Data Quality Experten in Zurich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Daten über Warehouses, Pipelines und Reporting-Ebenen hinweg bereinigen, validieren, überwachen und steuern. Sie beheben fehlerhafte Datensätze, definieren Qualitätsregeln und setzen Prüfungen auf, die Analysen vertrauenswürdig halten. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Zurich 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
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
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
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
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
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 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Zurich 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 Zurich, 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 es abdeckt
Data Quality ist die Disziplin, Daten nutzbar zu machen. Sie umfasst Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Gültigkeit und Eindeutigkeit über Quellsysteme, Pipelines und Reporting-Ebenen hinweg. Gute Arbeit im Bereich Data Quality reduziert Fehlentscheidungen, die durch fehlende Felder, doppelte Datensätze und uneinheitliche Definitionen entstehen.
Typische Aufgaben
- Qualitätsregeln für Stammdaten, Kundendaten, Produktdaten und Finanzdaten definieren
- Prüfungen für ETL- und ELT-Pipelines, Warehouse-Loads und API-Feeds aufbauen
- Monitoring, Alerts und das Priorisieren von Problemen bei fehlerhaften Datensätzen einrichten
- Geschäftsregeln und Datendefinitionen für Teams dokumentieren, die auf vertrauenswürdige Daten angewiesen sind
Tools und Stack
Data-Quality-Spezialisten arbeiten oft mit SQL, Python, dbt, Great Expectations, Soda und Tools innerhalb von Cloud-Data-Stacks. Sie verstehen auch Lineage, Kataloge, Metadaten und Testautomatisierung. In Zurich werden sie oft in Banking-, Versicherungs- und Enterprise-Analytics-Projekte geholt, in denen Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und klare Dokumentation wichtig sind.
Wann man jemanden dazuholt
Hole dir freies Expertenwissen dazu, wenn Berichte nicht übereinstimmen, Integrationen immer wieder fehlschlagen oder das Unternehmen sich nicht auf eine einzige Wahrheit einigen kann. Ein guter Spezialist findet die Ursache, nicht nur das Symptom. Er ist auch nützlich bei Migrationen, neuen Warehouse-Rollouts und Data-Governance-Initiativen, die praktische Umsetzung brauchen.
Was starke Experten tun
Starke Profis verbinden geschäftliches Urteilsvermögen mit technischer Disziplin. Sie fragen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden sollen und wie ein Fehler im Tagesgeschäft aussieht. Sie schreiben Prüfungen, die stabil, leicht zu pflegen und klaren Verantwortlichkeiten zugeordnet sind, damit die Qualitätsarbeit auch nach der Übergabe bestehen bleibt.
Warum das wichtig ist
Data Quality ist keine einmalige Bereinigung. Es ist eine fortlaufende Praxis, die Analytics, Betrieb, Compliance und kundennahe Prozesse unterstützt. Unternehmen, die darin investieren, erleben weniger Überraschungen in Dashboards, weniger manuelle Korrekturen und mehr Vertrauen in Entscheidungen auf Basis von Daten.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data Quality, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Ein starker Data Quality Spezialist findet, wo Daten kaputtgehen, und setzt Kontrollen ein, um zu verhindern, dass sich das Problem ausbreitet. Dazu gehören meist Regeldefinitionen, Validierungsprüfungen, Ausnahmebehandlung und klare Verantwortlichkeiten für fehlerhafte Datensätze. Das Ziel sind vertrauenswürdige Daten, die Teams ohne ständige manuelle Korrekturen nutzen können.
Data Quality konzentriert sich auf den Zustand der Daten selbst: Sind sie vollständig, korrekt und konsistent? Data Governance ist breiter und umfasst Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Definitionen und Entscheidungsrechte. In der Praxis arbeiten beide zusammen, aber Qualitätsarbeit ist stärker hands-on und technischer.
Data Quality-Arbeit nutzt oft SQL, Python, dbt, Great Expectations, Soda und Data-Catalog-Tools. Der genaue Stack hängt davon ab, ob die Umgebung Batch, Streaming, Cloud-Warehouse oder gemischt ist. Ein guter Spezialist kann in den Tools arbeiten, die du bereits nutzt, und die Prüfungen verbessern, ohne unnötigen Ballast hinzuzufügen.
Ein Data Quality-Profi bringt meist starke SQL-, Data-Modeling- und Pipeline-Fehleranalyse-Fähigkeiten mit. Kenntnisse in ETL- und ELT-Abläufen, Metadaten, Lineage, Testing und Reporting-Tools sind ebenfalls wertvoll. In vielen Projekten ist klare Kommunikation genauso wichtig wie technische Tiefe.
Ein Data Quality-Projekt kann klein oder komplex sein, aber der Bedarf an Erfahrung hängt davon ab, wie viele Systeme beteiligt sind und wie unübersichtlich die Daten sind. Einfache Regelprüfungen brauchen vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während unternehmensweite Programme jemanden brauchen, der Geschäftsdefinitionen mit technischen Kontrollen verbinden kann. Wenn das Problem Reporting, Betrieb oder Compliance betrifft, nimm jemanden mit nachgewiesener Erfahrung.
Ja, Data Quality-Arbeit eignet sich oft sehr gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil vieles in Code, Dokumentation und Review-Sitzungen passiert. Für Unternehmen in Zurich ist Remote-Arbeit üblich, aber Zeit vor Ort kann helfen, wenn Teams sich auf Geschäftsdefinitionen oder das Verhalten von Quellsystemen abstimmen müssen. Das beste Setup hängt von Zugriff, Sicherheit und der Zahl der Beteiligten ab.
Frage nach Beispielen, in denen Data Quality-Prüfungen echte Probleme verhindert haben, nicht nur danach, wo jemand Tests geschrieben hat. Achte auf klares Ursachenverständnis, wartbare Regeln und darauf, ob die Person mit Geschäfts- und Technikteams arbeiten kann. Starke Spezialisten erklären Abwägungen verständlich und hinterlassen Prüfungen, die andere übernehmen können.
Data Quality funktioniert am besten als Teil einer größeren Data-Initiative mit Modellierung, Governance, Monitoring und Verantwortlichkeiten. Wenn du Daten nur einmal bereinigst, kommen die Probleme zurück, sobald neue Quellen oder Prozesse live gehen. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Qualitätsprüfungen direkt in die Pipeline eingebaut sind und von den Teams unterstützt werden, die die Daten erzeugen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Quality 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 Data Quality 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 Data Quality 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 Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Quality 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 Data Quality 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
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
