Data-Quality-Experten in Österreich
, passend zu Ihnen und geprüft sowie verfügbarBeauftragen Sie Experten, die Datensätze analysieren, Validierungsregeln definieren und Datenpipelines in CRM-, ERP- und Analytics-Umgebungen verbessern. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihren Projektanforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data-Quality-Experten eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- 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
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette 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
Stefania D.
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.
Elija L.
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
Franz P.
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
Shahram F.
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.
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.
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
Zeev T.
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
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
Alexander T.
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.
Letzte Position:
Managerin bei Deloitte Consulting GmbH
- Technologieberatung und Projektmanagement mit Fokus auf SAP ICMR und SAP Group Reporting
Qamile B.
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Quality-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
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
78%
Master-Abschluss oder höher
56%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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-Quality-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 19 Sep 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 (83%)
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Automotive (33%)
- Bildung (33%)
- Fertigung (33%)
- Einzelhandel (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Quality abdeckt
Data Quality ist die Disziplin, Geschäftsdaten korrekt, vollständig, konsistent, aktuell, gültig und für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Sie umfasst Profiling, Validierung, Bereinigung, Anreicherung und Überwachung über strukturierte und unstrukturierte Quellen hinweg. Die Arbeit unterstützt verlässliches Reporting, Automatisierung, Kundendaten und operative Entscheidungen.
Typische Projektergebnisse
- Kunden-, Produkt-, Lieferanten- und Finanzdatensätze analysieren
- Duplikate, fehlende Werte, ungültige Formate und widersprüchliche Datensätze erkennen
- Namen, Adressen, Codes und Referenzdaten standardisieren
- Qualitätsregeln für Analytics, Migrationen und Integrationen definieren
- Dashboards und Warnmeldungen für die laufende Datenqualität erstellen
Gute Qualitätsarbeit macht aus unzuverlässigen Quelldaten gesteuerte, nutzbare Informationen. Sie kann eine Warehouse-Migration, ein Master-Data-Programm, einen Prozess für regulatorisches Reporting oder eine neue Machine-Learning-Initiative unterstützen.
Tools und angrenzende Kompetenzen
Experten arbeiten möglicherweise mit SQL, Python, dbt, Great Expectations, Soda, Monte Carlo, Informatica, Talend, Microsoft Purview oder cloudnativen Datendiensten. Die passenden Tools hängen von der Datenlandschaft und dem Betriebsmodell des Teams ab. Nützliche angrenzende Kompetenzen umfassen Data Governance, Metadatenmanagement, Data Lineage, Master Data Management sowie ETL- oder ELT-Design.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
- Berichte zwischen Abteilungen oder Quellsystemen voneinander abweichen
- Eine CRM-, ERP- oder Warehouse-Migration inkonsistente Datensätze aufdeckt
- Neue Pipelines keine Kontrollen für Aktualität, Vollständigkeit oder Gültigkeit besitzen
- Teams Verantwortlichkeiten, Aufgabenabläufe und messbare Qualitätsregeln benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn interne Teams den Geschäftskontext kennen, aber keine Kapazität für eine fokussierte Bewertung oder Bereinigung haben. In Österreich können Spezialisten außerdem die Zusammenarbeit zwischen lokalen Geschäftsteams, internationalen Datenverantwortlichen und externen Umsetzungspartnern unterstützen.
Was gute Fachkräfte liefern
Ein guter Spezialist verbindet technische Prüfungen mit geschäftlichen Definitionen. Er dokumentiert kritische Datenelemente, verfolgt Probleme bis zu ihrer Quelle zurück, priorisiert die Behebung und macht Regeln für die jeweils verantwortlichen Teams sichtbar. Außerdem unterscheidet er zwischen einer einmaligen Bereinigung und Kontrollen, die verhindern, dass dasselbe Problem erneut auftritt.
Klare Ergebnisse können einen Profiling-Bericht, Qualitätskennzahlen, Regelkataloge, Ausnahme-Queues, Lineage-Dokumentation, Bereinigungslogik und Betriebsverfahren umfassen. Gute Fachkräfte erklären Abwägungen, statt Unsicherheit hinter einer einzigen Kennzahl zu verbergen.
Wie Qualität nachhaltig wird
Data Quality ist nicht abgeschlossen, wenn ein Datensatz einmal bereinigt wurde. Nachhaltige Ergebnisse erfordern Verantwortlichkeiten, Validierung in Pipelines, Überwachung nach der Veröffentlichung und einen Prozess zur Bearbeitung von Ausnahmen. Governance sollte praktisch genug sein, damit Teams sie befolgen, und präzise genug, um Audits und verlässliche Analysen zu unterstützen.
Die besten Spezialisten hinterlassen wiederverwendbare Prüfungen, klare Dokumentation und eine Übergabe, die interne Teams selbst betreiben können. Sie messen Verbesserungen anhand abgestimmter Geschäftsdefinitionen und überarbeiten Regeln, wenn sich Produkte, Prozesse oder Quellsysteme ändern.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data-Quality-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Data Quality wird eingesetzt, um Informationen für die geschäftliche Nutzung korrekt, vollständig, konsistent, gültig und aktuell genug zu machen. Unternehmen wenden sie auf Kundendaten, Produktdaten, Finanzberichte, Analytics, Migrationen, Integrationen und Inputs für Machine Learning an.
Data Quality konzentriert sich auf den Zustand und die Nutzbarkeit von Daten, während die Datenbereinigung bestimmte Fehler korrigiert und Data Governance Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Entscheidungsbefugnisse festlegt. Sie arbeiten zusammen: Governance definiert das Betriebsmodell, die Bereinigung behebt Mängel und Qualitätskontrollen helfen, deren Wiederkehr zu verhindern.
Data Quality überschneidet sich häufig mit SQL, Python, ETL oder ELT, Data Warehousing, Master Data Management und Metadatenmanagement. Erfahrung mit Data Lineage, Profiling-Tools, Cloud-Plattformen und der Analyse von Geschäftsprozessen ist ebenfalls wertvoll.
Data Quality-Projekte unterscheiden sich je nach Anzahl der Quellen, Kritikalität der Daten und Reife vorhandener Kontrollen. Eine fokussierte Profiling-Übung kann ein enges Spezialistenprofil erfordern, während eine unternehmensweite Bereinigung Erfahrung mit Governance, Stakeholder-Abstimmung, Pipeline-Kontrollen und Change Management voraussetzt.
Data Quality eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Profiling, Regelentwicklung, Dokumentation und Überwachung sicher online durchgeführt werden können. Workshops vor Ort können dennoch hilfreich sein, wenn Spezialisten lokale Prozesse erfassen, Verantwortlichkeiten klären oder österreichische Geschäftsteams mit internationalen Datenverantwortlichen abstimmen müssen.
Data Quality-Tools sollten anhand der Systeme, Datenmengen und Arbeitsabläufe verglichen werden, die sie unterstützen müssen, nicht nur anhand von Funktionslisten. Bewerten Sie die Flexibilität der Regeln, die Integration in bestehende Pipelines, Lineage, Warnmeldungen, Aufgabenverwaltung, Zugriffskontrollen und den Aufwand, den Teams für die Pflege der Prüfungen benötigen.
Zu den Ergebnissen von Data Quality können eine Profiling-Bewertung, ein Verzeichnis kritischer Datenelemente, Validierungsregeln, Bereinigungslogik, Ausnahme-Workflows, Dashboards und Dokumentation gehören. Ein gut abgegrenztes Engagement erklärt außerdem Verantwortlichkeiten, Prioritäten und wie die Kontrollen nach dem Ausscheiden des Spezialisten betrieben werden.
Data Quality-Expertise zeigt sich in klaren Geschäftsdefinitionen, nachvollziehbaren Ergebnissen und Kontrollen, die in realen Pipelines funktionieren. Fragen Sie, wie der Spezialist mit falsch-positiven Ergebnissen umgeht, Mängel priorisiert, Annahmen dokumentiert und nachweist, dass Verbesserungen nach der Bereinigung stabil bleiben.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 117 €, was einem Tagessatz von etwa 938 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 78% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 56% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (42%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (83%), Informationstechnologie (IT) (83%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (92%) und Produktentwicklung (75%).
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.
Wien Graz 
Wien Länder:
- Deutschland
- Österreich
- Schweiz
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
