Azure Data Factory Experten in Österreich
erstellen, in wenigen Minuten per KI aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die ADF-Pipelines entwickeln, Cloud- und On-Premises-Datenquellen verbinden und Workloads für Data Warehouses und Lakehouses orchestrieren. FRATCH vermittelt Ihnen schnell und präzise geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr Azure Data Factory-Projekt.
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
Kevin L.
Letzte Position:
Data Consultant 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.
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
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
14 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
11
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich 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 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 29 Okt 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%)
- Werbung (17%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Azure Data Factory leistet
Azure Data Factory, oft als ADF bezeichnet, ist der verwaltete Dienst von Microsoft Azure für Datenintegration und Workflow-Orchestrierung. Er verschiebt und transformiert Daten zwischen Datenbanken, SaaS-Anwendungen, Dateien, Data Lakes und analytischen Speichern. Unternehmen nutzen ihn, um wiederholbare Pipelines für Reporting, Analysen, Migrationen und Machine-Learning-Workloads zu erstellen.
Pipelines und Integration
ADF-Lösungen kombinieren verknüpfte Dienste, Datasets, Pipelines, Aktivitäten und Trigger. Spezialisten konfigurieren Kopieraktivitäten, Mapping Data Flows, Parameter, Variablen und Integration Runtimes, um zu steuern, wie Daten extrahiert, transformiert und geladen werden.
- SQL, Oracle, SAP, APIs, Dateien und Cloud-Speicher verbinden
- Pipeline-Läufe planen, überwachen und wiederholen
- Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen trennen
- Sicheren Zugriff mit Azure Key Vault und verwalteten Identitäten steuern
Azure-Ökosystem
Starke ADF-Fachkräfte arbeiten im gesamten Azure-Daten-Stack. Sie integrieren häufig Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure SQL Database und Power BI. Außerdem verstehen sie REST APIs, JSON, SQL, Spark-Konzepte sowie Deployments über Azure DevOps oder GitHub.
Die richtige Integration Runtime ist wichtig, wenn Workloads private Netzwerke oder On-Premises-Systeme nutzen. Gute Designs berücksichtigen außerdem Schemaänderungen, inkrementelles Laden, metadatengesteuerte Verarbeitung und operative Protokollierung.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn eine Datenlandschaft fragmentiert ist, eine Migration zuverlässige Orchestrierung benötigt oder bestehende Pipelines schwer zu warten sind. Externe Expertise ist auch hilfreich, wenn interne Teams Standards etablieren müssen, ohne das tägliche Reporting zu unterbrechen.
- Manuelle Importe durch gesteuerte Pipelines ersetzen
- Data Warehouses oder Anwendungen zu Azure migrieren
- Datenaufnahme für Analyse- und Lakehouse-Projekte aufbauen
- Umgang mit fehlgeschlagenen Läufen, Datenherkunft und Überwachung verbessern
Umsetzung in Österreich
Teams in Österreich nutzen Azure Data Factory für Industriedaten, Finanzreporting, Einzelhandelsabläufe, öffentliche Dienstleistungen und grenzüberschreitende Geschäftssysteme. Ein freiberuflicher Spezialist kann je nach Sicherheitsanforderungen und Zugang zu lokalen Systemen remote, vor Ort oder in einem hybriden Setup arbeiten. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch kann für Workshops, Dokumentation und Übergabe wichtig sein.
Was starke Spezialisten liefern
Erfahrene Fachkräfte beginnen mit der Analyse von Quell- und Zieldaten, Sicherheitsanforderungen und klarer Datenverantwortung. Sie entwickeln modulare Pipelines, verwenden Benennungen und Parametrisierung konsequent und machen das Betriebsverhalten für das Team sichtbar, das die Lösung betreiben wird.
Qualität zeigt sich in getesteten Transformationen, kontrolliertem Zugriff, hilfreichen Warnmeldungen und einer Dokumentation, die Abhängigkeiten und Wiederherstellungsschritte erklärt. Starke Spezialisten hinterfragen außerdem unnötige Komplexität und entscheiden je nach Workload statt aus Gewohnheit zwischen ADF, Synapse Pipelines, Databricks oder nativen Anwendungstools.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Azure Data Factory am häufigsten aufkommen.
Azure Data Factory wird verwendet, um Daten über Cloud-Dienste, Datenbanken, Dateien, APIs und On-Premises-Systeme hinweg aufzunehmen, zu verschieben und zu transformieren. Unternehmen nutzen ADF, um wiederkehrende Workflows für Analysen, Reporting, Migrationen und Machine Learning zu orchestrieren.
Azure Data Factory und Synapse Pipelines nutzen eng verwandte Orchestrierungskonzepte, dienen jedoch unterschiedlichen Produktkontexten. ADF ist ein eigenständiger Dienst für Datenintegration, während Synapse Pipelines Teil eines Analyse-Arbeitsbereichs sind und eng mit dessen SQL- und Spark-Funktionen zusammenarbeiten.
ADF eignet sich gut zum Verbinden von Systemen, Planen von Datenbewegungen und Koordinieren unkomplizierter Transformationen. Azure Databricks passt meist besser zu komplexer Spark-basierter Verarbeitung, Data Science im großen Maßstab oder fortgeschrittenen Engineering-Workflows; viele Projekte nutzen beide Lösungen.
Ein guter Azure Data Factory Spezialist versteht in der Regel SQL, Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics, APIs und Identitätsverwaltung. Erfahrung mit Azure DevOps, Git, Key Vault, Monitoring und der Bereitstellung von Infrastruktur ist ebenfalls wertvoll.
Der Bedarf an Erfahrung bei einem ADF-Projekt hängt stärker von der Komplexität der Quellen, der Sicherheit und den betrieblichen Anforderungen ab als von der Anzahl der Pipelines. Ein einfacher Ingestion-Workflow kann gezielte Unterstützung erfordern, während eine hybride Migration oder eine gesteuerte Datenplattform umfassendere Fähigkeiten in Architektur, Tests und Übergabe verlangt.
Arbeiten mit Azure Data Factory eignen sich oft für die remote Zusammenarbeit, da Design, Konfiguration und Monitoring in Azure stattfinden. Vor-Ort-Termine können dennoch sinnvoll sein, wenn Spezialisten Zugriff auf private Netzwerke, Altsysteme oder Stakeholder in Österreich benötigen.
Fragen Sie, wie der ADF-Fachmann mit inkrementellen Ladevorgängen, Wiederholungen, Schemaänderungen, Secrets, Deployment und Monitoring umgeht. Bitten Sie um Beispiele für ein klares Pipeline-Design und eine gute Dokumentation und prüfen Sie anschließend, wie er einen fehlgeschlagenen Lauf analysieren oder sensible Daten schützen würde.
Bei der Arbeit mit Azure Data Factory geht es um mehr als das Verbinden von Endpunkten. Freelancer sollten vor dem Entwurf von Pipelines Zugriffsmodelle, Integration Runtimes, Umgebungen, Datenverantwortung, Release-Prozesse und Support-Erwartungen klären.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 861 € 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 14 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 (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
