Azure Data Factory Experten in Frankfurt
für zuverlässige Datenpipelines, in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Azure-Datenintegrations-Workflows entwickeln, Cloud- und On-Premises-Quellen verbinden und zuverlässige ETL- und ELT-Pipelines liefern. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete Design, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharma-Übernahme für die Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Transparenz-Reporting-Systeme auf den Plattformen Azure, Databricks (Python und Shell-Skripting).
- Verantwortete, entwarf und entwickelte skalierbare ELT-Pipelines, um Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell-Skripting zu verarbeiten und so eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen zu ermöglichen, einschließlich Job-Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Performance-Optimierungstechniken (Query-Tuning, Parallelität, Workload-Optimierung) und verbesserte die Systemeffizienz sowie die Verarbeitungszeit.
- Setzte starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenz-Reporting zu unterstützen.
- Entwarf skalierbare Datenfundamente für Downstream-Analysen und AI-Workloads.
- Leitete Data-Quality-Initiativen, indem mehrere Quelldaten geprüft, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Monitoring und kontinuierliche Verbesserung etabliert wurden.
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.
Umut G.
Letzte Position:
Data Architect bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf End-to-End Data Integration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gesteuerte Datenprodukte.
Ich habe folgende Projekte und Einsätze als Freelancer umgesetzt.
- Data Migration des CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Microsoft Software Resales Partnership
Ich suche freiberufliche Rollen wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer
Technische Schwerpunkte
- Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Patterns, robuste Pipelines, Monitoring/Recovery, Data Lineage & Impact Analysis, Medallion Architecture mit Bronze/Silver/Gold-Layern
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, on-prem SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Kosten-Nutzen-Fokus.
- Data Modeling: Atomic (Inmon) und Dimensional (Kimball), Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Herkunft & Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Data-Quality-Regeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Publikation.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – geschäftsreife, wartbare Datenprodukte.
Ulm P.
Letzte Position:
DataStage ETL Experte bei ING Bank
- Datastage 11.7, dbt, Oracle 19, Python 3.12 / PySpark 3.5, Azure GitHub, Azure DevOps, Automic
- Entwicklung von Migrations-Jobs zur Übertragung der Daten aus dem Collection-DWH in den neuen Risk Mart sowie Entwicklung von ETL-Strecken zur Migration historischer Daten vom alten Mart in den neuen Risk Mart.
- Speicherung der Silver Layer auf Hadoop und der Gold Layer in Oracle.
- Übersetzung von DataStage-Jobs in dbt zur Veröffentlichung von Berichtsdaten in der Google Cloud auf eine PostgreSQL-Datenbank.
- Erstellung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen zur Datenextraktion aus einem Data Vault unter Berücksichtigung der Historisierung in den Point-in-Time-Tabellen.
- Erstellung von Oracle-Tabellendefinitionen (DDL) und Anpassung bestehender Stored Procedures.
- Versionierung der Änderungen in GitHub und Deployment über das CI/CD-Portal.
- Umbau von DataStage-Langläufer-Jobs in Python unter Einsatz von PySpark zur Reduzierung der Serverlast.
- Migration von SAS-Skripten nach PL/SQL einschließlich Neuentwicklung von Verteilungsfunktionen ohne direktes Äquivalent in Oracle.
- Entwicklung von Automic-Jobs zur Ausführung von DataStage-Strecken und Python-Skripten (PySpark-Jobs), die die Befüllung der SME- und Institutional-Risk-Tabellen im Risk Mart steuern und fachliche Berechnungen ausführen.
- Teilnahme am agilen Prozess, einschließlich der Erstellung von User Stories, Schätzungen und Planung in Azure DevOps.
- Bearbeitung von Azure DevOps-Tickets und enge Zusammenarbeit mit Testern und Fachbereichen zur Fehleranalyse und -behebung.
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Petru K.
Letzte Position:
Architekt & Technischer Teamleiter & Senior Entwickler bei Goetel GmbH
- Konzeption, Architektur & Entwicklung/Programmierung der ETL/ELT-Datenpipelines, DWH und BI-Lösung
- Technische Projektleitung, POC – Erstellung eines Proof of Concept
- Vermittlung zwischen Fachbereichen und technischen Teams
- Azure DevOps Boards & Jira
- Datenmodellierung & Data Engineering – Data Warehouse & Data Mart
- Azure (Data Factory, Azure SQL, Azure DevOps CI/CD, Azure Data Lake V2, Business Central REST API, OData API, OAuth2-Token)
- SharePoint-Liste & API für ADF, Firebird DB, Postgres DB, DB2
- Power BI (Power Query), DAX, Excel-PBI-Add-on, GIS-Daten
- Automatisiertes Monitoring/Logging von ETL-Prozessen, Performance-Monitoring, Fehler-Monitoring – Erkennung und Behebung
- Index-Performance-Tuning & Statistik-Monitoring, Transact-SQL
- Datensicherheit – MFA – Multifaktor-Authentifizierung & OAuth2, MS Graph, Azure-Netzwerke & Firewalls, Gateways, Rollen, Benutzergruppen – mit Lese- und Schreibberechtigungen
- Quellen – Vario Bill, Camunda, Radius, Geo-Datenbank, OTRS, PAST, MS Dynamics Business Central, Azure Blob Data Lake, SharePoint-Liste
Ritika S.
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Azure Data Factory einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre (Deutschland: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,2 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
15 (Deutschland: 11)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Energie, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
43% (Deutschland: 62%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
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 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) (100%)
- Energie (71%)
- Bank- und Finanzwesen (71%)
- Gesundheitswesen (71%)
- Automotive (43%)
- Transport und Logistik (43%)
- Fertigung (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (43%)
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 ist der verwaltete Dienst von Microsoft Azure zum Verschieben, Transformieren und Orchestrieren von Daten. Teams nutzen ihn, um wiederverwendbare Pipelines zu entwickeln, die Datenbanken, Dateien, SaaS-Anwendungen, Data Lakes und Data Warehouses verbinden. Der Dienst unterstützt sowohl ETL- als auch ELT-Muster, ohne dass Unternehmen die zugrunde liegende Integrationsinfrastruktur verwalten müssen.
Zentrale Bausteine
ADF-Pipelines koordinieren Aktivitäten wie das Kopieren von Daten, das Ausführen von Transformationen und das Auslösen externer Prozesse. Datasets beschreiben Quell- und Zielstrukturen, während verknüpfte Dienste Verbindungseinstellungen speichern. Integration Runtimes bilden die Ausführungsebene für Cloud-, private Netzwerk- und hybride Szenarien, wobei Parameter und Variablen wiederverwendbare Designs unterstützen.
Typische Aufgaben
- SQL Server, Oracle, SAP, APIs, Speicherkonten und SaaS-Quellen verbinden
- Geplante, ereignisgesteuerte und inkrementelle Datenpipelines entwickeln
- Daten mit Mapping Data Flows, SQL, Databricks oder Synapse transformieren
- Aufbereitete Daten in Azure Data Lake Storage, Synapse oder Berichtssysteme laden
- Monitoring, Warnmeldungen, Wiederholungen und Betriebsdokumentation ergänzen
Ökosystem und angrenzende Kenntnisse
Fundierte ADF-Arbeit umfasst häufig Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database und Microsoft Fabric. Spezialisten nutzen möglicherweise auch Azure Databricks, PowerShell, REST APIs, Git und Azure DevOps für Transformation, Automatisierung und Versionskontrolle. Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung, Sicherheitsrollen und Netzwerken sind wichtig, wenn Pipelines Cloud- und private Umgebungen verbinden.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen greifen auf freiberufliche Expertise zurück, wenn eine Datenplattform modernisiert werden muss, eine wachsende Zahl von Quellen eine zentrale, gesteuerte Integrationsschicht benötigt oder bestehende Pipelines langsam und schwer zu betreiben sind. Frankfurter Teams benötigen möglicherweise Workshops vor Ort für Architektur und die Abstimmung mit Stakeholdern, während Implementierung, Tests und Monitoring häufig remote erledigt werden können. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch kann die Zusammenarbeit zwischen fachlichen und technischen Teams unterstützen.
Was starke Fachkräfte liefern
Die besten Fachkräfte beginnen mit Datenverträgen, Verantwortlichkeiten und Fehlerszenarien, statt einfach nur Quellen zu verbinden. Sie entwickeln Lösungen für inkrementelle Ladevorgänge, idempotente Wiederholungen, sichere Zugangsdaten und transparente Betriebsabläufe. Sie testen Sonderfälle wie Schemaänderungen und verspätet eintreffende Daten, kontrollieren Cloud-Kosten, dokumentieren Abhängigkeiten und hinterlassen wartbare Pipelines, die interne Teams sicher betreiben können.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Azure Data Factory anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Azure Data Factory wird genutzt, um Pipelines zu entwickeln und zu betreiben, die Daten zwischen Cloud-Diensten, privaten Systemen und Geschäftsanwendungen verschieben und transformieren. Unternehmen setzen es häufig für das Laden von Data Warehouses, die Aufnahme von Daten in Data Lakes, geplante Integrationen und hybride Daten-Workflows ein.
ADF bietet einen umfassenden, verwalteten Datenintegrationsdienst für zahlreiche Quellen und Ziele. Synapse Pipelines nutzen eng verwandte Funktionen innerhalb des Synapse-Arbeitsbereichs. Die Wahl hängt daher meist davon ab, ob die Integration als eigenständiger Dienst oder als Teil einer Analytics-Plattform verwaltet werden soll.
Ein guter Azure Data Factory Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics und Identitätskontrollen. Erfahrung mit Databricks, APIs, Git, Azure DevOps, Netzwerken und Datenmodellierung ist bei größeren oder hybriden Projekten wertvoll.
Die passende ADF-Erfahrung hängt vom Umfang, der Komplexität der Quellen und den Anforderungen an den produktiven Betrieb ab. Für eine einfache Datenübertragung können gezielte Pipeline-Kenntnisse ausreichen, während eine gesteuerte hybride Plattform Fachkräfte erfordert, die Architektur, Sicherheit, Performance, Monitoring und Migrationsplanung beherrschen.
Azure Data Factory kann über eine selbst gehostete Integration Runtime eine Verbindung zu On-Premises-Quellen herstellen. Die Fachkraft sollte Netzwerkzugriff, Firewall-Regeln, den Umgang mit Zugangsdaten und die betriebliche Verantwortung verstehen, bevor sie die Verbindung entwickelt.
Ja, ADF-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Zugriffe, Dokumentation und Entscheidungswege klar sind. Frankfurter Unternehmen bevorzugen möglicherweise trotzdem Termine vor Ort für die Anforderungsaufnahme oder Workshops, während Implementierung und Tests remote auf Englisch oder Deutsch durchgeführt werden können.
Prüfen Sie, wie die Azure Data Factory Fachkraft mit inkrementellem Laden, Wiederholungen, Schemaänderungen, Sicherheit und Monitoring umgeht, statt nur zu prüfen, ob eine Pipeline einmal läuft. Bitten Sie um klare Runbooks, Tests, Alarmierungsregeln und eine Erklärung, wie Fehler untersucht und sicher wiederholt werden können.
Eine wartbare ADF-Lösung verwendet einheitliche Benennungen, wiederverwendbare Parameter, kontrollierte Bereitstellungen und eine klare Trennung zwischen Konfiguration und Logik. Sie umfasst außerdem Angaben zu Verantwortlichkeiten, eine Dokumentation der Abhängigkeiten, aussagekräftige Warnmeldungen und Anleitungen für den Umgang mit fehlgeschlagenen oder verzögerten Datenladungen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 762 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 43% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Energie (71%) und Bank- und Finanzwesen (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Azure Data Factory in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
