Data Quality Experten in Zürich
finden, in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen 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
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.
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
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
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
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
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
24 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
80%
Master-Abschluss oder höher
60%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 Zürich 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 Zürich, 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 19 Sep 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) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (38%)
- Chemie (25%)
- Bildung (25%)
- Versicherung (25%)
- Fertigung (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.
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 109 €, was einem Tagessatz von etwa 872 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 60% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Professionelle Dienstleistungen (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Qualitätssicherung (88%) und Business Intelligence (63%).
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
FRATCH CEO
