
Data Quality Experten
, der unzuverlässige Daten in vertrauenswürdige Entscheidungen verwandelt – vermittelt in wenigen Minuten mit geprüften FachleutenBeauftragen Sie Experten, die Datensätze profilieren, Validierungsregeln definieren und Datenpipelines in CRM-, ERP-, Analytics- und Stammdatenumgebungen verbessern. Erhalten Sie schnell präzisen Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren Data Quality-Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich Dataqualitätsexperten eingesetzt haben
Reinhold M.
Letzte Position:
Business Requirements Engineer, Proxy Product Owner, Tester bei AXA Konzern AG
Arbeitsumfeld
- Versicherung / Schadenmanagement (Sach, Haftpflicht, Kfz)
- REST-basierte ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter
Aufgabenbereich
- Weiterentwicklung der internen REST-basierten ClaimAPI mit Guidewire ClaimCenter als Backend und verschiedenen Portalen / Frontends als Clients mit folgenden Zielen: + stärker KI-gestützte Schadenbearbeitung außerhalb von Guidewire ClaimCenter + Unterstützung aller Sparten (Sach, Haftpflicht, Kfz).
- Weiterentwicklung der automatisierten Schadenbearbeitung
Tätigkeiten
- Schnittstelle zwischen IT und Business
- Design-Aktivitäten mit Dokumentation in Confluence und Jira: + Requirements Engineering (funktional und nicht-funktional) + Design von REST-Endpunkten und Abstimmung mit Interface-Partnern (insbesondere KI-Kollegen) + Identifikation, Design und Bewertung alternativer Lösungen (Abkehr vom monolithischen Ansatz hin zu fein granularen Endpunkten mit möglichst umfangreicher Code-Wiederverwendung über alle Sparten) + Erstellung / Verfeinerung von Product-Backlog-Items in Jira, d. h. Epics, User Stories und Tasks, einschließlich Abstimmung mit Entwicklern und POs während (Pre-)Refinement-Sessions + Nutzung von AXA Secure GPT bei der Erstellung / Verfeinerung von User Stories (Beschreibung, Abnahmekriterien) und beim Design von REST-Endpunkten + Schätzung und Priorisierung von User Stories und Tasks während Sprint-Planning-Sessions + Koordination und Unterstützung bei der Umsetzung von Product-Backlog-Items + Vorantreiben von Entscheidungen durch Vorbereitung und Präsentation von Entscheidungsunterlagen
- Qualitätssicherung: + Testmanagement einschließlich Erstellung von Testfällen mit Xray in Jira + Testdurchführung mit Bruno als REST-Client und in Guidewire ClaimCenter + Vorlage von Testartefakten zur Freigabe durch den PO + Analyse von Fehlern in der Produktion
Methoden Big Room Planning (auch PI-Planning in SAFe), Scrum, BPMN, EPK, UML, ERM, DDD
Tools / Tech Stack Teams, Confluence, Jira mit Xray, OpenAPI/Swagger, REST, JSON, XML, MS Office, Bruno, GitHub repository (Lesen), Guidewire ClaimCenter, AXA Secure GPT (AXA's hauseigene GenAI-Lösung auf Basis von Azure OpenAI)
Jens L.
Letzte Position:
Beratung Digitale Entwicklung & Transformation bei European Mar GmbH
Produktvision und Outcome-Strategie für eine neue Registry-Plattform entwickelt, Management-Workshop zur strategischen Ausrichtung konzipiert, BPMN-Prozessmapping über Systeme und Rollen durchgeführt, User-Story-Praxis analysiert und auf Outcome-Basis weiterentwickelt, Stakeholder zwischen Fachbereich, Management und externem Entwicklungspartner zusammengeführt.
Skills: Produktstrategie, Outcome-Roadmapping, Stakeholder-Workshops, BPMN/Prozessanalyse, Miro, Linear
Michael H.
Letzte Position:
Interim Head of IT / Transformationsmanager bei Ein deutscher mittelständischer Industrievertrieb, B2B-E-Commerce
Agile Transformation: Einführung agiler Prinzipien und Umwandlung traditioneller IT-Abteilungen in Scrum- und Kanban-Teams
IT-Betriebsmodell: Neugestaltung der IT-Organisation und Einführung moderner Umsetzungsstrukturen und Rollen
Flight Levels: Aufbau von Flight-Level-Praktiken innerhalb der IT zur Abstimmung von Strategie, Koordination und operativer Umsetzung
Führung & Coaching: Rekrutierung von Agile Coaches und Coaching von Scrum Mastern und IT-Führungskräften
ERP-Betrieb: Tätigkeit als Interim Product Owner für die bestehende ERP-Landschaft und Sicherstellung der Geschäftskontinuität
ERP-Transformation: Neuorganisation und Unterstützung der ERP-Migration als Projektmanager; Phase 1 (Finanzbuchhaltung) ist seit October 2025 live
Operativer Kern (ERP): Aufbau eigener Teams für ERP-Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration
Modern Workplace: Initiierung des Übergangs zu einer cloudbasierten Arbeitsplatzumgebung auf Basis von Microsoft 365
Integration: Aufbau eines eigenen Teams zur Steuerung von Integrations- und Connectivity-Initiativen
Lagerbetrieb: Aufbau eines funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung von Logistik- und lagerbezogenen Fähigkeiten
Wartung & Betrieb (M&O): Einführung eines eigenen Teams für System Engineering, Sicherheit, stabilen Betrieb und kontinuierliche Verbesserung
KI-Initiativen: Identifizierung und Förderung praxisnaher Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung
Als Interim Head of IT bei einem deutschen mittelständischen Industrievertrieb bin ich für 31 IT-Mitarbeiter verantwortlich und leite die digitale und organisatorische Transformation mit direkter Berichtslinie an die Geschäftsleitung. Ich übernahm eine IT-Abteilung mit nahezu keinen grundlegenden Strukturen – ohne klare Rollen, Prozesse, Dokumentation oder Ticketsystem – und mit erheblichen technischen Altlasten, die den Großteil ihrer Kapazität banden. Ich führte agile Prinzipien und Arbeitsweisen in der IT-Organisation ein und wandelte die traditionell strukturierte IT-Abteilung in funktionsübergreifende Scrum- und Kanban-Teams um, die auf Transparenz, Zusammenarbeit und die Bereitstellung von Kundennutzen ausgerichtet sind.
Ich gestaltete die gesamte IT-Organisation neu, indem ich ein modernes Betriebsmodell etablierte, neue Rollen wie Product Owner, Scrum Master und Solution Architect einführte und die Organisation durch strategische Einstellungen und gezielte Kompetenzentwicklung stärkte. Ich rekrutierte und integrierte Agile Coaches, um die Transformation zu beschleunigen, und führte Scrum Master sowie Führungskräfte der IT-Abteilung persönlich, um Servant Leadership, Selbstorganisation und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern.
Ich stimmte die interne IT-Planung über acht Teams hinweg auf drei Flight Levels nach Klaus Leopold ab (Strategie, Koordination, Team) und legte damit den Grundstein für ein späteres unternehmensweites Portfoliomanagement. Ich konsolidierte den Backlog von mehr als 10 Arbeitsströmen und priorisierte ihn nach Geschäftswert und Verzögerungskosten. Ich führte ein Ticketsystem ein, um Transparenz zu erhöhen und datenbasierte Entscheidungen, flussbasiertes Arbeitsmanagement sowie größere Verantwortlichkeit auf allen Ebenen zu ermöglichen.
Ich baute mehrere funktionsübergreifende Teams auf und unterstützte sie, darunter den Bereich Operativer Kern (ERP) mit eigenen Streams für Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration sowie Teams für Lagerbetrieb, Wartung & Betrieb (M&O) einschließlich System Engineering und Sicherheit, Modern Workplace, Datenqualität und Integrationsinitiativen. Gemeinsam mit Agile Coaches unterstützte ich die Teamentwicklung, beseitigte Hindernisse und verbesserte kontinuierlich die Umsetzungseffektivität.
Ich war als Interim Product Owner für den Betrieb und die Weiterentwicklung der bestehenden ERP-Landschaft tätig und unterstützte gleichzeitig die ERP-Migration als Projektmanager. Ich reorganisierte die Projektorganisation und ließ den bereits ausgehandelten Vertrag mit dem Implementierungspartner mit Fokus auf Vorgehensweise und Gesamtverantwortung neu ausrichten; Phase 1 (Finanzbuchhaltung) ist seit October 2025 live. Gemeinsam mit dem ausgewählten Implementierungspartner konzipierte und etablierte ich die Projektorganisation und das angestrebte Betriebsmodell für die ERP-Transformation und führte agile Umsetzungsstrukturen und Arbeitsweisen ein. Ich moderierte die Abstimmung zwischen Fachbereich, IT und externem Anbieter und spielte eine wichtige Rolle bei der Verhandlung des vertraglichen Rahmens und des Umsetzungsmodells, um eine nachhaltige Grundlage für das Transformationsprogramm zu schaffen.
Ich initiierte die strategische Modernisierung der Arbeitsplatzumgebung durch die Einführung cloudbasierter Microsoft-365-Funktionen und schuf damit die Grundlage für bessere Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und zukünftige digitale Services.
Ich startete KI-Initiativen, um praxisnahe Geschäftsanwendungsfälle zu identifizieren und die verantwortungsvolle Einführung von Künstlicher Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung zu fördern. Ich ermutigte die Teams zur Selbstorganisation und befähigte sie, Verantwortung für Entscheidungen, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung zu übernehmen.
Fadi S.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Personalvermittler
- Konzeption, Entwicklung und produktiver Rollout eines Enterprise HR Copiloten auf Basis von Microsoft Copilot Studio zur Automatisierung interner HR Prozesse
- Entwicklung eines AI gestützten Assistenten zur Beantwortung von Mitarbeiteranfragen auf Grundlage einer SharePoint Wissensdatenbank und unternehmensinterner HR Dokumentation
- Integration des Copiloten in Microsoft Teams inklusive Begrüßungslogik, Benutzerführung und rollenbasiertem Routing
- Automatisierung von HR Prozessen und Genehmigungsworkflows mit Microsoft Power Automate zur Reduzierung manueller Bearbeitungsschritte
- Entwicklung realistischer HR Dokumente und Antwortvorlagen mit Azure OpenAI unter Berücksichtigung fachlicher Anforderungen und konsistenter Unternehmensrichtlinien
- Implementierung von Prompt Strategien, Wissensmanagement und Response Optimierung zur Verbesserung der Antwortqualität und Benutzerakzeptanz
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse von Anforderungen sowie Integration der AI Lösung in bestehende Unternehmensprozesse
Technologien:
Microsoft Copilot Studio, Microsoft Teams, Azure OpenAI, SharePoint, Power Automate, Power Platform, Microsoft 365, Prompt Engineering, Workflow Automation
Alexander F.
Letzte Position:
Freiberuflicher Unternehmensberater und Interim Manager bei A. Folch von Sydow INTERIM MANAGEMENT
Beratung verschiedener Unternehmen in den Bereichen Controlling, Finanzen und Planung, Transformation, Business Partnering, Management Reporting und AI gesteuerte Forecast Systeme
Oliver V.
Letzte Position:
Interim Manager und Unternehmensberater bei Selbstständiger
- Entwicklung einer Eintrittsstrategie für den Schadenbereich eines Versicherungsdienstleisters.
- Analyse und Optimierung der bestehenden Schadenprozesse.
- Definition von Steuerungskennzahlen und KPIs zur Leistungs- und Effizienzverbesserung.
- Beratung des Managements zur Marktpositionierung und Prozessdigitalisierung.
- Führung eines IT-Teams mit 13 Mitarbeitenden im Rahmen einer Vakanzvertretung.
- Sicherstellung des stabilen IT-Betriebs und Steuerung externer IT-Dienstleister.
- Leitung regulatorischer Projekte, insbesondere zur Umsetzung der DORA-Verordnung.
- Vorbereitung und Begleitung eines IT-Sicherheitsaudits.
- Change Management und Konfliktmoderation in einem herausfordernden Transformationsumfeld (FI-Migration).
Amit S.
Letzte Position:
IT-Projektmanager – SAP S/4 HANA Delivery-Berater bei CHG Meridian UK Limited
- Steuerung des integrierten SAP S/4HANA Delivery Plans für 12 BTS-Workstreams inkl. Meilenstein-, Abhängigkeits- und Governance-Management.
- Koordination der end-to-end Delivery über Business, IT und Operations mit Fokus auf Exekution, Readiness und Issue Resolution.
- Verantwortung für RAID-, Test-, Cutover- und Deployment-Management zur Absicherung eines erfolgreichen Go-Live.
- Implementierung von KPI-Tracking, Status-Reporting und PMO-Governance zur transparenten Steuerung von Performance, Risiken und Eskalationen.
William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
Fred K.
Letzte Position:
Projektleiter Digitale Restrukturierung bei Northrop Grumman LITEF GmbH
Mandatsschwerpunkt: Leitung der digitalen Restrukturierung in einem hochregulierten Defence- und Aerospace-Umfeld. Schwerpunkte: Verbesserung der Datenströme und Datenqualität, Einführung papierloser Datenerfassung in der Produktion, Integration von Maschinendaten zur automatischen SPC-Ermittlung und Prozesssteuerung sowie Cyber-Security-Analysen.
Hauptziele:
- Datenströme und Datenqualität in der Produktion analysieren, strukturieren und verbessern
- Papierlose Datenerfassung in Fertigungsbereichen einführen
- Maschinendaten integrieren zur automatischen SPC-Datenermittlung und Prozesssteuerung
- Digitale Restrukturierung unter Einhaltung der regulatorischen Anforderungen im Defence-Umfeld umsetzen
Maßnahmen und Erfolge:
- Analyse und Strukturierung bestehender Produktionsdatenströme als Grundlage für Steuerung und Reporting
- Aufbau von Mechanismen zur Sicherstellung der Datenqualität und -verfügbarkeit über Fertigungsbereiche hinweg
- Einführung papierloser Datenerfassung in der Produktion — Ablösung manueller und papierbasierter Prozesse
- Integration von Maschinendaten zur automatischen SPC-Datenermittlung (Regelkarten, Cp/Cpk) und Prozesssteuerung in Echtzeit
- Durchführung von Cyber-Security-Analysen im Produktions- und IT-Umfeld
Verantwortungsbereich: Projektleitung für Digitale Restrukturierung, papierlose Produktion, Datenmanagement und Datenqualität im hochregulierten Defence- und Aerospace-Umfeld.
Elisabeth W.
Letzte Position:
Executive Advisor | Business Potential & Strategy Implementation & Managing Partner bei Wesse Consult
Europäische Unternehmensberatung, die Konsumgüter- und FMCG-Unternehmen dabei unterstützt, ungenutztes Potenzial zu erschließen, erfolgreiche Strategien zu definieren und diese präzise sowie mit messbarer Wirkung umzusetzen.
- Analyse geschäftlicher Herausforderungen mit ~20% Aufwand für ~80% Ergebnis, um klare Prioritäten, Strukturen und umsetzbare Empfehlungen zu gewährleisten, die schnelle, messbare Ergebnisse liefern.
- Steuerung ganzheitlicher Operations- und Unternehmenstransformationen, Kosteneffizienz, Kundenorientierung, Go-to-Market-Strategien und KPI-basierter Performance.
- Tätigkeit als vertrauensvoller C-Level-Berater und Sparringspartner, um Strategien in messbare Ergebnisse zu überführen; Unterstützung von CEOs, Gründern und Führungsteams in Unternehmen jeder Größe bei der Stärkung von Wachstum und Profitabilität.
Vadim R.
Letzte Position:
Independent AI Product Lab – Agentic Product Owner / Product Builder | R&D
- Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
- Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
- Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
- Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
- Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.
Markus B.
Letzte Position:
Berater, Technischer Projektleiter bei Lanxess
- Projekt: ESU Windows und SQL-Server Konsolidierung / Configuration Management in ServiceNow
- Erstellung einer Ist-Analyse aller Server weltweit
- Erstellung einer Ist-Analyse aller SQL-Server weltweit
- Erstellung von Anforderungsanalysen für die SQL- und Servermigrationen
- Abstimmung der Anforderungen mit den Partnern für Migrationen auf Hyper-V (on-premises) oder Azure Cloud
- Moderation von Jour-fixe-Meetings
- Erstellung von Fahrplänen und Lösungsmodellen für Servermigrationen
- Aufbau von Testszenarien
- Moderation von Workshops für die Einführung eines Global-Admin-Teams
- Erstellung von Datenmodellen (CMDB) in ServiceNow
- Durchführung von Workshops für das Datenmodell der CMDB
- Erstellung von Lösungsmodellen für die CMDB
- Erstellung einer lückenlosen Konfigurationsdokumentation und Arbeitsdokumentation der CMDB
- Erstellung von Reports für das Lizenzmanagement
- Erstellung von KPIs zur Datenqualität in ServiceNow
- Erstellung eines Servicekatalogs
- Moderation von Workshops zur Erstellung der Service Requests
- Schnittstelle zwischen Bedarfsanalyse und ServiceNow-Development-Team
- Eingesetzte Systeme: Windows 7, Windows 10, Microsoft Office 365/2010, Windows Server 20xx, SQL Server 20xx, SharePoint, Azure Cloud, Hyper-V, ServiceNow, diverse Tools
Thomas P.
Letzte Position:
Product Owner & KI Automatisierungsarchitekt (B2B) bei Ihre-Hygieneberatung
Entwicklung einer digitalen Audit-Anwendung für Begehungen in medizinischen Einrichtungen. Ziel ist es, Datenerfassung vor Ort, Sprachaufzeichnung, Dokumentation und nachgelagerte Prozesse in einem durchgängigen, KI-gestützten Workflow zu verbinden.
Konzeption und Entwicklung einer Flutter Audit App mit Claude Code zur strukturierten Durchführung und Dokumentation von Begehungen.
Verarbeitung der in der App erfassten Sprachaufzeichnungen durch automatische Transkription und KI-gestützte Erstellung strukturierter Begehungsprotokolle mit anschließendem Freigabeprozess
Anbindung verschiedener Datenquellen wie E-Mail, Odoo 19, Anwesenheitszeiten und Google Drive über n8n zur Automatisierung von Abrechnung und Folgeprozessen
Automatische Bereitstellung benötigter Dokumente und Versand per E-Mail über n8n gesteuerte Workflows sowie Einbindung von LLMs für die Texterstellung
Skills: Flutter, Claude Code, LLM Integration, n8n, Odoo 19, Google Drive, Prozessautomatisierung
Ebru A.
Letzte Position:
Product Analytics & App Tracking Consultant bei EnBW mobility+ AG & Co. KG
- Product Analytics, Mobile App Tracking & Tracking Governance (B2C Mobility App) – agile Projektsteuerung (Scrum/Kanban)
- Product Ownership für Product Analytics und Mobile App Tracking der EnBW mobility+ App; Aufnahme, Priorisierung und Übersetzung fachlicher Anforderungen in umsetzbare Konzepte und Azure DevOps User Stories mit Akzeptanzkriterien.
- Ableitung von Tracking-Anforderungen bei Einführung neuer App-Funktionen (u. a. Resilient Map), Definition von Tracking-Parametern (Screens, Events, Custom Definitions) sowie Sicherstellung eines datenschutzkonformen Trackings (Firebase, GA4, Adjust) entlang des Tracking-Konzepts.
- Konzeption und Anpassung von Dashboards sowie Funnel-Reporting für Kampagnen (GA4-Validierung, Onboarding- & Order-Flow-Analysen, Conversion Funnels, Ladestart-Flow) zur Identifikation von Abbruchpunkten und Optimierungspotenzialen.
- Steuerung des technischen Rohdatenexports (Adjust nach BigQuery) sowie der Anbindung an das Data Warehouse / Data Lakehouse inkl. Datenmapping; Zusammenarbeit mit internationalen Entwicklungsteams, Data Engineering, Marketing/Sales und Product Management.
- Aufbau standardisierter Tracking-Architektur, Namenskonventionen und Governance; Analyse und Ausbau des Trackings (neue Features & „blinde Flecken“), Testkonzeption, Übergabe an Tester sowie Qualitätssicherung und Abnahme vor Releases; Dokumentation auf Conceptboard.
Eric B.
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dataqualitätsexperten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre

Positionsdauer
3 Jahre

Positionen pro Freelancer
10

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
68%
Doktortitel
10%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 16 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie 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, die Dataqualitätsexperten 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 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Dataqualitätsexperten 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%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bank- und Finanzwesen (41%)
- Fertigung (38%)
- Einzelhandel (34%)
- Automotive (33%)
- Energie (24%)
- Transport und Logistik (22%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Quality abdeckt
Data Quality ist die Disziplin, die Eignung von Daten für die geschäftliche Nutzung zu messen, zu verbessern und zu erhalten. Spezialisten prüfen Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Gültigkeit und Eindeutigkeit in operativen und analytischen Systemen. Die Arbeit macht aus verstreuten Datensätzen Daten, denen Menschen vertrauen können.
Typische Anwendungsfälle
Unternehmen holen Data-Quality-Expertise hinzu, wenn wichtige Informationen in verschiedenen Systemen doppelt, unvollständig, veraltet oder widersprüchlich sind.
- Kunden-, Produkt-, Lieferanten- und Transaktionsdaten profilieren
- Duplikate, fehlende Werte und ungültige Formate erkennen
- Namen, Adressen, Codes und Referenzdaten standardisieren
- Qualitätsregeln in Reporting- und Datenplattformen überwachen
- Datensätze für Migration, Analytics oder Machine Learning vorbereiten
Ökosystem und Tools
Data-Quality-Arbeit verbindet Quellanwendungen mit Data Warehouses, Data Lakes, Integrationsschichten und Data-Governance-Programmen. Fachleute nutzen möglicherweise SQL, Python, Tabellenkalkulationen, ETL- und ELT-Tools, Datenkataloge, Produkte zur Datenbeobachtung und Systeme für Master Data Management. Außerdem arbeiten sie mit Validierungs-Frameworks und automatisierten Prüfungen von Datenpipelines.
Wann Sie Spezialisten beauftragen sollten
Freelance-Spezialisten sind bei Systemmigrationen, Fusionen, CRM-Bereinigungen, Prüfungen regulatorischer Daten und Analytics-Einführungen hilfreich. Sie können eine Ausgangsbasis schaffen, die Bereinigung priorisieren und wiederholbare Kontrollen an interne Teams übergeben. In Deutschland und anderen Märkten ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während Workshops weiterhin von Unterstützung vor Ort oder in der Landessprache profitieren können.
Was starke Fachleute liefern
Ein starker Fachmann verbindet Analyse mit praktischer Bereinigung. Er verfolgt Fehler bis zu ihrer Quelle, statt Symptome in Berichten zu korrigieren, dokumentiert Geschäftsdefinitionen und macht Qualitätsregeln testbar. Klare Verantwortlichkeiten, messbare Prüfungen und nützliche Workflows für Ausnahmen sind genauso wichtig wie die Bereinigung selbst.
- Datenprofiling mit klaren Ergebnissen und Prioritäten
- Wiederverwendbare Validierungs- und Überwachungsregeln
- Sichere Bereinigung mit dokumentierten Transformationen
- Qualitäts-Dashboards für nachvollziehbare Entscheidungen
Zu bewertende Fähigkeiten
Achten Sie auf Erfahrung mit den Systemen, die Ihre wichtigsten Daten enthalten, sowie mit den Ergebnissen, die Ihr Projekt erreichen soll. Relevante angrenzende Fähigkeiten umfassen Data Governance, Master Data Management, Metadatenmanagement, SQL, Pipeline-Design, Datenschutzkontrollen und Business-Analyse. Bitten Sie Kandidaten zu erklären, wie sie Quelldaten schützen, Änderungen validieren und nachweisen, dass sich die Qualität verbessert hat.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Dataqualitätsexperten? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Quality wird eingesetzt, um Informationen für einen festgelegten Geschäftszweck ausreichend genau, vollständig, konsistent, gültig, eindeutig und aktuell zu machen. Unternehmen wenden dies auf Kundendatensätze, Finanzdaten, Produktkataloge, operative Systeme, Reporting und Eingaben für Machine Learning an.
Data Quality ist eine umfassendere Managementdisziplin als Datenbereinigung. Bei der Bereinigung werden problematische Datensätze korrigiert oder entfernt, während Data Quality auch Profiling, Regeln, Überwachung, Verantwortlichkeiten, Prävention und kontinuierliche Messung umfasst.
Data Quality überschneidet sich häufig mit Data Governance, Master Data Management, Metadatenmanagement, SQL, ETL- oder ELT-Design und Data Observability. Starke Spezialisten verstehen außerdem die Geschäftsdefinitionen hinter den Feldern und können mit Systemverantwortlichen zusammenarbeiten, um Ursachen zu beheben.
Data Quality-Projekte unterscheiden sich je nach Anzahl der Quellsysteme, Zustand der Datensätze und Auswirkungen von Fehlern. Ein fokussierter Profiling- oder Bereinigungsauftrag kann ein engeres Kompetenzprofil erfordern, während unternehmensweite Governance und Überwachung Erfahrung mit Architektur, Prozessen und verschiedenen Stakeholder-Gruppen voraussetzen.
Data Quality eignet sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Profiling, Regelentwicklung, Dokumentation und Dashboard-Prüfungen in gemeinsamen Systemen stattfinden. Workshops vor Ort können helfen, wenn Spezialisten Prozesse mit Fachteams aufnehmen oder auf geschützte Umgebungen zugreifen müssen. Kenntnisse der Landessprache können bei Felddefinitionen und Gesprächen mit Stakeholdern wichtig sein.
Data Quality-Expertise lässt sich am besten anhand eines konkreten Beispiels für Profiling, Ursachenanalyse, Bereinigung und Überwachung bewerten. Fragen Sie, wie der Spezialist akzeptable Qualität definiert, die Beschädigung gültiger Datensätze vermeidet, Transformationen dokumentiert und nachweist, dass Kontrollen weiterhin funktionieren.
Zu den üblichen Data Quality-Ergebnissen gehören ein Profil der wichtigsten Datensätze, eine Analyse von Fehlern und Auswirkungen, Geschäftsregeln, Bereinigungslogik, Ausnahmebehandlung und Dokumentation der Überwachung. Der Spezialist sollte außerdem Verantwortlichkeiten erklären und praktische Übergabematerialien für die laufende Kontrolle bereitstellen.
Data Quality erfordert mehr als Validierung, wenn Fehler in vorgelagerten Prozessen, unklaren Definitionen oder doppelten Verantwortlichkeiten entstehen. Validierung kann ein Problem kennzeichnen, doch eine dauerhafte Verbesserung kann Änderungen an Quellanwendungen, Stammdatenprozessen, Governance-Entscheidungen und dem Pipeline-Design erfordern.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 786 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 68% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (15%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (50%) und Bank- und Finanzwesen (41%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Business Intelligence (67%) und Projektmanagement (61%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dataqualitätsexperten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in ganz Deutschland zuhause — verfügbar vor Ort in Berlin, Hamburg, München und allen wichtigen Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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