
Dataqualitätsexperten in der Schweiz
, die Ihre Geschäftsdaten mit präzisem KI-Matching und geprüften, verfügbaren Freelancern zuverlässig machenBeauftragen Sie Experten, die die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten in CRM-, ERP- und Analyseumgebungen verbessern. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Datenprofiling, Validierungsregeln, Bereinigung und Governance, die anhand Ihrer Anforderungen schnell aus geprüften, verfügbaren Freelancern vermittelt werden.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Dataqualitätsexperten eingesetzt haben
Tomas H.
Letzte Position:
Senior Advisor bei Private-Equity-Unternehmen (Business Integration)
Beauftragt, Governance-, Risiko- und Prozessverbesserungskompetenzen von Grund auf für etwa 30 schnell wachsende, dezentralisierte Geschäftsbereiche in Deutschland aufzubauen und Qualitäts- sowie Produktivitätssteigerungen in Geschäfts- und Funktionsteams voranzutreiben.
- Anwendung der Six-Sigma-Ursachenanalysemethodik (5-Why, Fishbone/Ishikawa) zur Leitung von Untersuchungen und Prozessverbesserungsinitiativen in den Bereichen Finance, Risk, IT und Procurement der Organisation sowie Umsetzung von Korrekturmaßnahmen und Prozessneugestaltungen bis zum nachweislich nachhaltigen Abschluss.
- Durchführung strukturierter Schulungsprogramme für etwa 1,200 Mitarbeitende zu Compliance-Themen, einschließlich Six-Sigma-Analyse und Prozessverbesserungsmethodik, zur Entwicklung eines kontinuierlichen Verbesserungsdenkens und der Fähigkeit zur Selbsteinschätzung bei Geschäfts- und Funktionsleitern.
- Analyse und Optimierung von Finance-, Risk- und Procurement-Prozessen in etwa 30 dezentralisierten Geschäftsbereichen, Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung sowie Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern (Finance, Controlling, IT, Procurement), um messbare Qualitäts- und Produktivitätssteigerungen zu erzielen.
Gwang Jin K.
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 P.
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.
Kawahya T.
Letzte Position:
Experte für öffentliche Gesundheit - Vertrag bei Mercor
- Wirkte bei Project Atlas als Fachexperte mit und unterstützte die Gestaltung realistischer, langfristiger beruflicher Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten. Entwickelte komplexe Workflows mit Bezug zur öffentlichen Gesundheit, die die Fähigkeit eines KI-Agenten testen, mit unklaren Prompts umzugehen, Informationen aus verteilten Dateien und Systemen zusammenzuführen, mehrstufige Abhängigkeiten zu steuern, Fehler zu behandeln und hochwertige professionelle Ergebnisse zu liefern.
- Setzte Fachwissen im Bereich öffentliche Gesundheit ein, um Aufgabenszenarien zu Notfallvorsorge, operativer Einsatzbereitschaft, Stärkung von Gesundheitssystemen, Risikobewertung, Surveillance und politikorientierter Entscheidungsfindung zu entwerfen. Zu den Aufgaben gehörten das Erstellen von Aufgabenprompts, Goldlösungen, Rubriken und Bewertungskriterien, die an realen beruflichen Standards ausgerichtet waren. Gleichzeitig wurde sichergestellt, dass die Ergebnisse handlungsorientiert, ethisch fundiert und geeignet sind, die Leistung fortschrittlicher KI in realistischen Organisationsumgebungen zu bewerten.
Monika E.
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 W.
Letzte Position:
IT-Berater bei WYP-Consulting
Mandy G.
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 J.
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 M.
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 S.
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 S.
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 D.
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 K.
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 S.
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 S.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Cybo.Tech Advisory
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Dataqualitätsexperten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre

Positionsdauer
2,9 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
92%
Master-Abschluss oder höher
85%
Doktortitel
15%

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 Dataqualitätsexperten 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 Dataqualitätsexperten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (70%)
- Professionelle Dienstleistungen (70%)
- Bank- und Finanzwesen (55%)
- Fertigung (45%)
- Gesundheitswesen (40%)
- Energie (30%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (30%)
- Bildung (25%)
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 und für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Sie umfasst die Regeln, Prüfungen und operativen Prozesse, die Informationen über Geschäftssysteme hinweg vertrauenswürdig halten. Experten machen aus unklaren Datenproblemen messbare Kontrollen und umsetzbare Bereinigungsmaßnahmen.
Wo sie eingesetzt wird
Unternehmen setzen Data-Quality-Praktiken überall dort ein, wo Entscheidungen, Transaktionen oder Kundeninteraktionen von verlässlichen Informationen abhängen.
- Kunden- und Lieferantenstammdaten in CRM- und ERP-Systemen
- Produkt-, Standort- und Referenzdaten für Handel und operative Abläufe
- Datenaufbereitung für Reporting, Analysen und Machine Learning
- Datenmigration, Konsolidierung und Implementierung von Data Warehouses
- Regulatorische, finanzielle und risikobezogene Reporting-Prozesse
Ökosystem und Tools
Die Arbeit verbindet Tools für Datenprofiling und Observability mit Datenbanken, Pipelines und Geschäftsanwendungen. Spezialisten arbeiten möglicherweise mit SQL, Python, Cloud Data Warehouses, ETL- und ELT-Workflows, Datenkatalogen, Lineage-Tools und Validierungs-Frameworks. Außerdem übertragen sie Geschäftsdefinitionen in wiederverwendbare Qualitätsregeln und Überwachungsprüfungen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn interne Teams wiederkehrende Duplikate, fehlende Felder, widersprüchliche Definitionen oder unzuverlässige Berichte feststellen. Sie hilft auch bei Übernahmen, Systemablösungen, Migrationen und neuen Analyseinitiativen. In der Schweiz kann die Remote-Zusammenarbeit gut funktionieren, wenn Dokumentation und Verantwortlichkeiten klar sind, während Vor-Ort-Workshops dabei helfen können, geschäftliche und technische Teams über Sprachgrenzen hinweg abzustimmen.
- Kritische Datensätze profilieren und Ursachen identifizieren
- Qualitätsdimensionen, Schwellenwerte und Workflows für Ausnahmen definieren
- Datensätze bereinigen, abgleichen und anreichern, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren
- Überwachung, Verantwortlichkeiten und kontinuierliche Verbesserung etablieren
Was starke Fachkräfte liefern
Starke Fachkräfte verbinden analytische Tiefe mit Kenntnissen der Geschäftsprozesse. Sie unterscheiden einen Fehler im Quellsystem von einem Problem bei der Transformation und priorisieren Bereinigungsmaßnahmen nach ihrer geschäftlichen Auswirkung. Zu ihren Ergebnissen können eine Data-Quality-Bewertung, ein Regelkatalog, eine Abgleichlogik, ein Aufgaben-Backlog, Dashboards und ein Betriebsmodell gehören, das Teams selbst weiterführen können.
Die richtige Passung auswählen
Achten Sie auf nachweisliche Erfahrung mit den für Ihr Projekt relevanten Systemen, Datenbereichen und Bereitstellungsmodellen. Fragen Sie, wie der Spezialist Genauigkeit misst, mit Ausnahmen umgeht, sensible Informationen schützt und nachweist, dass Korrekturen auch in nachgelagerten Systemen wirksam bleiben. Die beste Besetzung kommuniziert klar mit Datenverantwortlichen, Anwendungsteams und Führungskräften und hinterlässt dokumentierte Regeln statt einmaliger Bereinigungsskripte.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Dataqualitätsexperten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Data Quality wird eingesetzt, um zu bewerten und zu verbessern, ob Informationen korrekt, vollständig, konsistent, aktuell und für einen geschäftlichen Zweck geeignet sind. Unternehmen verlassen sich darauf bei Stammdaten, Reporting, Migrationen, Analysen, Kundenprozessen und Risikoprozessen.
Data Quality konzentriert sich auf den Zustand und die Nutzbarkeit von Daten, während Data Governance Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Entscheidungsbefugnisse festlegt. Data Observability konzentriert sich auf die Erkennung von Veränderungen und Ausfällen in Pipelines und Systemen. Die Praktiken überschneiden sich, beantworten aber unterschiedliche operative Fragen.
Ein starker Data-Quality-Spezialist verbindet häufig SQL, Datenprofiling, ETL- oder ELT-Kenntnisse und Datenbankerfahrung mit Datenmodellierung und Metadatenmanagement. Fähigkeiten in Data Governance, Master Data Management, Cloud Data Warehouses und der Analyse von Geschäftsprozessen sind ebenfalls wertvoll.
Das passende Niveau hängt vom Umfang, der Datenkomplexität und den Folgen von Fehlern ab. Data-Quality-Arbeit an einem einzelnen Datensatz kann einen spezialisierten Experten erfordern, während ein unternehmensweites Programm von jemandem profitiert, der Regeln, Verantwortlichkeiten, Tools und Veränderungsprozesse über mehrere Datenbereiche hinweg gestalten kann.
Ja, Data-Quality-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Durchführung, da Profiling, Regelentwicklung und Überwachung über sichere Zugänge und gemeinsame Dokumentation erfolgen können. Vor-Ort-Termine können für Workshops mit Geschäftsverantwortlichen dennoch hilfreich sein, insbesondere wenn Teams auf Deutsch, Französisch, Italienisch oder Englisch arbeiten.
Bitten Sie um konkrete Beispiele für Profiling, Ursachenanalyse, Bereinigung und Überwachung statt um umfangreiche Tool-Listen. Ein kompetenter Data-Quality-Experte erklärt, wie Regeln definiert, Ausnahmen behandelt und vom Unternehmen bestätigt wurde, dass die Daten nützlicher geworden sind.
Data-Quality-Projekte können SQL und Python, Data Warehouses, ETL- oder ELT-Tools, Datenkataloge, Lineage-Systeme sowie spezielle Produkte für Profiling oder Observability umfassen. Die Wahl der Tools sollte sich an der Datenlandschaft, den erforderlichen Kontrollen und den verfügbaren Fähigkeiten zur Pflege der Lösung orientieren.
Ein Data-Quality-Freelancer kann eine Ist-Analyse, einen Katalog von Qualitätsregeln, Profiling-Ergebnisse, eine Abgleichlogik, einen Bereinigungsplan und ein Überwachungskonzept liefern. Außerdem sollte er Definitionen, Verantwortlichkeiten, Ausnahmen und Schritte für die Übergabe dokumentieren, damit interne Teams die Kontrollen nach dem Einsatz betreiben können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 135 €, was einem Tagessatz von etwa 1.080 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 85% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (90%) und Französisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Professionelle Dienstleistungen (70%) und Bank- und Finanzwesen (55%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Projektmanagement (80%) und Qualitätssicherung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Dataqualitätsexperten 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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