Data Warehouse Experten in Vienna
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die DWH-Modelle entwerfen, ETL- und ELT-Pipelines bauen und Reporting-Layer für verlässliche Analysen optimieren. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Vienna kennen, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
Thomas Pacal
Letzte Position:
Change Manager / Sales Transformation bei SEFE
- Organizational Change Management im Rahmen einer konzernweiten, supranationalen Sales Transformation als Kernstück einer umfassenden Restrukturierung erfolgskritischer Bereiche unter End-to-End-Steuerung des Change-Prozesses sowie nachhaltiger Verankerung und Sicherstellung der Zukunftsfähigkeit des Vertriebs.
- Initiierung und ganzheitliche Steuerung des Sales-Transformationsprogramms, inklusive tiefgehender Analyse zur Identifikation, Bewertung und strategischen Einbindung sämtlicher relevanter Stakeholder unter taktischer Nutzung ihrer spezifischen betrieblichen Interessen und Einflussmöglichkeiten.
- Durchführung erweiterter, detaillierter Change-Impact-Analysen zur Prognose organisationaler Auswirkungen der Transformation, Ableitung einer maßgeschneiderten Change-Strategie sowie Entwicklung einer Change Roadmap und einer Change Story als Kern-Narrativ des Campaignings.
- Konzeption und Umsetzung eines integrierten Kommunikations- und Aktionsplans zur Sicherstellung maximaler Transparenz, zum effektiven Management impliziter Erwartungen und zur zielgerichteten Steuerung eines für alle Stakeholder nachvollziehbaren, reaktivierenden Veränderungsprozesses.
- Aktives Management sämtlicher Phasen der Transformation inklusive Etablierung robuster Monitoring-Mechanismen zur kontinuierlichen Fortschrittsanalytik und -prognostik anhand empfohlener sowie gemeinsam definierter KPIs.
- Etablierung eines agilen Analyse- und Anpassungszyklus zur kontinuierlichen Bewertung der Effektivität gesetzter Maßnahmen, frühzeitigen Erkennung von Herausforderungen und zeitnahem Finetuning der Change-Strategie.
- Durchführung präziser Gap-Analysen zur Identifikation von Kompetenzdefiziten im Vertriebsteam im Kontext der neuen strategischen Ausrichtung sowie Ableitung und Entwicklung zielgerichteter Qualifizierungsstrategien (z. B. Coaching, Training).
- Umfassende Reduktion von Veränderungswiderständen durch Umwandlung opponierender Stakeholder-Mindsets in proaktiv veränderungstreibende Change Ambassadors.
- Tiefe und nachhaltige Neuausrichtung der Vertriebsstrukturen und -prozesse unter vollständigem Alignment mit den übergeordneten Unternehmenszielen.
- Qualitativ und quantitativ messbare Verbesserung der Vertriebseffizienz und -leistung als direktes Resultat der implementierten Transformationsinitiativen und Kompetenzaufbauprogramme.
Stefan Dangubic
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Nikola Neloski
Letzte Position:
Gründer und Geschäftsführer - Senior Business Analyst bei fintechno AI GmbH
- Business Analyse
- Anforderungsmanagement
- Systemdesign
- Verschiedene Versicherungsprojekte
- Technologie-Stack: msg.Billing (InExkasso)
- Produkt: Pay-per-Use-KFZ-Versicherung auf Blockchain-Basis und OBD-II-Echtzeittelemetrie mit KI
Fabio Galvagni
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Jerry Bousardo
Letzte Position:
Inhaber bei DIGIPM Consulting e.U.
Von 02/2023 bis 05/2024: IT-Interim-Manager in einer internationalen Bauchemiegruppe mit Hauptsitz in Deutschland, tätig als Global TSA Manager in einem Carve-out-Projekt und verantwortlich für den IT-Arbeitsstrang.
Ab 06/2024: IT-Beratung in den Bereichen Projektmanagement und IT-Service-Management, einschließlich PM/PMO-Coaching und -Unterstützung.
Frank Welk
Letzte Position:
Softwareentwicklung bei REI und EMI
- Code review, Fehlerbeseitigung und Neuentwicklung von Programmcode im Rahmen von PL/SQL und Oracle Forms
- Umstellung der Datenbankversion auf Oracle 12/19 und Migration der Oracle Forms Umgebung von Client-Server auf Web (6i → 12c)
- Behebung von blockierenden Sitzungen und Implementierung neuer Workflow-Anforderungen
- Einsatz von PL/SQL Packages, Prozeduren, Funktionen, Datenbanktriggern, Batch-Dateien und Java-Anwendungen
- Überarbeitung der Bildschirmmasken auf Basis von Oracle Forms und clientseitigem PL/SQL-Code
- Fachliche Abwicklung der Ausstellung und Verarbeitung von Gutscheinen (REI=Reimbursement; EMI=Emission), inklusive Abrechnung mit Akzeptanzpartnern
- Agile Entwicklung auf SCRUM-Basis mit monatlichen Sprints und wöchentlichen Abstimmungen
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
Lorenz Graiff
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
Benjamin Auer
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 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
Anton Larch
Letzte Position:
Selbständig bei Controlling Lab eU
Business Intelligence und Digitalisierungsprojekte
Controlling als Service
Bilanzbuchhaltung und Personalverrechnung
Interimsmanagement
Kompetenzteam Business Intelligence (2025) bei Lebensmitteleinzelhandel (21 Mrd. Umsatz, 52k MA): Projektarbeit an der Schnittstelle zwischen Finanzfachbereich und IT-Dienstleister; diverse Umsetzungsprojekte im Bereich Reporting und Business Intelligence
Beratungsleistungen (2025) für Biotech-Startup (5 Mio. Umsatz, 25 MA): Optimierung und Automatisierung der Buchhaltungs- und Controllingprozesse; Einführung eines zentralen Data-Warehousesystems für Planung und Reporting
Beratungsleistungen (2025) in der Rundfunk- und Telekommunikationsbranche (130 Mio. Umsatz, 200 MA): Analyse und Fehlerbehebung der finanzwirtschaftlichen Prozesse im BSS-System (Kundenverwaltungs- und Abrechnungssystem)
Beratungsleistungen (2024) in der Rundfunk- und Telekommunikationsbranche (130 Mio. Umsatz, 200 MA): Überführung und Implementierung einer Kostenrechnung in ein neues Datenbanksystem
Octavian Golea
Letzte Position:
Oracle-DWH-Analyst bei Infomotion Gmbh
Oracle PL/SQL, Oracle SQL, ITIL
Karin Wallner
Letzte Position:
Leiter Controlling bei Frey-Wille GmbH & Co KG
- Leitung der Controllingabteilung (1 Mitarbeiter)
- Kaufmännische Beratung des Eigentümers
- Unterstützung bei Merger & Acquisition und Due Diligences
- Unterstützung bei der Liquiditätsplanung
- Unterstützung bei Monats- und Jahresabschlüssen (UGB)
- Erstellung von Businessplänen und strategischer Planung
- Jahresplanung, Budgeterstellung und Forecasts
- Strategische Vertriebs- und Produktionssteuerung
- Erstellung eines neuen Reporting-Packages in Excel (UGB/IFRS) mit Plausibilitätschecks und Automatisierungen
- Erstellung eines neuen Konsolidierungspackages in Excel
- Erarbeitung eines neuen Inventurprozesses
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.
Christian Schön
Letzte Position:
Kaufmännischer Leiter/CFO bei MEV Independent Railway Services GmbH
- CFO, Prokurist, gewerberechtlicher Geschäftsführer: Finanzen, Personal, IT & Organisation, Förderungen
- Reorganisation und 100% Personal- und Umsatzwachstum in vier Jahren bei konstanten Fixkosten erzielt
- Negative Eigenkapitalquote auf plus 30% verbessert
- Modernes IT- und Reportingsystem implementiert
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Warehouse einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
12%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Vienna 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 Vienna, die Data Warehouse 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
Datenzugriff
Ein Data Warehouse führt Daten aus vielen Systemen an einem Ort für Analysen zusammen. Es ist für Reporting, Dashboards, Forecasts und revisionssichere Geschäftssichten gebaut. Teams nutzen es, wenn sie stabile Zahlen statt Live-Daten aus Anwendungen brauchen.
Zentrale Aufgaben
Typische Aufgaben sind:
- Dimensionale Modelle und Star-Schemata
- ETL- und ELT-Pipelines
- Datenqualitätsprüfungen und Abgleiche
- Reporting-Layer für BI-Tools
Starke Spezialisten verstehen Facts, Dimensionen, Slowly Changing Data und wie Geschäftsregeln Kennzahlen beeinflussen.
Tools
Der Stack umfasst oft SQL, dbt, Orchestrierungstools und Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Amazon Redshift. Einige Unternehmen betreiben weiterhin Oracle-, SQL-Server- oder Teradata-Warehouses on-premises. Der richtige Experte weiß, wie man mit alten und modernen Setups arbeitet.
Wann man jemanden beauftragt
Unternehmen holen sich freiberufliche Hilfe, wenn ein Warehouse langsam, inkonsistent oder schwer zu ändern ist. Sie brauchen auch Unterstützung bei Migrationen, neuen Quellsystem-Integrationen oder BI-Neuaufbauten. In Vienna passt das oft zu Finance-, Logistik-, Retail- und anderen datenintensiven Teams, die klare Berichte über mehrere Systeme hinweg brauchen.
Starke Profile
Gute Spezialisten konzentrieren sich auf Datenmodelle, nicht nur auf Abfragen. Sie dokumentieren Geschäftslogik, halten Pipelines testbar und wissen, wie man historische Daten handhabt, ohne Reports zu beschädigen. Außerdem verstehen sie Sicherheit, Zugriffskontrolle und wie sie Analysten und technische Teams unterstützen.
Arbeitsweise
Remote-Arbeit ist bei Warehouse-Projekten üblich, weil die meiste Arbeit in SQL, Pipelines und Dokumentation passiert. Zeit vor Ort kann helfen, wenn Quellsysteme, Stakeholder oder Domänenregeln komplex sind. In Vienna reicht oft klares Englisch, obwohl der lokale Geschäftskontext Übergaben und Workshops erleichtern kann.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Data Warehouse anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Ein Data Warehouse sammelt Daten aus verschiedenen Systemen und macht daraus eine konsistente Basis für Analysen. Es unterstützt Dashboards, Management-Reporting, Trendanalysen und historische Auswertungen, die sich in operativen Systemen nur schwer stabil halten lassen. Unternehmen nutzen es, wenn sie einen vertrauenswürdigen Ort für Geschäftszahlen brauchen.
Nein. Ein Data Warehouse ist für Analysen und Business-Reporting strukturiert, während ein Data Lake meist rohe oder halbstrukturierte Daten für breitere Auswertungen speichert. Viele Teams nutzen beides: den Lake für flexible Speicherung und das Warehouse für aufbereitete, verlässliche Kennzahlen.
Holen Sie sich Data Warehouse-Unterstützung, wenn Sie ein neues Modell, eine Migration, schnellere Abfragen, sauberere Pipelines oder Hilfe beim Auflösen von Reporting-Problemen brauchen. Freiberufliche Spezialisten sind auch nützlich, wenn das interne Team ausgelastet ist und ein Liefertermin näher rückt. Das ist besonders häufig bei BI-Änderungen oder Quellsystem-Integrationen.
Ein starker DWH-Spezialist sollte auch Datenmodellierung, ETL- oder ELT-Design, Orchestrierung, Tests und die Definition von Geschäftszahlen kennen. Cloud-Warehouse-Services, dbt und BI-Tools gehören oft ebenfalls dazu. Gute Dokumentation und klare Kommunikation sind genauso wichtig wie technische Tiefe.
Ein Data Warehouse ist die Datenbasis; Power BI und Tableau sind Reporting-Tools, die darauf zugreifen. Das eine ersetzt das andere nicht. Wenn Berichte langsam oder inkonsistent sind, liegt das Problem oft im Warehouse-Modell oder in der Pipeline, nicht in der Visualisierungsschicht.
Die meiste Data Warehouse-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie in SQL, Pipelines und Dokumentation gebaut wird. Vor-Ort-Termine in Vienna können helfen, wenn Geschäftsdefinitionen unklar sind oder Teams Workshops mit lokalen Stakeholdern brauchen. Viele Projekte funktionieren am besten mit einem Remote-Aufbau und ein paar persönlichen Checkpoints.
Achten Sie auf klare Modelle, lesbares SQL, Tests und ein gutes Verständnis der Logik von Quelle zu Ziel. Ein guter Enterprise Data Warehouse-Spezialist erklärt, warum eine Kennzahl auf eine bestimmte Weise gebaut ist, und kann zeigen, wie er Brüche in nachgelagerten Reports verhindert. Frühere Arbeit an Migrationen, Performance-Tuning oder komplexer Geschäftslogik ist ein starkes Signal.
Ein Data Warehouse ist in Finance, Vertrieb, Supply Chain, Operations und im Executive Reporting weit verbreitet. Es ist auch in Branchen nützlich, die nachvollziehbare Zahlen und historische Analysen über viele Systeme hinweg brauchen. Wenn ein Team darüber streitet, wessen Zahlen stimmen, wird ein Warehouse oft unverzichtbar.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 865 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Französisch (35%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Bank- und Finanzwesen (70%) und Fertigung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Warehouse in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (80%) und Projektmanagement (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Warehouse eingesetzt haben
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Länder:
Wien 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
