Data Quality Experten in Österreich
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Datenprofilierung, Bereinigung, Validierung und Monitoring über Data Warehouses, ETL-Flows und Reporting-Ebenen hinweg verbessern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
Elija Lechner
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 Plakolm
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 Fallahdoust
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 Piffer
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 Gonschor
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 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
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
Georg Oberdammer
Letzte Position:
CIO / CDO bei TroGroup
- Gestaltung und Umsetzung des Transformationskurses für IT & Digitalisierung und Ermöglichung der Weiterentwicklung der Gruppe
- Entwicklung der globalen IT- & Digitalisierungsstrategie (Motto: „ahead of the wave“) auf Basis von Konzernstandards und USP-getriebenen digitalen Lösungen
- Festlegung der Digitalstrategie als Teil der Unternehmensstrategie 2030 mit Fokus auf die Wertdisziplinen „operative Exzellenz“, „Kundenorientierung“, „Produktführerschaft“
- Gestaltung und Implementierung einer geschäftsorientierten, globalen IT-Organisation einschließlich bestehender Shadow-IT-Bereiche
- Digitale Produktentwicklung mit Fokus auf IoT, Data Science, KI, Softwareentwicklung (DevOps), Cloud-Architektur und Azure-Cloud-Services
- Initiierung und Aufbau eines CoE für Künstliche Intelligenz und Data Analytics einschließlich mehrerer agentischer KI-Projekte
- Definition und weltweiter Rollout der Enterprise-, Infrastruktur- und Anwendungsarchitektur
- Cloud-Transformation sowie Einrichtung und Durchführung des globalen S/4HANA-Rollouts inklusive Einführung neuer Funktionen und Module
- Globale Standardisierung, Automatisierung und End-to-End-Digitalisierung von Geschäftsprozessen innerhalb und zwischen den Divisionen
- IT/OT-Integration (Shopfloor, CAx-Integration)
- P&L-Verantwortung und Weiterentwicklung der digitalen Marketing- & Vertriebskanäle, SEO/SEA, Online-Produktkonfiguration, PIM/DAM, eBusiness-/E-Commerce-Systeme
- Implementierung eines globalen Intranet-Portals und mehrerer digitaler Lösungen wie Workday, Concur, Softconcis, Tacto, xFlow
- Weiterentwicklung von Salesforce über CRM hinaus zu einer Sales-Backbone
- Unterstützung bei M&A und Desinvestitionen
- Cyber-Security-Exzellenz, Datenschutz und NIS2-Vorbereitung
- Auf- und Ausbau von Nearshore- und Offshore-Standorten (Polen, Indien)
- Bewertung und Implementierung geschäftswertgetriebener IT-Innovationen wie RPA, Business-Process-KI und Low-Code
- IT-Budgetierung und Controlling, KPI-Reporting und Verhandlung großer IT-Verträge
- Globales Recruiting, Mitarbeiterbindung und -entwicklung
- Stakeholder-Management mit Geschäftsführung und Bereichsleitern
Alexander Touchyn
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 Urbanz
Letzte Position:
Managerin bei Deloitte Consulting GmbH
- Technologieberatung und Projektmanagement mit Fokus auf SAP ICMR und SAP Group Reporting
Qamile Bufaj
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 einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
25 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
15
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Regierung und öffentliche Verwaltung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
75%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
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 Quality 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
Daten, denen man vertrauen kann
Data-Quality-Arbeit sorgt dafür, dass Datensätze vollständig, konsistent, korrekt und nutzbar sind. Dazu gehören Prüfungen auf Dubletten, fehlende Werte, ungültige Formate, fehlerhafte Referenzdaten und Abweichungen in Quellsystemen. Starke Spezialisten helfen Teams, Dashboards, Modelle und operative Berichte zu vertrauen.
Typische Ergebnisse
- Datenprofilierung und Design von Qualitätsregeln
- Logik für Bereinigung und Standardisierung
- Validierung in ETL- oder ELT-Pipelines
- Monitoring, Alarme und Fehlerbehandlung
- Dokumentation für fachliche und technische Verantwortliche
Tools und Ökosystem
Experten arbeiten oft mit SQL, Python, dbt, Spark, Great Expectations, Talend, Informatica und Warehouse-Tools wie Snowflake, BigQuery oder Azure Synapse. Sie verstehen auch Quellsysteme, Lineage, Metadaten und wie Qualitätsregeln sich auf Analytics, BI und Data Products auswirken.
Wann Unternehmen Spezialisten hinzuziehen
Teams brauchen oft Freelancer-Hilfe, wenn Datenprobleme Reporting, Migrationen, Master-Data-Arbeit oder Governance-Programme blockieren. In Österreich kommt das oft in Finance, Versicherungen, Industriegruppen, im Handel und im Reporting des öffentlichen Sektors vor, wo lokale Teams möglicherweise Remote-Support oder Vor-Ort-Arbeit auf Deutsch und Englisch brauchen.
Was starke Profis tun
- Fehler bis zur Quelle zurückverfolgen, nicht nur das Symptom beheben
- Fachliche Regeln von technischen Prüfungen trennen
- Kontrollen so gestalten, dass sie mit neuen Feeds und Schemas skalieren
- Auswirkungen klar für Analysten und Stakeholder erklären
Gute Passung und Übergabe
Ein starker Spezialist hinterlässt wiederverwendbare Regeln, klare Zuständigkeiten und messbare Prüfungen, die auch nach Projektende weiterlaufen. Er kann sich mit Data Engineering, Governance und Analytics-Teams abstimmen, ohne fragile Workarounds zu erzeugen. Für österreichische Unternehmen bedeutet das meist eine saubere Zusammenarbeit, klare Dokumentation und praktische Unterstützung über mehrere Standorte hinweg.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Quality? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein starker Data Quality Spezialist findet und behebt Probleme, die Daten schwer vertrauenswürdig machen. Dazu gehören das Profiling von Datensätzen, das Definieren von Validierungsregeln, das Einrichten von Monitoring und das Beheben von Bereinigungslogik in Pipelines oder Warehouse-Ebenen.
Nein. Data Quality konzentriert sich darauf, ob Daten korrekt, vollständig, konsistent und für den Einsatz geeignet sind, während Data Cleansing ein Weg ist, sie zu verbessern, und Governance das größere Betriebsmodell rund um Verantwortung und Kontrolle ist. Viele Projekte brauchen alle drei, aber die Arbeit ist nicht identisch.
Ein guter Data Quality Freelancer arbeitet je nach Stack oft mit SQL, Python, dbt, Great Expectations, Talend, Informatica oder Spark. Außerdem sollte er Profiling, Regel-Design, Lineage und das Monitoring von Daten im produktiven Betrieb verstehen.
Das hängt vom Umfang ab, aber Data Quality-Arbeit profitiert von jemandem, der sowohl Probleme in Quellsystemen als auch die Auswirkungen auf das Reporting downstream kennt. Für einen klar abgegrenzten Regelkatalog oder eine Pipeline reicht oft ein praktischer Spezialist; für ein Enterprise-Programm braucht man jemanden, der Standards und Betriebsprozesse mitgestaltet hat.
Data Quality definiert, wie gute Daten aussehen und wie man sie testet, während Data Observability die Datenumgebung auf Fehler, Anomalien und Abweichungen überwacht. Beides überschneidet sich beim Monitoring, aber Observability ist breiter und meist stärker auf die Infrastruktur ausgerichtet.
Ja, die meiste Data Quality-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Spezialist Zugriff auf Quellsamples, Datenkataloge und Stakeholder hat. Vor-Ort-Zeit hilft, wenn Regeln von lokalen Prozessen, sensiblen Domänen oder Workshops mit Fachteams in Österreich abhängen.
Achten Sie auf jemanden, der erklären kann, warum eine Regel wichtig ist, nicht nur, wie man sie codiert. Ein starker Data Quality Experte verknüpft Prüfungen mit dem geschäftlichen Einfluss, dokumentiert Annahmen und vermeidet hart codierte Lösungen, die bei Schema- oder Feed-Änderungen brechen.
Die besten Data Quality Profis bringen meist Data Engineering, SQL, Analytics, Governance und manchmal MDM-Kenntnisse mit. Wenn die Arbeit Pipelines oder Warehouses betrifft, sind Erfahrung mit Orchestrierung, Metadaten und Test-Frameworks ein großer Pluspunkt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 125 €, was einem Tagessatz von etwa 1.001 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 75% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 25 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Regierung und öffentliche Verwaltung (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Quality in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (91%) und Projektmanagement (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
