Big-Data-Experten in Wien
, die in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die Datenpipelines entwerfen, Hadoop- und Spark-Workloads entwickeln und Informationen im großen Maßstab in zuverlässige Analysen umwandeln. FRATCH verbindet Sie für eine schnelle Projektumsetzung mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Big-Data-Experten 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
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
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
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.
Peter K.
Letzte Position:
Sabbatical
Robert P.
Letzte Position:
Redaktionelle Leitung Falstaff International Online bei Falstaff Verlag
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big-Data-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 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
Projektmanagement, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
92%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
17%
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 Wien 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 Wien, die Big-Data-Experten 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 Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Transport und Logistik (42%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (42%)
- Bildung (33%)
- Fertigung (33%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Big Data abdeckt
Big Data bezeichnet Methoden und Systeme zum Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Informationen in einem Umfang oder mit einer Geschwindigkeit, die herkömmliche Datenbanken nicht effizient bewältigen können. Es unterstützt Batch- und Echtzeit-Workloads, strukturierte und unstrukturierte Daten sowie Analysen aus vielen Quellen. Big-Data-Projekte wandeln Rohereignisse, Dokumente und Datensätze in nutzbare Informationen um.
Was damit entwickelt wird
Unternehmen nutzen Big Data, um Datenplattformen, Analyseprodukte und operative Services zu entwickeln, die auf kontinuierlichen Informationsflüssen basieren.
- Kunden-, Produkt- und Marketinganalysen
- Empfehlungs- und Personalisierungssysteme
- Betrugs-, Risiko- und Anomalieerkennung
- Verarbeitung von Internet-of-Things- und Sensordaten
- Berichtsebenen für geschäftliche und regulatorische Entscheidungen
Ökosystem und Tools
Zum Ökosystem gehören häufig Apache Hadoop für verteilte Speicherung und Verarbeitung, Apache Spark für Batch- und Streaming-Berechnungen sowie Kafka für den Ereignistransport. Spezialisten arbeiten außerdem mit Cloud-Services, Objektspeichern, SQL- und NoSQL-Datenbanken, Workflow-Orchestrierung, Datenkatalogen und Dashboard-Tools. Python, Java und Scala werden häufig für Verarbeitungsanwendungen eingesetzt.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Unternehmen von isolierten Datenbanken auf eine gemeinsame Datenplattform umstellt, fragile Pipelines ersetzt oder eine Migration in die Cloud vorbereitet. Sie kann auch helfen, wenn Datenqualität, Verarbeitungskosten oder Bereitstellungsgeschwindigkeit die Analyse einschränken. In Wien können Teams von Fachleuten profitieren, die standortübergreifend remote arbeiten und sich klar auf Englisch oder Deutsch verständigen können.
- Daten treffen schneller ein, als aktuelle Systeme sie verarbeiten können
- Pipelines fallen aus, verlieren Datensätze oder werden nicht überwacht
- Teams benötigen kontrollierten Zugriff auf vertrauenswürdige Daten
- Eine neue Analyse- oder Machine-Learning-Anwendung ist geplant
Wichtige Fähigkeiten
Starke Fachleute verstehen Datenmodellierung, verteiltes Rechnen, Partitionierung, Schema-Evolution und Fehlertoleranz. Sie können sichere Aufnahme- und Transformationsprozesse entwerfen, Orchestrierung verwalten, Datenqualität testen und Latenz, Ausfälle sowie Ressourcenverbrauch überwachen. Erfahrung mit Cloud-Architektur, Infrastrukturautomatisierung und Machine-Learning-Operationen ist neben grundlegenden Big-Data-Kenntnissen oft wertvoll.
Wie Qualität beurteilt wird
Ein kompetenter Spezialist verbindet technische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen, statt Tools allein aufgrund ihres Rufs auszuwählen. Achten Sie auf klare Designs, reproduzierbare Pipelines, dokumentierte Annahmen und Nachweise für eine zuverlässige Datenbereitstellung. Gute Arbeit umfasst Zugriffskontrollen, Datenherkunft, Beobachtbarkeit und Wiederherstellungspläne, wobei Kosten und künftiger Wartungsaufwand von Anfang an berücksichtigt werden.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Big-Data-Experten am häufigsten aufkommen.
Big Data wird verwendet, um große, schnelllebige oder vielfältige Datensätze für Analysen und operative Entscheidungen zu verarbeiten. Typische Anwendungen sind Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Kundenanalysen, IoT-Verarbeitung und die Aufbereitung von Daten für Machine Learning.
Big Data-Systeme verteilen Speicherung und Verarbeitung auf mehrere Rechner, wenn eine einzelne Datenbank nicht praktikabel oder effizient ist. Sie sind für ein hohes Volumen, eine hohe Geschwindigkeit oder große Vielfalt ausgelegt, während eine herkömmliche Datenbank für kleinere Transaktions-Workloads mit strengen, konsistenten Aktualisierungen besser geeignet sein kann.
Hadoop bleibt in einigen etablierten Datenumgebungen relevant, insbesondere wenn seine Komponenten für verteilte Speicherung und Verarbeitung bereits eingesetzt werden. Viele neuere Projekte nutzen stattdessen Cloud-Objektspeicher mit Spark, verwaltete Services und Event-Plattformen. Die richtige Wahl hängt daher vom Workload, den vorhandenen Systemen und den betrieblichen Anforderungen ab.
Big Data überschneidet sich häufig mit Cloud-Infrastruktur, Data Engineering, SQL, Python, Java, Scala, Kafka, Spark, Orchestrierung und Data Governance. Machine-Learning-Operationen, Sicherheit und Beobachtbarkeit sind ebenfalls nützlich, wenn die Plattform prädiktive Modelle oder vertrauliche Informationen unterstützt.
Big Data-Projekte benötigen einen Spezialisten, der die jeweiligen Workloads, Datenanforderungen und Betriebsumgebungen bereits bewältigt hat. Eine fokussierte Pipeline erfordert möglicherweise einen anderen Hintergrund als eine umfassende Plattformmigration. Bewerten Sie daher relevante Ergebnisse, den Umgang mit Ausfällen und die Verantwortung für den Produktivbetrieb, statt sich auf eine allgemeine Senioritätsbezeichnung zu verlassen.
Big Data eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Designs, Code, Infrastruktur und Überwachung digital geteilt werden. Wiener Teams sollten Kommunikationsabläufe, Zugriffskontrollen, Arbeitszeiten und Spracherwartungen frühzeitig vereinbaren, insbesondere wenn Daten eine kontrollierte Umgebung nicht verlassen dürfen.
Big Data-Qualität zeigt sich in vertrauenswürdigen Ergebnissen, robusten Pipelines und klarer operativer Verantwortung. Fragen Sie, wie der Spezialist mit Schemaänderungen, verspäteten oder doppelten Ereignissen, Datenvalidierung, Datenherkunft, Überwachung, Wiederherstellung und Zugriffsberechtigungen umgeht.
Big Data-Expertise geht über das Auflisten von Hadoop, Spark oder Kafka in einem Profil hinaus. Ein starker Fachmann kann erklären, warum ein Design zu den Anforderungen an Datenvolumen und Latenz passt, zeigen, wie es Ausfälle und Kosten kontrolliert, und technische Entscheidungen mit den Personen verbinden, die die daraus entstehenden Informationen nutzen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 847 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, 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 Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (75%) und Bank- und Finanzwesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Projektmanagement (100%), Informationstechnologie (IT) (92%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big-Data-Experten 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:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
