Data-Quality-Experten in Österreich

Alexander P.

Interim-CIO / Transformationsleitung · Programm- und Projektleitung · Outsourcing, PMI & Restrukturierung · SAP S/4HANA

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

Thomas P.

Leitender globaler Führungsexperte für organisatorische Veränderungen, KI-/digitale Transformation und Post-Merger-Integration

Letzte Position:

Change Manager / KI-gestützte Finanztransformation bei Agrana

Organizational Change Management für das strategische Setup eines hybriden GBS Rollouts im Rahmen einer globalen, KI-getriebenen Finance Transformation. End-to-End-Steuerung der OCM-Architektur in einem hochkomplexen On-, Near- & Offshore-Partner-Setup [IN, PL, RO]. Planmäßiger Abschluss von Phase 1 (Initialstrategie) sowie strategische Pausierung durch das Executive Board nach frühzeitiger Offenlegung kritischer Vendor-seitiger OPEX-Risiken

Systemisches Baseline-Assessment & Stakeholder Diagnostics: Evaluierung der globalen Organisation und Analyse der Prozesslandschaft über 21 Länder [AT, DE, CH, FR, UK, SI, RO, UA, RU, US, CD, CN, AR, MX, ZA, IN, JP] zur exakten Bestimmung der Veränderungsbedarfe
Architecting the OCM Strategy & Master Roadmap: Selbständige Entwicklung einer ganzheitlichen, KI-zentrierten Change Roadmap zur End-to-End-Steuerung aller Veränderungsinitiativen über sämtliche Projektphasen hinweg
Data Quality & AI Agent Risk Mitigation: Auditierung der Process Data Repositories (Celonis-Analyse); Verhinderung der Einspeisung von 58% synthetischen Trainingsdaten zur Absicherung der KI-Modell-Reliabilität unter geopolitischen Lieferketten-Spannungen
GBS Vendor BAFO Triage & Contractual Commitment: Kritische Durchleuchtung der Tier-1-Vendor-Pitches und vertragliche Fixierung einer reduzierten Non-STP-Quote (von 7% auf 4%) zur Vermeidung extremer manueller Nacharbeit bei geplanter FTE-Reduktion (-63%)
Executive Enablement & Board Alignment: Konzeption des GBS Transformation Executive Board Decks zur strategischen Befähigung der C-Level-Führungskräfte und zur transparenten Darstellung vollkommen unberücksichtigter KI-Tokenisierungskosten
Targeted Change Communications & Engagement: Konzeption und Entwicklung zielgruppenspezifischer Kommunikationsmaßnahmen zur Einung des hochgradig heterogenen, global verteilten Stakeholder-Netzwerks
Adoption Velocity & Resistance Measurement: Engineering quantitativer Messinstrumente (Pulse Check Survey) unter Anwendung von Behavioral Dyads zur datengestützten Erkennung von Widerständen und Sicherstellung der nachhaltigen Erfolgsmessung

Ergebnisse:

Vermeidung disruptiver Fehlallokationen: Stopp der Einspeisung von 58% synthetischer KI-Agent-Trainingsdaten nach Aufdeckung einer lediglich 42%-igen Bestandsprozess-Kompatibilität, was kritische GBS-Kaskadenfehler verhinderte
Signifikante OPEX- & Aufwandsreduktion: Senkung der Non-STP-Quote in den BAFOs der Tier-1-Vendoren von 7% auf 4% bei anstehender 63%-iger Finance-FTE-Reduktion; Vermeidung tausender zeitintensiver, manueller Korrekturprozesse
100% Delivery der OCM-Architektur & ROI-Schutz: Delivery aller OCM-Artefakte (Change Roadmap, Comms Plan, Executive Board Deck, Pulse Check Survey) sowie Sicherung des ROI durch Aufdeckung unkalkulierbarer LLM-Token-Laufzeitkosten

Octavian G.

Data-Warehouse-Entwickler

Letzte Position:

Oracle-DWH-Analyst bei Infomotion Gmbh

Oracle PL/SQL, Oracle SQL, ITIL

Zeev T.

Enterprise-Architekt

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

Elija L.

Gründer

Graz

Letzte Position:

Fujitsu Deutschland

Begleitung und Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung eines unternehmensweiten HUB-Systems im Fujitsu-Umfeld zur Integration unterschiedlichster Datenquellen und Anwendungen im internationalen Kontext
Konzeption und Umsetzung von Datenmodellierung, ETL-Prozessen, Reporting und Datenqualitätsmanagement

Stefania D.

Analytics- & Data Engineer

Letzte Position:

Data Engineer bei Storebox

Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI

Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine

Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.

Shahram F.

Senior Product Owner / Senior Business Analyst

Letzte Position:

Senior Product Owner bei Elderly Neighbour Watch

Lieferung einer digitalen, gemeinnützigen Nachbarschaftsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen für praktische Unterstützung und soziale Begleitung. Verantwortung für Business Analyse, Anforderungsdefinition, Plattformbewertung und Delivery einer lokal skalierbaren Servicelösung mit Fokus auf KI-gestützte Weiterentwicklung, datenbasierte Optimierung und klare Marktpositionierung. Evaluierung mehrerer Low-Code-/Business-Plattformen, darunter Odoo und Glide Apps, sowie Bewertung von monday.com als CRM-nahe Option, bevor Glide Apps für die Umsetzung ausgewählt wurde. Realisierung einer nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie der Webpräsenz mit WordPress. Aufgaben

Erhebung, Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen für das Produkt- und Service-Modell
Durchführung von Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen zur Positionierung des Angebots
Evaluierung und Auswahl geeigneter Low-Code-/Business-Plattformen für die Umsetzung
Definition zentraler User Journeys, Geschäftsprozesse und operativer Abläufe für ältere Menschen, Freiwillige und Administration
Übersetzung fachlicher Anforderungen in Anforderungen für Profile, Aufgabenverwaltung, Koordination, Kommunikation und Benachrichtigungen
Begleitung der Umsetzung der nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung in Glide Apps sowie der Webpräsenz in WordPress
Fachliche Vorbereitung zukünftiger KI-gestützter Funktionen wie intelligentes Matching und datenbasierte Optimierung
Sicherstellung der Berücksichtigung von DSGVO-Anforderungen Ergebnisse
Erfolgreich gelieferte digitale Unterstützungsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen
Fundierte Grundlage für die Marktpositionierung durch Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen
Realisierte funktionale nicht-native Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie begleitende Webpräsenz mit WordPress
Geschaffene Grundlage für Skalierung und KI-basierte Weiterentwicklung

Christian P.

Migrationsverantwortung Rechnungswesen & Jahresabschlusstests

Letzte Position:

Migrationsverantwortung Rechnungswesen & Jahresabschlusstests bei Raiffeisenverband Salzburg

Projekt- und Testmanagement für die RW Migration
Koordinierung von Ressourcen
Planung, Erstellung und Abstimmung der Szenarien mit Fachexperten und IT-Produktverantwortlichen
Verantwortung RW KPIs des Migrationscockpits
Systemumgebung: Jira, XRay, Confluence

Michael G.

Scrum Master

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

Gerald G.

Data Warehouse Architekt und Lead-Datenmodellierer

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

Alexander T.

Geschäftsführer

Sollenau

Letzte Position:

Fachlicher Analyst & Administrator bei Netz Niederösterreich GmbH

Einführung automatisierter Tests für Fabasoft-Komponenten sowie Schulung der Tester zur Erstellung automatisierter Testfälle.
Installation der AppTest auf dem Server und den Clients
Beantragen von Firewall-Freigaben für die Kommunikation zwischen AppTest Server und Client
Durchführung einer Schulung für die Tester
Automatisierung der Testabläufe
Erstellung von Berichten und Versand von Mails
Schnellere Überprüfung neuer Releases, reduzierter manueller Testaufwand und eine verbesserte Dokumentation sowohl der Testergebnisse als auch der entdeckten Fehler.

Johanna U.

Managerin

Letzte Position:

Managerin bei Deloitte Consulting GmbH

Technologieberatung und Projektmanagement mit Fokus auf SAP ICMR und SAP Group Reporting

Qamile B.

SAP BI / SAP Analytics Cloud

Letzte Position:

SAP BI / SAP Analytics Cloud bei ARDDEX Group

Anforderungsaufnahme und fachliche Konzeption von Reporting- und Planungsanforderungen im Controlling (CO) sowie Modellierung von SAP Analytics Cloud Datenmodellen für Group Reporting.
Konzeption und Implementierung von Reports und Dashboards zur Unterstützung von Planungs-, Forecast- und Steuerungsprozessen.

Franz P.

Business- & IT-Beratung

Puchenau

Letzte Position:

Business- & IT-Beratung bei fpcon Franz Plakolm Consulting

Business-Beratung in den Bereichen Finanzen und Supply Chain für Infor ERP LN Cloudsuite-Projekte
Leitender Berater für ERP LN Cloudsuite Finanzen & Kostenrechnung
Implementierungsprojekte in Deutschland für einen Hersteller von Präzisionsgussteilen und einen Produzenten von Edelstahlfässern
Optimierungsprojekt bei einem Stahl-Servicecenter

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

FRATCH GPT testen Vorgestellte Freelancer-Profile

Statistiken von Experten, die Data-Quality-Experten einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

24 Jahre

Positionsdauer

2,7 Jahre

Positionen pro Freelancer

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen

Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung

Bachelor-Abschluss oder höher

82%

Master-Abschluss oder höher

64%

Doktortitel

Zertifizierungen pro Freelancer

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%

<€640 €640-800 €800-960 €960-1120 €1120-1280 €1280+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich 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 Österreich, die Data-Quality-Experten einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000

750

500

250

Ø Tagessatz 905 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000

750

500

250

Median-Tagessatz 800 €

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-Quality-Experten Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

Bank- und Finanzwesen (86%)
Informationstechnologie (IT) (86%)
Professionelle Dienstleistungen (57%)
Regierung und öffentliche Verwaltung (57%)
Telekommunikation (43%)
Automotive (36%)
Transport und Logistik (36%)
Fertigung (36%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Bank- und Finanzwesen

Informationstechnologie (IT)

Professionelle Dienstleistungen

Regierung und öffentliche Verwaltung

Telekommunikation

Automotive

Transport und Logistik

Fertigung

10% 30% 50% 70% 90%

Über die Technologie

Was Data Quality abdeckt

Data Quality umfasst die Disziplin, Daten korrekt, vollständig, konsistent, aktuell und für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Spezialisten untersuchen, wie Informationen in Geschäftssystemen erfasst, transformiert, gespeichert und genutzt werden. Ihre Arbeit unterstützt zuverlässige Berichte, Automatisierung, Analysen und regulatorische Prozesse.

Typische Ergebnisse

Unternehmen nutzen Data-Quality-Expertise, um unzuverlässige Datensätze in nutzbare Informationen umzuwandeln. Zu den häufigsten Ergebnissen gehören:

Datenprofiling und Qualitätsbewertungen
Validierungsregeln für eingehende und transformierte Daten
Erkennung von Duplikaten, Abgleich und Zusammenführung von Datensätzen
Monitoring-Dashboards, Aufgabenlisten und Qualitätsberichte

Ökosystem und Tools

Data-Quality-Arbeit verbindet SQL, Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Cloud-Datenplattformen mit Governance- und Integrationsprozessen. Je nach Umgebung arbeiten Spezialisten mit Great Expectations, Soda, dbt tests, Monte Carlo, Informatica oder Talend. Außerdem nutzen sie Python, APIs und Workflow-Tools, um Prüfungen zu automatisieren und Ausnahmen weiterzuleiten.

Wann Unternehmen Unterstützung brauchen

Freiberufliche Expertise ist wertvoll, wenn Datenprobleme eine Migration verlangsamen, Dashboards unzuverlässig machen oder widersprüchliche Kunden- und Produktdatensätze erzeugen. Sie kann auch ein neues Warehouse, eine Master-Data-Initiative oder die Einführung eines CRM unterstützen. In Österreich arbeiten Spezialisten häufig remote mit internationalen Teams zusammen und nehmen an Workshops vor Ort teil, wenn Prozesse und Zuständigkeiten eng abgestimmt werden müssen.

Wichtige Fähigkeiten

Starke Fachleute verbinden technische Untersuchung mit einem klaren Verständnis geschäftlicher Definitionen. Sie können Fehler bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen, ein echtes Problem von einer beabsichtigten Ausnahme unterscheiden und Erkenntnisse in praktische Kontrollen übersetzen. Erfahrung mit Data Governance, Metadaten, Datenherkunft, ETL- oder ELT-Pipelines, SQL und der Kommunikation mit Stakeholdern sorgt für zusätzliche Tiefe.

Einen Spezialisten auswählen

Achten Sie auf nachweisbare Verbesserungen in derselben Datendomäne, nicht nur auf Vertrautheit mit bestimmten Tools. Ein kompetenter Spezialist erklärt Qualitätsdimensionen, definiert Abnahmekriterien und sorgt dafür, dass wiederkehrende Prüfungen nach der Übergabe wartbar bleiben. Fragen Sie, wie er mit sensiblen Informationen umgeht, Regeln dokumentiert und sich mit den Teams abstimmt, die die Daten verwenden. Eine klare Kommunikation auf Englisch und, wenn nötig, auf Deutsch kann die Zusammenarbeit mit österreichischen Organisationen vereinfachen.

Veröffentlicht am:13 Okt 2026

Freelancer, die Data-Quality-Experten in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, decken meist auch diese eng verwandten Technologien ab – so erweiterst du deine Auswahl und vergleichst Tagessätze.

Häufig gestellte Fragen

Neugierig auf Data-Quality-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.

Data Quality wird eingesetzt, um die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Gültigkeit von Informationen zu bewerten und zu verbessern. Unternehmen wenden Data Quality auf CRM-Datensätze, Finanzdaten, Produktkataloge, operative Systeme, Data Warehouses und Analysepipelines an.

Data Quality ist umfassender als Datenbereinigung. Bei der Bereinigung werden problematische Datensätze korrigiert, standardisiert oder entfernt, während Data Quality auch Profiling, Validierung, Monitoring, Zuständigkeiten, Definitionen und Kontrollen umfasst, die verhindern, dass Probleme erneut auftreten.

Ein guter Data-Quality-Spezialist bringt häufig SQL-, Datenprofiling- sowie ETL- oder ELT-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenbanken oder Cloud-Warehouses mit. Nützliche angrenzende Fähigkeiten umfassen Master Data Management, Data Governance, Metadaten, Datenherkunft, Python und die Analyse von Geschäftsprozessen.

Der passende Data-Quality-Freelancer hängt vom Umfang und Risiko der Arbeit ab. Eine begrenzte Validierungsprüfung kann einen Spezialisten erfordern, der mit einem System vertraut ist, während ein bereichsübergreifendes Programm Erfahrung mit Governance, mehreren Datendomänen, der Abstimmung mit Stakeholdern und nachhaltigem Monitoring benötigt.

Data-Quality-Arbeit eignet sich häufig gut für die remote Zusammenarbeit, da Spezialisten Schemata, Regeln, Pipelines und Berichte sicher prüfen können. Workshops mit Datenverantwortlichen oder Prozessteams können dennoch von Terminen vor Ort in Österreich profitieren, besonders während der Analyse und Einführung.

Fragen Sie, wie der Data-Quality-Spezialist Qualitätsdimensionen definiert, Fehler priorisiert und nachweist, dass Kontrollen funktionieren. Starke Antworten umfassen eine nachvollziehbare Ursachenanalyse, dokumentierte Regeln, klare Zuständigkeiten, ein nützliches Monitoring und einen Plan zur Pflege der Prüfungen nach der Umsetzung.

In Data-Quality-Projekten kommen neben SQL und Python möglicherweise Great Expectations, Soda, dbt tests, Informatica, Talend oder Monte Carlo zum Einsatz. Die beste Wahl hängt vom Daten-Stack, den Integrationsmustern, dem Sicherheitsmodell und der Frage ab, ob Prüfungen in Pipelines oder als laufendes Monitoring ausgeführt werden müssen.

Die Arbeit mit Data Quality umfasst meist die Untersuchung unklarer Definitionen, die Verfolgung von Problemen über mehrere Systeme hinweg und die Abstimmung praktischer Regeln mit fachlichen und technischen Teams. Freelancer sollten eine Mischung aus Analyse, Dokumentation, Tests, Stakeholder-Gesprächen und anschließendem Monitoring erwarten und nicht nur eine einmalige Bereinigung.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 113 €, was einem Tagessatz von etwa 905 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 82% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.

Freelancer in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Professionelle Dienstleistungen (57%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (93%) und Produktentwicklung (71%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Quality-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.