Data Modeling Experten in Zürich
, vermittelt durch geprüfte, verfügbare Spezialisten und unterstützt durch die Leistungsfähigkeit von KIBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Datenstrukturen entwerfen, komplexe Geschäftsbereiche abbilden und analytics-fähige Schemata für relationale, dimensionale und NoSQL-Systeme entwickeln. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
Marco S.
Letzte Position:
MS Power BI-Entwickler bei Bayern Facility Management GmbH
Power BI-Entwicklung und -Administration, Schulung, Beratung, Datenmodellierung, DAX-Entwicklung
MS Fabric, MS Power BI, DAX
Matthias S.
Letzte Position:
Lehrbeauftragter Softwaremanagement bei FH Graubünden
- Konzeption und Durchführung des Hochschulmoduls «Softwaremanagement» im Bachelorstudiengang Artificial Intelligence in Software Engineering
- Vermittlung von Softwareprojektmanagement, Projektorganisation, Stakeholdermanagement, Risiko- und Qualitätsmanagement sowie agiler und hybrider Projektsteuerung
- Behandlung von Releaseplanung, Cut-over, Go-live, Betriebsübergabe und den betrieblichen Folgen technischer Entscheidungen
- Verbindung von methodischen Grundlagen mit Erfahrungen aus Softwareentwicklung, Kundenprojekten, Delivery, Release, Testing und IT-Betrieb
- Einsatz von KI im Software- und Projektmanagement
Methoden und Tools: Softwareprojektmanagement, HERMES, PRINCE2, Scrum, Kanban, hybride Vorgehensmodelle, Requirements Engineering, Risiko- und Qualitätsmanagement, Release Management, Testmanagement, Moodle
Paulo M.
Letzte Position:
Power BI / Fabric & SAP BI-Berater bei Financial Bank
- Entwicklung semantischer Power-BI-Modelle, DAX und RLS zur Verbesserung der Reporting-Performance und Sicherheit.
- Konzeption eines Fabric Lakehouse mit Medallion Architecture (Bronze/Silver/Gold), wodurch die Datenverarbeitung beschleunigt sowie Wartbarkeit und Skalierbarkeit verbessert wurden.
- Erstellung von Fabric Data Factory-Pipelines und PySpark-Transformationen, wodurch die Verarbeitungszeit um 40% reduziert wurde.
- Bereitstellung automatisierter Power-BI-KPI-Dashboards zur Beschleunigung von Reporting und Entscheidungsfindung.
- Unterstützung der Migration von SAP BO 4.3 → 2025 über 2,000+ Webl-Berichte und 34 Universen hinweg, wodurch der Testaufwand um 35% reduziert und die Migrationsqualität und Zuverlässigkeit verbessert wurden.
- Optimierung von UNX-Universen, wodurch die Abfrageausführungszeit um 40% reduziert wurde.
- Optimierung von SAP-BO-Reporting-Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Reduzierung des manuellen Aufwands.
Umgebung: Power BI, Microsoft Fabric (Lakehouse, Warehouse, Pipelines, PySpark), Tabular Editor, DAX Studio, SAP BI (BO 4.3/2025, Webl, UNX Universes), 360Suite, InfoBurst, GitHub, JIRA.
Gwang Jin K.
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
Markus F.
Letzte Position:
Logistik Experte/Coach bei RAPID Technic AG
- Coaching, Grundlagen erarbeitung und Fachführung in der Logistiktransformation
- Erweiterung der SAP WM Funktionalitäten
- Effizienzmaßnahmen in der Shuttle-Lagertechnik
- Aufbau eines Logistikwirtschaft-Reportings
- Umfassende Inventurplanung und Durchführung
- Erstellung der technisch-kommerziellen Grundlagen für die Kooperation mit externen Logistikdienstleistern
- Empfehlungen an die künftige Ablauf- und Aufbauorganisation
Dariusz K.
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
Matthias I.
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.
Bartosz P.
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.
Ala L.
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 R.
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
Milica M.
Letzte Position:
Full-Stack-Entwickler bei Holycode
- Mitwirkung in einem funktionsübergreifenden Team zur Entwicklung einer Cloud-basierten Buchhaltungsplattform für KMU
- Entwurf und Umsetzung von Java Spring Boot Microservices mit klarer Trennung der Zuständigkeiten
- Integration der Kerndienste über REST- und gRPC-APIs
- Umsetzung ereignisgesteuerter Workflows mit RabbitMQ für zuverlässige, entkoppelte Nachrichtenübermittlung
- Modellierung und Verwaltung transaktionaler Daten in PostgreSQL und Nutzung von Redis zum Caching
Sven M.
Letzte Position:
SAP BW-Entwicklung u. -Beratung, lfd. Support, Internationales Industrieunternehmen bei Rafi Berg
- Erweiterung der Planungsanwendung für Jahres- und rollierende Planung
- Verbesserung für Navigation und Filterung mit Stammdaten
- Administration der Planungs-InfoProvider: selektives Löschen von nicht benötigten Daten, Generierung von 0-Sätzen
- Behebung von Probleme aus der Offenen-Punkte-Liste
- Technologien: SAP BW, SAP BW-IP, SAP SD
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Modeling einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
82%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Zürich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Zürich, die Data Modeling einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Modeling Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Professionelle Dienstleistungen (58%)
- Bildung (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (33%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
- Lebensmittel und Getränke (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlagen und Zweck
Data Modeling definiert, wie Informationen strukturiert, verknüpft, gespeichert und verwaltet werden. Dabei werden Geschäftskonzepte wie Kunden, Produkte, Verträge und Transaktionen in klare Datenentitäten, Attribute und Beziehungen überführt. Die Arbeit unterstützt operative Datenbanken, Berichtssysteme, Data Warehouses, Data Lakes und gemeinsam genutzte Datenprodukte.
Modellierungsansätze
Experten wählen einen Ansatz, der zum Zweck des Systems, zu den Abfragemustern und zum Verantwortungsmodell passt. Konzeptionelle Modelle schaffen ein gemeinsames Verständnis bei den Stakeholdern, logische Modelle verdeutlichen Regeln und Beziehungen, und physische Modelle übertragen sie in Implementierungsdetails. Zu den gängigen Mustern gehören normalisierte relationale Modelle, dimensionale Star-Schemata, Data-Vault-Strukturen und dokumentenorientierte Designs.
Ökosystem und Tools
Data Modeling ist eng mit SQL, relationalen Datenbanksystemen und Cloud-Datenplattformen verbunden. Fachleute arbeiten möglicherweise mit PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, Snowflake, BigQuery, dbt und Tools für Unternehmenskataloge. Sie nutzen Diagramme, Metadatenverwaltung, Versionskontrolle und automatisierte Validierung, damit Modelle verständlich und konsistent bleiben.
Wo es Mehrwert schafft
Unternehmen holen sich Data Modeling-Expertise ins Haus, wenn Informationen fragmentiert sind, Definitionen voneinander abweichen oder eine neue Plattform skalieren muss, ohne Vertrauen zu verlieren.
- Schemata für transaktionale Anwendungen und APIs entwerfen
- Dimensionale Modelle für Berichte und Analysen erstellen
- Quellsysteme in Warehouse- oder Lakehouse-Strukturen abbilden
- Stammdaten, Datenherkunft und gemeinsame Geschäftsbegriffe definieren
- Leistung, Integrität und langfristige Wartbarkeit verbessern
Wann Spezialisten hinzugezogen werden sollten
Freiberufliche Spezialisten sind bei Migrationen, Fusionen, Änderungen an ERP- oder CRM-Systemen, der Einführung von Analysen und der Modernisierung von Datenplattformen hilfreich. Sie können bestehende Schemata prüfen, Duplikate und unklare Verantwortlichkeiten identifizieren und anschließend ein praktikables Zielmodell sowie einen Migrationspfad erstellen. In Zürich kann die Zusammenarbeit je nach Anforderungen der Stakeholder und sprachlichen Erwartungen Remote-Workshops mit Terminen vor Ort kombinieren.
Was gute Experten liefern
Starke Fachleute verbinden technische Strukturen mit geschäftlicher Bedeutung. Bevor sie ein Muster auswählen, klären sie, wie Daten erstellt, geändert, abgefragt und verwaltet werden. Zu ihren Ergebnissen können Modelldiagramme, Datenkataloge, Benennungsstandards, Mapping-Regeln, SQL-Definitionen, Validierungsprüfungen und Dokumentationen gehören, die Teams auch nach der Übergabe pflegen können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Modeling? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Modeling wird verwendet, um die Entitäten, Attribute und Beziehungen zu beschreiben, die Informationssysteme speichern und nutzen müssen. Es unterstützt Anwendungsdatenbanken, Berichtsebenen, Warehouses, Lakehouses, Stammdaten und Integrationsprojekte.
Data Modeling konzentriert sich auf die Bedeutung, Struktur und Beziehungen von Daten über geschäftliche und technische Ebenen hinweg. Datenbankdesign wendet diese Entscheidungen auf eine bestimmte Datenbank an, einschließlich Indizes, Einschränkungen, Partitionierung und Leistungseinstellungen; die beiden Tätigkeiten überschneiden sich häufig.
Ein Data Modeling-Spezialist entscheidet dies anhand von Arbeitslast, Anforderungen an die Konsistenz, Zugriffsmustern und Governance-Anforderungen. Relationale Modelle eignen sich für strukturierte Transaktionen, dimensionale Modelle unterstützen Analysen, und NoSQL-Ansätze können zu flexiblen oder zugriffsintensiven Mustern passen, wenn ihre Vor- und Nachteile bekannt sind.
Ein starker Data Modeling Experte bringt häufig SQL, Kenntnisse in der Datenbankadministration sowie Erfahrung mit Data Warehousing und ETL oder ELT mit. Wissen über Cloud-Datenplattformen, dbt, Data Governance, Datenherkunft, APIs und Business-Analyse kann das Modell in der Praxis zusätzlich wertvoll machen.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang, Risiko und Zustand der Quellsysteme ab. Eine gezielte Prüfung eines Schemas kann einen Spezialisten erfordern, der selbstständig arbeitet, während eine domänenübergreifende Transformation Erfahrung mit Stakeholder-Workshops, Altsystemanalysen, Migrationsplanung und Governance voraussetzt.
Data Modeling eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Diagramme, Definitionen und SQL-Artefakte online geprüft werden können. Projekte mit sensiblen Daten, komplexen Stakeholder-Workshops oder regulierten Umgebungen können dennoch von Arbeit vor Ort in Zürich profitieren, wobei die Kommunikation in den vom Team verwendeten Sprachen organisiert wird.
Prüfen Sie, ob Data Modeling-Entscheidungen auf Geschäftsanforderungen zurückgeführt werden können und ob Entitäten, Schlüssel, Beziehungen und Definitionen eindeutig sind. Bitten Sie um Beispiele für Dokumentation, Validierungsregeln und Überlegungen zur Leistung und testen Sie anschließend, ob das Modell echte Abfragen ohne unnötige Duplikate oder versteckte Annahmen unterstützt.
Ein Data Modeling Freelancer kann konzeptionelle, logische und physische Diagramme, einen Datenkatalog, Source-to-Target-Mappings und SQL-fertige Schemadefinitionen liefern. Je nach Auftrag kann die Arbeit außerdem Governance-Regeln, Dokumentation der Datenherkunft, Migrationsunterstützung und Übergabesitzungen für das interne Team umfassen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 122 €, was einem Tagessatz von etwa 976 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (92%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Bank- und Finanzwesen (58%) und Professionelle Dienstleistungen (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Modeling in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (58%) und Projektmanagement (58%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Modeling eingesetzt haben
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Länder:
Zürich 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
