
Data Quality Experten in Frankfurt
mit präzisem KI-Matching sowie geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Datenqualität, Vollständigkeit und Konsistenz in CRM-, ERP- und Analytics-Umgebungen verbessern. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Datenprofiling, Validierungsregeln, Bereinigungsprozesse und Governance, die durch präzises KI-Matching schnell zu Ihren Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Vadim R.
Letzte Position:
Independent AI Product Lab – Agentic Product Owner / Product Builder | R&D
- Hands-on-Entwicklung KI-nativer Produktprototypen mit spezialisierten KI-Agenten für Research, Requirements, fachliche Logik, UX-/Flow-Konzeption, Testfallgenerierung und Qualitätsprüfung.
- Strukturierter Einsatz und Orchestrierung von KI-Agenten über klar definierte Rollen, Inputs/Outputs und Übergabepunkte; Zerlegung komplexer Produktaufgaben in überprüfbare Arbeitspakete und iterative Prototyping-Zyklen.
- Aufbau von Human-in-the-loop Quality Gates zur Validierung KI-generierter Ergebnisse hinsichtlich fachlicher Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit und Umsetzbarkeit; gezielte Rework-Schleifen bei Abweichungen.
- Entwicklung eines regulatorischen GenAI-/Rules-Prototyps für CRD VI mit strukturiertem Entscheidungsflow, Web-UI, regelbasierter Validierung und automatisierten Testfällen; Iteration der fachlichen Logik bis zum pilotfähigen POC.
- Konzeption eines AI-to-Action-Banking-Prototyps: AI-Intent → Consent → Bank-/Produktlogik → Conversion inklusive Admin Console; Übersetzung der Produktidee in MVP-Scope, Rollenmodell, User Flows und klickbare Prototypen.
Justina K.
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 M.
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.
Noel L.
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 N.
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 T.
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.
Christine M.
Letzte Position:
Unternehmensberaterin bei Freiberuflich
Durchführung von IKT- / DORA-Management-Trainings nach DORA Artikel 5(4) bei verschiedenen Bankinstituten
Vermittlung der wesentlichen Inhalte der DORA-Anforderungen mit Fokus auf IKT-Risiken, Drittparteienrisikomanagement, Incident- und Problemmanagement sowie Informationsregister
Ableitung von Umsetzungsmaßnahmen und Handlungsempfehlungen für Management und Fachbereiche
Umut G.
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.
Christian H.
Letzte Position:
Senior Projektmanager bei Geodis
- Leitung von Transformationsprogramm im Bereich Corporate Finance & Einkauf in 25+ Ländern
- End-to-End Implementierung von SAP S/4HANA und Coupa für 60 regionale Gesellschaften
- Integration nach Unternehmensakquisitionen inkl. Finanzberichterstattung, HR-Systemen und Governance
- Steuerung funktionsübergreifender Teams, Change-Management und Einbindung von Stakeholdern
- Post-merger Integration in enger Abstimmung mit dem Betriebsrat in der Einführung von IT-Systemen und DSGVO-Themen
Eric B.
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Polina S.
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 Z.
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 R.
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
Judith B.
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
Emil S.
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.
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
2,7 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: 95%)
Master-Abschluss oder höher
59% (Deutschland: 68%)
Doktortitel
23% (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 19 Sep 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Quality Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (77%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Professionelle Dienstleistungen (46%)
- Pharmazeutika (35%)
- Gesundheitswesen (31%)
- Telekommunikation (31%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (27%)
- Versicherung (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, Daten für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Sie untersucht Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit und Gültigkeit in Datenbanken, Dateien, APIs und Berichtssystemen. Gute Qualitätspraktiken liefern Teams verlässliche Informationen für operative Abläufe, Analytics, Compliance und Kundenservice.
Wo sie eingesetzt wird
Unternehmen wenden Data-Quality-Kontrollen überall dort an, wo Datensätze zwischen Systemen übertragen werden oder wichtige Entscheidungen unterstützen:
- Duplikate in Kunden-, Lieferanten- und Produktdatensätzen entfernen
- Adressen, Kennungen, Codes und Referenzdaten validieren
- Datenpipelines und Lad Vorgänge in Data Warehouses überwachen
- CRM-, ERP- und Finanzinformationen abgleichen
- Vertrauenswürdige Datensätze für Analytics und Machine Learning vorbereiten
Ökosystem und Tools
Professionals arbeiten mit relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Lakehouses und Integrationsplattformen. Zu den gängigen Tools gehören SQL, Python, dbt, Great Expectations, Soda, Talend, Informatica, Microsoft Purview und Collibra. Der richtige Ansatz verbindet Profiling und Tests mit Katalogen, Lineage, Metadaten und Workflows für Vorfälle.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn nach einer Migration, Fusion, Plattformänderung oder starkem Wachstum Qualitätsprobleme auftreten. Spezialisten können eine Ausgangsbasis schaffen, Geschäftsregeln definieren, Fehler bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen und Kontrollen entwickeln, die interne Teams pflegen können. In Frankfurt kann dies Banken, Hersteller, Logistikgruppen und andere Organisationen mit komplexen Datenflüssen unterstützen.
Was gute Professionals liefern
Ein kompetenter Data-Quality-Professional übersetzt Geschäftsdefinitionen in messbare Prüfungen und hilfreiche Maßnahmen zur Behebung. Er untersucht die Ursachen, statt nur sichtbare Fehler zu korrigieren, dokumentiert Annahmen und macht Ergebnisse für Datenverantwortliche verständlich. Zu den Ergebnissen können Qualitätsbewertungen, Regelbibliotheken, Dashboards, Überwachungspläne, Ausnahme-Warteschlangen und Anleitungen für den Betrieb gehören.
Arbeitsmodell und Ergebnisse
Data-Quality-Arbeit erstreckt sich oft über mehrere Teams, daher ist klare Kommunikation genauso wichtig wie technisches Können. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Zugriffsrechte, Verantwortlichkeiten und Prüfabläufe definiert sind; Workshops vor Ort können dabei helfen, Stakeholder während der Analysephase aufeinander abzustimmen. In Frankfurt kann die Kommunikation auf Deutsch und Englisch relevant sein, abhängig von der Organisation und ihren Systemen.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Quality? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Data Quality wird eingesetzt, um sicherzustellen, dass Informationen für ihren Zweck ausreichend genau, vollständig, konsistent, gültig, aktuell und eindeutig sind. Unternehmen wenden sie auf Kundendaten, Finanzaufzeichnungen, Produktinformationen, operative Systeme, Berichte und Machine-Learning-Datensätze an.
Data Quality konzentriert sich darauf, ob Daten festgelegte Bedingungen erfüllen und für ihre Nutzung vertrauenswürdig sind. Data Governance legt Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Entscheidungsrechte fest, während Data Observability den Zustand und die Bewegung von Datensystemen überwacht. Zusammen funktionieren diese Praktiken am besten.
Ein starker Data-Quality-Spezialist kombiniert häufig SQL mit Datenprofiling, Python oder einer anderen Skriptsprache, ETL- und API-Konzepten, Metadatenmanagement und Datenmodellierung. Erfahrung mit Cloud Data Warehouses, BI-Tools, Stammdaten und der Analyse von Geschäftsprozessen ist ebenfalls wertvoll.
Der Bedarf hängt vom Umfang und Risiko der Arbeit ab. Eine gezielte Profiling-Analyse benötigt möglicherweise einen Spezialisten, der Schemata und Regeln schnell bewerten kann, während ein unternehmensweites Programm Erfahrung mit Governance, Lineage, Stakeholder-Abstimmung, Monitoring und Fehlerbehebung über mehrere Systeme hinweg erfordert.
Ja, ein großer Teil der Data-Quality-Arbeit kann remote über sicheren Zugriff, gemeinsame Dokumentation und geplante Prüfungen erledigt werden. Sitzungen vor Ort in Frankfurt können dennoch bei der Prozessanalyse, Workshops und der Abstimmung von Definitionen helfen, wenn viele Fachteams beteiligt sind.
Zu den gängigen Data-Quality-Tools gehören SQL und Python sowie Great Expectations, Soda, dbt-Tests, Talend, Informatica, Microsoft Purview und Collibra. Die Wahl des Tools hängt vom bestehenden Data Warehouse, Integrations-Stack, Governance-Modell und dem erforderlichen Grad an automatisiertem Monitoring ab.
Bitten Sie um Beispiele, die zeigen, wie der Spezialist Qualität gemessen, Ursachen gefunden und Kontrollen verbessert hat, statt nur Datensätze zu bereinigen. Gute Professionals erklären Abwägungen, verbinden technische Prüfungen mit Geschäftsregeln und hinterlassen Dokumentation, Verantwortlichkeiten und ein wiederholbares Monitoring.
Ein Data-Quality-Projekt kann eine Datenbewertung, Profiling-Ergebnisse, vereinbarte Qualitätsdimensionen, Validierungsregeln, Workflows zur Fehlerbehebung und Monitoring-Dashboards hervorbringen. Außerdem können Verantwortlichkeiten und Übergabeprozesse definiert werden, damit Teams die Kontrollen nach Ende des Projekts weiter pflegen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 804 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 59% mindestens einen Master-Abschluss und 23% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (92%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Bank- und Finanzwesen (58%) und Professionelle Dienstleistungen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (96%), Business Intelligence (81%) und Projektmanagement (69%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality 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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