Azure Data Factory Experten in Österreich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die Azure Data Factory Pipelines entwerfen, ETL- und ELT-Flows bauen, Azure- und Nicht-Azure-Quellen anbinden und den zuverlässigen Datenfluss über Cloud-Systeme hinweg sicherstellen. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
Stefan Dangubic
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)
Christoph Quereser
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Stage-IT
Optimierung von Geschäftsprozessen
IT-Beratung
- ERP
- Intralogistikprozesse
- Produktionsplanungsprozesse
- Vertrieb (Großhandel, Online, B2B, B2C)
- Produktinformationsmanagement
- Business Intelligence
Implementierung
- Schnittstellen (SAP, EDI, Datenbanken, ERP, ...)
- ETL-Prozesse
- BI-Berichte
Fabio Galvagni
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 Fanzott
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 Lang
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 Zerak
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
15 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Italienisch
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenpipelines
Azure Data Factory wird genutzt, um Daten zwischen Systemen zu verschieben und aufzubereiten. Es eignet sich für ETL- und ELT-Arbeiten, Batch-Ladevorgänge, Orchestrierung und geplante Datenflüsse über Cloud- und On-Premise-Quellen hinweg. Teams nutzen es, um Analysedaten aktuell und reproduzierbar zu halten.
Was Spezialisten bauen
- Datenaufnahme aus Datenbanken, SaaS-Tools, Dateien und APIs
- Copy-Aktivitäten, Mappings und Transformationen
- Orchestrierung für abhängige Jobs und Trigger
- Monitoring, Wiederholungen und operative Alarme
Gute Spezialisten halten Pipelines klar, stabil und leicht zu betreuen. Sie wissen, wann Logik in Data Flows gehört, wann Stored Procedures sinnvoll sind und wann Transformationen besser außerhalb von Azure Data Factory bleiben.
Ökosystem und Tools
Azure Data Factory arbeitet oft mit Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Azure SQL Database, Blob Storage und Key Vault zusammen. Spezialisten kümmern sich außerdem um Linked Services, Integration Runtimes, parametrisierte Pipelines und Git-basiertes Source Control. Gute Umsetzung hängt von sauberem Zugriff, sicheren Secrets und einer sinnvollen Umgebungspromotion ab.
Wann Unternehmen Freelancer holen
Teams suchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn eine Migration läuft, ein neues Data Warehouse eine zuverlässige Datenaufnahme braucht oder bestehende Pipelines schwer zu warten sind. Es hilft auch, wenn interne Spezialisten ausgelastet sind und die Umsetzung nicht warten kann. In Österreich kommt das oft in der IT von Unternehmen, im Finanzbereich, in der Fertigung und bei datengetriebenen Services vor, die Remote-Unterstützung mit klarer Kommunikation wünschen.
Was starke Profis tun
Starke Azure Data Factory Profis planen auf Wartbarkeit hin und nicht nur für den ersten Lauf. Sie denken an Schema-Änderungen, spät eintreffende Daten, Namensregeln und Fehlerbehandlung. Außerdem dokumentieren sie Abhängigkeiten, damit ein anderer Spezialist ohne Rätselraten übernehmen kann.
Anzeichen, dass Sie Hilfe brauchen
- Pipelines fallen ohne klare Fehlerbehandlung aus
- Quellsysteme ändern sich häufig
- Datenladevorgänge sind langsam oder doppelt
- Releases sind schwer zu testen
- Monitoring ist schwach oder fehlt
Wenn Ihnen diese Probleme bekannt vorkommen, liegt das Problem meist nicht an einer einzelnen Aktivität. Es geht um das Gesamtdesign rund um Azure Data Factory, von den Quellverbindungen bis zur operativen Unterstützung. Ein guter Spezialist verbessert sowohl die Pipeline als auch den Prozess darum herum.
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 verschieben, aufzubereiten und zu orchestrieren. Unternehmen nutzen es für ETL- und ELT-Pipelines, geplante Imports und eine zuverlässige Datenbereitstellung in Analysespeicher, Data Warehouses und Reporting-Schichten.
Azure Data Factory ist vor allem für Orchestrierung, Datenverschiebung und wiederholbare Pipeline-Steuerung gedacht. Synapse Pipelines decken ähnliche Aufgaben innerhalb des Synapse-Stacks ab, während Databricks stärker für großskalige Transformationen und notebook-basierte Verarbeitung ist. Viele Teams nutzen sie zusammen statt nur eines davon.
Ein starker Azure Data Factory Spezialist kennt oft Azure SQL, Blob Storage, Key Vault, Synapse, Databricks und Source Control mit Git. SQL ist besonders wichtig, ebenso grundlegendes Datenmodellieren, Zugriffsverwaltung und saubere Release-Disziplin.
Ein guter Azure Data Factory Experte kann mit einer relativ kleinen Übergabe starten, wenn Quellen, Ziele und Zeitpläne klar sind. Bei unübersichtlichen Legacy-Pipelines oder Migrationen braucht er Zugriff auf aktuelle Jobs, Fehlerprotokolle, Namensregeln und die fachliche Bedeutung der Daten.
Ja, Azure Data Factory Arbeit eignet sich oft sehr gut für Remote-Umsetzung, da die meisten Aufgaben in Azure und in Source-Control-Systemen stattfinden. Für österreichische Teams funktioniert die Zusammenarbeit meist am besten, wenn Quellverantwortliche, Datennutzer und der Spezialist klare Dokumentation und Testfenster teilen.
Eine starke Azure Data Factory Lösung ist leicht zu lesen, leicht erneut auszuführen und leicht zu ändern. Achten Sie auf parametrisierte Pipelines, klare Namensgebung, sauberen Umgang mit Secrets, sinnvolles Logging und ein Design, das Geschäftslogik nicht überall hart verdrahtet.
Unternehmen holen meist einen Azure Data Factory Freelancer dazu, wenn Pipelines instabil sind, eine Migration blockiert ist oder interne Spezialisten keine Zeit haben. Es hilft auch, wenn die Datenquellen mehr werden und das Team ein sauberes Design braucht, bevor die Einrichtung schwer zu verwalten wird.
Nein, Azure Data Factory ist nicht auf Azure-Quellen beschränkt. Es kann sich mit Datenbanken, Dateien, APIs und vielen Systemen von Drittanbietern verbinden und diese Daten dann nach Azure oder in andere unterstützte Ziele verschieben. Diese Flexibilität ist einer der Gründe, warum es in gemischten Umgebungen genutzt wird.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 110 €, was einem Tagessatz von etwa 880 € 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 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 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%), Fertigung (67%) und Professionelle Dienstleistungen (67%).
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
