Azure Data Factory Experten in Österreich
aus geprüften, verfügbaren Spezialisten mit Hilfe von KIStelle Experten ein, die Azure Data Factory-Pipelines entwerfen, Daten aus SAP-, SQL- und SaaS-Quellen verschieben und eine zuverlässige Orchestrierung für Batch- und Near-Real-Time-Flows aufbauen. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
Stefan D.
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Fabio G.
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Armin F.
Letzte Position:
Leiter KI & Data Science bei Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
Kevin L.
Letzte Position:
Datenberater bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Data Factory einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
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 Österreich 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 Österreich, die Azure Data Factory 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 Azure Data Factory 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 (67%)
- Bildung (50%)
- Fertigung (50%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Energie (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Bauwesen (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Datenintegration
Azure Data Factory ist der Cloud-Service von Microsoft zum Erstellen von Datenpipelines und zum Orchestrieren von Datenbewegungen zwischen Systemen. Er wird verwendet, um Daten aus Datenbanken, Dateien, APIs und Cloud-Diensten zu erfassen, zu transformieren und zu laden. Unternehmen nutzen ihn, um Analyse-, Reporting- und operative Daten synchron zu halten.
Was es abdeckt
- Daten aus On-Premises- und Cloud-Quellen kopieren
- Pipelines auslösen und planen
- Aktivitäten mit Abhängigkeiten und Wiederholungen verketten
- SQL-, Spark- oder Notebook-Schritte über verbundene Dienste ausführen
Einbindung ins Ökosystem
Azure Data Factory fügt sich natürlich in den Azure-Stack ein und arbeitet mit Speicher, Datenbanken, Key Vault und Monitoring-Tools zusammen. Oft wird es mit Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Microsoft Fabric kombiniert, wenn Teams breitere Analyse-Workflows brauchen. In Österreich ist es in Unternehmen üblich, die gemischte Microsoft- und Nicht-Microsoft-Datenquellen betreiben.
Wann Spezialisten helfen
Unternehmen holen freiberufliche Azure Data Factory Spezialisten hinzu, wenn die Pipeline-Logik unübersichtlich wird, sich Quellsysteme ständig ändern oder produktive Lasten besser gesteuert werden müssen. Sie sind auch bei Cloud-Migrationen, Plattform-Neuaufbauten und kurzfristigen Lieferphasen wertvoll. Starke Spezialisten können fehlerhafte Jobs stabilisieren, das Parameter-Handling verbessern und den Ablauf für das Inhouse-Team klar dokumentieren.
Was starke Experten tun
Ein guter Spezialist versteht Linked Services, Datasets, Trigger, Integration Runtimes und Fehlerbehandlung. Er weiß, wann Mapping Data Flows sinnvoll sind und wann Transformationen besser in SQL oder einer anderen Engine bleiben. Außerdem schreibt er wartbare Pipelines und nicht nur welche, die einmal laufen.
Gute Projektpassung
Azure Data Factory eignet sich für ELT-Pipelines, Datenbank-Feeds, Stammdaten-Synchronisierungen und geplante Exporte für Reporting-Teams. Es funktioniert auch gut in regulierten Umgebungen, die nachvollziehbare Datenbewegungen zwischen Systemen und ein klares operatives Logging brauchen. Die besten Ergebnisse kommen von Spezialisten, die an Datenqualität, Wiederherstellung und langfristigen Support denken und nicht nur an die Erstkonfiguration.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Azure Data Factory am häufigsten aufkommen.
Azure Data Factory wird verwendet, um Daten zwischen Systemen zu bewegen und zu orchestrieren. Teams nutzen es für Erfassung, geplante Ladeprozesse, Dateitransfers, API-Abrufe und die Steuerung von Pipelines über Azure- und externe Quellen hinweg. Es ist eine praktische Wahl, wenn vor allem zuverlässige Datenbewegung gefragt ist und nicht umfangreiche Anwendungslogik.
Azure Data Factory ist cloud-nativ und für moderne, verteilte Datenbewegungen einfacher zu nutzen. SSIS bleibt für ältere SQL-Server-Umgebungen und paketlastige Setups relevant, während Synapse Pipelines eine ähnliche Orchestrierungsschicht innerhalb einer breiteren Analytics-Umgebung abdecken. Die richtige Wahl hängt von den Quellsystemen, bestehenden Microsoft-Investitionen und dem Anteil der Transformationen in der Pipeline ab.
Ein starker Azure Data Factory Spezialist kennt meist SQL, JSON, REST-APIs und Azure Storage-Services. Wissen über Synapse, Databricks, Key Vault und Monitoring-Tools hilft sehr, wenn Pipelines über Service-Grenzen hinweg arbeiten. Für Teams in Österreich ist eine klare schriftliche Dokumentation auf Englisch oft wichtiger als eine lange Tool-Liste.
Projekte brauchen Azure Data Factory-Hilfe, wenn Pipelines häufig ausfallen, sich Quellschemata ändern oder eine Migration stattfinden muss, ohne das Reporting zu unterbrechen. Freelancer sind auch nützlich, wenn ein internes Team Azure gut kennt, aber keine Zeit hat, robuste Orchestrierungs- und Wiederherstellungsmuster zu entwerfen. Auch kurze Einsätze können nachhaltige Verbesserungen bringen, wenn der Umfang klar ist.
Ja, Azure Data Factory-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die wichtigsten Aufgaben Pipeline-Design, Tests und Fehlersuche sind. On-Site-Zeit kann am Anfang helfen, wenn das Team Zugriff auf Quellsysteme, fachlichen Kontext oder Workshops mit den Fachbereichen braucht. In Österreich ist hybride Zusammenarbeit bei Data-Enterprise-Arbeiten üblich.
Achte auf eine saubere Pipeline-Struktur, sinnvolle Benennungen, parametrisierte Designs und eine solide Fehlerbehandlung in Azure Data Factory. Gute Spezialisten erklären Abwägungen, zeigen, wie sie Secrets und Verbindungen handhaben, und können beschreiben, wie sie Wiederherstellungswege testen. Schwache Arbeit wirkt am Anfang oft fertig, wird aber nach der ersten Änderung an einer Quelle schwer wartbar.
Azure Data Factory verbindet sich oft über Connectors und Gateways mit SQL-Datenbanken, Blob Storage, SFTP, REST-APIs und SaaS-Tools. Es wird genutzt, um Daten in Azure Data Lake Storage, Azure SQL, Synapse oder andere Analyseziele zu laden. Dadurch ist es für Unternehmen mit gemischten Cloud- und On-Premises-Systemen nützlich.
Die meisten Azure Data Factory-Projekte profitieren von jemandem, der bereits Orchestrierung, Abhängigkeitsmanagement und Produktionssupport übernommen hat. Sehr kleine Kopieraufgaben können einfach sein, aber Migrationen, wiederverwendbare Frameworks und Enterprise-Integrationen brauchen mehr Erfahrung. Entscheidend ist nicht nur das Erstellen von Pipelines, sondern dass sie stabil, lesbar und leicht zu betreiben sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 840 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Italienisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
