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Data Quality Experten in Zürich

finden, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermittelt

Beauftragen Sie Experten, die Datengenauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz bewerten, Validierungsregeln erstellen und Stammdatenprozesse über Geschäftssysteme hinweg verbessern. FRATCH vermittelt Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern für Ihr Data Quality Projekt.

Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Patrick B.

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Senior Software Engineer

Zürich
Patrick B.

Letzte Position:

Senior Software Engineer bei On AG

  • Seit August 2025 arbeite ich im Conversational-AI-Team. Wir entwickeln eine interne Plattform für die Zukunft des Conversational E-Commerce und ermöglichen es anderen Teams, die Agenten in ihre Nutzererlebnisse zu integrieren. Mein Schwerpunkt liegt auf der Architektur dieses Projekts, insbesondere auf der Überwachung und Live-Evaluierung der Agenten.
  • Ich spielte eine entscheidende Rolle bei geschäftskritischen Aufgaben, darunter Upgrades von Adyen-Kunden, Multi-Account-Konfigurationen für App-Releases, Unterstützung bei Domain-Migrationen und die Umsetzung eines wichtigen BFCM-Hotfixes zur Behebung einer 10-minütigen Aktualisierungsabfrage (im Checkout-Workflow), die Verkäufe blockierte.
  • Ich war über ein Jahr lang ein wichtiges Mitglied des On-Call-Rotationsdienstes, leitete >15 Vorfälle, trug zur Systemstabilität bei und verbesserte das Distributed Tracing durch die Integration von New Relic. Dadurch vertiefte ich mein Verständnis des Gesamtsystems und die operative Exzellenz.
  • Im Rahmen der Conversion Rate Taskforce konzipierte und lieferte ich innerhalb von zwei Wochen ein MVP für einen "Low Stock in Key Variants"-Index (LSKV). Mithilfe statistischer Analysen von Größenkurven wurden OOS-Produkte identifiziert; die Initiative führte nach der Übergabe zu einer Verbesserung der CVR um (0.9%).
  • Ich leitete wichtige Initiativen für Performance und Stabilität, darunter ein Ruby-Upgrade (YJIT, Jmalloc), das die durchschnittlichen Antwortzeiten von 220ms auf <100ms reduzierte, und startete ein "Order Table Cleanup"-Projekt zur Verwaltung von mehr als 10M+ Bestelldatensätzen, um die SOX-Konformität und die Gesundheit der Datenbank sicherzustellen.
  • Ich entwarf und lieferte eine skalierbare CloudFlare-Worker-Lösung für die kritische Apple-Pay-Domainvalidierung. Damit reduzierte ich betriebliche Risiken und etablierte einen automatisierten Best-Practice-Workflow, der anschließend von mehreren Teams genutzt wurde und teamübergreifende Wirkung zeigte.
  • Ich trieb die Weiterentwicklung des zentralen E-Commerce-Backends durch kontinuierliche, wirkungsvolle Beiträge voran (130+ gemergte PRs), von der Umsetzung kritischer Funktionen über komplexe Systemoptimierungen bis hin zur Verbesserung der Plattformstabilität.
Verifizierter Experte

Charles S.

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Produktmanager Daten & Analytics | KI-gestützte Datenprodukte | Executive-BI-Bereitstellung | Finanzdienstleistungen

Zürich
Charles S.

Letzte Position:

Leiter Datenbereitstellung bei Westpac

  • Verantwortete und verwaltete die Produktroute und das Backlog für das Reporting-Framework der Consumer Banker, priorisierte Funktionen und trieb die iterative Bereitstellung von Banker-Scorecards und Netzwerk-Performance-Reporting in einem agilen Umfeld voran.
  • Entwickelte das Finanzreporting für das Portfolio auf Grundlage des Feedbacks von Stakeholdern im wöchentlichen Rhythmus weiter, ersetzte manuelle PowerPoint-Pakete und sparte dem Programm wöchentlich mehrere Arbeitsstunden.
  • Integrierte Generative AI (MS Copilot), um die Dokumentation der Datenherkunft über eine große Legacy-Codebasis hinweg zu automatisieren, wodurch geschätzte 6 Monate Analystenaufwand entfielen und Ergebnisse im Bereich Data Governance schneller erreicht wurden.
  • Führte einen einheitlichen Ansatz und Standards für die Datenbereitstellung über fünf UNITE-Initiativen hinweg ein (~CHF 115m Portfolio) und unterstützte die Zusammenführung von Legacy-Systemen in die Digital Banker-Plattform.
  • Führte ein funktionsübergreifendes Bereitstellungsteam mit 3 Personen und griff zusätzlich auf BA- und DA-Talentpools zurück; koordinierte analytische Ressourcen über mehrere Arbeitsstreams hinweg, um Ergebnisse in den Bereichen Daten, Reporting & Governance zu beschleunigen.
Verifizierter Experte

Lenka P.

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Enterprise HR Projektmanager | Workday Solution Architect

Zürich
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.
Verifizierter Experte

Monika E.

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Steuerfachperson

Oberengstringen
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
Verifizierter Experte

Gwang Jin K.

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Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme

Zürich
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
Verifizierter Experte

Peter W.

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IT-Berater

Wallisellen
Peter W.

Letzte Position:

IT-Berater bei WYP-Consulting

Verifizierter Experte

Max M.

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Experte für Qualtrics CXM-Lösungen

Zürich
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

Verifizierter Experte

Steven I.

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Manager | SAP S/4HANA Finance & RE-FX

Zürich
Steven I.

Letzte Position:

Lead Consultant Finance, Controlling & Immobilienmanagement

Greenfield – S/4HANA (seit Januar 2026 Post Merger)

Fachliche Verantwortung an der Schnittstelle zwischen Finance, Controlling und Immobilienmanagement in einer S/4HANA-Transformation im Umfeld einer angekündigten Fusion

Schwerpunktthemen:

  • Einführung des Lease Accountings nach IFRS 16 als Einstiegsschwerpunkt
  • Konzeption integrierter Prozesse in Leasing, Immobilien und Finance-Integration
  • Kostenverrechnung und Kostenumlage im Controlling
  • Ausbau der Rolle zur fachlichen Klammer zwischen Finance, Controlling und RE-FX im Fusionskontext
Verifizierter Experte

Dariusz K.

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Business-System-Analyst

Zürich
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

Verifizierter Experte

Viktors D.

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IT-Berater

Baar
Viktors D.

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

20 Jahre

Data Quality Experten in Zürich verfügen im Durchschnitt über 20 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,4 Jahre

Data Quality Experten in Zürich bleiben im Durchschnitt 2,4 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

8

Data Quality Experten in Zürich haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 8 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Data Quality Experten in Zürich haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Projektmanagement gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Data Quality Experten in Zürich sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Professionelle Dienstleistungen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Data Quality Experten in Zürich erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Projektmanagement und Produktentwicklung.

Bachelor-Abschluss oder höher

89%

89% der Data Quality Experten in Zürich haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

33%

33% der Data Quality Experten in Zürich haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

11%

11% der Data Quality Experten in Zürich haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

2

Data Quality Experten in Zürich besitzen im Durchschnitt 2 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Spanisch

Data Quality Experten in Zürich sprechen am häufigsten Deutsch, Englisch und Spanisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

92%

92% der Data Quality Experten in Zürich sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 9 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
10 % der Data Quality Experten in Zürich verlangen weniger als 480 € pro Tag.
40 % der Data Quality Experten in Zürich verlangen zwischen 800 € und 960 € pro Tag.
50 % der Data Quality Experten in Zürich verlangen 960 € oder mehr pro Tag.
<€480 €800-​960 €960+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Zürich 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 Zürich, die Data Quality einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 885 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 880 €

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 9 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) (83%)
  • Bank- und Finanzwesen (75%)
  • Professionelle Dienstleistungen (58%)
  • Bildung (33%)
  • Versicherung (33%)
  • Fertigung (33%)
  • Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
  • Gesundheitswesen (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 für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Sie untersucht Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Gültigkeit, Eindeutigkeit und Aktualität in Datenbanken, Dateien, APIs und Berichtssystemen. Spezialisten machen unklare Datenprobleme durch messbare Regeln, Verantwortungsmodelle und praktische Maßnahmen zur Behebung greifbar.

Wo sie eingesetzt wird

Unternehmen sind auf Data-Quality-Arbeit angewiesen, wenn Informationen zwischen Abteilungen, Anwendungen oder externen Partnern übertragen werden. Typische Ergebnisse sind:

  • Bereinigung von Kunden-, Lieferanten- und Produktdaten
  • Validierung von Daten bei der Erfassung und an Integrationspunkten
  • Erkennung von Duplikaten, fehlenden Werten und ungültigen Formaten
  • Verbesserung von Berichten, Analysen und Eingabedaten für maschinelles Lernen

Tools und verwandte Kompetenzen

Die Arbeit kombiniert häufig SQL, Python, Profiling-Tools und automatisierte Test-Frameworks. Je nach Systemlandschaft nutzen Spezialisten Informatica, Talend, Ataccama, Great Expectations, dbt-Tests oder Cloud-Datendienste. Sie verstehen außerdem Data Warehouses, ETL- und ELT-Pipelines, APIs, Metadaten, Datenherkunft und Stammdatenmanagement.

Wann Unternehmen Unterstützung benötigen

Freiberufliche Expertise ist bei Migrationen, Übernahmen, Änderungen an CRM- oder ERP-Systemen, Data-Warehouse-Programmen und Initiativen zur regulatorischen Berichterstattung hilfreich. Sie unterstützt auch dann, wenn Teams widersprüchliche Dashboards nicht erklären können oder wiederkehrende manuelle Korrekturen die Abläufe verlangsamen. In Zürich kann die Zusammenarbeit aus der Ferne gut funktionieren, wenn Dokumentation, Zugriffskontrollen und die Kommunikation mit lokalen Ansprechpartnern klar geregelt sind.

Was gute Spezialisten liefern

Ein kompetenter Profi beginnt mit Profiling und einem gemeinsamen Qualitätsverständnis. Er verfolgt Fehler bis zu ihrer Quelle, statt nur sichtbare Datensätze zu korrigieren, und entwickelt anschließend Regeln, die Teams langfristig überwachen können. Zu den möglichen Ergebnissen gehören eine Qualitätsbewertung, ein Regelkatalog, ein Workflow für Ausnahmen, ein Maßnahmenplan zur Behebung, Dashboards und Anleitungen für den Betrieb.

Wie Qualitätsverbesserungen nachhaltig bleiben

Zuverlässige Data Quality ist keine einmalige Bereinigung. Sie benötigt verantwortliche Dateneigentümer, vereinbarte Schwellenwerte, wiederholbare Prüfungen und Feedback von den Teams, die Informationen erstellen und nutzen. Die besten Spezialisten verbinden technische Details mit dem geschäftlichen Kontext, erklären Zielkonflikte klar und hinterlassen Kontrollen, die interne Teams selbst pflegen können.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Die wichtigsten Details zu Data Quality, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.

Data Quality wird eingesetzt, um festzustellen, ob Informationen für einen geschäftlichen Zweck genau, vollständig, konsistent, gültig, eindeutig und aktuell genug sind. Unternehmen wenden sie auf Kundendaten, Finanzdaten, Produktkataloge, operative Systeme, Analysen und Workflows für maschinelles Lernen an.

Data Quality ist umfassender als Datenbereinigung. Bei der Bereinigung werden problematische Datensätze korrigiert, standardisiert oder entfernt, während Data Quality außerdem Profiling, Validierungsregeln, Überwachung, Verantwortlichkeiten, Ursachenanalyse und laufende Kontrollen umfasst.

Ein guter Data Quality Spezialist arbeitet häufig mit SQL, Python, Datenmodellierung, ETL- oder ELT-Pipelines und Data Warehouses. Kenntnisse in Stammdatenmanagement, Metadaten, Datenherkunft, APIs, Cloud-Services und der Analyse von Geschäftsprozessen sind ebenfalls wertvoll.

Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Umfang und Risiko der Arbeit ab. Data Quality Bewertungen können einen Spezialisten erfordern, der Daten profilieren und Regeln definieren kann, während unternehmensweite Migrationen oder komplexe Governance-Programme jemanden benötigen, der Systeme, Verantwortliche und Maßnahmen zur Behebung im gesamten Unternehmen koordinieren kann.

Ja, Data Quality eignet sich häufig für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Profiling, Regeldefinition und Dokumentation sicher online durchgeführt werden können. Vor-Ort-Termine in Zürich können dennoch bei Workshops mit Ansprechpartnern, der Zugriffsplanung und der Abstimmung von Definitionen zwischen Geschäftsteams hilfreich sein.

Bitten Sie um eine klare Methode, die Profiling, Regeldefinition, Priorisierung von Fehlern, Ursachenanalyse und Überwachung abdeckt. Ein glaubwürdiger Data Quality Spezialist kann erklären, wie er Verbesserungen misst, Dateneigentümer einbindet und verhindert, dass dieselben Fehler erneut auftreten.

Data Quality Projekte können neben Informatica, Talend, Ataccama, Great Expectations oder dbt-Tests auch SQL und Python einsetzen. Die Toolauswahl sollte sich an der Datenlandschaft, dem Bereitstellungsmodell, den Sicherheitsanforderungen und der Fähigkeit des Teams orientieren, die daraus entstehenden Prüfungen zu betreiben.

Ein Data Quality Freelancer sollte den Geschäftszweck, kritische Datenelemente, Quellsysteme, Zugriffsrechte, Dateneigentümer und akzeptierte Qualitätsschwellenwerte klären. Außerdem sollte vereinbart werden, wie Ergebnisse priorisiert werden, wer Korrekturen genehmigt und wie Kontrollen nach der Umsetzung gepflegt werden.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 885 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 33% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.

Freelancer in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (92%), Englisch (92%) und Spanisch (42%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Professionelle Dienstleistungen (58%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Produktentwicklung (67%) und Projektmanagement (67%).

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.

Länder:

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Philipp Thomaschewski

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