Data Lake Experten in Wien
für vertrauenswürdige Analysegrundlagen, in wenigen Minuten mit geprüften Freelance-Profis vermitteltBeauftragen Sie Experten, die skalierbaren Datenspeicher entwerfen, Ingestion-Pipelines entwickeln und Cloud-Analytics-Dienste wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage und Databricks verbinden. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Data Lake 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
Zeev T.
Letzte Position:
Enterprise-Architekt bei Coveris Group
- Enterprise-Architecture-Praxis für Geschäfts-, Applikations-, Daten- und Integrationsebenen aufgebaut
- Eine mehrjährige Integrationsstrategie entwickelt und jährliche Kosteneinsparungen von mehreren hunderttausend Euro erzielt
- Roadmap zur Vereinfachung des Portfolios definiert und redundante Systeme sowie Möglichkeiten zur Kostensenkung identifiziert
- Zielarchitektur für das Unternehmen rund um D365 FSCM entwickelt und eine zukunftsorientierte Best-of-Breed-Landschaft ermöglicht
- Strategie und Roadmap für Master Data Management (MDM) entwickelt, um Datenqualität und operative Effizienz zu verbessern
- Unternehmensweite architektonische Ausrichtung vorgegeben, die Abstimmung sichergestellt und redundante Initiativen vermieden
- Wiederverwendbare Architektur-Patterns etabliert, die von Umsetzungsteams übernommen wurden
- Funktionsübergreifende Architekturforen moderiert, um Produkt- und Umsetzungsteams abzustimmen
- Vorgaben der Enterprise-Architektur in praktische Entscheidungen bei der Umsetzung übersetzt
- Die praktische Einführung von Architekturvorgaben in Initiativen vorangetrieben, statt als Gatekeeper zu agieren
- Redundante Systeme identifiziert und dadurch erhebliches Kostensenkungspotenzial ermöglicht
- Kostentransparenz in der Integrationslandschaft geschaffen
- Faktenbasierte Entscheidungen zur Priorisierung von Investitionen ermöglicht
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)
Benjamin A.
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 G.
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 S.
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 K.
Letzte Position:
Sabbatical
Gasper Z.
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
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
71%
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 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Lake Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (75%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Fertigung (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Bildung (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was ein Data Lake bietet
Ein Data Lake speichert strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer ursprünglichen Form. Teams können Ereignisse, Dokumente, Logs, Sensordatenströme und operative Datensätze zentralisieren, bevor sie entscheiden, wie jede Quelle transformiert werden soll. Im Gegensatz zu einem klassischen Data Warehouse unterstützt ein Data Lake flexible Schemata und umfassende explorative Analysen.
Kernarchitektur
Eine gute Data-Lake-Umsetzung umfasst Speicherung, Ingestion, Katalogisierung, Governance und Nutzung. Spezialisten entwickeln eine geschichtete Architektur, die Rohdaten nachvollziehbar hält und gleichzeitig kuratierte Datensätze für Reporting, maschinelles Lernen und operative Nutzung zuverlässig macht. Außerdem definieren sie Zuständigkeiten, Aufbewahrungsfristen und Zugriffsregeln.
- Zonen für Rohdaten sowie verfeinerte und kuratierte Daten entwerfen
- Batch- und Streaming-Ingestion-Pfade entwickeln
- Metadaten, Datenherkunft und Auffindbarkeit ergänzen
- Sensible Daten mit präzisen Berechtigungen trennen
Ökosystem und Tools
Projekte können Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage als Grundlage nutzen. Apache Spark, Databricks, Apache Kafka, Flink und dbt unterstützen häufig Verarbeitung und Transformation, während Kataloge und Orchestrierungstools Pipelines auffindbar und zuverlässig halten. Der passende Stack hängt von Volumen, Latenz, Compliance und den Fähigkeiten des Teams ab.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen beauftragen freiberufliche Data-Lake-Experten, wenn ein Data Warehouse neue Datentypen nicht verarbeiten kann, isolierte Quellen sinnvolle Analysen verhindern oder ein bestehender Data Lake schwer vertrauenswürdig zu halten ist. In Wien können lokale Teams Workshops vor Ort für Architekturentscheidungen schätzen, während Umsetzung und Dokumentation remote erfolgen.
- Daten aus Anwendungen, Geräten und Geschäftssystemen zusammenführen
- Fragmentierte Speicher in einen verwalteten Enterprise Data Lake migrieren
- Unzuverlässige Pipelines und unklare Zuständigkeiten beheben
- Vertrauenswürdige Daten für Dashboards, Prognosen oder maschinelles Lernen vorbereiten
Fähigkeiten, die starke Profis auszeichnen
Erfahrene Spezialisten verstehen Datenmodellierung, verteilte Verarbeitung, Cloud-Sicherheit und Infrastrukturautomatisierung im Zusammenspiel. Sie testen Schemaänderungen, überwachen Aktualität und Qualität und machen Fehler sichtbar, statt sie zu verbergen. Sie können Zielkonflikte Analysten, Produktteams und Sicherheitstakeholdern klar erklären – auf Englisch und, falls erforderlich, in deutschsprachigen Zusammenarbeitssituationen.
Data Lake oder Data Lakehouse
Ein Data Lake legt den Schwerpunkt auf flexible, kostengünstige Speicherung und breiten Zugriff auf Quelldaten. Ein Data Warehouse legt den Schwerpunkt auf verwaltete, strukturierte Analysen, während ein Lakehouse die Speicherung eines Data Lakes mit Zuverlässigkeit, Transaktionen und Performance eines Data Warehouses verbindet. Die beste Wahl hängt von Abfragemustern, Governance-Anforderungen und den bereits vorhandenen Systemen ab.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data Lake, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Ein Data Lake sammelt Daten aus vielen Quellen in ihrer nativen Form, darunter Anwendungsdaten, Dateien, Logs, Ereignisse und Sensordaten. Unternehmen nutzen ihn für groß angelegte Analysen, maschinelles Lernen, Exploration und nachgelagerte Datenprodukte.
Ein Data Lake akzeptiert unterschiedliche Daten mit flexiblen Schemata, während ein Data Warehouse normalerweise kuratierte, strukturierte Daten speichert, die für wiederholbares Reporting optimiert sind. Viele Organisationen nutzen beide: Der Data Lake bewahrt Quelldaten auf, während das Data Warehouse kontrollierte Geschäftskennzahlen bereitstellt.
Ein Data Lake eignet sich besonders, wenn flexible Speicherung und umfassender Datenzugriff am wichtigsten sind. Ein Lakehouse bietet Transaktionsunterstützung, ein stärkeres Tabellenmanagement und ein Abfrageverhalten ähnlich einem Data Warehouse und passt daher zu Teams, die eine gemeinsame Grundlage für Analysen und maschinelles Lernen suchen.
Ein Data Lake-Spezialist sollte Cloud-Speicher, Batch- und Streaming-Ingestion, verteilte Verarbeitung, Datenmodellierung und Orchestrierung verstehen. Sicherheit, Metadatenverwaltung, Infrastructure as Code und Observability sind für den produktiven Betrieb ebenfalls wichtig.
Ein Data Lake-Projekt erfordert Erfahrung, die zu seinen Quellen, Governance-Anforderungen, Verarbeitungsmustern und operativen Risiken passt. Ein Profi, der eine Migration in den produktiven Betrieb übernimmt, sollte zuverlässiges Pipeline-Design, Zugriffskontrollen, Monitoring und Wiederherstellungsprozesse vorweisen können und nicht nur Prototypenarbeit.
Ein Data Lake-Projekt kann normalerweise remote umgesetzt werden, wenn Dokumentation, Zugänge und Kommunikationsroutinen klar sind. Workshops vor Ort in Wien können die Abstimmung mit Stakeholdern, die Analyse der Quellsysteme und Sicherheitsentscheidungen erleichtern, während die Umsetzung verteilt erfolgen kann.
Ein starker Data Lake-Profi erklärt, wie Datenqualität, Datenherkunft, Berechtigungen, Kosten und Fehlerwiederherstellung gehandhabt werden. Bitten Sie um eine klare Zielarchitektur, einen praxisnahen Umsetzungsplan und Beispiele dafür, wie die Person Pipelines beobachtbar und Datensätze vertrauenswürdig gemacht hat.
Ein Data Lake-Freelancer kann die Zielarchitektur, das Speicherlayout, Ingestion-Pipelines, Transformationsjobs, die Katalogkonfiguration und Governance-Dokumentation liefern. Je nach Umfang kann er außerdem Monitoring, Datenqualitätsprüfungen, Migrationspläne und Übergabesitzungen für das interne Team ergänzen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 116 €, was einem Tagessatz von etwa 928 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 71% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (75%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Lake in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Projektmanagement (88%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Lake 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
