Data Quality Experten in Frankfurt
mit der Power von KI und geprüfter VerfügbarkeitHolen Sie sich Experten, die Validierungsregeln, Profiling, Bereinigung, Monitoring und Data Governance über Ihre Pipelines hinweg verbessern. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die die Qualität Ihrer Berichte und Abläufe schützen können.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Vadim Romanenko
Letzte Position:
Senior Business Analyst – Digitale Produkte & Risiko bei Deutsche Landesbank
- Analyse, Strukturierung und Priorisierung komplexer Business- und Stakeholder-Anforderungen für ein geschäftskritisches Limit- und Risikosystem.
- Überführung fachlicher Anforderungen in Backlog Items, User Stories, Akzeptanzkriterien und End-to-End-Szenarien.
- Moderation strukturierter Workshops und Refinements mit Fachbereich, Entwicklung und QA zur Klärung komplexer Problemstellungen und Ableitung umsetzbarer Produkt- und Systemanforderungen.
- Optimierung von Requirements-, Test- und Qualitätsprozessen inklusive Automatisierung, Datenqualität und CI/CD-nahen Abläufen.
- Discovery und Bewertung von AI-/GenAI-Use-Cases hinsichtlich Nutzer- und Business Value, Datenbasis, Machbarkeit und potenziellem Capability Impact.
Umut Gülac
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen 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-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Justina Kmiecik
Letzte Position:
Freiberufliche Beraterin für Change & Data Transformation bei Freelance Fast Data Consulting
Projekt, strategische Beratung – Aufbau der Data Strategy und Data Governance Policy für die Niederlassung Deutschland, Kunde (Privatbank Julius Bär, Hauptsitz Zürich), März 2026 – bis heute
- Konzeption und Verhandlung der Datenstrategie mit den wichtigsten Stakeholdern sowie Einholung des Sign-offs durch den Vorstand (strategische Beratung) – in diesem Rahmen regulatorische Beratung zur Datenregulierung in der EU und speziell für Deutschland. Die Datenstrategie umfasst: Data Lifecycle Management: data capture, data storage, data usage, data retention policy, data quality incident management
- Definition von Meilensteinen und der technischen Machbarkeit zur Implementierung von TOM für die Datenstrategie, Datenqualitätsprüfungen, Metriken und ein Metadateninventar, um die Compliance der Bank mit den Anforderungen von DORA, BCBS239 und MaRisk sicherzustellen.
Projekt Kerndatenänderung, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), März – bis Dezember 2025
- Konzeption und Solution Design für neue End-to-End-Prozesse inkl. technischer Schnittstellen
- Definition von Synchronisationslogiken und Datenflüssen zwischen Legacy- und Zielsystemen (Dekommissionierung von Legacy-Systemen)
- Analyse und Validierung von Datenmodellen
- Stakeholder-Kommunikation mit Produktverantwortlichen, Feature Engineers, UX Designern und operativen Einheiten zur Entscheidungsfindung
- Analytics und Impact-Einschätzungen, z. B. zur Bewertung von Folgeeffekten und regulatorischen Anforderungen
- Dokumentation und Kommentierung technischer und fachlicher Anforderungen zur Unterstützung der Umsetzung in agilen Squads
Projekt Digitalisierung einer Usergruppe, Kunde: (ING Bank, Frankfurt am Main), als Interim Product Owner, Jan. 2025 – bis heute
- Mitgestaltung von Grundlagenentscheidungen zur Datenarchitektur und Prozesslogik im Kontext von historisierten Daten und Login-Funktionalität für User
- Entwicklung fachlicher Lösungskonzepte für die Migration zum Zielsystem, inkl. Systemintegration und Datenflüsse
- Unterstützung bei Analytics und Impact-Analysen, insbesondere zur Auskunftsfähigkeit gegenüber Ermittlungsbehörden
- Aktive Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Squads zur Entscheidungsfindung und Sicherstellung regulatorischer Anforderungen
- Erstellung von Testszenarien für operative Teams und Backend-Systeme im Bereich API-Management unter Verwendung von Postman und Bruno.
Jörn Menninger
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Business Analyst / Projektleiter / Digital Strategy Consultant bei Freiberuflich
- Freiberufliche Beratung von Startups, Fintechs, KMUs, Banken, Finanzdienstleistern und etablierten Unternehmen bei strategischen, organisatorischen und technologischen Fragestellungen; Fokus auf Analyse, Strukturierung, Umsetzungsfähigkeit und Stakeholder-Kommunikation.
- Aufnahme, Strukturierung und Priorisierung fachlicher Anforderungen; Übersetzung von Business-Zielen in umsetzbare IT-, Prozess-, Daten- und Dokumentationsanforderungen.
- Konzeption und Weiterentwicklung digitaler Plattformen, Nutzerpfade, Portalstrukturen, Informationsarchitektur und datengetriebener Produkt-/Content-Strukturen; hohe Anschlussfähigkeit für Kundenportale, Partnerportale und B2B2C-Antragsstrecken.
- Analyse von Nutzer-, Reichweiten-, Such- und Plattformdaten zur Ableitung von Produkt-, Content- und Plattformentscheidungen; Strukturierung von Entscheidungsgrundlagen für Management und Umsetzungsteams.
- Einsatz von Jira, Confluence, Excel, Analytics- und Automatisierungstools; Arbeit in agilen und hybriden Umsetzungsumfeldern.
Ebru Ataman
Letzte Position:
Produkt-Operations-Manager, Media Operations & Growth, Global Marketing bei Zalando SE
- Gesamtverantwortung für die erfolgreiche Implementierung und kontinuierliche Optimierung von Mediatool für die strategische Mediaplanung (offline & online).
- Entwicklung und Verwaltung effizienter Onboarding-, Konfigurations- und Support-Prozesse für internationale Stakeholder-Teams.
- Leitung von API-Integrationen zur Anbindung externer Systeme (z. B. für Ergebnistracking und Leistungsanalyse).
- Beratung der Fachbereiche zur Nutzung und Weiterentwicklung des Tools, einschließlich Workshop-Design, Schulungen und Wissenstransfer.
- Aufbau und Pflege eines umfassenden PMO-Trackings für alle Aufgaben, Meilensteine und Ergebnisse.
- Priorisierung und Dokumentation von Anforderungen, Change Requests und Bugs in Jira, mit transparenter Kommunikation über Confluence.
- Systematische Auswertung von Nutzerfeedback zur Ableitung datengetriebener Optimierungsmaßnahmen.
- Verantwortlich für den monatlichen Mediatool-Newsletter, einschließlich der Erstellung von Inhalten für Anwender und Führungskräfte.
Noel Lang
Letzte Position:
Gründer & leitender Entwickler bei ausbildung-in-der-it.de
- Plattform aufgebaut und stabil betrieben; bewusst mein Engagement reduziert, um mich wieder auf eine Ingenieursrolle im Finanzbereich zu konzentrieren.
- Eigene SaaS-Lernplattform von Grund auf entwickelt und auf über 20.000 Nutzer skaliert (über 6.000 verkaufte Kurse, B2C und B2B); End-to-End-Verantwortung von der Entwicklung über Infrastruktur bis zum Betrieb.
- Laborumgebung aufgebaut, die für jeden Nutzer einen isolierten Linux-Container bereitstellt (Docker, Traefik, Go), inklusive automatischer Bereitstellung und eigener Subdomain pro Nutzer.
- LLM-Funktionen in das Produkt integriert und die Entwicklung mit KI-gestützten Workflows (Claude Code, Codex) End-to-End beschleunigt; CI/CD mit automatisierten Tests.
Fabio Nogueira
Letzte Position:
SAP Logistik- & Finanzkoordinator bei AirPlus International
- Leitung technischer SAP-Projekte im Bereich FI/CO und Logistik.
- Erweiterte ABAP-Analyse, Debugging und Validierung komplexer Integrationen.
- Optimierung von Finanz- und Logistikprozessen in S/4HANA-Umgebungen.
- Verantwortung für Demand-Management, Workshops und technische Lösungsarchitektur.
Monika Thepale
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
Judith Beyrle
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Eric Bouendeu
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
Polina Schulz
Letzte Position:
Leiter Datenmigration – Prozessautomatisierung, Data Engineering & Reporting bei Große Bank im öffentlichen Sektor
Datenextrakte aus Oracle-Datenbanken konfiguriert und automatisiert, wodurch in einem kritischen Migrationsprojekt eine Datenqualität von 100 % erreicht wurde, manuelle Fehler deutlich reduziert und der Migrationszeitplan beschleunigt wurde.
Schnittstellen mit Order Management Systems (OMS) entworfen und implementiert, was einen reibungslosen und automatisierten Datenaustausch ermöglichte und die operative Effizienz durch schnellere, fehlerfreie Auftragsverarbeitung über Geschäftseinheiten hinweg verbesserte.
Datenextraktions-Workflows entwickelt und eingeführt, um regulatorische Anforderungen und Kundenreporting zu unterstützen, wodurch die fristgerechte Lieferung wichtiger Reports sichergestellt, manueller Aufwand reduziert und die Kundenzufriedenheit erhöht wurde.
Ashkan Zadeh
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Kurt Rosenberg
Letzte Position:
Lead Solution Architect (AI HealthTech) / Interim-CTO & Produkt-Mitinhaber bei Physio-Agil Frankfurt
- Allgemeine CTO-Verantwortlichkeiten (Architekturdesign, operative Einrichtung, externe Laufzeitanalyse des Produkts, Investorenbeteiligung, regulatorische Compliance)
- Aufsicht der Softwareentwicklung (tiefgehende Implementierungsarbeit) sowie Workflow-Design
- Produkt-Mitinhaberschaft
- Technik/Tools/Frameworks: proprietäre Software (Java, JavaScript), Kubernetes, Postgres, MinIO, Ollama (intern), mehrere xAI-APIs (extern), OpenTofu (Terraform), Keycloak, Kafka, Prometheus, ELK Stack, GitHub, GitHub Workflows, Argo CD, ISO 27001, BSI-ISM, EU AI Act
Emil Simedrea
Letzte Position:
Projektleiter IT bei Eurowings Aviation GmbH
- Ziel des Projektes war die Reduzierung des Umfangs des jährlichen PCI DSS Audits sowie die Erhöhung der Sicherheit bei Kreditkartenzahlungen.
- Die Kreditkartenzahlungen wurden tokenisiert und Daten- und Geschäftsprozesse so angepasst, dass keine personenbezogenen Daten mehr in der internen IT-Infrastruktur verwendet wurden.
- Werkzeuge: MS Office, Jira, Confluence, draw.io, Miro, Scrum.
- Konzeption der Tokenisierung der Kreditkartenzahlungen.
- Klärung der notwendigen Änderungen in der Architektur sowie im Datenmodell.
- Konzeption und Umsetzung der Prozessänderungen im Call Center.
- Erstellung von Managementunterlagen zum Projektstatus, für notwendige Entscheidungen sowie über Risiken und Eskalationen.
Marie-Josée Mache
Letzte Position:
Java-Ingenieur / Entwickler bei Davaso GmbH
- Mitwirkung im gesamten Entwicklungszyklus, inklusive Design, Codierung, Tests und Deployment von Java-basierten Anwendungen.
- Aufbau und Pflege leistungsstarker RESTful-APIs und Microservices zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und verlässlichem Datenaustausch.
- Durchführung von Code-Reviews, Einsatz von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Lieferung robuster Softwarelösungen.
- Implementierung, Verwaltung und Optimierung komplexer Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse mit der Drools-Regel-Engine unter Nutzung von DRL (Drools Rule Language) für dynamische Konfiguration.
- Entwicklung von Softwarelösungen für einen großen Dienstleister im Bereich Krankenversicherung, speziell für die Bearbeitung und Abstimmung von Leistungsabrechnungen zur kosteneffizienten Erstattung für Krankenkassen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Quality einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
57% (Deutschland: 68%)
Doktortitel
22% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, 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
Data-Quality-Arbeit
Data Quality umfasst die Prüfungen und Prozesse, die Daten vollständig, konsistent, korrekt und nutzbar halten. Das ist überall wichtig, wo Teams auf Reporting, Automatisierung, Analytics oder Kundendaten angewiesen sind. Starke Experten machen aus unübersichtlichen Daten vertrauenswürdige Grundlagen für die tägliche Arbeit.
Typische Umsetzung
- Qualitätsregeln für Quellsysteme, Warehouses und Pipelines definieren
- Logik für Profiling, Bereinigung, Matching und Deduplizierung aufbauen
- Monitoring für Aktualität, Gültigkeit und Schema-Änderungen einrichten
- Datenstandards und Zuständigkeiten für Fach- und Technikteams dokumentieren
Tools und Methoden
Profis in diesem Bereich arbeiten oft mit SQL, Python, dbt, Great Expectations, Soda, Talend, Informatica und ähnlichen DQ-Toolchains. Sie wissen, wie man Lineage prüft, Checks schreibt, die zum Fachbereich passen, und Regeln wartbar hält, wenn sich Modelle ändern. Data Observability spielt oft mit hinein, aber der Fokus bleibt auf der Qualität der Daten selbst.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Spezialisten dazu, wenn Dashboards unterschiedliche Werte zeigen, Migrationen schlechte Quelldaten offenlegen oder ein neuer Bereich schnell klare Qualitätsregeln braucht. In Frankfurt betrifft das oft Teams aus Finance, Logistik und dem Enterprise Reporting, die eine sorgfältige Übergabe und verlässliche Dokumentation brauchen. Remote-Arbeit eignet sich gut für das Design von Regeln und fürs Testen; vor Ort hilft es, wenn die fachlichen Definitionen unklar sind.
Was starke Experten tun
Ein starker Experte schaut über fehlerhafte Zeilen hinaus und fragt, wo das Problem entsteht. Er oder sie verfolgt die Ursachen bis zu den Quellsystemen, definiert praxisnahe Prüfungen und bringt strenge Regeln mit dem echten Geschäftsnutzen in Einklang. Gute Arbeit zeigt sich in saubereren Pipelines, weniger Überraschungen und klaren Zuständigkeiten.
Warum Projekte erfolgreich sind
Data-Quality-Arbeit gelingt, wenn technische Prüfungen und fachliche Definitionen zusammenpassen. Gute Spezialisten binden Data Owner früh ein, einigen sich darauf, was „gültig“ bedeutet, und halten die Lösung einfach genug, damit sie wartbar bleibt. Sie planen außerdem Änderungen mit ein, denn Schemata, Systeme und Reporting-Bedarf bleiben nicht stehen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Quality? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Data Quality umfasst die Regeln und Routinen, die Daten für Reporting, Automatisierung und Entscheidungen nutzbar halten. Dazu gehören zum Beispiel Profiling, Validierung, Bereinigung, Standardisierung, Deduplizierung und laufendes Monitoring. Das Ziel ist nicht überall perfekte Daten, sondern vertrauenswürdige Daten dort, wo das Geschäft darauf angewiesen ist.
Data Quality hängt mit beidem zusammen, ist aber nicht dasselbe. Data Governance definiert Zuständigkeiten, Richtlinien und Standards, während sich Data Observability auf Monitoring und Anomalieerkennung über Pipelines hinweg konzentriert. Data-Quality-Spezialisten arbeiten meist in beiden Bereichen und machen aus Richtlinien konkrete Prüfungen.
Ein starker Data Quality Freelancer arbeitet oft mit SQL, Python, dbt, Great Expectations, Soda, Talend oder Informatica. Der genaue Stack hängt davon ab, ob die Arbeit in BI-, ETL-, Streaming- oder Master-Data-Prozessen sitzt. Die besten Experten wählen Tools, die zur bestehenden Pipeline des Teams passen, nicht umgekehrt.
Ein guter Data Quality Spezialist versteht meist Data Modeling, ETL- oder ELT-Pipelines, Source-to-Target-Mapping und fachliche Regeln. Kommunikation ist ebenfalls wichtig, denn viele Probleme lösen sich erst, wenn Technik- und Fachteams sich darauf einigen, was korrekte Daten bedeuten. Bei größeren Systemen helfen Lineage- und Governance-Kenntnisse sehr.
Sie brauchen kein riesiges Programm, um Data Quality-Support zu rechtfertigen. Freiberufliche Hilfe macht Sinn, sobald schlechte Daten Reporting blockieren, nachgelagerte Prozesse stören oder eine Migration riskant machen. Der richtige Experte kann auch früh helfen, bevor das Team fragile Prüfungen gebaut hat, die später schwer zu ändern sind.
Die meisten Data Quality-Aufgaben lassen sich remote erledigen, weil die Kernarbeit Analyse, Regel-Design, Testen und Dokumentation ist. Zeit vor Ort in Frankfurt kann helfen, wenn die Datenbegriffe sensibel sind, die Beteiligten über mehrere Abteilungen verteilt sind oder der Quellprozess sich besser persönlich prüfen lässt. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Achten Sie auf klare Beispiele dafür, wie jemand unübersichtliche Quellen profiliert, Prüfungen definiert und die Ursachen behebt, statt nur Symptome zu flicken. Ein starker Data Quality Experte kann Abwägungen erklären, zeigen, wie Regeln über Zeit gepflegt wurden, und beschreiben, wie er oder sie mit Quellverantwortlichen und Analysten zusammengearbeitet hat. Gute Dokumentation ist meist auch ein starkes Zeichen.
Data Quality ist die übergeordnete Disziplin; Data Cleansing ist eine ihrer Techniken. Cleansing behebt bekannte Probleme wie Dubletten, fehlende Werte oder uneinheitliche Formate, während die umfassendere Arbeit auch Vorbeugung, Monitoring und Governance umfasst. Unternehmen brauchen meist beides, wenn dieselben Probleme immer wieder auftauchen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 811 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (93%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (78%), Bank- und Finanzwesen (56%) und Professionelle Dienstleistungen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Business Intelligence (81%) und Projektmanagement (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
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