
«ZLF – Zukunftslösung Fakturierung»
S/4HANA modulübergreifend
- Technische Beratung und Entwicklung im Bereich S4 Master Data Governance (MDG-BP)
- Diverse Entwicklungen im Bereich HR-BP Integration, Order-to-Cash, SAP CAR Analytics Datenmodellierung, Schnittstellen von und zu Drittsystemen. (native HANA, CDS, RAP, Fiori Elements, OData)
Hanspeter Jost
Letzte Position:
Lead Consultant Salesforce DACH bei DXC Technology
- Erfassen, Validieren und Koordinieren von Kundenanforderungen
- Analyse von Geschäftsprozessen bei Kunden sowie Entwurf und Umsetzung von Lösungsdesigns in Salesforce
- Konzeption und Entwicklung von Salesforce-Architekturen auf Basis von Sales Cloud und Service Cloud
- Pflege und Ausbau der eigenen Kompetenz, um neue Funktionen von Salesforce zu kennen
- Aktive Rolle in der Pre-Sales-Phase und enge Zusammenarbeit mit Sales- und Pre-Sales-Teams
- Aufbau und Konsolidierung von Know-how im Team zu neuen Themen
- Aktive Mitwirkung bei Definition und Ausrichtung der eigenen Rolle innerhalb der DXC Best Practice
- Implementierung von MC Growth
- AI Agentforce Agents Builder
- Agent Designer mit elements.cloud
- Salesforce-ORG-Bewertungen
- Process Configuration Mining
- Single Point of Contact für SFDC-Kontakte weltweit
- Projektkoordination mit EMEA- und Global-Verantwortlichen
- Erstellung von Presales-Angeboten zusammen mit Salesforce AE und Client-Partnern für Global Accounts
Reinhold Schätz
Letzte Position:
Senior Software-Entwickler bei Hitachi Energy
- Betreuung und Weiterentwicklung des Leegoo – Builders
- Ad-hoc-Anfragen bearbeiten
- Definition von Regeln/Attributen und deren Regeln
- SQL-Abfragen optimieren und verwalten
Dariusz Kaczmarkiewicz
Letzte Position:
Business-System-Analyst bei Zurich Insurance
Mitarbeit an einem strategischen Konzernprojekt zur Einführung einer zentralen Kundendatenplattform („Einheitliche Datenquelle") zur Eliminierung redundanter Datenhaltung und Beschleunigung digitaler Services
Analyse und Dokumentation der Business- und Systemanforderungen für die Migration großer, heterogener Datenbestände (ETL) sowie für die kontinuierliche Datensynchronisation zwischen Kernsystemen und der neuen Plattform
Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Dateningenieuren und Architekten zur Erhebung und Validierung der Anforderungen sowie Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz und Einhaltung regulatorischer Vorgaben
Definition der Migrationsstrategie, Spezifikation der ETL-Prozesse und Synchronisationsmechanismen, Dokumentation der technischen Schnittstellen
Entwicklung und Durchführung von Testfällen für Migrations- und Synchronisationsprozesse sowie Defektanalyse zur Sicherstellung von Datenintegrität und Systemstabilität
Technologien: SQL, Microsoft SQL Server, Azure DevOps, Confluence, UML, REST-Services, Swagger, Postman
Reto Bachmann
Letzte Position:
Geschäftsleiter bei Atsoft GmbH
- Beratung im Bereich ICT, Geschäftsprozesse, Systemarchitektur, Webintegration, Client-Server-Computing, plattformübergreifende Entwicklung, responsives Webdesign, Social-Media-Integration, Benutzeroberflächen
- Individuelle und Speziallösungen
- Anwendungen für kleine und mittlere Unternehmen
- Webservices, Webanwendungen, Portale, Anwendungserweiterungen (Add-Ins, Plug-ins)
- Datenbankdesign und Schnittstellenlösungen
- Outsourcing in verschiedenen Branchen
- Lösungen für andere Softwarehäuser
- Projektleitung und Projektarbeit (Software-Engineering, Codierung)
Matthias Isler
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Marco Casagli
Letzte Position:
Globaler Prozessverantwortlicher Business Intelligence bei Interroll SA
- Übernehme die Rolle des Global Process Owner im Bereich Business Intelligence und trage zur Gestaltung der Datenstrategie bei
- Verantwortlich für die globale BI-Plattform auf Basis von SAP BW4/HANA, SAP Analytics Cloud, Datasphere, Analysis for Office und Power BI
- Zusammenarbeit mit dem FICO-Team dank meiner erworbenen Kenntnisse in diesem Bereich
- Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen weltweit, um Dashboards, Datenmodelle und Berichte zu erstellen, die wertvolle Einblicke bieten
- Koordination internationaler Analytics-Teams als Projektleiter und Berichterstattung über den Projektfortschritt an den Vorstand
- Teilnahme am zweijährigen S/4-Implementierungsprojekt mit SAP Schweiz, Koordination des SAP-Implementierungsteams in Portugal und Sicherstellung des Go-live mit funktionierenden Dashboards und Berichten sowie abgeglichenen Daten zu S/4
- Leitung von BI-Projekten in Vertrieb, Finanzen, globalen KPIs, Fertigung und Einkauf als Projektleiter; bei Bedarf selbst entwickelt und programmiert
- Führung der Migration von Berichten von BusinessObjects und Lumira zu Analysis for Office und BW4/HANA
- Entwicklung von Spend-Analytics-Datenmodellen und Dashboards zur Analyse des Einkaufs in über 30 Gesellschaften, erzielt 8 % Einsparungen im Einkaufsvolumen und höhere Gruppenprofitabilität
- Definition der Datenstrategie für die Gruppe
- Erstellung der globalen Business-Intelligence-Seite auf Viva Engage, Veröffentlichung von Berichten und Aufbau der BI-Website mit Links zu Schulungen, BI-Richtlinien sowie Liste der Berichte und Dashboards
- Erstellung von Success Stories als Business Use Cases, veröffentlicht auf Viva Engage
- Globale Führung der Business-Intelligence-Funktion mit Koordination der BI-Entwicklungsteams in der Schweiz und im Ausland
- Persönliche Entwicklung von Datenmodellen, Berichten und Dashboards
- Beteiligung an Datenschutz- und Sicherheitsfragen, um eine korrekte Einhaltung der Datenverwaltung zu gewährleisten
- Programmierung in verschiedenen Programmiersprachen
- Leitung von mehr als 15 BI-Projekten über 5 Jahre mit agiler Methodik, termingerecht, im Budget und mit hoher Qualität abgeschlossen
- Verfassen der BI-Richtlinien für den richtigen Einsatz von BI-Tools im Unternehmen
Bartosz Porzezinski
Letzte Position:
Senior Projektmanager, Product Owner bei SoftwareONE
- Führte ein globales Enterprise-Plattform-Upgrade in über 60 Ländern durch, koordinierte mehrere Lokalisierungen, Integrationen und Stakeholder-Gruppen an verschiedenen Standorten, darunter Europa, USA und Indien.
- Product Owner eines Delivery-Teams mit Fokus auf Plattform-Benutzerfreundlichkeit, Performance und Zuverlässigkeit – verantwortlich für Backlog, Roadmap und KPI-Ergebnisse.
- Implementierte Governance- und auditbereite Prozesse, die Änderungen sicherer und planbarer machten und die Plattform-Compliance mit regulatorischen Anforderungen verbesserten.
Andreas Illig
Letzte Position:
Geschäftsentwicklung bei SoftQuadrat GmbH
- Analyse der aktuellen Situation und Neupositionierung der Marke
- Aufbau Recruiting, Vertrieb und Kundenbetreuung
- Planung für Teilnahmen an Messen
- Etablierung eines Sales-Prozess
- Einführung eines CRM-Tools (Pipedrive)
- Aufbau einer Tochterfirma in der Schweiz
- Umsetzung aller Aspekte im Personalverleih
Kalin Stefanov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Ala Lutz
Letzte Position:
VR/AR/ML Vor-Ort-Projektleiter (Vertrag über Experis) bei Meta
- Fungierte als Projektleiter in verschiedenen internen Projekten, einschließlich der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Machine Learning, Virtual und Augmented Reality mit dem Ziel, eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten
- Steuerte die Projektplanung, -durchführung und -berichterstattung und entwarf Pläne zur Risikominderung und für Zeitplananpassungen, um die Projekte wieder auf Erfolgskurs zu bringen
- Leitete die Prozessoptimierung und führte Projektreviews durch, indem ich als Bindeglied zwischen den Engineering-Teams und den Führungskräften fungierte
- Agierte als Agile Coach und leitete Scrum-Zeremonien wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Review und Sprint Retrospective
Michael Reiff
Letzte Position:
Doktor der Wirtschaftswissenschaften bei Hochschule St. Gallen
- Verleihung der Würde eines Doktors der Wirtschaftswissenschaften (Dr. oec.)
- Doktorprüfung mit dem Prädikat "gut" bestanden
- Dissertation: Entwicklung OR-basierter Softwaresysteme - Konzepte zur problem- und benutzergerechten Gestaltung
Doris Nyffenegger
Letzte Position:
Expertenberater bei multiprovider gmbh/ASC GmbH/all for one Group
DWH-Entwicklung (Backend) für SRG (2022)
Medien: Neugestaltung des HR-Datenmodells zur Vorbereitung der Migration auf BW/4HANA
Support und Schulung für HR- und Controlling-Reporting-Lösungen
Technologien: SAP BW/4HANA, SAP BW on HANA 7.5, SAP HCM, SAP CO, SAP FI, IBCS, SAP Lumira Design Studio, Graphomate, SAP Fiori Launchpad
DWH-Entwicklung (Frontend) für Constellium (2017)
Reporting neu gestaltet nach dem IFRS-17-Standard
Konzeption und Umsetzung von Verbesserungen und automatisierten Migrationsprogrammen
Projekt „Markt & Publikumsforschung“: Blueprint und Umsetzung von BW-on-HANA-Datenmodellen und Reporting basierend auf SAP-ERP- und Fremddaten (Extraktion per CDS-Views)
Proof of Concept Reporting mit SAC, Microsoft Power BI, SAP BusinessObjects Design Studio
Proof of Concept Ersatz des Broadcasters durch BO Scheduling
Projekt „Adamant – Profitability Analysis“: Blueprint und Umsetzung von BW-on-HANA-Datenmodellen und Reporting mit Design Studio unter Verwendung von Daten aus SAP CO-PA
Technologien: SAP BW 7.5, SAP BEX Analyzer, SAP BEx Broadcaster, SAP ABAP, SAP BCS, SAP HANA native, Mediapulse, R, REST-API, Confluence, MS Power BI, SAP SAC, SAP BO Design Studio, SAP BO Scheduling and Publications XI 3.0, SAP Lumira Design Studio
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Modeling einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
77%
Master-Abschluss oder höher
77%
Doktortitel
15%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, die Data Modeling einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Modeling definiert, wie Daten strukturiert, verknüpft und benannt werden, damit Systeme sie konsistent speichern und nutzen können. Es unterstützt operative Datenbanken, Analytics-Schichten und das Warehouse-Design. Teams suchen oft nach Data Modeling, data modelling, ER-Modeling oder dimensional Modeling, wenn das Modell klar und wartbar bleiben muss.
Wo es eingesetzt wird
- Geschäfts- und Domänenmodelle für Kernprozesse
- Relationale Schemata für OLTP-Systeme
- Star- und Snowflake-Modelle für Reports
- Kanonische Modelle für Integrationsschichten
- Data-Warehouse- und Lakehouse-Strukturen
Gute Spezialisten verwandeln unübersichtliche Quelldaten in Modelle, die zu Reporting-Anforderungen, Anwendungsregeln und langfristigen Änderungen passen.
Was starke Profis tun
Starke Profis fragen zuerst, wie die Daten abgefragt, verändert und gesteuert werden sollen, bevor sie Tabellen oder Entitäten zeichnen. Sie definieren Schlüssel, Constraints, Beziehungen und Namensregeln, die Mehrdeutigkeit reduzieren. Außerdem balancieren sie Normalisierung, Performance und Lesbarkeit so aus, dass das Modell auch nach dem ersten Release nützlich bleibt.
Tools und Methoden
Zur üblichen Arbeit gehören Entity-Relationship-Diagramme, UML-ähnliche Domänenansichten, SQL-first-Schema-Design und dimensionales Design für BI. Viele Spezialisten arbeiten auch mit Tools wie ERwin, SAP PowerDesigner, dbt docs und Modellierungsfunktionen in Cloud-Data-Plattformen. Das genaue Tool ist weniger wichtig als die Fähigkeit, das Modell an das Geschäft anzupassen.
Wann freiberufliche Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn ein Modell neu aufgebaut, über Teams hinweg dupliziert oder mit einem neuen Warehouse, einer API-Schicht oder einer Migration verknüpft wird. Das ist in der Schweiz häufig in Finanzwesen, Versicherungen, Handel, Gesundheitswesen und Industrie der Fall, wo Datenqualität und klare Definitionen wichtig sind. Externe Spezialisten helfen, wenn interne Teams einen neuen Blick oder zusätzliche Kapazität brauchen.
Wie gute Ergebnisse aussehen
Ein gutes Datenmodell ist leicht zu lesen, stabil bei Änderungen und so genau, dass Entwickler, Analysten und Produktteams es ohne Rätselraten nutzen können. Es hält Stammdaten, Referenzdaten und Transaktionsdaten dort getrennt, wo es nötig ist. Außerdem macht es nachgelagerte Berichte, Integrationen und Governance einfacher und nicht schwerer.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Modeling am häufigsten fragen.
Ein starker Data-Modeling-Spezialist liefert klare Schemata, Entitätsbeziehungen, Namensstandards und Geschäftsregeln, die echte Anwendungsfälle unterstützen. Je nach Projekt kann das ein Modell für eine operative Datenbank, ein Warehouse-Modell oder eine kanonische Integrationssicht sein. Das Ziel ist, Daten einfacher zu speichern, abzufragen und zu ändern.
Data Modeling konzentriert sich auf die Form der Daten: Entitäten, Attribute, Schlüssel und Beziehungen. Data Architecture ist breiter und umfasst Plattformen, Datenflüsse, Governance, Speicherung und Integrationen. Viele Projekte brauchen beides, aber das Modeling ist der Teil, der die Struktur präzise macht.
Nein. Data Modeling ist die breitere Disziplin, während dimensionales Modeling ein Ansatz ist, der oft in Analytics und BI verwendet wird. Dimensionale Modelle nutzen Facts, Dimensions und Measures, um Reporting zu vereinfachen. Operative Systeme brauchen oft stattdessen normalisierte Modelle.
Ein guter Data-Modeling-Spezialist versteht meist SQL, Datenbankdesign, Data Warehousing und Business Analysis. Kenntnisse in Normalisierung, dimensionalem Design und Data Governance helfen ebenfalls. Für moderne Projekte ist Vertrautheit mit Cloud-Data-Plattformen und dbt oft nützlich.
Ein Data-Modeling-Projekt braucht Senior-Unterstützung, wenn Anforderungen unklar sind, viele Systeme aufeinander abgestimmt werden müssen oder das Modell langfristiges Wachstum tragen soll. Das hilft auch bei Migrationen, Plattform-Redesigns und Warehouse-Neuaufbauten. Senior-Spezialisten sind besonders wertvoll, wenn die Kosten einer falschen Struktur hoch sind.
Ja. Data Modeling lässt sich oft gut remote umsetzen, weil Reviews rund um Diagramme, SQL und schriftliche Geschäftsregeln stattfinden. In der Schweiz ist Remote-Zusammenarbeit üblich, aber Workshops vor Ort können helfen, wenn Fachbegriffe schnell abgestimmt werden müssen. Viele Teams nutzen ein gemischtes Setup.
Achte auf einen Data-Modeling-Freelancer, der Abwägungen klar erklären kann und nicht nur Diagramme zeichnet. Gute Zeichen sind saubere Schlüssel, sinnvolle Namen, ein sauberer Umgang mit Historie und Modelle, die zum Reporting- oder Anwendungszweck passen. Frage nach Beispielen, die zeigen, wie die Person mit Änderungen umgegangen ist, nicht nur mit der Struktur.
Inhaltlich gibt es keinen echten Unterschied. Data Modeling und data modelling meinen dieselbe Suchabsicht, nur mit unterschiedlicher Schreibweise. Suchende nutzen manchmal auch verwandte Begriffe wie ER Modeling oder dimensional Modeling, wenn sie nach derselben Art von Expertise suchen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 940 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 77% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 77% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Bank- und Finanzwesen (65%) und Fertigung (65%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Datenmodellierung in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Business Intelligence (71%) und Projektmanagement (65%).
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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Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
