Data Quality Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Prüfregeln definieren, fehlerhafte Pipelines beheben und das Data-Quality-Management über Warehouses, BI und operative Systeme hinweg verbessern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Bhagyashree Mandlik
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
Imane Habitou
Letzte Position:
Assistant Manager People insights/Intelligence bei adidas HQ
- HR-Daten aus mehreren Systemen gesammelt, analysiert und interpretiert
- Ad-hoc-Analysen zu People-Daten für Stakeholder durchgeführt
- Employee Listening unterstützt und dafür gesorgt, dass Umfragen umsetzbare Erkenntnisse liefern
- Intuitive Dashboards und Visualisierungen in SuccessFactors, Power BI und Qualtrics erstellt
- Regelmäßige Reports und Dashboards zu wichtigen HR-Kennzahlen erstellt
- Als Junior-Teammitglied an People-Analytics-Projekten mitgewirkt
- Mit HR Tech- und Data-Teams zusammengearbeitet, um die Datenqualität zu verbessern
- Einen ethischen und geregelten Umgang mit Daten zusammen mit Legal, Data Privacy, Labour Relations und dem Betriebsrat sichergestellt
Andreas Brachwitz
Letzte Position:
Interimsmanager - Projektexzellenz & Transformation bei Brachwitz Interim Management
- Strukturierte Digitalisierungsmandate für Projektgeschäfte umgesetzt, Governance-Frameworks, Datenmodelle und Strategien zur Integration digitaler Toolchains für komplexe Industrieumgebungen entwickelt
- Beratung bei der Behebung von Datenbrüchen, Standardisierung von Datenflüssen und durchgängigen Prozessharmonisierungen entlang der Projektmanagementketten
- Strategien zur Wissenssicherung und digitale Tools entwickelt, um organisatorisches Know-how systematisch zu erfassen und zu teilen
- Aktive Marktpositionierung für Mandate zu Projektexzellenz und Digitalisierung in Industrieumgebungen erzielt (Siemens Energy, EFESO, Capgemini Engineering)
Benjamin Schötz
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
Tobias Von Dewitz
Letzte Position:
Geschäftsführender Gesellschafter bei Unwritten GmbH
- Pionierarbeit in personalisierter KI: Entwicklung eines Frameworks für “Interaktiven Content” (RAG) für Romane, Vorlesungen, Expert Debriefings
- Erfolgreicher Start 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 Hosseininia
Letzte Position:
Data Analyst bei Siemens Healthineers
- Entwickelte KPI-Dashboards mit Power BI und DAX für mehr als 4 Business Units und verbesserte so die Reporting-Transparenz und die strategische Entscheidungsunterstützung.
- Migrierte Enterprise-Finance-Datenansichten in dbt-Modelle und implementierte modulare SQL-Transformationen, versionierte Datenpipelines und automatisierte Dokumentation, um eine skalierbare Analytics-Schicht zu schaffen.
- Baute dimensionale Datenmodelle in Snowflake für Enterprise-Finanzdaten auf und ermöglichte so skalierbare Forecasts und die Unterstützung von Executive-Entscheidungen.
- Entwarf End-to-End-ETL/ELT-Pipelines mit Snowflake und SAP HANA und integrierte Daten aus mehr als 3 Enterprise-Systemen.
- Automatisierte monatliche Reporting-Workflows mit SQL und Power BI und reduzierte den manuellen Aufwand dadurch um 80%.
- Arbeitete mit Finance-Stakeholdern zusammen, um Business-Anforderungen in analytische Datenmodelle zu übersetzen und strategische Entscheidungszyklen zu unterstützen.
- Lieferte Ad-hoc-Finanzberichte mit Power BI und verkürzte die Durchlaufzeit um 60%.
- Implementierte Datenvalidierungslogik in SQL und löste 95% der wiederkehrenden Datenqualitätsprobleme.
Felix Kluge
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Quality einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
3,4 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: 96%)
Master-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 68%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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
Grundlagen der Datenqualität
Datenqualität ist die Disziplin, Daten genau, vollständig, konsistent, aktuell und nutzbar zu machen. Sie liegt zwischen Quellsystemen, Pipelines und Analytics, damit Teams Berichte, Automatisierungen und Inputs für Machine Learning vertrauen können.
Typische Aufgaben
- Validierungsregeln und Abnahmeprüfungen definieren
- Quelldaten profilieren und Auffälligkeiten finden
- Monitoring für Aktualität, Duplikate und Schemaänderungen einrichten
- Das Data-Quality-Management für Warehouses und BI-Ebenen verbessern
Tools und Methoden
Starke Spezialisten arbeiten mit SQL, Python, dbt, Spark und Orchestrierungstools sowie mit Katalog- und Observability-Funktionen, wo es sie gibt. Sie wissen auch, wie man klare Regeln für Data-Quality-Prüfungen schreibt, Sonderfälle dokumentiert und die fachliche Bedeutung mit der technischen Validierung verbindet.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich meist freiberufliche Expertise, wenn Dashboards nicht zu den Quellsystemen passen, Integrationen nach Schemaänderungen brechen oder wichtige Datensätze vor dem Release bereinigt werden müssen. In Nürnberg ist das besonders in Fertigung, Logistik, Software und Shared-Service-Teams üblich, die auf verlässliche operative Daten angewiesen sind.
Was gute Spezialisten tun
Ein starker Profi erkennt nicht nur fehlerhafte Datensätze. Er verfolgt die Ursache bis zur Quelle, entwickelt wiederholbare Kontrollen und arbeitet mit Produkt-, Analytics- und Engineering-Teams zusammen, damit das gleiche Problem nicht wieder auftaucht.
Zusammenarbeit vor Ort
Für Teams in Nürnberg passt Data-Quality-Arbeit oft gut in ein hybrides Setup. Die Zusammenarbeit aus der Ferne funktioniert gut für Profiling, Regelentwurf und Dokumentation, während Zeit vor Ort helfen kann, wenn Quellverantwortliche sich schnell abstimmen müssen oder wenn Fachanwender Definitionen freigeben sollen.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Quality? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Quality umfasst die Regeln, Prüfungen und Review-Schritte, die Daten vom Ursprung bis zum Bericht verlässlich halten. Dazu gehören Validierung, Profiling, Abgleich und Monitoring, damit Teams dem vertrauen können, was sie in Betrieb und Analytics nutzen.
Data Quality konzentriert sich darauf, ob die Daten für den Einsatz geeignet sind; Data Governance konzentriert sich auf Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Entscheidungsrechte. Beides gehört zusammen, aber ein Projekt kann Governance-Dokumente haben und trotzdem scheitern, wenn die Prüfungen und Korrekturen schwach sind.
Ein Data Quality-Freelancer ist sinnvoll, wenn Sie wiederkehrende Fehler, eine Migration mit unbekannten Datenproblemen oder eine Pipeline haben, die vor dem Go-live stabile Prüfungen braucht. Es ist auch hilfreich, wenn Ihr Team für kurze Zeit spezialisierte Unterstützung braucht, um Regeln zu definieren, Annahmen zu testen oder einen wichtigen Datensatz zu bereinigen.
Ein starker Data Quality-Spezialist bringt meist SQL, Python, Datenmodellierung, ETL- oder ELT-Kenntnisse und ein solides Verständnis der fachlichen Regeln hinter den Daten mit. Vertrautheit mit dbt, Spark, Orchestrierungstools sowie Katalog- oder Observability-Funktionen ist oft ebenfalls wertvoll.
Data Quality ist die breitere Praxis, festzulegen und durchzusetzen, wie gute Daten aussehen, während Data Observability stärker darauf ausgerichtet ist, Probleme in Pipelines und Datensätzen zu erkennen. Viele Unternehmen nutzen beides: Observability, um Probleme schnell zu finden, und Qualitätsregeln, um sie zu erklären und zu verhindern.
Für eine fokussierte Data Quality-Aufgabe reicht manchmal ein starker Spezialist, wenn der Umfang klar und die Datenlandschaft einfach ist. Für größere Programme mit vielen Quellen, mehreren Definitionen oder sensiblen Berichten ist ein Spezialist, der schon über mehrere Systeme hinweg gearbeitet hat, die sicherere Wahl.
Ja, Data Quality-Arbeit ist oft gut für Remote-Arbeit geeignet, weil vieles in SQL, Dokumentation und Review-Sitzungen passiert. Zeit vor Ort in Nürnberg kann trotzdem helfen, wenn Teams schnellen Zugriff auf Quellverantwortliche, Fachanwender oder lokale Stakeholder brauchen, die die Bedeutung der Daten festlegen.
Ein starker Data Quality-Freelancer fragt zuerst nach Quellsystemen, Verantwortlichkeiten, Fehlerarten und danach, wie das Unternehmen die Daten nutzt, bevor er Prüfungen vorschlägt. Achten Sie auf klare Regelgestaltung, praktische Lösungen, gute Dokumentation und die Fähigkeit, Abwägungen ohne vage Fachsprache zu erklären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 730 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Quality 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 Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (43%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Quality 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 Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Produktentwicklung (86%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
