ETL-Experten in Österreich
für zuverlässige Datenpipelines, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die Data Warehouses konzipieren, robuste Extraktionspipelines erstellen und Cloud-, Datenbank- und Geschäftssysteme verbinden. Erhalten Sie eine präzise und schnelle Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für ETL-Arbeiten in Österreich.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
Alexander P.
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
Octavian G.
Letzte Position:
Oracle-DWH-Analyst bei Infomotion Gmbh
Oracle PL/SQL, Oracle SQL, ITIL
Karl F.
Letzte Position:
ONECEPT Website bei ONECEPT GmbH
Entwicklung und Umsetzung der Website onecept.at mit React/Next.js. Fokus auf responsives Webdesign, performante Komponentenstruktur, SEO-Grundoptimierung und technisches Deployment.
Technologien: React, Next.js, TypeScript / JavaScript
Stefan M.
Letzte Position:
SAP Architekt bei Produktionsindustrie
Einführung von SAP Business Data Cloud / Datasphere
Technologien: SAP Datasphere | SAP BTP | SAP ANALYTICS CLOUD | ETL / ELT | Security & Governance
Aufgaben / Verantwortung:
- Konzeption und Umsetzung von Datenarchitekturen in SAP Business Data Cloud / Datasphere
- Design von Spaces, Data Products und Data Flows für integrierte Datenmodelle
- Anbindung von SAP- & Non-SAP-Systemen über SDI, ODP, APIs
- Integration mit SAP ANALYTICS CLOUD für Self-Service-Analytics
- Aufbau von Governance-, Security- & Berechtigungskonzepten
- Erstellung von Architekturrichtlinien & Performanceoptimierung
Ergebnisse / Erfolge:
- Einführung eines zentralen Datenkatalogs & Berechtigungskonzepts
- Grundstein für Self-Service-Analytics gelegt
Stefan D.
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)
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
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.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Immo M.
Letzte Position:
Interim Manager/Unternehmensberater bei Österreichischer Landesenergieversorger
Weiterentwicklung der Data-Analytics-Systemlandschaft auf Basis von MS Power BI
- Konzeption und Entwicklung von ETL-Prozessen, primäre Datenquelle SAP IS/U inkl. Extraktion mittels Theobald Extraktoren nach Azure Synapse, Unterstützung bei SAP-S4-Umstellung
- Unterstützung bei der Konzeption und Entwicklung von Datenmodellen in Azure Synapse Analytics
- Erhebung und Umsetzung von Anforderungen im Data-Analytics-Bereich aus internen Fachbereichen
- Identifikation, Dokumentation und Analyse bestehender sowie bereichsübergreifender Prozesse
- Datendefinition, Datenmodellierung & Aufbereitung sowie Quellenauswahl für die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlich strukturierten Datenquellen
- Entwurf von Reports und Dashboards auf Basis von MS Power BI
- Überführung von Reporting-Prozessen von bestehenden Strukturen auf MS Power BI Premium (PPU)
- Hands-on-Entwicklung und Umsetzung von Analysen, Reports und Dashboards auf Basis von Microsoft Power BI
- Power Apps für Rückschreibprozesse aus Power BI Premium in Azure SQL DB
- Power-BI-Begleitung im Rahmen der SAP-S4-Umstellung
- Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und externen Entwicklungspartnern
- Coaching/Training, Dokumentation, Entwicklungsprozesse
Laura H.
Letzte Position:
Sr. BI-Berater & Projektmanager bei Multivariata
- Projektleiter, Sr. BI-Experte, Data Scientist, Automatisierungsingenieur für Marketing Analytics | Customer Insights (Einzelhandel, E-Commerce)
- Produktmanager: Asset Metadata Ingest & Provide
- Product Owner Business Intelligence – verantwortlich für 2 Teams: Cloud Data Engineering, Data Warehouse (Logistik)
- Product Owner für den Aufbau einer Reporting-Plattform auf Azure & Power BI (Finanzen)
Fabio G.
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
Daniel A.
Letzte Position:
Solution Architect und Fullstack Developer bei IoT Sensor Data Processing and Evaluation
- Ein Konzept für die Analyse von Sensordaten entwickeln.
- Umsetzungsoptionen, Produkte und Preise in Azure bewerten.
- Das Lösungskonzept dem Kunden präsentieren und vertreten.
- Eine ETL-Pipeline zur Verarbeitung von Sensordaten implementieren.
- BI-Lösungen mit dem Daten-Repository integrieren.
- Dokumentation und Support für Endanwender bereitstellen.
Hossein A.
Letzte Position:
Datawarehouse Consultant bei LENZING AG
- Beratung zur Enterprise-Data-Warehouse- und Reporting-Praxis bei einem der größten Industriekonzerne Österreichs.
- Entwicklung und Standardisierung von Power-BI-Dashboards sowie Data-Visualization-Governance für unternehmensweites Reporting.
- Entwicklung eines WCAG-konformen, farbenblind-sicheren Visualisierungsstandards (Okabe-Ito-Palette), um Dashboards im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen.
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
Benjamin A.
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)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ETL-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
90%
Master-Abschluss oder höher
70%
Doktortitel
10%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
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 ETL-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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der ETL-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (82%)
- Bank- und Finanzwesen (73%)
- Einzelhandel (59%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Bildung (45%)
- Transport und Logistik (41%)
- Fertigung (41%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (32%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Datenbewegung
ETL steht für Extract, Transform and Load. Dabei werden Daten aus operativen Systemen in ein Warehouse, einen Data Lake oder eine Reporting-Umgebung übertragen, während sie bereinigt, umgeformt und validiert werden. Typische Quellen sind relationale Datenbanken, APIs, Dateien, SaaS-Tools und Event-Feeds.
Zentrale Leistungen
ETL-Spezialisten erstellen wiederholbare Pipelines, die verstreute Informationen in vertrauenswürdige Datensätze umwandeln. Ihre Arbeit kann Quellanalyse, Transformationsregeln, Schemadesign, inkrementelles Laden, Abstimmung und Dokumentation umfassen.
- Daten aus Datenbanken, APIs und Dateien extrahieren
- Formate, Schlüssel und Geschäftsregeln transformieren
- Aufbereitete Daten in Warehouses oder Data Lakes laden
- Validierung, Protokollierung und Fehlerbehebung hinzufügen
Tools und Ökosystem
Die passende Tool-Auswahl hängt von Datenvolumen, Latenz, Governance und der vorhandenen Infrastruktur ab. Zu den gängigen Umgebungen gehören Talend, Informatica, Pentaho Data Integration, Apache NiFi, SSIS und Cloud-Dienste wie AWS Glue, Azure Data Factory und Google Cloud Dataflow. SQL, Python, Spark und Orchestrierungstools vervollständigen häufig den Stack.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen benötigen häufig freiberufliche ETL-Expertise während einer Warehouse-Migration, einer Überarbeitung des Reportings oder der Zusammenführung von Datenquellen. Spezialisten können auch den Ersatz von Altsystemen, die Cloud-Einführung und die Behebung unzuverlässiger geplanter Jobs unterstützen.
- Inkonsistente Quelldatensätze abgleichen
- Fehleranfällige Skripte oder manuelle Exporte ersetzen
- Überwachung und Wiederherstellung von Pipelines verbessern
- Daten für Analysen und maschinelles Lernen vorbereiten
Zuverlässige Umsetzung
Gute Fachleute klären Zuständigkeiten, Aktualisierungsbedarf und Erwartungen an die Datenqualität, bevor sie mit dem Aufbau beginnen. Sie trennen Rohdaten-, Transformations- und Bereitstellungsebenen, machen Pipelines beobachtbar und entwickeln sie für wiederaufnehmbare Abläufe. Außerdem testen sie Sonderfälle, schützen sensible Daten und erläutern Entscheidungen klar gegenüber geschäftlichen und technischen Stakeholdern.
Zusammenarbeit in Österreich
ETL-Projekte in Österreich gibt es in der Fertigung, im Bankwesen, im Versicherungswesen, im Einzelhandel, in der Logistik und im öffentlichen Dienst. Remote-Arbeit funktioniert gut, wenn der Quellzugriff, Sicherheitskontrollen und die Dokumentation vorbereitet sind; Workshops vor Ort können bei komplexen Altsystemen und der Abstimmung mit Stakeholdern helfen. Deutschkenntnisse können für lokale Teams hilfreich sein, während technische Arbeiten häufig auf Englisch dokumentiert werden.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um ETL-Experten am häufigsten aufkommen.
ETL wird verwendet, um Daten aus mehreren Quellen zu sammeln, einheitliche Geschäftsregeln anzuwenden und das Ergebnis in ein Warehouse, einen Data Lake oder ein Berichtssystem zu laden. Es unterstützt Dashboards, Finanzberichte, operative Analysen, Compliance-Prozesse und die Vorbereitung für maschinelles Lernen.
Bei ETL werden Daten vor dem Laden in das Zielsystem transformiert, während ELT Rohdaten zuerst lädt und sie innerhalb eines Warehouses oder Data Lakes transformiert. Die bessere Wahl hängt von den Möglichkeiten des Warehouses, den Governance-Anforderungen, der Komplexität der Transformationen und davon ab, wie schnell Rohdaten verfügbar sein müssen.
Ein guter ETL-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Datenmodellierung, APIs, relationalen Datenbanken und Cloud-Speicher. Nützliche ergänzende Kenntnisse umfassen Python, Spark, Orchestrierung, Tests der Datenqualität, Sicherheitskontrollen und Business-Intelligence-Tools.
Der erforderliche Erfahrungsumfang hängt von der Komplexität der Quellen, der Sensibilität der Daten, den Aktualisierungsanforderungen und der Anzahl der beteiligten Systeme ab. Eine kleine geplante Pipeline kann gezielte Unterstützung durch einen Spezialisten erfordern, während eine Migration oder ein Enterprise-Warehouse nachweisbare Erfahrung in Design, Tests, Überwachung und Übergabe voraussetzt.
ETL-Arbeit kann häufig remote aus Österreich umgesetzt werden, wenn sicherer Zugriff, repräsentative Daten und klare Zuständigkeiten vorhanden sind. Termine vor Ort sind wertvoll, um undokumentierte Prozesse in Altsystemen zu erfassen, Geschäftsregeln abzustimmen und Teams mit strengen Infrastrukturkontrollen zu koordinieren.
Bitten Sie um Nachweise für zuverlässige Pipelines, eine klare Datenherkunft und messbare Validierungsregeln. Ein kompetenter Spezialist kann Fehlerbehandlung, Verhalten beim Neustart, Abstimmung, Überwachung, Bereitstellungspraktiken und den Schutz sensibler Informationen erklären.
ETL-Projekte können Talend, Informatica, Pentaho Data Integration, SSIS, Apache NiFi, AWS Glue, Azure Data Factory oder Google Cloud Dataflow verwenden. SQL, Python, Spark und Workflow-Orchestrierung werden häufig mit diesen Tools kombiniert, statt sie isoliert einzusetzen.
Klären Sie vor Beginn der ETL-Arbeit die Quellsysteme, Datenverantwortlichen, Zielmodelle, Aktualisierungsfenster, Zugriffsbeschränkungen und Abnahmetests. Bestätigen Sie außerdem, ob der Auftrag nur die Bereitstellung der Pipeline umfasst oder auch Dokumentation, Überwachung, Support und Wissenstransfer.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 839 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 90% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 70% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (95%), Englisch (95%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Bank- und Finanzwesen (73%) und Einzelhandel (59%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (91%) und Projektmanagement (68%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
