Azure Data Factory Experten in Frankfurt
mit präzisem KI-Matching und geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Datenpipelines entwerfen, Cloud- und On-Premises-Quellen verbinden und Analyse-Workflows mit Azure Data Factory orchestrieren – unterstützt durch schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Azure Data Factory eingesetzt haben
Umut G.
Letzte Position:
Datenarchitekt bei BA Technology
Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.
Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.
- Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
- Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software
Ich suche freiberufliche Aufgaben 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-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
- DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
- Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
- MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
- Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Monika T.
Letzte Position:
Senior ETL Lead bei Takeda GmbH
- Leitete die Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von Datenlösungen zur Unterstützung einer großen Pharmaübernahme für Takeda Pharmaceutical Company und lieferte Systeme für Transparenzberichte auf Azure,Databricks (Python and Shell Scripting)-Plattformen.
- Verantwortete die Konzeption und Entwicklung skalierbarer ELT-Pipelines zur Verarbeitung von Kunden- und Produktdaten mit Azure, komplexem SQL, Databricks und Shell scripting und ermöglichte eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung aus mehreren Quellen einschließlich Orchestrierung von Jobs und Workflow-Automatisierung.
- Implementierte Techniken zur Performance-Optimierung (Abfrageoptimierung, Parallelisierung, Workload-Optimierung) und verbesserte dadurch die Systemeffizienz und Verarbeitungszeit.
- Setzte ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz ein, um technische Lösungen zu bewerten und Geschäftsanforderungen für Compliance- und Transparenzberichte zu unterstützen.
- Entwickelte skalierbare Datengrundlagen für nachgelagerte Analysen und KI-Workloads.
- Leitete Initiativen zur Datenqualität, indem Daten aus mehreren Quellen bewertet, Qualitätsmetriken definiert und Prozesse für Überwachung 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.
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: 64%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 8%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 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 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) (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 Erstellen, Planen und Überwachen von Datenintegrations-Workflows. Er verschiebt und transformiert Daten zwischen Cloud-Diensten, Datenbanken, Dateien und On-Premises-Systemen, ohne dass ein selbst verwalteter Integrationsserver erforderlich ist. Teams nutzen ihn, um vertrauenswürdige Daten für Reporting, Analysen, maschinelles Lernen und operative Prozesse aufzubereiten.
Pipelines und Transformationen
Eine Data-Factory-Lösung kombiniert Pipelines, Aktivitäten, Datasets, verknüpfte Dienste und Trigger. Spezialisten konfigurieren Kopieraktivitäten für die Aufnahme, Mapping Data Flows für visuelle Transformationen und Integration Runtimes für die sichere Ausführung in verschiedenen Umgebungen. Parameter, Variablen und wiederverwendbare Vorlagen helfen Teams, komplexe Workflows zu verwalten, ohne Konfigurationen zu duplizieren.
- Daten aus SQL-Datenbanken, APIs, Dateien und SaaS-Systemen aufnehmen
- Daten vor dem Laden in analytische Speicher transformieren und validieren
- Abhängige Verarbeitungsschritte planen, auslösen und überwachen
- Quell- und Zieldatensätze mit Warnungen und Prüfprotokollen abgleichen
Azure-Ökosystem
Azure Data Factory arbeitet häufig mit Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage, Databricks, Azure SQL, Event Hubs und Power BI zusammen. Gute Fachkräfte verstehen außerdem Azure Key Vault, verwaltete Identitäten, private Endpunkte und rollenbasierte Zugriffskontrolle. Infrastructure as Code mit Azure DevOps, ARM-Vorlagen, Bicep oder Terraform unterstützt eine wiederholbare Bereitstellung über verschiedene Umgebungen hinweg.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Expertise ins Haus, wenn eine Migration fragile Skripte ersetzen muss, wenn mehrere Quellsysteme eine gemeinsame, gesteuerte Pipeline benötigen oder wenn bestehende Workflows langsam und schwer zu überwachen sind. Unterstützung ist auch bei einem Wechsel von SSIS zu Azure Data Factory, einer neuen Lakehouse-Initiative oder einer kontrollierten Übergabe an ein internes Team wertvoll.
- Quell-Ziel-Zuordnungen und Pipeline-Abhängigkeiten definieren
- Sichere Konnektivität für hybride Umgebungen einrichten
- Fehlerbehandlung, Neustartlogik und betriebliche Transparenz verbessern
- Pipelines dokumentieren, damit interne Teams sie warten können
Was gute Fachkräfte liefern
Qualitätsspezialisten beginnen mit Datenverträgen, Verantwortlichkeiten und klaren Abnahmekriterien, statt nur Endpunkte zu verbinden. Sie entwickeln Lösungen für inkrementelles Laden, idempotente Wiederholungen, Schemaänderungen, Kostenkontrolle und sichtbar gemachte Fehler. Zu ihren Ergebnissen können Bereitstellungsvorlagen, parametrisierte Pipelines, Überwachungsregeln, Runbooks und Wissenstransfer gehören.
Zusammenarbeit mit einem Team in Frankfurt
Arbeiten mit Azure Data Factory kann remote, vor Ort oder in einem gemischten Modell erfolgen. Für Unternehmen in Frankfurt kann die Zusammenarbeit lokale Daten-, Finanz-, Logistik- oder Industriesysteme neben Azure-Diensten umfassen. Daher ist eine klare Kommunikation mit Infrastruktur-, Sicherheits- und Fachteams wichtig. Klären Sie Arbeitszeiten, den Bedarf an deutscher oder englischer Sprache, Zugriffsverfahren und Dokumentationsstandards, bevor das Projekt beginnt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Azure Data Factory anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Azure Data Factory wird verwendet, um Daten aus Quellen wie Datenbanken, Dateien, APIs und Azure-Diensten aufzunehmen, zu transformieren und zu verschieben. Unternehmen nutzen es, um wiederholbare Workflows zu orchestrieren, die Data Warehouses, Lakehouses, Berichte und Prozesse für maschinelles Lernen versorgen.
Azure Data Factory bietet eine umfassende Datenintegration und Orchestrierung über viele Systeme hinweg, während Synapse-Pipelines eng in die Analysen des Synapse-Arbeitsbereichs integriert sind. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob der Schwerpunkt auf einer gemeinsamen Integration innerhalb der Azure-Umgebung oder auf einem Analysearbeitsbereich liegt, in dem Pipelines zusammen mit SQL- und Spark-Ressourcen verwaltet werden.
Ein guter Azure Data Factory Spezialist kennt sich häufig mit SQL, dimensionaler Modellierung, REST-APIs, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics aus. Kenntnisse in Databricks, Power BI, Key Vault, verwalteten Identitäten, Netzwerken und Bereitstellungsautomatisierung sind für den Produktivbetrieb ebenfalls nützlich.
Die erforderliche Azure Data Factory Erfahrung hängt vom Umfang, den Quellsystemen und dem Sicherheitsmodell ab. Eine einfache geplante Übertragung erfordert weniger Tiefe als eine hybride Migration mit inkrementellem Laden, komplexen Transformationen, privater Vernetzung, Bereitstellungspipelines und operativem Support.
Azure Data Factory Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, wenn Zugriffe, Dokumentation und Kommunikationsabläufe klar definiert sind. Unternehmen in Frankfurt bevorzugen für Architektur, Sicherheitsprüfungen oder Übergaben möglicherweise trotzdem Workshops vor Ort, insbesondere wenn lokale Systeme und mehrere Interessengruppen beteiligt sind.
Azure Data Factory kann SSIS-Pakete über seine Azure-SSIS Integration Runtime ausführen, wodurch Teams etablierte Integrations-Workloads nach Azure verlagern können. Es unterstützt auch neuere Pipeline- und Mapping-Data-Flow-Muster. Spezialisten sollten daher prüfen, ob Pakete unverändert übernommen oder für die verwaltete Cloud-Ausführung neu entwickelt werden sollten.
Prüfen Sie, ob Azure Data Factory Pipelines klare Verantwortlichkeiten, Parametrisierung, sichere Verbindungen, nützliche Überwachung und ein sicheres Neustartverhalten aufweisen. Fragen Sie nach Beispielen für Datenvalidierung, inkrementelle Verarbeitung, Bereitstellungsautomatisierung, Dokumentation und den Umgang mit Änderungen an Schemata oder Quellsystemen.
Ein kompetenter Azure Data Factory Freelancer sollte getestete Pipelines, Quell-Ziel-Zuordnungen, die Konfiguration verknüpfter Dienste und Trigger, Bereitstellungsvorlagen sowie Hinweise zur Überwachung liefern. Ein Runbook, ein Zugriffsmodell, ein Konzept zur Fehlerbehandlung und eine Wissenstransfer-Sitzung erleichtern dem internen Team den Betrieb der Lösung.
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
