Big Data Experten in Österreich
für skalierbare Datenprodukte, in wenigen Minuten mit geprüften Spezialisten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen konzipieren, Apache Spark- und Hadoop-Pipelines entwickeln und Streaming- oder Batch-Daten in zuverlässige Analysen umwandeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Big Data-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Datenschutzorientierte Architekturen und Zero-Knowledge-Verschlüsselung, cloud-nativ auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bankkontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), vollständige agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
Christian E.
Letzte Position:
Cyber Trust Austria Silver Certification bei PrimeFaktor GmbH
Cyber Trust Austria Silver Certification
- Leitung der Beantragung und Umsetzung des Cyber Trust Austria Silver Labels (KSV1870 Cyber Risk A-Rating; 25 validierte Kontrollen)
- Zuordnung und Erfüllung von Anforderungen in den Bereichen Risikomanagement, Incident Response, Zugriffskontrolle, Schwachstellen- und Penetrationstests, BCM und Lieferkettensicherheit, ausgerichtet an den Kontrollthemen von ISO/IEC 27001/27002 sowie den Erwartungen von NIS 2 / NISG 2026
- Koordination der Stakeholder, Zusammenstellung von Audit-Nachweisen und Abschluss der KSV1870-Validierung
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)
Axel M.
Letzte Position:
Interim HR Lead Transformation – Internationales E-Commerce- & Logistikumfeld bei Inpact HR (Interim Management)
- Organisationsdesign: Strategische Neuausrichtung der Organisationsstruktur zur Steigerung der operativen Exzellenz und zur Vorbereitung auf ein skalierbares Shared-Service-Modell.
- Technologiegetriebene HR-Transformation: Unterstützung der Prozessoptimierung durch die Integration moderner Automatisierungslösungen und KI-gestützter Tools zur Steigerung der Effizienz im Workforce Management.
- Strategischer Wandel & Rightsizing: Entwicklung eines Change-Management-Frameworks zur Ausrichtung der Personalressourcen auf ein neues, zentralisiertes Steuerungsmodell.
Laura H.
Letzte Position:
Sr. BI-Berater & Projektmanager bei Multivariata
- Projektleiter, Sr. BI-Experte, Data Scientist, Automatisierungsingenieur für Marketing Analytics | Customer Insights (Einzelhandel, E-Commerce)
- Produktmanager: Asset Metadata Ingest & Provide
- Product Owner Business Intelligence – verantwortlich für 2 Teams: Cloud Data Engineering, Data Warehouse (Logistik)
- Product Owner für den Aufbau einer Reporting-Plattform auf Azure & Power BI (Finanzen)
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
Mario T.
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Michael G.
Letzte Position:
Scrum Master bei Xenovo
Planung und Überwachung von Sprints. Abhaltung der vorgesehenen Meetings
Analyse und Beseitigung von Problemen im Entwicklungsprozess
Fehleranalyse, Fehlermanagement und Fehlerkorrektur in den einzelnen Prozessabschnitten
Stakeholdermanagement
Dokumentation und Verbesserung im Entwicklungsprozess
Werkzeuge: JIRA, Confluence
Martin R.
Letzte Position:
Interim CTO bei optiserv GmbH / optiflow-pmc GmbH
- Übernahm die CTO-Verantwortung in einem Technologieunternehmen mit rund 50 Mitarbeitenden nach dem Mehrheitskauf durch einen neuen Investor
- Stellte die Produktentwicklung neu auf, indem ich Produktstrategie und Ziele definiert und fokussiert habe
- Priorisierte Projekte nach Geschäftswert und reduzierte die Anzahl paralleler Entwicklungsprojekte
- Führte Critical Chain Project Management (CCPM) und Portfolio-Management-Methoden ein
Marianne P.
Letzte Position:
Senior PM Öffentliches Gesundheitswesen bei Freiberuflich
- MSFT Dynamics 365 Sales-Implementierung
- MSFT Dynamics 365 Customer Insights Journey-Implementierung
Stéphane L.
Letzte Position:
Business-Intelligence-Consultant bei Freiberuflich
- Projektmanagement
- Konzeption, Optimierung, Abfrage-, Reporting- und Datenmodellierung
- Abstimmung mit Kunden / Schulungen
- Design, Optimierung, Abfrage-, Reporting- und Datenarchitekturentwicklung
- SAP SAC
- Story
- Data Action
- Planung
- SAP Datasphere
- SAP BTP
- MS Power BI
- DAX
- Power Query
- IBM Cognos Reporting
- Framework Manager
Attila D.
Letzte Position:
Full-Stack-Softwareentwickler bei Research Data Evaluation
- Maßgeschneiderter anonymisierter Analyzer für Forschungsdaten, der Einblicke liefert und datenbasierte Entscheidungen erleichtert.
- Entwurf und Entwicklung von Back- und Frontend.
- Bereitstellung einer End-to-End-Lösung.
- Forschungszeitraum um 2 Monate verkürzt.
Bernhard K.
Letzte Position:
KI-Berater bei Bitpanda
- Beratung zur KI-Strategie und -Implementierung für eine der führenden digitalen Asset-Plattformen Europas
- Unterstützung von Teams bei der Integration agentischer KI-Workflows, Optimierung der Entwicklerproduktivität durch KI-gestützte Tools und Bewertung neuer KI-Technologien für Fintech-Anwendungen
Manfred S.
Letzte Position:
Berater für Datenlösungen bei ONECEPT GmbH
- Als Data Engineer und Cloud-Architekt implementiere ich verschiedene Anwendungsfälle für unsere Kunden.
- Technisch liegt der Fokus auf Datenintegrationsprojekten in Azure und auf Data- sowie Delta-Lakes mit dem Apache-Framework oder Azure-Produkten wie Synapse Analytics und Fabric.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
65%
Doktortitel
12%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Big Data 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 Big Data 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%)
- Professionelle Dienstleistungen (61%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Bildung (44%)
- Fertigung (39%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (39%)
- Automotive (33%)
- Transport und Logistik (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Daten in großem Maßstab
Big Data umfasst die Methoden und Systeme zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Datensätzen, die für herkömmliche Datenbanken zu groß, schnelllebig oder vielfältig sind. Big Data unterstützt operative Berichte, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Prognosen, Personalisierung und maschinelles Lernen. Die Arbeit reicht von der Datenaufnahme über verteilte Speicherung, Verarbeitung und Governance bis zur Bereitstellung für Geschäftsanwender oder Anwendungen.
Kernarchitektur
Eine Big Data-Lösung kann Event-Streams, Batch-Quellen, Data Lakes, Data Warehouses und Bereitstellungsschichten kombinieren. Spezialisten wählen je nach Latenz, Sicherheit, Arbeitslast und betrieblichen Anforderungen zwischen Cloud- und On-Premises-Architekturen. Sie definieren Schemata, Partitionierung, Aufbewahrung, Zugriffskontrollen und Wiederherstellungspläne, damit das Wachstum die Plattform weder unzuverlässig noch schwer verwaltbar macht.
Ökosystem und Tools
Zu den gängigen Technologien gehören Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, Hive, Trino, Airflow und Cloud-Datendienste. Gute Fachleute verbinden diese Komponenten mit SQL, Python, Java oder Scala und automatisieren Infrastruktur und Deployment. Sie arbeiten außerdem mit Objektspeicher, Kubernetes, Monitoring, Datenkatalogen und Orchestrierungstools, sofern die Plattform dies erfordert.
Typische Projekte
- Batch- und Echtzeit-Datenpipelines aus Anwendungen, Geräten und Geschäftssystemen erstellen
- Lakehouse- oder Data-Lake-Strukturen für Analysen und maschinelles Lernen entwickeln
- Hadoop- oder Data-Warehouse-Workloads in eine skalierbare Cloud-Umgebung migrieren
- Spark-Jobs, Streaming-Abläufe, Partitionierung und Abfrageleistung verbessern
- Prüfungen der Datenqualität, Lineage, Zugriffsregeln und Überwachung etablieren
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen beauftragen freiberufliche Spezialisten, wenn eine Datenplattform modernisiert, erweitert oder stabilisiert werden muss, ohne die Kernteams auszubremsen. Typische Anzeichen sind fehlgeschlagene Pipeline-Läufe, steigende Cloud-Nutzung, langsame Dashboards, unklare Zuständigkeiten, doppelte Daten oder eine neue Initiative für Streaming und maschinelles Lernen. In Österreich kann die Zusammenarbeit aus der Ferne für verteilte Teams geeignet sein, während vor Ort Workshops, regulierte Umgebungen oder komplexe Altsysteme besser unterstützt werden können.
Was starke Spezialisten liefern
Die besten Fachleute verbinden technisches Design mit messbarem geschäftlichem Nutzen. Sie dokumentieren Abwägungen, testen Fehlerszenarien, schützen sensible Daten und machen Pipelines überwachbar, statt sich auf manuelle Prüfungen zu verlassen. Achten Sie auf Erfahrung mit Produktionsbetrieb in großem Maßstab, klare Kommunikation zwischen Daten- und Geschäftsteams sowie Ergebnisse wie Architekturpläne, funktionierende Pipelines, Runbooks, Tests und Übergabedokumentation.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Big Data am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Big Data wird zur Verarbeitung großer, schnelllebiger oder vielfältiger Datensätze für Analysen und operative Entscheidungen eingesetzt. Häufige Anwendungen sind Betrugserkennung, Empfehlungen, Prognosen, Kundenanalysen, die Verarbeitung von Sensordaten und maschinelles Lernen.
Big Data-Plattformen sind für verteilte Verarbeitung und flexible Datentypen ausgelegt, darunter Protokolle, Events, Dokumente und Sensordaten. Ein herkömmliches Data Warehouse konzentriert sich meist auf strukturierte, aufbereitete Daten und einheitliche Berichte, wobei moderne Lakehouse-Architekturen zunehmend beide Ansätze verbinden.
Ein guter Big Data-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Python, Java oder Scala sowie mit Cloud-Speicher, APIs, Infrastrukturautomatisierung und Datenmodellierung. Je nach Projekt können auch Erfahrungen mit Kafka, Kubernetes, Orchestrierung, Sicherheit und Workflows für maschinelles Lernen wichtig sein.
Big Data-Arbeit kann von einer gezielten Verbesserung einer Pipeline bis zur vollständigen Neugestaltung einer Plattform reichen, daher hängt der erforderliche Hintergrund von Umfang und Risiko ab. Für Produktionssysteme sollten Sie einen Fachmann suchen, der in vergleichbaren Umgebungen Erfahrung mit verteilter Verarbeitung, Fehlern, Monitoring, Datenqualität und der Übergabe in den Betrieb hat.
Big Data-Projekte eignen sich oft gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Architektur, Code, Dokumentation und Monitoring sicher geteilt werden können. Termine vor Ort in Österreich können für Workshops zur Anforderungsaufnahme, zugriffssensible Systeme oder die Abstimmung mit Teams, die Legacy-Infrastruktur betreiben, dennoch hilfreich sein.
Big Data-Workloads nutzen häufig Apache Spark, wenn Teams verteilte Batch-Verarbeitung, SQL-Analysen, Streaming oder Unterstützung für maschinelles Lernen in einem Ökosystem benötigen. Die Entscheidung sollte sich an der Form der Arbeitslast, den Latenzanforderungen, Datenformaten, vorhandenen Fähigkeiten und Betriebskosten orientieren und nicht allein an einer Technologiepräferenz.
Gute Big Data-Arbeit ist reproduzierbar, überwachbar, sicher und für das betreibende Team verständlich. Prüfen Sie das Design auf Fehlerbehandlung, Kontrollen der Datenqualität, Lineage, Zugriffsverwaltung, Testabdeckung, Dokumentation und klar geregelte Zuständigkeiten für den laufenden Betrieb.
Apache Hadoop bleibt in einigen etablierten Plattformen und Migrationsprojekten relevant, insbesondere wenn HDFS oder YARN bereits fest im Betrieb verankert ist. Neue Lösungen setzen möglicherweise eher auf Cloud-Objektspeicher, Apache Spark, Kafka, Flink oder Lakehouse-Dienste, aber der richtige Weg hängt von bestehenden Workloads, Einschränkungen und Modernisierungszielen ab.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 863 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 65% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (44%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Professionelle Dienstleistungen (61%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Projektmanagement (94%) und Business Intelligence (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
