Big Data Experten in Wien
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIHolen Sie sich Experten, die Datenpipelines entwerfen, Spark- und Hadoop-Jobs optimieren und Data Lakes sowie Streaming-Flows für zuverlässige Analysen aufbauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Big Data 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)
Axel Menzel
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.
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
Michael Gonschor
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
Stéphane Loyet
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 Danics
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.
Peter Klosa
Letzte Position:
Sabbatical
Gasper Zerak
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Robert Prazak
Letzte Position:
Redaktionelle Leitung Falstaff International Online bei Falstaff Verlag
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Projektmanagement, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Projektmanagement, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
78%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Wien 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 Wien, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Worum es geht
Big Data umfasst die Tools und Methoden, mit denen große Datenmengen gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, die für manuelle Arbeit zu schnell sind. Es steckt hinter Reporting, Prognosen, Betrugserkennung, Kundenanalysen und operativen Dashboards.
Üblicher Stack
- Hadoop für verteilte Speicherung und Batch-Verarbeitung
- Apache Spark für schnelle Datenverarbeitung und Transformationen
- Kafka für Event-Streams und Echtzeit-Ingestion
- Data Lakes, Warehouse-Schichten und ETL- oder ELT-Pipelines
Wobei es hilft
Unternehmen holen Big Data Spezialisten dazu, wenn Daten aus vielen Systemen kommen und ein einheitlicher, zuverlässiger Flow gebraucht wird. Typische Aufgaben sind Pipeline-Reparaturen, Performance-Tuning, Schema-Design, Prüfungen der Datenqualität sowie Unterstützung für Analyse- und Produktteams.
Starke Fähigkeiten
Ein guter Spezialist versteht verteilte Systeme, SQL, Python oder Scala, Cloud-Speicher und Orchestrierungstools. Er weiß auch, wie man Latenzen reduziert, doppelte Datensätze vermeidet und Jobs stabil hält, wenn sich Quellsysteme ändern.
Projekte in Wien
In Wien unterstützt Big Data Arbeit oft Finanzwesen, Mobilität, Handel, Logistik und Berichte aus dem öffentlichen Bereich. Teams brauchen für Workshops und Sicherheitsprüfungen manchmal die Zusammenarbeit vor Ort, während Umsetzung und Support oft remote auf Englisch laufen können; Deutsch ist bei Gesprächen mit lokalen Stakeholdern hilfreich.
Wie gute Arbeit aussieht
- Klare Pipeline-Logik und dokumentierte Datenflüsse
- Stabile Batch- und Streaming-Jobs mit sinnvoller Überwachung
- Gut strukturierte Datenmodelle für Analytics und BI
- Praktische Entscheidungen zwischen Spark, Hadoop und Cloud-nativen Tools
- Saubere Übergabedokumente für interne Teams und die spätere Wartung
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Big Data am häufigsten aufkommen.
Big Data umfasst die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer oder schnell wechselnder Datenmengen. Es wird für Reporting, Kundeneinblicke, Betrugsprüfungen, Prognosen und operatives Monitoring genutzt. In der Praxis bedeutet das meist Pipelines, Datenmodelle und die Systeme, die Daten zwischen Quellen und Analyse-Tools bewegen.
Big Data ist das breitere Technologiefeld, während Data Engineering die Disziplin ist, die die dazugehörigen Pipelines baut und betreibt. Ein Freelancer kann beide Begriffe im selben Projekt verwenden, besonders wenn es um Ingestion, Transformation und Speicherung geht. Wenn es in Ihrem Projekt vor allem darum geht, Daten zu bewegen und zu formen, überschneiden sich die beiden oft.
Big Data Projekte nutzen oft Hadoop, wenn sie verteilte Speicherung oder ausgereifte Batch-Workflows brauchen, und Spark, wenn sie schnellere Verarbeitung oder einfachere Transformationen benötigen. Viele Teams setzen beides nur dort ein, wo es zur Architektur passt. Ein starker Spezialist wählt die Tools nach Datenmenge, Latenzanforderungen und vorhandener Infrastruktur aus, nicht nach Trend.
Ein starker Big Data Spezialist bringt meist SQL, Python oder Scala und ein solides Verständnis von Cloud-Speicher und Orchestrierung mit. Je nach Stack können auch Kenntnisse in Kafka, Airflow, Databricks oder Warehouse-Tools wichtig sein. Die besten Experten können mit Analysten, Plattform-Teams und Stakeholdern arbeiten, ohne den technischen Detailgrad zu verlieren.
Ein Big Data Freelancer kann schon früh helfen, braucht aber einen klaren Überblick über die Datenquellen, Zielergebnisse und aktuellen Probleme. Schon eine grobe Karte der Systeme, Datenmengen und Qualitätsprobleme macht die Zusammenarbeit deutlich einfacher. Ohne das wird die erste Arbeit oft eher zur Analyse als zur Umsetzung.
Big Data Arbeit kann oft remote erledigt werden, wenn Zugriffe, Sicherheit und Kommunikation gut definiert sind. Zeit vor Ort in Wien hilft, wenn Teams Workshops, Abstimmung zur Data Governance oder Zugang zu internen Systemen brauchen. Viele Projekte nutzen eine Mischung aus beidem, besonders wenn lokale Stakeholder persönliche Reviews bevorzugen.
Achten Sie auf Big Data Arbeit, die echte Verantwortung für Pipelines zeigt und nicht nur Tool-Namen. Gute Experten können das Design von Datenflüssen, Fehlerbehandlung, Performance-Entscheidungen und Kontrollen der Datenqualität in klarer Sprache erklären. Sie sollten auch beschreiben können, wie sie die Lösung getestet haben und was sie nach dem Start überwachen würden.
Ein Big Data Projekt beginnt oft mit unübersichtlichen Quellsystemen, unvollständiger Dokumentation und dem Bedarf, bestehende Jobs zu stabilisieren, bevor neue Funktionen hinzukommen. Freelancer sollten enge Zusammenarbeit mit Datenverantwortlichen, Analysten und Plattform-Teams erwarten. Klare Zugriffe, ein definierter Umfang und eine gemeinsame Sicht auf die Zielarchitektur machen die Arbeit deutlich einfacher.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 102 €, was einem Tagessatz von etwa 817 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (44%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (67%), Professionelle Dienstleistungen (67%) und Bank- und Finanzwesen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Projektmanagement (100%), Informationstechnologie (IT) (89%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
Wien 
Graz Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
