
Data Quality Experten in Deutschland
, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelance-Spezialisten zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die Datenqualität, Vollständigkeit und Konsistenz in CRM-, ERP- und Analytics-Umgebungen verbessern. Arbeiten Sie mit Spezialisten zusammen, die Qualitätsregeln definieren, Ursachen beheben und zuverlässiges Monitoring etablieren – mit schneller, präziser Vermittlung zu geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Ingenieur & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
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.
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.
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)
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
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
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
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
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).
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.
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
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.
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.
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.
Mansharan K.
Letzte Position:
MS Fabric | Power BI Consultant bei Gropyus Technologies GmbH
- Entwicklung eines unternehmensweiten, auf Fabric basierenden Governance-Frameworks für Datenprodukte, Erstellung von Datenverträgen und KPIs zur Schemavalidierung, um Vollständigkeit, Aktualität und SLA-Standards für Reporting-Datenprodukte sicherzustellen.
- Einführung von Pipeline-Observability durch die Integration von Daten aus der Dagster-Orchestrierung in automatisierte Data-Health-Reports sowie proaktive Validierung von Datenintegrität und Pipeline-Zuverlässigkeit, bevor sich die Reporting-Schichten in der Produktion aktualisieren.
- Etablierung von BI-as-Code und einer durchgängigen Governance mit Git-basierter Versionskontrolle, CI/CD und Alpha→GA-Release-Management, wodurch Lineage, die Erkennung von Schemaänderungen und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen in der Produktion verbessert wurden.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Quality einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre

Positionsdauer
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, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
94%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
10%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Data Quality:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Deutschland, 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 29 Okt 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) (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bank- und Finanzwesen (42%)
- Fertigung (38%)
- Einzelhandel (34%)
- Automotive (33%)
- Energie (24%)
- Bildung (22%)
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, Gültigkeit, Eindeutigkeit und Aktualität in Geschäftssystemen. Eine hohe Datenqualität unterstützt verlässliches Reporting, Automatisierung, Kundenprozesse und regulatorische Abläufe.
Typische Anwendungsfälle
Unternehmen wenden Data-Quality-Praktiken überall dort an, wo Datensätze zwischen Systemen übertragen werden oder wichtige Entscheidungen beeinflussen.
- Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten standardisieren
- Duplikate, fehlende Werte und ungültige Formate erkennen
- Daten bei der Aufnahme und Transformation validieren
- Datenpipelines, Data Warehouses und Analytics-Modelle überwachen
- Stammdaten für Migration oder Konsolidierung vorbereiten
Ökosystem und Tools
Diese Arbeit verbindet Geschäftsregeln mit Data Engineering und Governance. Spezialisten nutzen möglicherweise SQL, Python und Profiling-Tools zusammen mit dbt, Great Expectations, Soda, Apache Airflow, Snowflake, Databricks oder Cloud-Datendiensten. Sie arbeiten außerdem mit CRM-, ERP-, MDM- und Katalogsystemen und passen die Kontrollen an jede Datendomäne an.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn Qualitätsprobleme in mehreren Abteilungen auftreten oder einem internen Team die Kapazität für eine fokussierte Verbesserungsphase fehlt. Typische Auslöser sind eine Plattformmigration, eine neue Reporting-Ebene, unzuverlässige Kundensegmentierung oder wiederkehrende Fehler in automatisierten Workflows.
- Kritische Datenelemente und messbare Qualitätsregeln definieren
- Fehler bis zu ihrem Quellsystem und Prozess zurückverfolgen
- Validierungsprüfungen und Workflows für Ausnahmen erstellen
- Dashboards für Qualitätsmonitoring und Verantwortlichkeiten entwickeln
Was starke Fachkräfte leisten
Effektive Fachkräfte verbinden Datenanalyse mit praktischer Kommunikation. Sie können unbekannte Datensätze profilieren, Geschäftsdefinitionen in ausführbare Prüfungen übersetzen und ein Symptom von seiner Ursache unterscheiden. Zu ihren Ergebnissen können eine Qualitätsbewertung, ein Regelkatalog, ein Maßnahmenplan, ein Monitoring-Setup und ein klares Verantwortungsmodell gehören.
Sie dokumentieren außerdem Annahmen und erklären Abwägungen. Das ist wichtig, wenn Teams strenge Validierung mit den Anforderungen des Betriebs in Einklang bringen müssen oder wenn Daten über Länder, Geschäftsbereiche und externe Partner hinweg geteilt werden.
Arbeiten in ganz Deutschland
Projekte in Deutschland umfassen häufig etablierte Unternehmenssysteme, komplexe Stammdaten und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, IT und Compliance-Teams. Remote-Arbeit eignet sich für Profiling, Regelentwicklung und Implementierung, wenn sicherer Zugriff und eine klare Dokumentation vorhanden sind. Workshops vor Ort können bei der Prozesserfassung, der Abstimmung mit Stakeholdern und Entscheidungen zur Datenverantwortung helfen.
Der richtige Spezialist sollte bereit sein, in den vom Projektteam verwendeten Sprachen zu arbeiten und die Sicherheitsanforderungen der Organisation zu erfüllen. Bitten Sie um Beispiele für messbare Verbesserungen, die implementierten Prüfungen und den Umgang mit Ausnahmen nach der Übergabe.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Data Quality wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Data Quality wird eingesetzt, um Geschäftsdaten für ihren Zweck ausreichend genau, vollständig, konsistent, gültig, eindeutig und aktuell zu machen. Unternehmen wenden sie auf Kundendaten, Finanzdaten, Produktinformationen, Reporting-Pipelines und Eingaben für maschinelles Lernen an.
Data Quality konzentriert sich auf den Zustand der Daten und auf Kontrollen, die Fehler erkennen oder verhindern. Data Governance definiert Entscheidungsrechte, Richtlinien und Verantwortlichkeiten, während Master Data Management wichtige gemeinsame Entitäten wie Kunden, Produkte und Lieferanten koordiniert; die Disziplinen ergänzen einander, statt sich gegenseitig zu ersetzen.
Ein starker Data Quality-Spezialist verbindet häufig SQL, Datenprofiling, ETL- oder ELT-Kenntnisse und Datenmodellierung mit Business-Analyse. Erfahrung mit Metadaten, Lineage, Stammdaten, Cloud Data Warehouses, dbt, Great Expectations oder Soda kann je nach Projekt ebenfalls wertvoll sein.
Die passende Data Quality-Erfahrung hängt vom Umfang, der Systemkomplexität und den Fehlerkosten ab. Ein fokussierter Auftrag für Profiling oder Regelentwicklung kann einen Spezialisten erfordern, der selbstständig in einer klar definierten Domäne arbeitet, während ein unternehmensweites Programm Erfahrung mit Verantwortungsmodellen, Migrationen, Governance und Stakeholder-Abstimmung voraussetzt.
Ja, ein großer Teil der Data Quality-Arbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Profiling, SQL-Prüfungen, Dokumentation und Monitoring-Design. Vor-Ort-Termine können bei Prozessworkshops, der Einrichtung von Zugriffen und der Abstimmung von Definitionen weiterhin hilfreich sein, besonders wenn mehrere deutsche Geschäftsbereiche beteiligt sind.
Fragen Sie, wie der Data Quality-Profi Ursachen gefunden hat, statt nur Fehler zu melden. Prüfen Sie einen früheren Regelkatalog, einen Maßnahmenansatz oder ein Monitoring-Design und achten Sie auf klare Definitionen, eine praxisnahe Priorisierung, dokumentierte Annahmen und Belege dafür, dass die Verantwortung nach der Umsetzung fortgeführt wurde.
Data Quality erfordert sowohl technische Kontrollen als auch Verantwortung im Fachbereich. Technische Spezialisten können Daten profilieren und Validierungen automatisieren, aber die Fachbereiche müssen festlegen, was als genau, vollständig oder nutzbar gilt, und entscheiden, wie Ausnahmen gelöst werden sollen.
Klären Sie vor Beginn der Data Quality-Arbeit die kritischen Datensätze, Quellsysteme, Zugriffsregeln, Geschäftsdefinitionen und erwarteten Ergebnisse. Bestätigen Sie außerdem, wer für die Behebung verantwortlich ist, wie Qualität gemessen wird und ob der Auftrag nur die Diagnose oder auch die Umsetzung und das laufende Monitoring umfasst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 785 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 94% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (98%), Englisch (97%) und Französisch (15%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (50%) und Bank- und Finanzwesen (42%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Business Intelligence (66%) und Projektmanagement (60%).
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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