Data Quality Experten in Düsseldorf
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Datenprüfungen definieren, Validierungsregeln aufbauen und das Vertrauen in Pipelines über Warehouses, BI und operative Systeme hinweg verbessern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Düsseldorf kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Arndt Maas
Letzte Position:
Projektleiter für ServiceNow Vulnerability Response bei Union Investment Services & IT GmbH
- Leitung des Teilprojekts Einführung von Vulnerability Response im Rahmen von DORA
- Aufnahme der aktuellen Prozesse im Bereich Compliance, Risiko und Sicherheit
- Erstellen des Fachkonzepts zur Einführung von Applikations-, Infrastruktur- und Cloud-Schwachstellen
- Agile Steuerung des Integrationsdienstleisters, der Fachabteilung sowie der Querschnittsfunktionen im Unternehmen
- Anbindung der V-Scanner Tennable, Qualys und Defender sowie von NVD und CISA/KEV
- Anbindung von GitLab Ultimate für den Import und die Verarbeitung der SBOMs
- Entwicklung von Automationsregeln zum Abgleich der Scanergebnisse mit CIs der CMDB, Zuweisung der Schwachstellen und Behebungsaufgaben, Genehmigungen (Falschpositive, Ausnahmen) und Schließungen
- Berechnung mehrerer Risikoscores und Prioritäten
- Definition von Dashboards und Reportings (Workspaces, Performance Analytics)
- Abstimmung der neuen Prozesse, insbesondere zur Erhöhung der Datenqualität der CMDB (nach CSDM)
Sergei Minkov
Letzte Position:
Programmmanager / Programmleiter (Contractor) bei Telefonica
Programmmanager für ein radikales Architektur- und IT-Transformationsprogramm (RAITT), das die Anwendungslandschaft (d. h. Cloud-Transformation) und das Betriebsmodell in eine agile Organisation überführt.
- E2E-Bereitschaft für den Mass-Market-Bereich über die Phasen Demand, Delivery, Test und Rollout hinweg
- Steuerung der internen Teams von Telefonica und externer Systemintegratoren, um die termingerechte und qualitativ einwandfreie Lieferung gemäß den definierten Prozessen sicherzustellen
- Management von Risiken, Issues und Abhängigkeiten auf Programmebene
Ludo Prokop
Letzte Position:
Senior Consultant bei Versicherung
- DWH-Modernisierung
- Migration von Informatica PowerCenter auf IDMC/CDI
- Migration von IBM DB2 auf Databricks
Technologien: Informatica IDMC, Databricks
Johann Merkel
Letzte Position:
Projektleiter bei Personaldienstleister mit Fokus auf Finance & Controlling
- Aufbau eines zentralen Datenmodells zur Konsolidierung von Daten aus CRM (ATS), Online-Marketing, HR und Finance
- Integration verschiedener Datenquellen (u. a. Sistrix, eTracker, HR Works, Finance-Systeme)
- Schaffung einer einheitlichen Datenbasis für Reporting und Steuerung
- Konzeption und Aufbau der Datenstruktur
- Business-Analyse und Definition der Kennzahlen
- Koordination der Datenintegration und Abstimmung mit Fachbereichen
- Konsolidierung und Normalisierung heterogener Datenquellen
- Aufbau eines ersten Prototyps in Excel
- Weiterentwicklung und Umsetzung in Microsoft Power BI
- Zentrale, konsolidierte Datenbasis über mehrere Unternehmensbereiche
- Transparente Steuerung von CRM/ATS-, Marketing-, HR- und Finanzkennzahlen
- Etablierung eines skalierbaren BI-Reportings auf Basis von Power BI
Archana Ravikumar
Letzte Position:
Power BI Assistant bei Cataliquent Projekt GmbH
- Power-BI-Lösungen für Cat4-Reporting bewertet, entworfen und umgesetzt und so die Reporting-Effizienz, Genauigkeit und Sichtbarkeit für Stakeholder deutlich verbessert.
- Robuste Datenintegrationsschnittstellen zwischen Cat4 und Power BI entwickelt und gepflegt und dadurch manuelle Verarbeitungsschritte und Engpässe beseitigt.
- Power-BI-Berichte eingerichtet und laufend optimiert, um schärfere Management-Einblicke zu liefern und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
- Die vollständige Einhaltung der DSGVO im gesamten Power-BI-Reporting sichergestellt und Risiken proaktiv erkannt und reduziert.
- Fundierte Produktkenntnisse der global eingesetzten Enterprise-Plattform CAT4 aufgebaut und dadurch eine effektive Anforderungsanalyse, Lösungsentwicklung und eine nahtlose Power-BI-Integration in Kundenumgebungen ermöglicht.
- Skalierbare Reporting-Templates innerhalb der CAT4-Produktoberfläche entwickelt und integriert und damit neue Produktfunktionen, bessere Datenvisualisierung, höhere Reporting-Effizienz und mehr Sichtbarkeit für globale Nutzer geschaffen.
- Mitarbeitende in der Power-BI-Konfiguration und in Best Practices geschult und begleitet, wodurch die Einführung beschleunigt und eine datengetriebene Kultur gestärkt wurde.
- Klare technische Dokumentationen erstellt und praktische Demos für Endnutzer und Kunden durchgeführt, um eine reibungslose Einführung und einen sicheren Umgang mit in CAT4 integrierten Power-BI-Lösungen zu gewährleisten.
- Lizenzstrategien für eine kosteneffiziente und skalierbare Power-BI-Einführung recherchiert und empfohlen.
SKILLS - BI & Visualisierung: Power BI (Desktop, Service, Report Builder), DAX, Power Query
Projekt- und Produktmanagement-Tool: CAT4
Matthias Metzlaff
Letzte Position:
Projektmanager bei HSBC
- Projektmanager für Bankenprojekte
Orhan Yazar
Letzte Position:
SAP Senior Consultant OTC/MM/WM/LE/CS/PS/GTS, C4C-Cloud (Sales, Services, E-Commerce) bei High-Technologie
- Support und Beratung bei der Integration von SAP ECC in ein SAP S/4HANA-System, Abschaffung alter Systeme, Implementierung und Prozessoptimierung im neuen harmonisierten System
- Projektimplementierung von S/4HANA Cloud Private & Public Sales & Services mit SAP SCM/OTC/MM/LE/CS/PS, S/4HANA-Cloud, CPI, BTP, EDI, IDOC, ABAP, User-Exit, SolMan, ITIL, SAP Cloud AL
- Customizing und Optimierung in OTC und MM, inklusive Konditionspflege, Belegarten- und Positionstyp-Erweiterung, Integration mit FI/CO, Lieferplan-Konfiguration, Materialstamm- und Einkaufsinfosatz-Pflege, Freigabeverfahren, Nachrichtensteuerung und Stammdatenqualität
- Sicherstellung der Integration von PTP mit FI/CO, SD und WM, Prozessanalyse und Effizienzsteigerung für die S/4HANA-Umgebung
- Prozessmodellierung in Signavio, Workshops und Schulungen
- 2nd- & 3rd-Level-Support in OTC, MM, CS, PS, C4C Sales & Services, GTS und MDG: Incident- und Change-Tickets, Machbarkeitsanalysen, Service Management, Embedded Analytics, Customizing, Tests, Dokumentation, Schulung, Debugging, IDOC/EDI-Monitoring
- SAP S/4HANA Migration: Datenmigration, Systemharmonisierung, globale Rollouts und Template-Entwicklung
- ABAP-Entwicklung und Optimierung: Reports, Dialogprogramme, User-Exits, IDOC/EDI-Monitoring
Wolfgang Schenk
Letzte Position:
CIO / CDO / Projektleiter KI-Akademie / Auditor operative Prozesse / Product Owner MS365 bei F&P Executive Solutions AG
- Digitalisierung der Prozesse Rechnungswesen, Signatur-/Freigabe, Onboarding
- Restrukturierung Bereich IT
- Einführung Digital Sales Tool
- Implementierung Webinar-Reihe KI
- Einführung und Optimierung Informationssicherheit
- Administration und Optimierung MS Office 365 Umgebung
Dennis Schelberg
Letzte Position:
Drittparteien-Risikomanagement bei Ergo Group
- Bearbeitung von Einträgen im Third Party Risk Management (TPRM) Prozess
- Durchführung von Clean-ups bestehender Geschäftsbeziehungen
- Erstellung, Bearbeitung und Dokumentation von Anfragen
- Auswertung der Einträge der Prozessbeteiligten anhand der vorhandenen Dateien
- Zusammenarbeit mit Risiko SMEs (Subject Matter Experts) und Ansprechpartnern der Dienstleister
- Enge Zusammenarbeit mit Procurement, Informationssicherheit und Datenschutz zur Abstimmung fachlicher Anforderungen
- Umsetzung regulatorischer Vorgaben (VAIT, DORA) sowie Sicherstellung von Compliance und Risikomanagement
Dominik Meyenburg
Letzte Position:
Datenlösungsarchitekt bei Dormakaba (Schweiz)
- Leitung des MDM- und Idea-to-Market-Teams bei der Umsetzung einer SAP Master Data Governance-Lösung und PTC Windchill-Integration im Rahmen einer globalen S/4HANA-Transformation
- Eigenständige Durchführung von Workshops in den End-to-End-Streams
- Entwicklung eines modernen Designs für Geschäfts- und Materialstammdaten, um KI-gestützte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen
- Konzeption und Implementierung von Vorlagen für Datenmanagementprozesse in einem globalen S/4HANA-SAP-System
Aziz Ajrir
Letzte Position:
Senior Data Scientist & KI-Ingenieur Berater bei Lialab SAS
- Bei Groupama: Entwicklung mehrerer Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Optimierung der internen Prozesse und der Kundenkommunikation.
- Bei PwC: Aufbau eines KI-Labors und Entwicklung verschiedener KI-Anwendungsfälle (Anwendungsfälle).
- Bei La Poste: Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Data Lake.
- Bei ARTE TV: Entwicklung eines Empfehlungssystems auf Basis von NLP für eine bessere Content-Entdeckung.
Peter Hiebl
Letzte Position:
Produktverantwortlicher / Senior Business-Analyst bei Freiberuflicher Unternehmensberater
- Analyse der Möglichkeit der Ausgliederung von Marklokationsdaten in einen eigenen Micro-Service in einem übergreifenden Web-Portal
- Erarbeitung eines nutzerfreundlicheren Soll-Prozesses basierend auf dem Ist-Prozess in Abstimmung mit den Nutzern
- Abstimmen des zugehörigen Architektur-Konzepts mit den Architekten/Entwicklern
- Abstimmen der zugehörigen Epics und User Stories mit den relevanten Fachbereichen
- Backlog-Priorisierung und Projektplanung (inkl. Aufwandsschätzung)
- Testen und Abnehmen der umgesetzten User Stories
- Eingesetzte Technologien/Tools: MS Office, Jira, Mural, Kotlin, React, GitHub, MS Azure, SQL, Postman, XML, JSON, Kafka, Balsamiq, BPMN
Ehsan Meisami
Letzte Position:
BI-Entwickler bei Telekommunikationsinfrastruktur
- Sammeln und Analysieren von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datengesteuerte Lösungen und skalierbare PowerBI Reporting Infrastrukturen zu entwickeln.
- Durchführung detaillierter Fehleranalysen und Optimierungen bestehender semantischer und Datenmodelle, um eine robuste Datenarchitektur und hohe Datenqualität sicherzustellen und das PowerBI Reporting zu verbessern.
- Entwicklung und Implementierung skalierbarer ETL-Prozesse zur Datenaufbereitung und -integration.
- Aufbau eines Wikis für Tabellen- und View-Beschreibungen sowie PowerBI PowerQuery- und KPI-Dokumentationen, um ein einheitliches Verständnis der Datenstrukturen und Kennzahlen zu gewährleisten.
Emil Kass
Letzte Position:
Fachberater – Life Sciences & Gesundheitswesen bei Monitor Deloitte
- Entwickelte ein globales Daten-Governance-Modell für einen führenden Pharmakunden, stimmte Stakeholder in mehr als 10 Märkten ab, standardisierte Arbeitsabläufe, verbesserte die Datenqualität und bereitete die Organisation auf KI-gestützte Analysen und Tools vor
- Entwickelte und implementierte einen Erfolgsplan zur Optimierung des Anreizdesigns und zur Förderung der Akzeptanz eines neuen Vertriebsmodells durch Benchmarking, Stakeholder-Engagement und Leistungsbewertungen
- Entwarf ein zukunftsorientiertes Service-Governance-Framework für einen globalen Technologiekunden, klärte Zuständigkeiten zwischen zentralen und lokalen Teams und ermöglichte eine skalierbare Einführung, Effizienz und einheitliche Kundenerlebnisse
Ronny Herold
Letzte Position:
Förderbank Deutschland
- Extraktion und Transformation der relevanten Daten aus dem für die Bank entwickelten SAP-System und Konsolidierung in der existierenden Reporting-Umgebung
- Integration der Daten in das existierende BI-Modell (Erweiterung des Sternschemas zum Galaxy-Schema) zur Durchführung des Förderausschuss-Berichtes und des Berichtes zur Geschäftsentwicklung
- Datenqualitätssicherung
- Know-how-Transfer an Mitarbeiter des Bereiches (SAP, SQL-Datenbank, Power Pivot, DAX)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Quality einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 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, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
85% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
69% (Deutschland: 68%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Düsseldorf 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 Düsseldorf, die Data Quality 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
Daten, denen Sie vertrauen können
Data Quality ist die Disziplin, die Daten vollständig, konsistent, genau und nutzbar hält. Sie unterstützt Reporting, Analytics, Machine Learning und operative Prozesse, bei denen schlechte Datensätze schnell zu falschen Entscheidungen führen. Gute Arbeit in diesem Bereich macht aus unzuverlässigen Daten etwas, dem Teams vertrauen können.
Typische Aufgaben
- Qualitätsregeln für Quell- und Zieldaten definieren
- Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität und Gültigkeit prüfen
- Monitoring für fehlerhafte Pipelines und schlechte Eingaben einrichten
- Fehler einordnen und bis zur Ursache zurückverfolgen
- Datenstandards für Fach- und Tech-Teams dokumentieren
Tools und Ökosystem
In der Praxis verbindet sich Data Quality oft mit SQL, dbt tests, Great Expectations, Informatica, Talend, Collibra und Cloud Warehouses. Spezialisten arbeiten außerdem mit Katalogen, Lineage-Tools und Alerting, damit Probleme früh erkannt und klar erklärt werden können. Die besten Setups passen zum Stack des Teams, nicht umgekehrt.
Wann Experten dazuholen
Unternehmen brauchen meist externe Hilfe, wenn Daten schnell wachsen, Berichte nicht mehr übereinstimmen oder eine neue Plattform live geht. In Düsseldorf ist das häufig in Retail, Logistik, Finanzwesen und industriellen Umgebungen der Fall, in denen viele Systeme dasselbe Datenmodell speisen. Freelance-Unterstützung hilft Teams, Standards zu stabilisieren, ohne die Lieferung zu bremsen.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis schreiben nicht nur Prüfungen. Sie verstehen Quellsysteme, nachgelagerte Berichte und die geschäftliche Bedeutung hinter einem Feld und entwerfen dann Kontrollen, die die richtigen Probleme erkennen.
- Mit Data Owners und Analytics-Teams zusammenarbeiten
- Symptome von Ursachen trennen
- Strenge Regeln mit praktischen Abläufen ausbalancieren
- Qualität verbessern, ohne Lärm zu erzeugen
Qualitätsmerkmale
Ein starker Data Quality Spezialist hinterlässt klare Regeln, gut lesbare Prüfungen und praxisnahe Dokumentation. Er oder sie kann erklären, warum eine Kennzahl fehlgeschlagen ist, welche Maßnahme das Problem löst und wie sich ein Wiederauftreten verhindern lässt. Das ist der Unterschied zwischen einmaligem Aufräumen und dauerhafter Kontrolle.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Data Quality.
Ein starker Data Quality Spezialist definiert Prüfungen, die Daten genau, vollständig und nutzbar halten. Dazu gehören meist Validierungsregeln, der Umgang mit Ausnahmen, Ursachenanalyse und Dokumentation, die Teams hilft, dieselben Standards dauerhaft einzuhalten. Das Ziel ist nicht nur, schlechte Daten zu finden, sondern zu verhindern, dass sie sich in Berichte und Prozesse ausbreiten.
Data Quality konzentriert sich auf die Regeln und Kontrollen, die zeigen, ob Daten nutzbar sind. Data Observability ist breiter und achtet auf Anzeichen dafür, dass etwas nicht stimmt, etwa Volumenänderungen, Lücken bei der Aktualität oder Schemaänderungen. In vielen Teams arbeiten beide zusammen: Observability erkennt das Problem, und Qualitätsregeln legen fest, was als Nächstes passieren soll.
Ein Data Quality Profi nutzt oft SQL, dbt tests, Great Expectations und Plattform-Tools von Anbietern wie Informatica oder Talend. Der genaue Stack hängt davon ab, wo die Daten liegen und wie das Team sie bereitstellt. Gute Arbeit umfasst auch klare Benennungen, Bewusstsein für Lineage und simples Alerting, das Menschen wirklich verwenden.
Ein Data Quality Projekt kann klein anfangen, braucht aber trotzdem jemanden, der Quellsysteme und nachgelagertes Reporting versteht. Einfache Prüfungen sind leicht zu schreiben; der schwierigere Teil ist, die richtigen Regeln zu wählen und Fehlalarme zu vermeiden. Wenn das Projekt viele Datenquellen oder geschäftskritische Berichte betrifft, ist Unterstützung durch erfahrene Spezialisten wichtig.
Ja, die meiste Data Quality Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Aufgaben oft auf SQL, Dokumentation und Review-Sessions basieren. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn der Spezialist mit lokalen Teams Fachdefinitionen abstimmen oder operative Abläufe prüfen muss. Viele Einsätze funktionieren am besten mit einer Mischung aus Remote-Arbeit und fokussierten Workshops in Düsseldorf.
Ein starker Data Quality Freelancer sollte auch SQL, Data Modeling, ETL- oder ELT-Flows und grundlegende Analytics-Tools verstehen. Wissen über Governance, Lineage und Warehouse-Plattformen ist oft ebenfalls hilfreich. Die besten Spezialisten können mit technischen Teams und Fachverantwortlichen sprechen, ohne die Bedeutung der Daten zu verlieren.
Achten Sie auf klares Denken, nicht nur auf Tool-Wissen. Ein guter Data Quality Spezialist kann den geschäftlichen Einfluss einer fehlgeschlagenen Prüfung erklären, zeigen, wie eine Regel zu einem echten Datenrisiko passt, und wartbare Logik hinterlassen. Fragen Sie nach Beispielen für Ursachenbehebungen, nicht nur nach Erkennungsskripten.
Holen Sie Data Quality Hilfe dazu, wenn Datenprobleme immer wieder auftreten, wenn eine neue Plattform gestartet wird oder wenn das Vertrauen in Berichte gelitten hat. Externe Unterstützung ist auch nützlich, wenn interne Teams zu beschäftigt sind, um saubere Kontrollen zu entwerfen. In diesem Fall kann ein Freelancer die Regeln stabilisieren und sauber übergeben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 865 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 85% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 69% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Dusseldorf, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (94%) und Spanisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Professionelle Dienstleistungen (63%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Business Intelligence (75%) und Projektmanagement (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
