Data Quality Experten in der Schweiz
aus über 15.000 Lebensläufen – mit KI-Unterstützung.Stellen Sie Experten ein, die Daten über Pipelines, Warehouses und Reporting-Ebenen hinweg bereinigen, validieren, überwachen und steuern – mit schnellem und präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Lenka Pytelkova
Letzte Position:
Workday Technical Architect bei Swisscom
(Projekteinsatz über die Beratungsfirma HighPerfPeople)
- Leitung des Workday Optimization Board, Definition und Präsentation der Workday-Verbesserungs-Roadmap; Priorisierung auf Basis von Stakeholder-Input, Systemanalysen und identifizierten Funktionslücken.
- Fachliche Anforderungen und vorgeschlagene Lösungen hinterfragen, um die Ausrichtung an langfristigen Architekturprinzipien, der Plattformstrategie und der operativen Nachhaltigkeit sicherzustellen.
- Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von Workday-Verbesserungen von der fachlichen Analyse und Lösungsdesign über Governance der Umsetzung, Teststrategie, Deployment bis hin zur Stabilisierung.
- Fachliche/technische Leitung für zentrale Produktbereiche wie Peakon, Workday Learning und Talent-/Performance-Prozesse (z. B. Jahresendzyklus, Zielsetzung).
- Definition und Umsetzung von Workday-Branding- und Kommunikationsstandards (Vorlagen, Notification-Design, Nachrichtenstruktur), um Konsistenz und Employee Experience zu verbessern.
- Aufbau und Weiterentwicklung von Tools für Führungskräfte und HR (Reports, Dashboards, Leitfäden/Journeys, Prozessunterstützung), um manuelle Aufwände zu reduzieren und Entscheidungen zu verbessern.
- Komplexes Systemverhalten, Security-/Privacy-Vorgaben und Prozessauswirkungen in klare Optionen für Business-Stakeholder und Führungskräfte übersetzen.
- Förderung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit HR-Prozessverantwortlichen, IT/Security und Anbietern, um Probleme zu lösen und skalierbare Lösungen zu ermöglichen.
- Starker Fokus auf Adoption: sicherstellen, dass Änderungen nutzbar, verständlich und für Mitarbeitende, Führungskräfte und HR-Teams direkt umsetzbar sind.
Monika Elsen
Letzte Position:
Steuerfachperson bei Julius Bär / Bosshard & Partner
- Operative Verantwortung im Bereich Tax Relief at Source
- Übernahme und Stabilisierung eines komplexen Fachbereichs während einer Projektphase
- Analyse, Überprüfung und Optimierung bestehender Prozesse und Abläufe
- Aktualisierung und Weiterentwicklung des Fachhandbuchs
- Analyse und Klärung von Einzelfällen im internationalen Steuerumfeld
Peter Wydler
Letzte Position:
IT-Berater bei WYP-Consulting
Mandy Govender Huggenberger
Letzte Position:
Gründer und leitender Berater bei MGH Consulting
- Aufbau einer unabhängigen Beratungspraxis, die Organisationen in der Schweiz und international in den Bereichen Transformation, Strategie, KI-Enablement und operatives Design unterstützt
- Durchführung von Pro-Bono- und kostenpflichtigen Einsätzen mit NGOs, Stiftungen, Trusts und KMU in der Schweiz
- Angebot umfasst Governance-Design, digitale Transformation, Schulungen zu KI-Tools und Datenvisualisierung
- Aufbau eines Teams in der Schweiz mit der Vision, international erfahrene Berater einzustellen
Hanspeter Jost
Letzte Position:
Lead Consultant Salesforce DACH bei DXC Technology
- Erfassen, Validieren und Koordinieren von Kundenanforderungen
- Analyse von Geschäftsprozessen bei Kunden sowie Entwurf und Umsetzung von Lösungsdesigns in Salesforce
- Konzeption und Entwicklung von Salesforce-Architekturen auf Basis von Sales Cloud und Service Cloud
- Pflege und Ausbau der eigenen Kompetenz, um neue Funktionen von Salesforce zu kennen
- Aktive Rolle in der Pre-Sales-Phase und enge Zusammenarbeit mit Sales- und Pre-Sales-Teams
- Aufbau und Konsolidierung von Know-how im Team zu neuen Themen
- Aktive Mitwirkung bei Definition und Ausrichtung der eigenen Rolle innerhalb der DXC Best Practice
- Implementierung von MC Growth
- AI Agentforce Agents Builder
- Agent Designer mit elements.cloud
- Salesforce-ORG-Bewertungen
- Process Configuration Mining
- Single Point of Contact für SFDC-Kontakte weltweit
- Projektkoordination mit EMEA- und Global-Verantwortlichen
- Erstellung von Presales-Angeboten zusammen mit Salesforce AE und Client-Partnern für Global Accounts
Max Meinhardt
Letzte Position:
Experte für Qualtrics CXM-Lösungen bei Freelancing
Unterstützung bei Einführung und Implementierung der Qualtrics XM-Plattform im Beratungs- und Serviceumfeld für Kunden, z. B. im Bankensektor, mit Fokus auf Datenqualität, Parametrierung, technische Koordination und Implementierungsunterstützung
Technische Validierung von Konfigurationen, Feedback-Flows und Reporting-Setups
Prüfung und Sicherstellung der Datenqualität (Mapping, Pflichtfelder, regulatorisch relevante Felder)
Durchführung von UAT, Funktionstests und Datenprüfungen in Zusammenarbeit mit Fachbereich und IT
Koordination mit Stakeholdern aus Beratung, Service, Compliance, IT und Produktmanagement
Klärung technischer Anforderungen mit der Fachseite und Ableitung von Anpassungsbedarf in der Plattform
Erstellung von Dokumentation, Testprotokollen und qualitätsbezogenen Artefakten
Unterstützung bei der Vorbereitung interner Freigaben und Rollouts
Erfolgreiche technische Abnahme der neuen Feedback- und Reporting-Funktionen
Steigerung der Datenqualität in den relevanten Feldern (z. B. Feedback-Klassifizierung, Zuordnung zum Beratungsprozess)
Stabile Implementierung der Plattform im Beratungsumfeld mit klarer Übergabe an IT und Fachbereiche
Reinhold Schätz
Letzte Position:
Senior Software-Entwickler bei Hitachi Energy
- Betreuung und Weiterentwicklung des Leegoo – Builders
- Ad-hoc-Anfragen bearbeiten
- Definition von Regeln/Attributen und deren Regeln
- SQL-Abfragen optimieren und verwalten
Daniel Schmidt
Letzte Position:
Senior Manager bei devpoint GmbH
- Konzeption und Mit-Realisierung einer Plattform für Insolvenzmanagement in Deutschland für einen Kunden (AI Development Tool basiert)
- Konzept, Requirements Engineering und Umsetzungsbegleitung für eine in Dubai ansässige Firma für Integration der Prozesse in ein CRM
- Business Analyse und Requirements Engineering bei Swisscom für Integrationen
- Integration eines neuen Knowledge Management Systems in die Businessprozesse bei Swisscom AG – REST API Definition
- Projektleiter, Berater und Sparring Partner für die Neuausrichtung/Prozessdigitalisierung bei GIB Solutions AG
- Prozessgestalter und Prototype für eine KI-basierte Lösung für Real Estate Property Marketingsystem in Dubai
- Ad Interim Leiter ICT Abteilung Telekom-Unternehmung, Reorganisation und Optimierung der Prozesse mit 5 Personen bei GIB Solutions AG
- Agile Requirements Engineer / externer PO einer webbasierten Lösung für das deutsche Unternehmen DEHN AG
- Projektmanagement und Beratung für die bestehende Marketing- und Kampagnenplanungslösung bei Swisscom AG
- Aufbau Nearshore Angebot ALoHA von devpoint
Fatima Dumicz
Letzte Position:
Klinischer Datenmanager bei Berater – Klinisches Datenmanagement & Klinische Abläufe
- Als DM-Auftragnehmer bei Mirum Pharmaceuticals von 2025-02-01 bis 2026-05-31 tätig und habe End-to-End-Aktivitäten im klinischen Datenmanagement geleitet.
- Habe eine wichtige Networking-Veranstaltung für HEMEX (schweizerisches CRO) koordiniert und Verbindungen innerhalb des Schweizer Biotech-Ökosystems gefördert.
- Habe mit Stakeholdern zusammengearbeitet, um innovative Modelle zu entwickeln, die die Durchführung vereinfachen und den betrieblichen Aufwand klinischer Studien reduzieren.
Dariusz Kaczmarkiewicz
Letzte Position:
Business-System-Analyst bei Zurich Insurance
Mitarbeit an einem strategischen Konzernprojekt zur Einführung einer zentralen Kundendatenplattform („Einheitliche Datenquelle") zur Eliminierung redundanter Datenhaltung und Beschleunigung digitaler Services
Analyse und Dokumentation der Business- und Systemanforderungen für die Migration großer, heterogener Datenbestände (ETL) sowie für die kontinuierliche Datensynchronisation zwischen Kernsystemen und der neuen Plattform
Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Dateningenieuren und Architekten zur Erhebung und Validierung der Anforderungen sowie Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz und Einhaltung regulatorischer Vorgaben
Definition der Migrationsstrategie, Spezifikation der ETL-Prozesse und Synchronisationsmechanismen, Dokumentation der technischen Schnittstellen
Entwicklung und Durchführung von Testfällen für Migrations- und Synchronisationsprozesse sowie Defektanalyse zur Sicherstellung von Datenintegrität und Systemstabilität
Technologien: SQL, Microsoft SQL Server, Azure DevOps, Confluence, UML, REST-Services, Swagger, Postman
Kalin Stefanov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
André Siegert
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Cybo.Tech Advisory
Mehmet Ünüvar
Letzte Position:
Direktor und Senior Project Manager bei Peak Suisse
- Leitung und Steuerung von Beratungs- und Implementierungsprojekten im Finanzdienstleistungsbereich
- Verantwortung für Projektumfang, Budget und Ressourcen
- Koordination mit Kunden und Stakeholdern in Zug und Zürich
Viktors Dundurs
Letzte Position:
IT-Berater bei Dundurs Consulting GmbH
- Unterstützung bei der Umsetzung eines Digitalisierungsvorhabens im Bereich Nährstoffbilanzierung
- Analyse komplexer Geschäftsprozesse sowie Schnittstellen zu Umsystemen (Datenflüsse, Abhängigkeiten)
- Konzeption von Prozessen für Datenbezug, -speicherung und -freigabe inkl. Plausibilitäts- und Validierungslogik
- Erstellung und Priorisierung von User Stories sowie Begleitung der Entwickler in agilen Sprints (Klärung von Akzeptanzkriterien, fachliche Reviews)
- Unterstützung des Product Owners bei der Ausarbeitung fachlicher und technischer Anforderungen
- Mitwirkung am Einführungsprozess und Durchführung von Schulungen für Stakeholder
- Dokumentation von Prozessen, Anforderungen und Schnittstellen (inkl. Nachweisen/Änderungen für Releases)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Quality einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Finanzen
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
82%
Doktortitel
9%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, 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
Was Data Quality umfasst
Data Quality sorgt dafür, dass Geschäftsdaten genau, vollständig, konsistent, aktuell und nutzbar sind. Spezialisten arbeiten an Regeln, Prüfungen, Korrekturabläufen und Zuständigkeiten, damit Teams Berichte, Analysen und operative Systeme vertrauen können. Oft wird das auch DQ oder Data Quality Management genannt.
Wo es wichtig ist
- Stammdaten von Kunden und Produkten
- Reporting- und BI-Datensätze
- ETL- und ELT-Pipelines
- Warehouse- und Lakehouse-Ebenen
Schlechte Quelldaten verbreiten sich schnell. Starke Experten finden die Bruchstellen, definieren klare Validierungsregeln und verhindern, dass derselbe Fehler in späteren Ladeprozessen oder in nachgelagerten Dashboards wieder auftaucht.
Tools und Methoden
Data-Quality-Arbeit sitzt oft neben SQL, Python, dbt, Airflow, Spark und Warehouse-Tools wie Snowflake, BigQuery oder Databricks. Experten nutzen außerdem Profiling, Abgleiche, Schema-Prüfungen und Fehlerbehandlung, damit Datenflüsse zuverlässig werden.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen oft externe Spezialisten, wenn Datenprobleme einen Release, eine Migration oder eine neue Reporting-Ebene blockieren. Das passiert auch nach Fusionen, Änderungen an Quellsystemen oder Cloud-Umzügen, wenn Kontrollen neu aufgebaut werden müssen, ohne die Lieferung zu bremsen.
Was starke Experten liefern
- Klare Datenregeln und Testlogik
- Ursachenanalyse für wiederkehrende Fehler
- Monitoring für fehlerhafte Feeds und Anomalien
- Praktische Korrekturen über Quell-, Transformations- und Ziel-Ebenen hinweg
Starke Profis tun mehr, als nur schlechte Datensätze zu markieren. Sie machen Qualität sichtbar, klären Zuständigkeiten und hinterlassen Teams Kontrollen, die zu den echten Abläufen passen.
Arbeiten in der Schweiz
In der Schweiz unterstützen Data-Quality-Experten oft regulierte Branchen, Finanzwesen, Versicherungen, Gesundheitswesen und Industrieunternehmen mit strengen Reporting-Anforderungen. Viele Projekte laufen reibungslos im Remote-Setup, während Workshops oder Bereinigungsphasen je nach Team von Vor-Ort-Zeit auf Deutsch, Französisch oder Englisch profitieren können.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Quality? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein starker Data Quality Experte definiert die Regeln, die Daten erfüllen müssen, und prüft dann, wo diese Regeln verletzt werden. Dazu gehören Profiling, Validierung, Fehlerbehandlung und das Beheben der Ursachen, damit das gleiche Problem nicht immer wieder auftaucht.
Nein. Data Quality ist die breitere Disziplin und umfasst Vorbeugung, Monitoring, Governance und Korrektur. Data Cleansing ist nur ein Teil davon und konzentriert sich darauf, fehlerhafte Datensätze zu korrigieren oder zu vereinheitlichen.
Ein guter Data Quality Spezialist arbeitet meist mit SQL und Python sowie mit Orchestrierungs- und Transformationstools wie Airflow und dbt. Je nach Stack kommen auch Snowflake, BigQuery, Databricks oder Spark dazu.
Data Quality konzentriert sich auf die Regeln, Prüfungen und Korrekturen, die Daten vertrauenswürdig machen. Data Observability dreht sich stärker um das Monitoring von Pipelines und das frühe Erkennen von Anomalien; in der Praxis arbeiten beide oft zusammen.
Ein Data Quality Freelancer passt gut, wenn Sie gezielte Hilfe für eine Migration, einen Warehouse-Neuaufbau oder einen Rückstand an defekten Prüfungen brauchen. Auch wenn interne Teams die Symptome kennen, aber einen Blick von außen auf die Ursache brauchen, ist das hilfreich.
Ein starker Data Quality Profi bringt meist Datenmodellierung, Wissen zu ETL oder ELT und ein gutes Verständnis von Source-to-Target-Flows mit. Auch Business-Kommunikation ist wichtig, weil die besten Lösungen oft klare Zuständigkeiten und eine praktische Freigabe durch die Datennutzer brauchen.
Ja. Viel Data Quality Arbeit kann remote erledigt werden, besonders das Entwerfen von Regeln, Profiling und Pipeline-Korrekturen. Für Schweizer Teams können Vor-Ort-Termine trotzdem hilfreich sein, wenn mehrere Geschäftsbereiche sich auf Definitionen oder Datenzuständigkeiten einigen müssen.
Ein fähiger Data Quality Experte kann erklären, wie er einen Fehler gefunden hat, wie er ihn bis zur Quelle zurückverfolgt hat und wie er Wiederholungsfehler verhindert hat. Achten Sie auf konkrete Beispiele für Prüfungen, Kontrollen und Korrekturlogik statt auf vage Aussagen über bessere Daten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 128 €, was einem Tagessatz von etwa 1.027 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (94%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Professionelle Dienstleistungen (76%) und Bank- und Finanzwesen (59%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Projektmanagement (76%) und Qualitätssicherung (76%).
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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
