Data Lake Experten in Vienna
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die Data-Lake-Grundlagen entwerfen, Ingestion und Governance einrichten und Analysedaten teamübergreifend nutzbar halten. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Vienna kennen, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
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
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
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
26 Jahre
Positionsdauer
2,3 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Versicherung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
80%
Master-Abschluss oder höher
80%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Russisch
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 Vienna 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 Vienna, 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
Kernzweck
Ein Data Lake speichert rohe und aufbereitete Daten an einem Ort für Analysen, Reporting, Machine Learning und explorative Arbeit. Er wird genutzt, wenn Teams strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen halten müssen, ohne zuerst ein striktes Warehouse-Modell vorzugeben. Starke Experten planen, wie Daten in den Lake gelangen, wie sie organisiert werden und wer sie nutzen darf.
Übliche Stacks
Data-Lake-Arbeit dreht sich oft um Cloud-Speicher, Query-Engines, Catalog-Tools und Orchestrierung. Häufige Optionen sind S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage, Spark, Trino, Databricks, Hive und AWS Lake Formation.
- Batch- und Streaming-Daten aufnehmen
- Ordner, Zonen und Tabellenformate definieren
- Katalog, Lineage und Zugriffskontrolle hinzufügen
- Abfragen für Analytics und BI optimieren
Wo es passt
Unternehmen holen sich Data-Lake-Spezialisten an Bord, wenn Daten aus vielen Systemen kommen und Teams Ad-hoc-Dateien oder freigegebene Laufwerke nicht mehr vertrauen. Es passt auch, wenn ein Warehouse zu starr für Logs, Events, Medien oder Machine-Learning-Features ist. In Vienna ist das oft wichtig für Finanz-, Mobilitäts-, SaaS- und forschungsnahe Teams.
Was starke Experten tun
Gute Fachleute denken über den reinen Speicher hinaus. Sie entwerfen Namensregeln, Partitionierung, Aufbewahrung und Qualitätsprüfungen, damit der Lake auch nach dem ersten Laden nutzbar bleibt. Sie wissen auch, wann ein Lakehouse-Muster besser ist als ein einfacher Data Lake, besonders wenn SQL-Zugriff und verwaltete Tabellen wichtig sind.
Anzeichen, dass Sie Hilfe brauchen
- Daten sind über Tools und Teams hinweg doppelt vorhanden
- Analysten finden keine vertrauenswürdigen Quelldaten
- Pipelines brechen, wenn sich Formate ändern
- Berechtigungen und Audit-Anforderungen sind unklar
- Kosten steigen, weil Speicher nicht verwaltet wird
Fokus bei der Umsetzung
Freelance-Experten unterstützen meist beim Plattform-Setup, bei der Migration aus Hadoop-Data-Lake-Umgebungen und bei der Bereinigung bestehender Lakes. Sie helfen oft auch bei Metadaten, Zugriffsrichtlinien, inkrementellen Ladevorgängen und Dokumentation. Remote-Arbeit passt für die meisten Aufgaben gut, während Vor-Ort-Termine in Vienna hilfreich sind, wenn Data Owner, Security und Analytics-Teams abgestimmt werden müssen.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data Lake, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Ein Data Lake wird verwendet, um rohe und transformierte Daten für Analysen, Reporting, Machine Learning und Data Exploration zu speichern. Er funktioniert gut, wenn ein Unternehmen viele Datentypen zusammen halten muss, darunter Dateien, Events, Logs und Transaktions-Exporte. Entscheidend ist, Speicherung mit klarer Struktur und Governance zu verbinden.
Ein Data Lake speichert Daten in einer flexibleren Form, während ein Warehouse meist für feste Reporting-Anwendungsfälle modelliert ist. Lakes sind besser, wenn sich die Struktur ändern kann oder wenn Teams rohe Daten für spätere Verarbeitung aufbewahren wollen. Warehouses sind oft besser für aufbereitete Business-Reports mit klaren Definitionen.
Ein Data Lake ist eine gute Basis, aber ein Lakehouse kann besser sein, wenn Teams SQL-freundliche Tabellen, stärkere Governance und weniger Kopien derselben Daten wollen. Viele Projekte wechseln zu Lakehouse-Mustern, wenn Analytics und Machine Learning dieselbe verwaltete Datenebene brauchen. Diese Entscheidung hängt oft vom aktuellen Stack und vom Reporting-Workflow ab.
Ein starker Data Lake Spezialist versteht meist Speicherdesign, ETL und ELT, Orchestrierung, Zugriffskontrolle, Metadaten und Datenqualität. Kenntnisse in Spark, SQL, Python und Cloud-Services sind üblich, ebenso Erfahrung mit Katalog- und Tabellenformaten. Klare Dokumentation ist genauso wichtig wie das technische Setup.
Nicht immer, aber Data Lake Arbeit braucht trotzdem jemanden, der frühe Designentscheidungen richtig trifft. Selbst ein kleines Setup kann unübersichtlich werden, wenn Namensgebung, Partitionierung und Zugriffsregeln übersprungen werden. Für einfache Ingestion-Aufgaben kann ein praktischer Spezialist reichen; für das Plattformdesign hilft ein Senior-Profil.
Ja. Die meisten Data Lake Aufgaben können remote erledigt werden, weil die Arbeit sich auf Cloud-Services, Pipelines und Datenmodellierung konzentriert. Vor Ort in Vienna ist vor allem für Stakeholder-Workshops, Security-Reviews und die Abstimmung von Governance und Zuständigkeiten im lokalen Team sinnvoll.
Achten Sie auf einen Data Lake Spezialisten, der die Architektur in einfacher Sprache erklären und zeigen kann, wie die Daten langfristig vertrauenswürdig bleiben. Gute Zeichen sind klares Denken zu Lineage, Zugriffskontrolle, Schema-Evolution und Fehlerbehandlung. Sie wollen jemanden, der einen Lake baut, der auch nach der ersten Projektphase noch funktioniert.
Ein Data Lake Freelancer sollte mehr liefern als nur Pipelines. Erwarten Sie einen funktionierenden Ingestion-Flow, eine dokumentierte Struktur, Qualitätsprüfungen, Zugriffsregeln und eine klare Übergabe an die Teams, die damit arbeiten. Bei größeren Vorhaben sind auch Migrationshinweise und Betriebsanleitungen wichtig.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 942 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 80% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 80% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Russisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Versicherung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (83%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lake eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
