Data Lake Experten in Österreich
aus 15.000 CVs mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die Data-Lake-Architekturen entwerfen, Ingestion und Katalogisierung einrichten und zuverlässige Batch- und Streaming-Pipelines bauen. Sie bringen die richtige Mischung aus Speicher, Governance und Analytics-Delivery mit, mit schnellem, präzisem Matching zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
Mario Tuta
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Zeev Turchinsky
Letzte Position:
Enterprise Architect bei Coveris Group
- Aufbau einer Enterprise-Architekturpraxis, die Geschäfts-, Anwendungs-, Daten- und Integrationsschichten abdeckt
- Entwicklung einer mehrjährigen Integrationsstrategie mit jährlichen Einsparungen von mehreren hunderttausend Euro
- Definition einer Roadmap zur Portfoliovereinfachung mit Identifikation redundanter Systeme und Kostensenkungspotenzialen
- Entwurf einer Ziel-Enterprise-Architektur auf Basis von D365 FSCM, die eine Best-of-Breed-Zukunftslandschaft ermöglicht
- Entwicklung einer MDM-Strategie und Roadmap zur Verbesserung von Datenqualität und Betriebseffizienz
- Bereitstellung unternehmensweiter Architekturvorgaben zur Sicherstellung der Ausrichtung und Eliminierung redundanter Initiativen
- Etablierung wiederverwendbarer Architekturmuster, die von den Delivery-Teams übernommen wurden
- Moderation funktionsübergreifender Architekturforen zur Abstimmung von Produkt- und Delivery-Teams
- Übersetzung von Enterprise-Architektur-Leitlinien in praktische Delivery-Entscheidungen
- Förderung der praktischen Umsetzung von Architekturvorgaben in Initiativen, statt als Gatekeeper zu agieren
- Identifikation redundanter Systeme mit erheblichen Kostensenkungspotenzialen
- Schaffung von Kostentransparenz in der Integrationslandschaft
- Ermöglichung faktenbasierter Entscheidungen zur Investitionspriorisierung
Benjamin Auer
Letzte Position:
Multi Projektmanager bei Handelsgesellschaft
- Aufbau eines neuen Data Warehouse (Budget ~15 Mio. 2025 – 2026)
- Backend Modernisierungsprojekt (Budget ~5 Mio. 2025 – 2026)
- Standard Software Rollout mit individual Programmierung (Budget ~9 Mio. 2025 – 2026)
Gerald Gastgeb
Letzte Position:
Data-Design-Authority bei Department of Government Enablement
- Verantwortlich für die Neuausrichtung der Datenarchitektur der Regierung von Abu Dhabi mit dem Ziel einer vollständig KI-basierten öffentlichen Verwaltung
- Definition von Modellierungsstandards
- Aufbau eines konzeptionellen und eines logischen Modells für die gesamte staatliche Verwaltung von Abu Dhabi
- Definition von Standards zu Datenqualität und Datensicherheit
Kurt Blumenschein
Letzte Position:
Backend- / Micro-Service-Entwickler, DevOps, Testautomatisierung bei Fa. RCA, Rail Cargo Austria AG
- Backend- / Micro-Service-Entwickler, DevOps, Testautomatisierung
- ~100 Entwickler, ~10 Teams, pro Team: 1 PO, 1 Scrum Master, 1 UX, 1 Entwickler, 1 Tester
- .NET Core 8, 9, C#
- Microservices, Clean-Architektur, MediatR, CQRS
- GraphQL, REST, SDL
- Azure DevOps, CI / CD-Pipelines, Azure-Service Bus, Rabbit-MQ, Kafka, Azure App Configuration, Azure KeyVault, Azure Kubernetes AKS
- Splunk, Dashboards, benutzerdefinierte Metriken, ElasticSearch, Kibana (ELK)
- Azure SQL-Datenbanken, Azure Cosmos DB
- Architekturentscheidungen, Event-Governance, COP (Backend, DevOps, FrontEnt, Testautomatisierung)
- KI, Copilot, Erstellen von Testvorlagen
- Scheduler, Hangfire, Quartz
- Automatisierte Unit- und Integrationstests
- Automatisierte E2E-Tests, Playwright Testautomatisierung, BDD, Gherkin, Cucumber
- Sendungsverfolgung
- GIS, GPS-Daten, Geofence, Geo-Suche, Positionsverfolgung, Asset-Positionen
- Jira, Confluence
- Fokus auf leistungsstarke Message-orientierte Architektur (~xx Mio Nachrichten/Monat/Service)
- Strukturierte Protokollierung, Serilog, OTel, Splunk, ApplicationMonitoring
- Integration verschiedener Positionsdatenquellen (GPS-basierte Daten) in Azure Data Lake
Rene Schakmann
Letzte Position:
Leiter Digitale Services & IT bei reet systems gmbh / THEOPHIL Holding GmbH
- Gesamtverantwortung für IT, Softwareentwicklung und digitale Services des Unternehmens für Marken wie Rosenberger, Rosehill, Burger King Österreich (ca. 70 Unternehmen)
- Aufbau Lakehouse- und Datenanalyse-Plattform der Holding
- Aufbau und Leitung der Entwicklungsabteilung Softwarebereich und IT
- Aufbau und Leitung des Betriebs (Cloud Native AWS) der B2B-Plattform
- Anbindung von IoT-Systemen und Entwicklung von Modellen zur Predictive Maintenance und Produktionsplanung, Datalake/Lakehouse und BI
- Vorbereitung ISO 27001 Information Security Zertifizierung
- Technologien: Cloud, AWS, Java, Cypress, Angular, Python, Go
Bernhard Keprt
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 Schmidl
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.
Peter Klosa
Letzte Position:
Sabbatical
Gasper Zerak
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Lake einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
88%
Master-Abschluss oder höher
63%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
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 Österreich 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 Österreich, die Data Lake 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
Was ein Data Lake ist
Ein Data Lake speichert rohe und aufbereitete Daten an einem Ort, bereit für Analytics, Reporting, Machine Learning und Data Science. Er kann strukturierte Tabellen, halbstrukturierte Event-Daten und unstrukturierte Dateien aufnehmen, ohne zuerst ein festes Schema zu erzwingen. Diese Flexibilität ist der Grund, warum Teams ihn für viele Quellsysteme gleichzeitig nutzen.
Typischer Stack
Ein starkes Projekt berührt in der Regel einen klaren Stack rund um Speicher, Ingestion, Katalogisierung und Abfrageebenen.
- Cloud-Objektspeicher oder Hadoop-basierter Speicher
- Batch- und Streaming-Ingestion-Tools
- Metadatenkataloge und Data Governance
- SQL-Engines, Notebooks und Transformationsjobs
Wo er passt
Data Lakes unterstützen Customer Analytics, Produkt-Telemetrie, Finanzreporting und Feature-Pipelines für Machine Learning. Sie sind auch üblich in IoT, Medien, Handel, Logistik und Fertigung, wo große Datenmengen aus vielen Systemen in vielen Formaten ankommen. In Österreich brauchen Unternehmen oft Experten, die je nach Datenzugriffsregeln mit internen Teams vor Ort oder remote arbeiten können.
Wann Experten hinzugezogen werden sollten
Freie Spezialisten werden oft gebraucht, wenn ein Lake unübersichtlich, langsam oder schwer zu vertrauen wird. Typische Anzeichen sind doppelte Daten, unklare Zuständigkeiten, schwache Lineage, anfällige Pipelines oder Dashboards, die nicht zu den Quellsystemen passen.
- Einen neuen Lake von Grund auf entwerfen
- Ingestion und Ordnerstrukturen bereinigen
- Governance, Zugriffskontrolle und Lineage verbessern
- SQL- und Transformationsjobs stabilisieren
Starke Fähigkeiten
Gute Profis kennen Speicherdesign, Partitionierung, Dateiformate, Schema-Evolution und Kostenkontrolle. Sie verstehen auch Data-Quality-Prüfungen, Orchestrierung, Katalogisierung und den Unterschied zwischen einem Lake, einem Warehouse und einem Lakehouse. Für AWS S3, Azure Data Lake Storage und Hadoop-basierte Setups sollten sie sich sicher im gesamten umliegenden Ökosystem bewegen können.
Ergebnisse bei der Umsetzung
Die beste Arbeit ist leicht nutzbar. Sie gibt Teams zuverlässige Datensätze, klare Namensgebung, wiederholbare Pipelines und einen Katalog, der hilft, die richtigen Daten schnell zu finden. Genau das macht aus einem Data Lake keinen Dateidump, sondern eine nützliche Grundlage für Analytics und Machine Learning.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Lake? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein Data Lake wird verwendet, um rohe und verarbeitete Daten für Analytics, Reporting und Machine Learning zu speichern. Er führt Logs, Events, Dateien und Datenbank-Extrakte zusammen, damit Teams aus einer gemeinsamen Datenquelle arbeiten können. Unternehmen nutzen ihn, wenn sie mehr Flexibilität als ein festes Schema brauchen.
Ein Data Lake speichert Daten in ihrer ursprünglichen oder nur leicht verarbeiteten Form, während ein Warehouse Daten meist für schnelles SQL-Reporting organisiert. Lakes sind besser für breite Exploration und gemischte Datentypen. Warehouses sind oft besser für eng modelliertes Business-Reporting.
Nein. Ein Data Lake speichert Daten, aber ein Lakehouse ergänzt darüber Warehouse-ähnliche Funktionen wie stärkere Tabellenverwaltung und transaktionales Verhalten. Teams vergleichen beides, wenn sie flexible Speicherung und zugleich zuverlässigere Analytics-Muster wollen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie viel Struktur die Daten brauchen.
Ein starker Data Lake Spezialist kennt in der Regel SQL, Datenmodellierung, Orchestrierung und Cloud-Speicher. Erfahrung mit Spark, dbt, Airflow und einem Katalog- oder Lineage-Tool ist oft wertvoll. Auch Sicherheit, Zugriffskontrolle und Data-Quality-Prüfungen sind sehr wichtig.
Ein Data Lake-Projekt kann von einer kurzen Bereinigung bis zu einem kompletten Redesign alles brauchen. Einfache Ingestion-Korrekturen brauchen vielleicht einen Spezialisten, während Governance, Migration und Betriebsmodelle für mehrere Teams breitere Erfahrung erfordern. Entscheidend ist nicht der Titel, sondern nachweisbare Umsetzung bei ähnlichen Datenproblemen.
Ja, die meiste Data Lake-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Zugriffs-, Sicherheits- und Zusammenarbeitsregeln klar sind. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Teams Architekturentscheidungen in Workshop-Form brauchen oder sensible Umgebungen haben. In Österreich kombinieren viele Unternehmen beides je nach Projektphase.
Achten Sie auf einen Data Lake-Experten, der Architekturentscheidungen in einfacher Sprache erklären und mit Geschäftsanwendungsfällen verknüpfen kann. Gute Zeichen sind ein sauberes Pipeline-Design, sinnvolle Partitionierung, passende Governance und ein klarer Umgang mit Schema-Änderungen. Schwache Arbeit hinterlässt meist unklare Zuständigkeiten und anfällige Jobs.
Menschen suchen oft nach Data Lake-Arbeit mit Begriffen wie Data Lakehouse, AWS S3-basierten Lake-Setups, Azure Data Lake Storage oder Hadoop Data Lake. Die genaue Formulierung hängt vom Stack und dem beteiligten Cloud-Anbieter ab. Ein starker Spezialist sollte sowohl den Suchbegriff als auch die zugrunde liegende Architektur verstehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 111 €, was einem Tagessatz von etwa 886 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 88% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 63% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (80%) und Projektmanagement (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
