Data Quality Experten in Wien
für verlässliche Daten mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die Daten über Kundenstammsätze, Analyse-Pipelines und Stammdaten hinweg genauer, vollständiger und konsistenter machen. FRATCH verbindet Sie mit präzise passenden, geprüften Freelancern, die verfügbar sind, wenn Ihr Projekt sie braucht.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Data Quality 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.
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
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
Lorenz G.
Letzte Position:
Business Analyst bei Wirtschaftsagentur Wien
- Durchführung einer Machbarkeitsstudie zur Einführung eines hausinternen DWH als zentrale Datenbasis
- Durchführung von Workshops zur IST-Analyse (Prozesse, Reports, KPIs) gemeinsam mit den Auftraggebern
- Erhebung und Detaillierung der fachlichen Anforderungen inkl. Zielbild für ein hausinternes DWH
- Abstimmung und Klärung von Datenanlieferungen und Schnittstellen in Terminen mit Stakeholdern und Datenlieferanten
- Entwicklung erster Datenmodelle als Grundlage für Datenqualität und spätere Implementierung
- Ausarbeitung von Lösungsvarianten inkl. Architektur- und Betriebsoptionen sowie Entscheidungsgrundlage
- Erstellung des Business Case inkl. Aufwandsschätzungen, Kosten-/Nutzenbetrachtung und Entscheidungsvorlage
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
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 einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
86%
Master-Abschluss oder höher
57%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
89%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Wien 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 Wien, 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Quality 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 (100%)
- Informationstechnologie (IT) (89%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (56%)
- Bildung (33%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Fertigung (33%)
- Immobilien (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Quality umfasst
Data Quality ist die Disziplin, Daten für ihren vorgesehenen Zweck geeignet zu machen. Sie prüft, ob Informationen systemübergreifend korrekt, vollständig, konsistent, aktuell, eindeutig und gültig sind. Experten kombinieren Profiling, Datenbereinigung und Datenvalidierung, um unzuverlässige Datensätze in verlässliche Geschäftsinformationen umzuwandeln.
Wo sie eingesetzt wird
Unternehmen wenden Data-Quality-Praktiken überall dort an, wo Entscheidungen, Abläufe oder Kundenerlebnisse von verlässlichen Informationen abhängen. Typische Aufgaben umfassen:
- Kunden- und Lieferantenstammdaten
- Reporting, Analysen und Business Intelligence
- Datenmigrationen und Systemkonsolidierungen
- Regulatorische, finanzielle und operative Datensätze
- Produkt-, Bestands- und Referenzdaten
Methoden und Tools
Eine Qualitätsinitiative beginnt in der Regel mit dem Profiling der Quelldaten und der Definition messbarer Regeln gemeinsam mit den Fachverantwortlichen. Spezialisten nutzen möglicherweise SQL, Python, Datenkataloge, ETL-Tools und Observability-Lösungen, um Anomalien, Duplikate und fehlende Werte zu erkennen. Außerdem etablieren sie Workflows für Korrekturen, Verantwortlichkeiten und laufendes Monitoring.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise ist bei Fusionen, Änderungen an CRM- oder ERP-Systemen, Cloud-Migrationen und Data-Warehouse-Projekten wertvoll. Sie hilft auch, wenn Dashboards widersprüchliche Ergebnisse liefern, Teams keine gemeinsamen Definitionen haben oder wiederkehrende Fehler Kunden erreichen. In Wien können Spezialisten lokale Teams vor Ort unterstützen und gleichzeitig sicher mit Stakeholdern in ganz Europa zusammenarbeiten.
Verwandte Disziplinen
Eine starke Data-Quality-Arbeit verbindet technische Kontrollen mit der fachlichen Bedeutung von Daten. Nützliches angrenzendes Wissen umfasst Stammdatenmanagement, Data Governance, Metadatenmanagement, Datenbankdesign, API-Integration und Datenschutzpraktiken. Erfahrung mit Plattformen wie Salesforce, SAP, Snowflake oder Microsoft Azure kann hilfreich sein, wenn Qualitätsprobleme mehrere Systeme betreffen.
Was starke Experten auszeichnet
Die besten Fachleute verfolgen ein Problem bis zu seiner Quelle, anstatt nur sichtbare Symptome zu korrigieren. Sie übersetzen Geschäftsregeln in klare Prüfungen, dokumentieren Annahmen und zeigen, wie Ausnahmen behandelt werden. Achten Sie auf praktische Nachweise für Profiling, Regeldefinition, Deduplizierung, Migrationsvalidierung und Monitoring sowie auf die Kommunikationsfähigkeiten, um Datenverantwortliche und technische Teams zusammenzubringen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Quality am häufigsten aufkommen.
Data Quality wird eingesetzt, um Informationen korrekt, vollständig, konsistent, gültig und für den geschäftlichen Einsatz geeignet zu machen. Unternehmen verlassen sich darauf für Kundenprozesse, Reporting, Analysen, Migrationen, Compliance-Prozesse und automatisierte Entscheidungen.
Data Quality ist die umfassendere Disziplin und umfasst Messung, Regeln, Prävention, Monitoring und Korrekturmaßnahmen. Datenbereinigung oder Data Cleaning ist eine Aktivität innerhalb dieses Bereichs und konzentriert sich darauf, problematische Datensätze zu korrigieren, zu standardisieren oder zu entfernen.
Ein guter Data-Quality-Spezialist kennt sich häufig mit SQL, Datenprofiling, ETL, Stammdatenmanagement und Data Governance aus. Kenntnisse in Metadaten, APIs, Cloud-Data-Warehouses und Datenschutzkontrollen sind hilfreich, wenn Probleme mehrere Systeme betreffen.
Das passende Maß an Data-Quality-Erfahrung hängt vom Umfang, der Komplexität der Quellen und den Fehlerkosten ab. Eine gezielte Validierungs- oder Deduplizierungsaufgabe kann einen Spezialisten mit passender Umsetzungserfahrung erfordern, während ein systemübergreifendes Programm Expertise in Governance, Migration und der Abstimmung mit Stakeholdern verlangt.
Data-Quality-Arbeit eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Profiling, Regeldefinition und Dokumentation in gemeinsam genutzten Umgebungen stattfinden. Workshops vor Ort in Wien können dennoch wertvoll sein, um Definitionen, Verantwortlichkeiten und Korrekturprozesse mit den Fachteams abzustimmen.
Ein Data-Quality-Experte definiert Prüfungen, bevor die Daten geändert werden, etwa Regeln für Gültigkeit, Vollständigkeit, Eindeutigkeit und Konsistenz. Er vergleicht die Ergebnisse über die Zeit, verfolgt Ausnahmen bis zu den Quellsystemen zurück und dokumentiert, welche Teams für Korrekturmaßnahmen verantwortlich sind.
Ein Unternehmen kann vor einer CRM-, ERP- oder Data-Warehouse-Migration, nach wiederholten Abweichungen im Reporting oder bei doppelten Datensätzen, die Abläufe beeinträchtigen, einen Data-Quality-Freelancer benötigen. Externe Expertise kann eine unabhängige Bewertung und einen praktischen Korrekturplan liefern, ohne dauerhaft zusätzliche Kapazitäten aufzubauen.
Prüfen Sie, ob der Data-Quality-Fachmann technische Erkenntnisse mit geschäftlichen Auswirkungen verbinden kann. Bitten Sie um Beispiele für Profiling, Regeldefinition, Deduplizierung, Korrekturen an den Quellen und Monitoring. Achten Sie außerdem darauf, ob seine Dokumentation Verantwortlichkeiten und wiederholbare Kontrollen klar macht.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 848 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 86% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 57% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (89%) und Französisch (44%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (100%), Informationstechnologie (IT) (89%) und Professionelle Dienstleistungen (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Datenqualität in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (89%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Quality 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:
Wien 
Graz 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
