Data-Qualitäts-Experten in Nürnberg
, die innerhalb weniger Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werdenBeauftragen Sie Experten, die Regeln für Datenqualität definieren, Validierungspipelines erstellen und doppelte oder unvollständige Datensätze in CRM-, ERP- und Analysesystemen beheben. FRATCH bringt Sie für gezielte Data-Quality-Arbeit mit präzise per KI passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data-Qualitäts-Experten eingesetzt haben
Bhagyashree M.
Letzte Position:
Salesforce Administrator bei gkk Frankfurt GmbH
- Komplexe operative Anforderungen in skalierbare Salesforce-Konfigurationen, Automatisierungs-Flows und Governance-Richtlinien übersetzt und dabei saubere sowie wartbare Implementierungen sichergestellt
- Flows entworfen und optimiert, um manuelle Schritte in wichtigen Geschäftsprozessen zu eliminieren und so Performance und Prozesskonformität zu verbessern
- Benutzerrollen, Berechtigungssätze und Sicherheitseinstellungen für eine Salesforce-Organisation mit mehreren Teams verwaltet; Datenqualität und Systemstabilität durch strukturierte Governance-Praktiken sichergestellt
- Marketing-Cloud-Integrationen und Workflows zur Kampagnenautomatisierung unterstützt und dabei mit Fachbereichen an datengesteuerter Zielgruppensegmentierung gearbeitet
- Release-Management und Deployment-Aktivitäten mit Entwicklungsteams koordiniert und so zu strukturierten Change-Control-Prozessen beigetragen
Tobias V.
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefing
- Erfolgreicher Launch von Einbug, dem Pantopia-Chatbot mit medialer Resonanz (SZ-Interview)
- Realisierung überzeugender KI-Persönlichkeiten: KI-Blog ([link] 100% personalisierte Lernumgebungen, Perry Rhodan u. a.
Elnazossadat H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Siemens Healthineers
- Entwicklung von KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für 4+ Geschäftsbereiche, wodurch die Transparenz im Reporting und die strategische Entscheidungsunterstützung verbessert wurden.
- Migration von unternehmensweiten Finanzdatenansichten in dbt-Modelle mit modularen SQL-Transformationen, versionierten Datenpipelines und automatisierter Dokumentation zum Aufbau einer skalierbaren Analytics-Schicht.
- Aufbau dimensionaler Datenmodelle in Snowflake für unternehmensweite Finanzdaten zur Unterstützung skalierbarer Prognosen und von Managemententscheidungen.
- Entwicklung von End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA unter Integration von Daten aus 3+ Unternehmenssystemen.
- Automatisierung monatlicher Reporting-Workflows mit SQL und Power BI, wodurch der manuelle Aufwand um 80% reduziert und ein deutlicher Geschäftsnutzen erzielt wurde.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus dem Finanzbereich zur Überführung von Geschäftsanforderungen in analytische Datenmodelle, die strategische Entscheidungsprozesse unterstützen.
- Erstellung von Ad-hoc-Finanzberichten mit Power BI, wodurch die Bearbeitungszeit um 60% reduziert wurde.
- Implementierung von Datenvalidierungslogik in SQL und Behebung von 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Imane H.
Letzte Position:
Assistant Manager People Insights/Intelligence bei adidas HQ
- HR-Daten aus mehreren Systemen gesammelt, analysiert und interpretiert
- Ad-hoc-Analysen von Personaldaten für Stakeholder durchgeführt
- Employee Listening unterstützt und umsetzbare Erkenntnisse aus Umfragen sichergestellt
- Intuitive Dashboards und Visualisierungen in SuccessFactors, PowerBI und Qualtrics erstellt
- Regelmäßige Berichte und Dashboards zu wichtigen HR-Kennzahlen erstellt
- Als Junior-Teammitglied an People-Analytics-Projekten mitgewirkt
- Mit den HR-Tech- und Data-Teams zusammengearbeitet, um die Datenqualität zu verbessern
- Ethische und regelkonforme Datennutzung gemeinsam mit Legal, Data Privacy, Labour Relations und Works Council sichergestellt
Benjamin S.
Letzte Position:
CRM-Strategie & Anforderungsanalyse für Marketing-Kampagnen im Automobilumfeld bei AUDI AG
- Erarbeitung von Strategien, Prozessen und Systemanforderungen zur Weiterentwicklung des Lead- und Kampagnen-Streams eines Salesforce-Systems für die Teilsysteme Sales Cloud, Marketing Cloud und Analytics Cloud
- Erhebung und Erarbeitung von Marketing-Strategie-Konzepten für den Direktvertrieb, mit dem Schwerpunkt Leadgenerierung bei Neu- und Bestandskunden
- Analyse und Optimierung bestehender und neuer Kontaktpunkte
- Ableitung von Systemanforderungen und Benutzertests für Neuentwicklungen
- Aufbau eines Anforderungs- und Umsetzungsprozesses für fachseitige Bedarfe an der Schnittstelle zwischen CRM-Strategie und Marketing-Systembetrieb
- Moderation von Ideenfindungs-Workshops mit den Stakeholdern des Projektes
- Vermittlung zwischen fachlichen und technischen Projektbeteiligten
- Analyse & Nachdokumentation der bestehenden Marketing-Strategien und der bereits dafür geschaffenen Systemfunktionen
- Analyse von Zielgruppen und vorsystemischer Datenqualität als Grundstein für neue CRM-Strategien
- Beratung bei Content- und Asset-Strategie für Marketing-Kampagnen
- Definition von KPIs und anderen Leistungskriterien für System und CRM-Strategie
Felix K.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Novartis Pharma AG
- Leitete die Implementierung und Validierung digitaler Technologien zur Erfassung der Mobilität im realen Umfeld in klinischen Studien mit hohen Compliance-Raten
- Leitete eine funktionsübergreifende Initiative, die klinische und Data-Science-Teams zusammenführte und die Integration digitaler Technologien mit strategischen Zielen abstimmte
- Entwickelte innovative Algorithmen zur Analyse von Sensordaten, nutzte Zeitreihendaten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen
- Entwarf und implementierte prädiktive Modelle mit Machine Learning und integrierte Daten digitaler Geräte mit klinischen Datensätzen
- Erstellte Dashboards und Berichte für strategische Erkenntnisse und sorgte für effektive Datenqualitätssicherung und Visualisierung in klinischen Studien
- Sicherte die Reproduzierbarkeit von Data-Science-Workflows durch robuste Coding-Praktiken, umfassende Dokumentation und Versionskontrolle
- Co-leitete explorative statistische Pläne für digitale Biomarker und förderte so das Verständnis und die Anwendung digitaler Technologien in der Gesundheitsforschung
- Beriet klinische Teams als Fachexperte für digitale Technologien und unterstützte so die strategische Integration und effektive Nutzung in klinischen Studien
- Managte die Einbindung von Stakeholdern durch Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern, einschließlich Auftragsforschungsinstituten und Technologielieferanten
- Beeinflusste Entscheidungsprozesse durch Präsentation von Analysen und Ergebnissen auf verschiedenen Managementebenen und gegenüber Stakeholdern und hob dabei umsetzbare Erkenntnisse und Konsequenzen hervor
- Streute Wissen durch begutachtete Publikationen
Andreas B.
Letzte Position:
Interim Manager – Projektexzellenz & Transformation bei Brachwitz Interim Management
- Strukturierung von Digitalisierungsaufträgen in Projektgeschäften sowie Entwicklung von Governance-Rahmenwerken, Datenmodellen und Strategien zur Integration digitaler Toolchains in komplexen Industrieumfeldern
- Beratung zur Behebung von Datenbrüchen, zu standardisierten Datenflüssen und zur durchgängigen Harmonisierung von Prozessen entlang der Projektmanagement-Ketten
- Entwicklung von Strategien zur Sicherung von Wissen und digitalen Tools, um Fachwissen systematisch zu erfassen und zu teilen
- Erfolgreiche Positionierung am Markt für Mandate in den Bereichen Projektexzellenz und Digitalisierung in Industrieumfeldern (Siemens Energy, EFESO, Capgemini Engineering)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Qualitäts-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
3,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 94%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 67%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 10%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, die Data-Qualitäts-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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data-Qualitäts-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (71%)
- Automotive (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
- Energie (29%)
- Gesundheitswesen (29%)
- Werbung (14%)
- Bildung (14%)
- Mode und Bekleidung (14%)
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 korrekt, vollständig, konsistent, aktuell, gültig und für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Spezialisten untersuchen, wie Informationen über Geschäftssysteme hinweg erfasst, umgewandelt, gespeichert und genutzt werden. Die Arbeit verbindet Analyse, Regeln, Prozessdesign und verlässliche Messung statt einfacher Tabellenbereinigung.
Systeme und Ergebnisse
Data-Quality-Arbeit findet sich in Kundenstammdaten, Produktkatalogen, Finanzdatensätzen, Lieferketten, Reporting-Schichten und Eingaben für Machine Learning. Typische Ergebnisse umfassen:
- Datenprofiling und Qualitätsbewertungen
- Validierungsregeln und Monitoring-Dashboards
- Pipelines für Deduplizierung und Standardisierung
- Workflows zur Behebung und Verantwortlichkeitsmodelle
Ökosystem und Fähigkeiten
Fachleute arbeiten möglicherweise mit SQL, Python, dbt, Apache Airflow, Great Expectations, Soda, Talend, Informatica, Microsoft Purview oder Cloud Data Warehouses. Gute Ergebnisse erfordern außerdem Kenntnisse in ETL- und ELT-Design, Metadaten, APIs, Master Data Management und Data Governance. Das passende Toolkit hängt davon ab, wo Fehler in den Datenfluss gelangen und wie Teams die Ergebnisse nutzen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich oft freiberufliche Unterstützung, wenn eine Migration inkonsistente Datensätze aufdeckt, Dashboards an Vertrauen verlieren oder eine neue Integration Datenstrukturen verändert. Unternehmen in Nürnberg benötigen möglicherweise Unterstützung in Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen, Dienstleistungen und Handel – mit Remote-Arbeit oder Zusammenarbeit vor Ort, je nach Zugriffs- und Stakeholder-Anforderungen. Nützliche Anzeichen sind:
- Wiederholte Abstimmungsarbeit zwischen Systemen
- Widersprüchliche Kunden- oder Produktdatensätze
- Qualitätsprobleme, die Reporting oder Automatisierung verzögern
Was gute Experten leisten
Ein guter Spezialist verbindet technische Prüfungen mit der Bedeutung für das Geschäft. Er definiert Regeln gemeinsam mit Datenverantwortlichen, verfolgt Fehler bis zu ihrer Quelle zurück, unterscheidet harmlose Abweichungen von schädlichen Fehlern und dokumentiert Entscheidungen klar. Außerdem entwickelt er Kontrollen, die kontinuierlich laufen, erklärt Ausnahmen für nichttechnische Teams und hinterlässt wartbare Prozesse.
Die richtige Besetzung auswählen
Bewerten Sie einen Fachmann, indem Sie nach Beispielen für Profiling, Ursachenanalyse, Fehlerbehebung und Qualitätsmonitoring in Systemen fragen, die Ihren ähnlich sind. Besprechen Sie Quellsysteme, Datenmengen ohne sich auf Kennzahlen aus der Überschrift zu verlassen, Anforderungen an den Zugriff auf sensible Daten, Verantwortlichkeiten und Erfolgskriterien, bevor die Arbeit beginnt. Für Teams in Nürnberg sollten Sie den Kommunikationsbedarf auf Deutsch oder Englisch sowie die Frage klären, ob Workshops vor Ort erforderlich sind.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data-Qualitäts-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Quality wird eingesetzt, um Informationen für operative Abläufe, Reporting und Automatisierung korrekt, vollständig, konsistent, gültig und nutzbar zu machen. Spezialisten erstellen Profile von Datensätzen, definieren Kontrollen, beheben Fehler und überwachen die Qualität, während Daten zwischen Systemen bewegt werden.
Data Quality umfasst das umfassendere System aus Regeln, Messung, Verantwortlichkeiten und kontinuierlicher Verbesserung. Datenbereinigung ist ein Teil dieser Arbeit und konzentriert sich darauf, problematische Datensätze zu korrigieren, zu standardisieren oder zu entfernen.
Ein guter Data-Quality-Freelancer kennt sich in der Regel mit SQL, Python, ETL- oder ELT-Pipelines, Datenmodellierung und Cloud Data Warehouses aus. Erfahrung mit Master Data Management, Metadaten, Data Governance und Tools wie Great Expectations oder Soda kann ebenfalls wertvoll sein.
Das passende Maß an Data-Quality-Erfahrung hängt von den Systemen, dem Risiko und dem Umfang des Auftrags ab. Eine fokussierte Profiling-Aufgabe erfordert möglicherweise einen Spezialisten, der selbstständig mit einer Datenquelle arbeiten kann, während die systemübergreifende Fehlerbehebung Erfahrung mit Verantwortlichkeiten, Migrationen und Change Management voraussetzt.
Data-Quality-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, da Profiling, Regelentwicklung und Monitoring über gesicherte Umgebungen durchgeführt werden können. Workshops vor Ort in Nürnberg können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten operative Prozesse erfassen oder mehrere Datenverantwortliche abstimmen müssen.
Ein Data-Quality-Spezialist ist hilfreich, wenn Fehler systemübergreifend wiederholt auftreten, Teams unterschiedliche Definitionen verwenden oder dem Reporting nicht vertraut werden kann. Analysten können sichtbare Probleme erkennen, während ein Spezialist typischerweise Ursachen zurückverfolgt und Kontrollen erstellt, die verhindern, dass dieselben Fehler erneut auftreten.
Fragen Sie, wie der Data-Quality-Fachmann Ihre Quellen profilieren, Fehler priorisieren und nachweisen würde, dass die Behebung erfolgreich war. Achten Sie auf klare Argumentation, praxistaugliche Regelentwicklung, dokumentierte Annahmen und einen Ansatz, der Datenverantwortliche einbezieht, statt Qualität als rein technische Aufgabe zu behandeln.
Klären Sie vor Beginn der Data-Quality-Arbeit Quellsysteme, Zugriffsberechtigungen, Geschäftsdefinitionen, Verantwortlichkeiten, sensible Felder und die erwarteten Ergebnisse. Vereinbaren Sie, wie Fehler priorisiert werden und wie das laufende Monitoring nach Ende des Einsatzes aufrechterhalten wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 93 €, was einem Tagessatz von etwa 743 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Automotive (43%) und Professionelle Dienstleistungen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Qualitäts-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
