Data-Quality-Experten in Essen
, die zu dir passen – geprüft und verfügbarFinde Experten, die die Datengenauigkeit verbessern, Qualitätsregeln entwickeln, komplexe Datensätze analysieren und Kontrollen in moderne Datenplattformen integrieren. FRATCH findet schnell eine passende Fachkraft unter geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Essen kennen, die kürzlich Data-Quality-Experten eingesetzt haben
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.
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
Abdulrahman S.
Letzte Position:
Senior Business Intelligence Analyst bei ELEMENT Insurance AG
- KI-gestützte Analysen & Reporting: Leitung eines 2-köpfigen BI-Teams und Einsatz prädiktiver Analysen und Automatisierung, um komplexe Geschäftsanforderungen in zukunftsorientierte Erkenntnisse, Empfehlungen und Finanzberichte zu übersetzen.
- Fortgeschrittene Datenvisualisierung: Entwicklung und Pflege von über 25 wirkungsvollen Power BI/Tableau-Dashboards zur unternehmensweiten Überwachung von KPIs und Trends, strukturiert für prädiktives und automatisiertes Reporting.
- Web Analytics & Erkenntnisse: Verantwortung für GA4-Tracking und -Analysen, wodurch durch eine tiefere Analyse der Customer Journey 15% mehr Conversion-Erkenntnisse gewonnen wurden.
- Optimierung von Datenpipelines: Zusammenarbeit mit Data Engineers bei der Neugestaltung und Automatisierung von Datenpipeline-Workflows, wodurch der manuelle Reporting-Aufwand um 20% gesenkt und gleichzeitig Datenqualität und Systemverfügbarkeit gewährleistet wurden.
Stefanie P.
Letzte Position:
Freie Beraterin bei Metamorphist
Steuerung komplexer technologiegetriebener Transformationen an der Schnittstelle von Strategie, Organisation und Umsetzung. Beratung und Leitung in Transformations- und Programmkontexten mit Schwerpunkten auf Programm- und Portfoliomanagement, Transformations-Governance und Betriebsmodellen, Organisationsaufbau und -neuausrichtung, operativer Exzellenz sowie Change und Befähigung zur Transformation. Senior-Sparring für Geschäftsführungen und Führungskräfte, Steuerung interdisziplinärer Stakeholder und Experten sowie Stabilisierung komplexer Programme und Überführung strategischer Zielbilder in umsetzbare Strukturen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswege.
Arndt M.
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)
Christoph Q.
Letzte Position:
Self-employed contractor + consultant
- Strategischer Einkauf von Dienstleistungen und anderen indirekten Kategorien inklusive Verhandlung, Entwicklung von Kategoriemanagement und Stakeholder-Management
- Bandbreite: Teamleitung – CPO
- Konzeption und Durchführung großer Ausgabenprogramme
- Verhandlung (Vorbereitung und Durchführung)
- Ermittlung des Reifegrads der Organisation und Organisationsentwicklung
- Prozessoptimierung und KPI-Entwicklung
- Change Management
- Zusammenarbeit mit anderen Einkaufsexperten wie GMVK Procurement, Efficio, McKinsey, BCG
- Liquidationen: Auflösung von Verträgen, Verwertung von Vermögenswerten, Sozialpläne
- Branchen: Automotive, Energie/Versorger, Gesundheitswesen
- Unternehmensgrößen: Konzerne (DAX, MDAX), KMU (50 – 1.000+ MA), Start-ups
- Ausgewählte Projekte:
- Liquidation von Firmen, die einst Simulatorleistungen für deutsche Kernkraftwerke erbracht haben
- Optimierung des Dienstleistungseinkaufs bei einem globalen Logistikunternehmen
- Optimierung des Einkaufs von Dienstleistungen in der EMEA-Region bei einem globalen Automobilkonzern (MDAX)
- Beratung zu einem Vertriebskonzept für Medizintechnik an Krankenhäuser/GPOs
- Leitung des Einkaufs für medizinische Verbrauchsmaterialien in einer Group Procurement Organisation (Einkauf für Krankenhäuser)
- Geschäftsführung eines Lkw-Serviceanbieters
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Quality-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 3,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
14 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Energie, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 67%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
7 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Essen 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 Essen, die Data-Quality-Experten 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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data-Quality-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (100%)
- Energie (83%)
- Gesundheitswesen (67%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Professionelle Dienstleistungen (67%)
- Einzelhandel (67%)
- Automotive (50%)
- Fertigung (50%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Quality umfasst
Data Quality misst, ob Daten korrekt, vollständig, konsistent, aktuell, gültig und für ihren vorgesehenen Zweck geeignet sind. Sie ermöglicht verlässliches Reporting, Kundendaten, Analysen, Automatisierung und betriebliche Entscheidungen. Die Arbeit an der Datenqualität kann einen einzelnen Datensatz, eine gemeinsam genutzte Datenplattform oder Kontrollen über den gesamten Informationslebenszyklus umfassen.
Zentrale Aufgaben
Spezialisten verbinden Analyse mit praktischer Fehlerbehebung. Sie definieren Geschäftsregeln, verfolgen die Datenherkunft, ermitteln Ursachen und machen Qualität durch übersichtliches Monitoring sichtbar.
- Tabellen, Dateien, APIs und Ereignisströme analysieren
- Duplikate, fehlende Werte und ungültige Formate erkennen
- Validierungsregeln und Qualitätsschwellen festlegen
- Probleme von der Entdeckung bis zur Behebung verfolgen
Ökosystem und Tools
Data Quality ist eng mit SQL, Data Warehouses, Lakehouses, Stammdatenmanagement und Metadatenplattformen verbunden. Fachkräfte arbeiten beispielsweise mit Great Expectations, Soda, dbt tests, Apache Griffin oder Anbieter-Tools wie Informatica Data Quality und Talend Data Quality. Außerdem nutzen sie Python, SQL, Orchestrierungstools und Observability-Dashboards, um Prüfungen zu automatisieren.
Wo Unternehmen Data Quality einsetzen
Qualitätskontrollen sind überall wichtig, wo ungenaue Informationen betriebliche, finanzielle oder regulatorische Risiken verursachen. Typische Bereiche sind Fertigung, Logistik, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Versicherungen und öffentliche Dienste. In Essen und im gesamten Ruhrgebiet unterstützen Spezialisten möglicherweise industrielle Daten, Lieferketten, Kundensysteme oder Reporting-Landschaften und arbeiten dabei remote oder vor Ort.
Wann externe Unterstützung hilft
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Expertise bei Migrationen, der Einführung von Data Warehouses, ERP-Änderungen, Fusionen oder Problemen im Reporting ins Haus. Externe Spezialisten können eine Ausgangsbasis schaffen, die schwerwiegendsten Fehler priorisieren und wiederholbare Vorgehensweisen an interne Teams weitergeben.
- Ein Dashboard zeigt widersprüchliche Zahlen aus verschiedenen Quellsystemen
- Bei einer Migration treten Duplikate oder fehlende historische Datensätze auf
- Zuständigkeiten für Daten und Datenqualität sind unklar
- Manuelle Prüfungen verzögern Releases, Reporting oder Kundenprozesse
Was starke Spezialisten leisten
Starke Fachkräfte verknüpfen technische Erkenntnisse mit geschäftlichen Auswirkungen. Sie stimmen sich mit Datenverantwortlichen, Analysten und Softwareteams ab, dokumentieren Annahmen und sorgen dafür, dass Regeln langfristig gepflegt werden können, statt isolierte Skripte zu erstellen. Nach einem guten Projekt bleiben getestete Kontrollen, nützliche Workflows für den Umgang mit Problemen, eine klare Datenherkunft und ein praktikables Betriebsmodell für das laufende Datenqualitätsmanagement zurück.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data-Quality-Experten am häufigsten fragen.
Data Quality wird eingesetzt, um Informationen korrekt, vollständig, konsistent, gültig und für geschäftliche Zwecke geeignet zu machen. Unternehmen nutzen sie für Kundendaten, Finanzberichte, Lieferketten, Analysen, Eingabedaten für maschinelles Lernen und betriebliche Systeme.
Data Quality ist die umfassendere Disziplin, Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu messen, zu steuern und zu verbessern. Bei der Datenbereinigung geht es vor allem darum, fehlerhafte Datensätze zu korrigieren oder zu entfernen. Die Arbeit an der Datenqualität umfasst auch Profiling, Validierung, Zuständigkeiten, Monitoring und Prävention.
Ein kompetenter Data-Quality-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Datenprofiling, Datenherkunft und Stammdatenmanagement. Je nach Umgebung kann Erfahrung mit Python, dbt, Great Expectations, Soda, Cloud Data Warehouses, APIs oder Orchestrierungstools wertvoll sein.
Welche Data-Quality-Erfahrung benötigt wird, hängt vom Umfang, der Komplexität der Systeme und den Kosten fehlerhafter Informationen ab. Für einen gezielten Profiling-Auftrag reicht möglicherweise ein praxisorientierter Spezialist. Ein unternehmensweites Programm erfordert zusätzlich Kenntnisse in Governance, Stakeholder-Management, Datenherkunft und Betriebsmodellen.
Data-Quality-Arbeit eignet sich oft für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Profiling, Regelentwicklung und Problemanalyse mit gemeinsam genutzten Systemen und Dokumenten erfolgen. Workshops vor Ort in Essen können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten lokale Prozesse verstehen, Datenverantwortliche einbinden oder mit zugangsbeschränkten Umgebungen arbeiten müssen.
Ein starker Data-Quality-Spezialist kann erklären, wie er eine Ausgangsbasis ermittelt, Fehler mit geschäftlichen Auswirkungen verknüpft und Verbesserungen überprüft. Frage nach Beispielen für nachhaltige Regeln, Monitoring, Ursachenanalyse und die Zusammenarbeit mit Verantwortlichen für Quellsysteme.
Data Quality liegt an der Schnittstelle von Data Governance und Data Engineering. Governance legt Zuständigkeiten, Standards und Rechenschaftspflichten fest, während Engineering Prüfungen und Fehlerbehebungen umsetzt. Wirksame Arbeit verbindet beides mit den Anforderungen von Analysten und Geschäftsteams.
Bei einem Data-Quality-Projekt in Deutschland kann es um sensible Kunden-, Mitarbeiter- oder Betriebsdaten gehen. Daher sind Zugriffskontrollen und dokumentierte Prozesse für den Umgang mit Daten wichtig. Freelancer sollten die Datenumgebung, Sprachanforderungen, den Bedarf an Einsätzen vor Ort in Essen und die Zuständigkeit für Entscheidungen zu Regeln und Fehlerbehebung klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Essen, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 114 €, was einem Tagessatz von etwa 913 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Essen, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Essen, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Essen, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Essen, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Energie (83%) und Gesundheitswesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Essen, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Produktentwicklung (67%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Quality-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
