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Data Quality Experten

, der unzuverlässige Daten in vertrauenswürdige Entscheidungen verwandelt – vermittelt in wenigen Minuten mit geprüften Fachleuten

Beauftragen 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

Verifizierter Experte

Felix B.

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Programm-, Portfolio- & Transformationsmanagement

Essen
Felix B.

Letzte Position:

Digitalberater und Lösungsmanager bei Vorwerk SE & Co. KG

  • Einführung eines neuen digitalen Produkts auf dem chinesischen Markt im Rahmen einer globalen Wachstumsstrategie.

  • Verbindungspunkt und koordinierende Schnittstelle zwischen zentralem Produktmanagement, lokalen chinesischen Teams und internationalen Stakeholdern.

  • Steuerung des gesamten Programmmanagements zur Koordination komplexer Digitalprojekte.

  • Erfolgreiche Markteinführung eines digitalen Produkts in China (inkl. erfolgreicher Zertifizierung für den chinesischen Markt).

  • Ausbalancierung lokaler Anforderungen mit den globalen Prioritäten unter Berücksichtigung steuerlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen.

  • Einführung eines neuen Way of Working zur Verbesserung der standortübergreifenden Zusammenarbeit und Steuerung.

  • Entwicklung und Umsetzung einer Skalierungsstrategie für das digitale Geschäftsmodell in China.

  • Einsatz von Jira, Confluence, Miro, Scrum, Agile Arbeit, SAFe.

  • Projektsprache: Englisch.

Verifizierter Experte

Michael H.

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Senior IT-Projekt- & Programmmanager / Interim Manager

Schönau am Königssee
Michael H.

Letzte Position:

Interim Head of IT / Transformationsmanager bei Ein deutscher mittelständischer Industriegroßhändler, 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-Levels-Praktiken innerhalb der IT, um Strategie, Koordination und operative Umsetzung aufeinander abzustimmen

Führung & Coaching: Einstellung von Agile Coaches sowie 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: Neuausrichtung und Unterstützung der ERP-Migration als Projektmanager; Phase 1 (Finanzbuchhaltung) seit October 2025 live

Operativer Kern (ERP): Aufbau spezialisierter Teams für ERP-Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration

Moderner Arbeitsplatz: Anstoß des Übergangs zu einer cloudbasierten Arbeitsplatzumgebung auf Basis von Microsoft 365

Integration: Aufbau eines spezialisierten Teams zur Umsetzung von Integrations- und Vernetzungsinitiativen

Lagerbetrieb: Aufbau eines funktionsübergreifenden Teams zur Unterstützung von Logistik- und Lagerfunktionen

Wartung & Betrieb (M&O): Einführung eines spezialisierten Teams für System Engineering, Sicherheit, stabilen Betrieb und kontinuierliche Verbesserung

KI-Initiativen: Identifizierung und Förderung praktischer Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in der gesamten IT-Abteilung

Als Interim Head of IT bei einem deutschen mittelständischen Industriegroßhändler bin ich für 31 IT-Mitarbeitende verantwortlich und leite die digitale und organisatorische Transformation. Ich berichte direkt an die Geschäftsführung. Ich übernahm eine IT-Abteilung, in der es kaum grundlegende Strukturen gab – keine klaren Rollen oder Prozesse, keine Dokumentation und kein Ticketsystem – und die erhebliche technische Altlasten hatte, die den Großteil ihrer Kapazitäten 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 sich auf Transparenz, Zusammenarbeit und die Bereitstellung von Mehrwert für Kunden konzentrieren.

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 gezielte Einstellungen und den gezielten Ausbau ihrer Fähigkeiten stärkte. Ich stellte Agile Coaches ein und führte sie ein, um die Transformation zu beschleunigen, und betreute und coachte Scrum Master sowie Führungskräfte der IT-Abteilung persönlich. So förderte ich dienende Führung, Selbstorganisation und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.

Ich stimmte die interne IT-Planung von acht Teams auf drei Flight Levels nach Klaus Leopold (Strategie, Koordination, Team) ab und legte damit den Grundstein für ein späteres unternehmensweites Portfoliomanagement. Ich führte den Backlog von mehr als 10 Arbeitsströmen zusammen und priorisierte ihn nach Geschäftswert und Verzögerungskosten. Ich führte ein Ticketsystem ein, um die Transparenz zu erhöhen und datengestützte Entscheidungen, ein flussbasiertes Arbeitsmanagement und mehr Verantwortlichkeit auf allen Ebenen zu ermöglichen.

Ich baute mehrere funktionsübergreifende Teams auf und unterstützte sie. Dazu gehörten der Bereich Operativer Kern (ERP) mit eigenen Arbeitsströmen für Support, Feature-Entwicklung und ERP-Migration sowie Teams für Lagerbetrieb, Wartung & Betrieb (M&O) einschließlich System Engineering und Sicherheit, Moderner Arbeitsplatz, Datenqualität und Integrationsinitiativen. Ich arbeitete eng mit Agile Coaches zusammen, um die Teamentwicklung zu unterstützen, Hindernisse aus dem Weg zu räumen und die Umsetzungseffektivität kontinuierlich zu verbessern.

Ich war als Interim Product Owner für den Betrieb und die Weiterentwicklung der bestehenden ERP-Landschaft tätig und unterstützte gleichzeitig als Projektmanager die ERP-Migration. Ich richtete die Projektorganisation neu aus und ließ den bereits ausgehandelten Vertrag mit dem Implementierungspartner mit Fokus auf Vorgehensweise und Gesamtverantwortung anpassen; Phase 1 (Finanzbuchhaltung) ist seit October 2025 live. Gemeinsam mit dem ausgewählten Implementierungspartner konzipierte und etablierte ich die Projektorganisation und das Zielbetriebsmodell für die ERP-Transformation und führte agile Umsetzungsstrukturen und Arbeitsweisen ein. Ich stimmte Business, IT und externen Dienstleister aufeinander ab und spielte eine wichtige Rolle bei den Verhandlungen zum vertraglichen Rahmen und Umsetzungsmodell, um eine nachhaltige Grundlage für das Transformationsprogramm zu schaffen.

Ich leitete die strategische Modernisierung der Arbeitsplatzumgebung durch die Einführung der Cloud-Funktionen von Microsoft 365 ein und schuf damit die Grundlage für eine bessere Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und künftige digitale Services.

Ich startete KI-Initiativen, um praktische Anwendungsfälle im Unternehmen zu erkennen und die verantwortungsvolle Nutzung künstlicher Intelligenz in der IT-Abteilung zu fördern. Ich unterstützte Selbstorganisation und befähigte Teams, Verantwortung für Entscheidungen, Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung zu übernehmen.

Verifizierter Experte

Franz B.

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Programmleitung • Portfoliomanager • Digitalisierung & Transformation

Munich
Franz B.

Letzte Position:

Produktentwicklung (KI) bei Eigeninitiative

KI-Telefonassistenten-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

  • Konzeption und praktische Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
  • Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
  • Darüber hinaus KI-gestützte Umsetzung in Kundenmandaten: Einsatz von Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automatisierungen.
Verifizierter Experte

Reinhold M.

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Business Analyst, Proxy PO, Epic Owner, Qualitätssicherung

Petershausen
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)

Verifizierter Experte

Fadi S.

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Berater für operative AI- und Data-Engineering-Lösungen

Oberhausen
Fadi S.

Letzte Position:

Data Scientist bei E-Commerce

  • Konzeption und Entwicklung einer produktionsreifen Data Platform auf Basis von Microsoft Fabric für ein E Commerce Unternehmen
  • Aufbau einer skalierbaren Medallion Architektur (Bronze, Silver, Gold) mit Lakehouse und Delta Lake als Grundlage für Analytics und AI Anwendungen
  • Entwicklung einer metadata driven ETL Plattform mit PySpark sowie eines generischen Incremental Loading Frameworks (SQL Server → Bronze → Silver → Gold)
  • Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Microsoft Fabric Notebooks zur Standardisierung von Datenintegration, Transformation und Validierung
  • Implementierung automatisierter Data Pipelines inklusive Monitoring, Logging, Fehlerbehandlung und Delta MERGE Strategien für einen stabilen produktiven Betrieb
  • Aufbau einer Business Layer Architektur für Reporting, Data Warehouse und wiederverwendbare Datenprodukte
  • Integration heterogener Datenquellen über SQL Server, REST APIs, Amazon SP API und Google Analytics 4
  • Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in skalierbare Datenarchitekturen

Technologien: Microsoft Fabric, PySpark, Python, SQL Server, Delta Lake, Lakehouse, OneLake, Data Factory, Data Warehouse, REST APIs, Amazon SP-API, Google Analytics 4

Verifizierter Experte

Jens L.

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Interim-Produktmanager , Product Lead | B2B-Plattformen | KI-Integration

Hamburg
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

Verifizierter Experte

Alexander F.

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Mein Profil als CFO & Executive Finance und Controlling Manager

Willich
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

Verifizierter Experte

Christian P.

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BI-Architekt & Projektleiter Power BI

Hünfelden
Christian P.

Letzte Position:

Power BI Entwickler & Berater im agilen Team (SAFe) bei DB InfraGO AG

Weiterentwicklung der integrierten Kapazitätsmanagement–Plattform InKa

Schieneninfrastruktur

  • Power BI Shared Datasets und Berichte per DirectQuery auf Amazon Redshift (Fahrplan-, Bau-, Kapazitätsdaten)
  • Automatisierte Berichtstests mit Playwright in Docker-Containern, Versionierung mit GitLab
  • Konzept und Umsetzung der Anwenderkommunikation (Infoseite, Changelog, Known Bugs)

Ausgangslage:

Die integrierte Kapazitätsmanagement-Plattform (InKa) ist eine Monitoring- und Analyseplattform für Daten aus Fahrplan und Kapazitätsmanagement: Kundenbestellungen, Infrastruktur, Fahrplanbetrieb, Bau sowie Streckenleistungsfähigkeit und -breite. Die Daten werden in einem strukturierten Data Warehouse abgelegt und miteinander verknüpft. So lassen sich komplexe Kennzahlen über verschiedene Quellsysteme hinweg bilden und die aktuelle und künftige Streckenauslastung sowie das netzweite Baugeschehen darstellen. Ziel ist, die strategische, mittelfristige und unterjährige Planung zu verbessern und den Nutzenden einen niederschwelligen Zugang zu den Auswertungen des Kapazitätsmanagements zu geben.

Maßnahmen:

  • Enablement: Einführung von Power BI mit Trainings und Workshops für Entwicklerteams.
  • Beratung & Konzeption: Problemanalysen, Konzepte und Lösungsberatung zu Reporting-Anforderungen; Umsetzung der Planungen für Reporting-Lösungen.
  • Datenmodell: Entwicklung von Shared Datasets mit DirectQuery auf Amazon Redshift und Import-Tabellen; DAX-Measures für Auslastungs- und Kapazitätskennzahlen.
  • Entwicklung: Datenanalyse, Datentransformation und Visualisierung in Power BI; Erweiterung und Migration von Geschäftsanwendungen nach Power BI; KI-gestützte Entwicklung in VS Code mit GitHub Copilot.
  • Testautomatisierung: Automatisierte Tests der Power-BI-Berichte mit Playwright; Aufsetzen der Testumgebung in Docker-Containern.
  • Anwenderkommunikation: Konzept und Umsetzung einer zentralen Informationsseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, Absprung aus den Berichten mit Berichtsfilter, Aktualisierung per Power Automate.
  • Deployment: Verwalten der Power BI Deployment Pipelines über die Umgebungen DEV, TEST und PROD.
  • Agile Arbeitsweise: Arbeit im agilen Team nach SAFe (Scaled Agile Framework); Refinement von User Stories und Features inklusive Aufwandsschätzung in Jira; Versionierung mit Git und GitLab.
  • Qualität & Dokumentation: Reviews zur Qualitätssicherung, Fehleranalyse und -behebung, technische Dokumentation in AsciiDoc und Confluence.

Technologien: Power BI, DAX, Power Query, DirectQuery, Amazon Redshift, Git / GitLab, Deployment Pipelines, Playwright, Docker, AsciiDoc, Power Automate, Jira, Confluence, VS Code mit GitHub Copilot, SAFe

Ergebnisse:

  • Kennzahlen des Kapazitätsmanagements über mehrere Quellsysteme hinweg in einer Plattform
  • Transparenz über aktuelle und künftige Streckenauslastung und netzweites Baugeschehen
  • Niederschwelliger Zugang zu den Auswertungen für die Nutzenden
  • Automatisierte Regressionstests der Power-BI-Berichte
  • Umgesetzte Anwenderkommunikation: zentrale Infoseite mit Hot News, Changelog und Known Bugs, direkt aus den Berichten erreichbar
Verifizierter Experte

Oliver V.

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Interim Manager und Unternehmensberater

Hamburg
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).
Verifizierter Experte

Amit S.

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Senior IT-Projektmanager | IT-Transformation | Programm- & Delivery-Management

Düsseldorf
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.
Verifizierter Experte

Vili D.

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Senior Data Engineer, Data Architect, Softwareentwickler

Neuenhagen
Vili D.

Letzte Position:

Technischer Leiter, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting

  • Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte und bessere Transparenz und Reproduzierbarkeit

  • Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur

  • Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory

  • Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions

  • Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)

  • Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses

  • Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs

  • Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS Sharepoint, Mural

Verifizierter Experte

Fred K.

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Interim Executive Manager | CRO · COO · SVP | Defence, Cybersecurity und digitale Restrukturierung sicherheitskritischer

Glienicke/Nordbahn
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.

Verifizierter Experte

Elisabeth W.

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COO / Chief Transformation Officer im Konsumgüterbereich

Munich
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.
Verifizierter Experte

Umut G.

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Freiberufler

Frankfurt
Umut G.

Letzte Position:

Datenarchitekt bei BA Technology

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.

Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.

  • Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
  • Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software

Ich suche freiberufliche Aufgaben wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

  • Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
  • DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
  • Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
  • MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
  • Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Dataqualitätsexperten einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

16 Jahre

Dataqualitätsexperten Experten verfügen im Durchschnitt über 16 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

3,1 Jahre

Dataqualitätsexperten Experten bleiben im Durchschnitt 3,1 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

10

Dataqualitätsexperten Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 10 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Dataqualitätsexperten Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

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

Dataqualitätsexperten Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen und Bank- und Finanzwesen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

Dataqualitätsexperten Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Business Intelligence.

Bachelor-Abschluss oder höher

95%

95% der Dataqualitätsexperten Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

67%

67% der Dataqualitätsexperten Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

10%

10% der Dataqualitätsexperten Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

Dataqualitätsexperten Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Spanisch

Dataqualitätsexperten Experten sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Spanisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98%

98% der Dataqualitätsexperten Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
8 % der Dataqualitätsexperten Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
39 % der Dataqualitätsexperten Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
43 % der Dataqualitätsexperten Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
7 % der Dataqualitätsexperten Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
3 % der Dataqualitätsexperten Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

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.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 784 €

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 €

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 5 Nov 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 (51%)
  • Bank- und Finanzwesen (42%)
  • Fertigung (38%)
  • Einzelhandel (34%)
  • Automotive (33%)
  • Energie (24%)
  • Gesundheitswesen (23%)

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.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

FRATCH GPT liefert in Minuten Freelancer-Vorschläge mit nachvollziehbarer Begründung und transparenten Preisen und hilft deiner Personalabteilung, schnell und regelkonform die besten Talente zu finden.

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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 784 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% 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 3,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Spanisch (15%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (51%) und Bank- und Finanzwesen (42%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Business Intelligence (66%) und Projektmanagement (60%).

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.

In Österreich unterstützen unsere Freelancer und Interim-Experten Unternehmen von Wien bis Graz — vor Ort, wo dein Projekt sie braucht, oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

Wien Graz

In der ganzen Schweiz sind unsere Spezialisten in Zürich, Genf, Basel und Bern aktiv — vor Ort oder komplett remote. Wähle eine Stadt und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.

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Philipp Thomaschewski

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