
Data Visualization Experten in Frankfurt
für klare Dashboards und schnellere Entscheidungen – in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten mit Tableau, Power BI oder individuellen JavaScript-Visualisierungen in klare Dashboards, interaktive Berichte und entscheidungsreife Geschichten verwandeln. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Visualization eingesetzt haben
Kurt H.
Letzte Position:
Interim Scrum Master / Agile Delivery Lead bei Boehringer Ingelheim (via Fusion Consulting)
- Senior Agile Practitioner in einem komplexen, regulierten Pharma-Umfeld — Moderation von Scrum-Zeremonien in drei internationalen Teams (~40 Personen) bei gleichzeitiger Unterstützung von Delivery-Governance und Agile Coaching.
- Zeitlich befristeter Einsatz, um die Lücke zu überbrücken, bis der Kunde die Rolle intern besetzen konnte
- Moderation aller Scrum-Zeremonien (Sprint Planning, Daily Stand-up, Review, Retrospektive) über mehrere internationale Teams hinweg; Sprints blieben planbar und produktiv
- Coaching von Teams und Product Ownern in agilen Praktiken in einem GxP-regulierten Umfeld, mit pragmatischer Balance zwischen agiler Arbeitsweise und QMS-Compliance-Anforderungen
- Tracking und Visualisierung von Delivery-Metriken, Management von Abhängigkeiten und Erstellung von Statusberichten für Senior Stakeholder und Steering Committee
- Übernahme der Projektleitung für die interne CCMS-Produktinitiative: Einführung strukturierter Prozesse und transparenter Tools in ein zuvor schwach gesteuertes Umfeld
- Aktive Mitarbeit in der unternehmensweiten Agile Community of Practice, inklusive Verfassen von Blogartikeln zu agilen Themen
- Gelobt für analytisches Denken, Zuverlässigkeit unter Druck und die Fähigkeit, mehrere Arbeitsstränge gleichzeitig zu steuern
Torsten F.
Letzte Position:
Data-Analyst, Anforderungsmanager bei Isabellenhütte Heusler GmbH
Analyse der bestehenden Reporting-Plattform einschließlich Prozessen und Governance-Themen mit Stakeholdern aus Vertrieb und Marketing.
Detaillierte Analyse und Bewertung der kundenseitig definierten Anforderungen an das bestehende Reporting sowie an neu zu erstellende Dashboards.
Unterstützung der Stakeholder bei der Steuerung der Vertriebsprozesse und der frühzeitigen Erkennung von KPI-Entwicklungen.
Einsatz von Microsoft Power BI als zentrale Analyse- und Reporting-Plattform.
Erarbeitung eines Vorschlags für die notwendige Weiterentwicklung der Prozesse und der Power BI-Plattform.
Erfassung der Ist-Geschäftsprozesse und Ableitung unternehmensweiter KPIs inklusive Abstimmung mit Stakeholdern.
Analyse und Bestandsaufnahme der Power BI-Plattform des Kunden.
Untersuchung von Prozessen und Data Governance.
Erfassung und Dokumentation der Ist-Geschäftsprozesse.
Erarbeitung von Empfehlungen zur Weiterentwicklung von Prozessen und der Reporting-Plattform.
Konzeption und Umsetzung von Dashboards in Power BI.
Definition unternehmensweiter KPIs und Abstimmung mit Stakeholdern.
Microsoft Power BI
Datenanalyse
KPI-Definition und Reporting
Dashboard-Konzeption und Datenvisualisierung
Stakeholder-Management und Anforderungsmanagement
Benedikt R.
Letzte Position:
Power BI-Entwickler bei Mechanical Engineering (SME 500 emp.)
- KPI-Dashboards für Bestände und Qualitätskontrolle von Wareneingang & Tests, ETL, Dataset-, Dataflow- und Report-Entwicklung, komplexe DAX-Lösungen
Datenquellen: Dataverse, RDB, Excel
Tools: ETL, Datenmodellierung, Dataflows, Power Query, M, Power BI, komplexes DAX
- Kapazität: 25%
Carlbandro E.
Letzte Position:
IT-Lehrkraft / Coach bei Freiberuflich
Als freiberufliche IT-Lehrkraft und IT-Coach habe ich mich darauf spezialisiert, Menschen Themen wie Cloud Computing, Business Intelligence, Python-Programmierung und agile Frameworks zu vermitteln. Mein Ziel ist es, komplexe technische Inhalte in praktisches, umsetzbares Wissen zu übersetzen. Durch meine umfangreiche Erfahrung als IT-Berater in verschiedenen Branchen und Rollen weiß ich, wie wichtig IT-Schulungen sind - sowohl für Unternehmen als auch für Mitarbeitende.
Patricia E.
Letzte Position:
Freiberuflicher UX-Forscher, Konzeptentwickler & Informationsarchitekt bei Selbstständig
- UX-Forschung, Konzeption und Informationsarchitektur in verschiedenen Projekten
Jana C.
Letzte Position:
Freiberuflicher Business-Intelligence-Berater bei Superprof Germany & Upwork
- Entwicklung eines interaktiven Tableau-Dashboards zur Analyse historischer Flugunfälle anhand von Daten des Federal Bureau of Aircraft Accident Investigation
- Entwicklung von Visualisierungen zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für die Verbesserung von Maßnahmen zur Flugsicherheit unter Einsatz von Datenmodellierungs- und Transformationstechniken
- Entwicklung eines Power-BI-Dashboards zur Überwachung von Vertriebs-KPIs und Produktleistung durch Integration von Daten aus mehreren Quellen
- Entwurf eines Datenmodells im Star-Schema und Implementierung fortgeschrittener DAX-Messwerte für leistungsstarke und dynamische Berichte
- Entwicklung einer umfassenden BI-Architekturlösung mit Fokus auf ETL-Pipelines, Datenintegration und Data Governance
- Empfehlung von Power BI als zentralem Tool und Erstellung einer Roadmap für eine sicherheitskonforme Implementierung
Mobin R.
Letzte Position:
Senior Consultant und Chief Product Owner bei Luxota Travel Tech
- Teams in Agile-Methoden und bei der Einführung des Scrum-Frameworks gecoacht.
- Die Product Roadmap mit Geschäftszielen wie mehr Buchungen, besserer Nutzererfahrung und dem Ausbau von Lieferantenintegrationen abgestimmt.
- Mit Entwicklern und Drittanbietern zusammengearbeitet, um eine reibungslose API-Integration und End-to-End-Funktionalität sicherzustellen.
- Das Product Backlog erstellt und laufend verfeinert mit User Stories, Bugs und technischen Verbesserungen.
- Backlog-Items nach Business Value, Umsatzwirkung und regulatorischen Fristen priorisiert.
- Eng mit Backend- und Frontend-Teams zusammengearbeitet, um Abhängigkeiten zu klären und technische Schulden zu priorisieren.
Basil S.
Letzte Position:
Senior Entwickler / Dateningenieur bei Großunternehmen Energiebranche
- Mitgründung des Teams Real-Time Data, welches im Laufe der Zeit auf 10 Personen angewachsen ist.
- Entwicklung und Bereitstellung zentraler Datenprodukte.
- Optimierung der Performance von Echtzeit-Anwendungen sowie Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Logging-Lösungen zur Sicherstellung der Systemstabilität.
- Erstellen und Pflegen von Deployment-Pipelines.
- Zusammenarbeit mit Teamkollegen, Architekten und Experten in einem agilen SCRUM-Umfeld.
- Anwendungsbetrieb, Analysieren, Testen und Troubleshooting von Softwarelösungen.
Khaled T.
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
Eric B.
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Polina S.
Letzte Position:
Leiter Datenmigration – Prozessautomatisierung, Data Engineering & Reporting bei Große Bank im öffentlichen Sektor
Datenextrakte aus Oracle-Datenbanken konfiguriert und automatisiert, wodurch in einem kritischen Migrationsprojekt eine Datenqualität von 100 % erreicht wurde, manuelle Fehler deutlich reduziert und der Migrationszeitplan beschleunigt wurde.
Schnittstellen mit Order Management Systems (OMS) entworfen und implementiert, was einen reibungslosen und automatisierten Datenaustausch ermöglichte und die operative Effizienz durch schnellere, fehlerfreie Auftragsverarbeitung über Geschäftseinheiten hinweg verbesserte.
Datenextraktions-Workflows entwickelt und eingeführt, um regulatorische Anforderungen und Kundenreporting zu unterstützen, wodurch die fristgerechte Lieferung wichtiger Reports sichergestellt, manueller Aufwand reduziert und die Kundenzufriedenheit erhöht wurde.
Kevin M.
Letzte Position:
Backend- und Infrastruktur-Ingenieur bei Mileo Systems GmbH
- Konzipierte und realisierte produktionsreife Azure-Umgebungen mit Terraform und stellte eine konsistente Infrastrukturparität über VNets und Ressourcengruppen sicher
- Implementierte Microsoft Fabric Tenant- und Workspace-Architekturen für mehrstufige Medallion-Datenverarbeitungspipelines
- Entwarf sichere Datenpfade mit Managed Private Endpoints für isolierten Zugriff auf Azure Storage
- Verwaltete Service Principals und Authentifizierungs-Token für sichere REST-API-Integrationen
Judith B.
Letzte Position:
BI- & Analytics-Beratung
- Analyse von Web- und Kampagnen-Performance zur Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse für Marketing- und Wachstumsoptimierung
- Implementierung und Pflege von Tag-Management-Lösungen zur Sicherstellung einer zuverlässigen und konsistenten Datenerhebung
- Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung von Reporting-Strukturen mit Fokus auf Skalierbarkeit und Datenqualität
- Durchführung regelmäßiger Deep-Dive-Analysen sowie Leitung monatlicher Stakeholder-Sessions zur Präsentation von Ergebnissen und Abstimmung von Optimierungsmaßnahmen
- Konzeption und Betrieb von End-to-End-Datenflüssen von der Datenerhebung bis zur Visualisierung
- Tools: GA4, Google Tag Manager, Looker Studio, Airbyte, BigQuery
Harsh Vardhan A.
Letzte Position:
System- und Prozessintegrator 2 bei Audi AG
Führte die Entwicklung und Einführung einer generativen KI-Lösung für die Automobilindustrie an, um das Kundenerlebnis durch KI-basierte Innovationen zu verbessern.
Führte umfangreiche Marktforschung durch, um die Herausforderungen und Chancen im Automobilsektor besser zu verstehen, indem Branchentrends, Kundenprobleme und Wettbewerbsangebote analysiert wurden, um die Produktstrategie zu untermauern.
Entwickelte eine strategische Vision für die generative KI-Lösung zur Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse und stimmte die Produktvision auf die langfristigen Ziele des Unternehmens sowie die Anforderungen des Automobilmarktes ab.
Steigerte die Kundenzufriedenheit durch personalisierte KI-Funktionen und erreichte eine 15%ige Erhöhung des Kundenengagements und der Kundenbindung.
Nahm konzernweit an Workshops zur KI-Strategie für das Kundenerlebnis teil und vertrat dort die Audi AG.
Setzte Kenntnisse in rekurrenten neuronalen Netzen und Transformer-Architektur ein.
Setzte GPT-3-Frameworks für generative KI ein.
Verwendete TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen.
Setzte Tableau von Salesforce für Datenanalyse und Visualisierung ein.
Fungierte als Solution Manager für das Business Architecture Team.
Arbeitete mit Business-Stakeholdern bei Audi OEM zusammen, um Anforderungen für die CRM-Strategie aufzunehmen – darunter Marketingabteilung, CRM-Verantwortliche in den Ländern, Marken der VW Gruppe und CARIAD SE.
Repräsentierte die Audi AG in CRM-Strategie-Workshops in verschiedenen Ländern.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM und Data basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis erhobener Marktdaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und startete Marketingkampagnen wie Willkommens-Mailings, Erinnerungen an Führerscheinverlängerungen, Audi Progress Circle und Black-Friday-Kampagnen.
Verwaltete das Projektbudget.
Agierte als Solution Manager für das ONE.CRM-Team bei CARIAD SE, abgeordnet von Audi AG.
Kooperierte mit Business-Verantwortlichen der VW-Gruppe-Marken, um eine zentrale Lösung zu entwickeln.
Repräsentierte CARIAD SE in CRM-Strategie-Workshops in Spanien, Frankreich und Italien.
Diskutierte die CRM-Strategie mit dem Head of CRM bei CARIAD SE basierend auf den Workshop-Ergebnissen.
Führte Geschäftsanalysen auf Basis von Markt- und Markendaten durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Planete und implementierte Kampagnenfunktionen von Vorlagen für Marken wie Willkommens-Mailings für Audi AG, SEAT und SKODA.
Verwaltete das Projektbudget gemeinsam mit dem Head of CRM.
Eduard V.
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Visualization einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)

Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)

Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
95% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 73%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 13%)

Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 2)

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Data Visualization 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 Visualization Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (85%)
- Automotive (50%)
- Bank- und Finanzwesen (46%)
- Bildung (42%)
- Fertigung (42%)
- Energie (38%)
- Transport und Logistik (35%)
- Professionelle Dienstleistungen (35%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Daten in Erkenntnisse verwandeln
Data Visualization verwandelt Rohinformationen in Diagramme, Dashboards und interaktive Berichte, die das Erkennen von Mustern erleichtern. Sie unterstützt die operative Überwachung, Finanzanalysen, Kundenberichte und Entscheidungen auf Führungsebene. Gute Visualisierungen verbinden genaue Daten mit einer klaren Aussage und sind nicht nur Dekoration.
Typische Ergebnisse
Unternehmen nutzen visuelle Analysen, um Leistungen zu erklären, Risiken zu erkennen und Teams dabei zu unterstützen, auf Grundlage gemeinsamer Informationen zu handeln.
- KPI-Dashboards für Vertrieb, Finanzen und operative Bereiche
- Interaktive Berichte mit Filtern, Drill-downs und Warnmeldungen
- Präsentationen für Führungskräfte und wiederkehrende Managementansichten
- Explorative Diagramme für Produkt-, Marketing- und Forschungsdaten
Tools und Ökosystem
Das Ökosystem umfasst Tableau, Microsoft Power BI, Looker und Qlik sowie Python-Bibliotheken wie Plotly, Seaborn und Matplotlib. Individuelle Oberflächen nutzen häufig JavaScript-Tools wie D3.js, Vega-Lite oder Apache ECharts. Gute Arbeit hängt außerdem von SQL, Datenmodellierung, APIs und Verbindungen zu Data Warehouses ab.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn ein internes Team zwar über Daten verfügt, aber eine konsistente Berichtsebene fehlt, oder wenn ein bestehendes Dashboard langsam, unübersichtlich oder schwer zu warten geworden ist. In Frankfurt können Spezialisten Teams aus Finanzen, Logistik, Fertigung, Mobilität und Unternehmensdienstleistungen unterstützen – remote oder gemeinsam mit lokalen Stakeholdern.
- Ersetzen von berichtsintensiven Tabellenkalkulationen
- Vereinheitlichen von Kennzahlen über Abteilungen hinweg
- Vorbereiten einer Migration zwischen Visualisierungstools
- Verbessern der Benutzerfreundlichkeit und Leistung von Dashboards
Was gute Fachleute mitbringen
Gute Fachleute fragen zuerst, wie eine Entscheidung getroffen wird, bevor sie ein Diagramm auswählen. Sie prüfen Definitionen, Berechtigungen und Datenqualität und erstellen anschließend Ansichten, die auch bei wachsenden Daten verständlich bleiben. Außerdem berücksichtigen sie Barrierefreiheit, responsive Layouts, den Farbeinsatz, Ladegeschwindigkeit und Dokumentation, damit andere das Ergebnis pflegen können.
Passung zum Projekt bewerten
Prüfen Sie ein Portfolio auf Arbeiten mit ähnlichen Datentypen, Zielgruppen und Rahmenbedingungen. Fragen Sie, wie der Fachmann oder die Fachfrau mit unklaren Anforderungen, widersprüchlichen Kennzahlen und Nutzerfeedback umgegangen ist. Eine praktische Bewertung kann eine kurze Kennenlernsitzung und eine Erläuterung von Annahmen, Datenherkunft und Designentscheidungen umfassen. Für Teams in Frankfurt kann die Kommunikation mit Stakeholdern auf Deutsch wichtig sein, während viele technische Arbeitsabläufe international und gut für Remote-Arbeit geeignet bleiben.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Kunden üblicherweise über Data Visualization wissen wollen – kompakt an einem Ort.
Data Visualization wird verwendet, um Daten durch Diagramme, Karten, Dashboards und interaktive Berichte darzustellen. Sie hilft Teams dabei, Leistungen zu überwachen, Segmente zu vergleichen, Veränderungen zu erkennen und Erkenntnisse an Personen zu vermitteln, die nicht direkt mit Rohdaten arbeiten.
Data Visualization konzentriert sich darauf, wie Informationen erkundet und vermittelt werden, während Business Intelligence normalerweise den umfassenderen Prozess der Datenerfassung, Modellierung, Verwaltung und Berichterstattung umfasst. Beide Bereiche überschneiden sich bei Tools wie Tableau, Power BI und Looker, aber ein Visualisierungsprojekt kann einen engeren Umfang haben.
Ein guter Data Visualization Spezialist arbeitet häufig mit SQL, Data Warehouses, dimensionaler Modellierung und API-Integrationen. Je nach Ergebnis können auch Kenntnisse in Tableau, Power BI, Python, D3.js, UX-Design und Informationsarchitektur wertvoll sein.
Die passende Data Visualization Erfahrung hängt von den Datenquellen, der Zielgruppe und dem erforderlichen Grad an Interaktion ab. Ein einfacher wiederkehrender Bericht benötigt möglicherweise fokussierte Tool-Kenntnisse, während bereichsübergreifende, verwaltete Dashboards Erfahrung mit Modellierung, Berechtigungen, Leistung und Veränderungsmanagement erfordern.
Ja, Data Visualization eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Anforderungen, Datenbeispiele und Dashboard-Reviews online bearbeitet werden können. Workshops vor Ort in Frankfurt können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten mehrere Abteilungen aufeinander abstimmen oder beobachten müssen, wie Berichte genutzt werden.
Das beste Data Visualization-Tool hängt vom bestehenden Daten-Stack, den Kenntnissen der Nutzer, den Anforderungen an die Verwaltung und den benötigten Integrationen ab. Tableau ist für flexible visuelle Erkundung bekannt, Power BI passt eng zum Microsoft-Ökosystem, und Alternativen wie Looker oder Qlik können sich für andere Anforderungen an Modellierung und Self-Service eignen.
Beurteilen Sie, ob der Data Visualization Fachmann Kennzahlendefinitionen, Datenquellen und Designentscheidungen in einfacher Sprache erklären kann. Achten Sie auf Dashboards, die eine konkrete Entscheidung unterstützen, Sonderfälle berücksichtigen, barrierearm bleiben und Hinweise auf Nutzertests statt nur ansprechender Screenshots zeigen.
Klären Sie vor Beginn der Data Visualization-Arbeit, welche Entscheidungen das Dashboard unterstützen muss, welche Datenquellen vertrauenswürdig sind, wie oft aktualisiert werden soll und welche Zugriffsregeln gelten. Bestätigen Sie außerdem die Zielgruppe, die bevorzugte Sprache, den Review-Prozess und ob das Endergebnis in Tableau, Power BI, einer individuellen Webanwendung oder einer anderen Umgebung gepflegt werden muss.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 735 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Automotive (50%) und Bank- und Finanzwesen (46%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Produktentwicklung (81%) und Business Intelligence (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Visualization 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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