ETL Experten in Wien
, die komplexe Daten in verlässliche Entscheidungen verwandeln – dank KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die zuverlässige Datenpipelines entwickeln, Warehouse- und Cloud-Quellen integrieren sowie Workflows für Transformation und Validierung automatisieren. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise an geprüfte, verfügbare Freelancer für Ihr ETL-Projekt.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich ETL 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
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)
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.
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.
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)
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
Kevin L.
Letzte Position:
Data Consultant bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Gasper Z.
Letzte Position:
Senior BI-Berater bei PMONE GmbH
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ETL einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2,4 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
85%
Doktortitel
15%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Wien 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 Wien, die ETL 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
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (86%)
- Bank- und Finanzwesen (79%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Einzelhandel (50%)
- Bildung (43%)
- Transport und Logistik (43%)
- Fertigung (43%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was ETL leistet
ETL steht für Extract, Transform, Load. Dabei werden Daten aus operativen Systemen in ein Warehouse, einen Data Lake oder eine Reporting-Umgebung übertragen und zugleich Regeln angewendet, die die Daten nutzbar und konsistent machen. Experten legen fest, wie Informationen erfasst, bereinigt, zugeordnet und für Analysen, Compliance und Geschäftsabläufe geladen werden.
Typische Datenflüsse
ETL unterstützt wiederkehrende Pipelines in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Logistik, Gesundheitswesen und Fertigung. Zu den typischen Ergebnissen gehören:
- Extrahieren von Daten aus Datenbanken, APIs, Dateien und Geschäftsanwendungen
- Transformieren von Formaten, Zusammenführen von Quellen und Anwenden von Geschäftsregeln
- Laden aufbereiteter Daten in Warehouses, Data Lakes und Data Marts
- Planen, Überwachen und Dokumentieren von Workflows in der Produktion
Tools und Ökosystem
Der passende Stack hängt von Datenvolumen, Latenz, Governance und bestehenden Systemen ab. Fachleute arbeiten möglicherweise mit Tools wie Apache Airflow, dbt, Talend, Informatica, SSIS, Pentaho oder cloudnativen Diensten von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. SQL, Python, APIs, Git, Container und Orchestrierung sind oft ebenfalls Teil der umfassenderen Umsetzung.
Wann Expertise wichtig ist
Unternehmen holen sich freiberufliche ETL-Expertise ins Haus, wenn Pipelines unzuverlässig sind, Reporting-Definitionen widersprüchlich sind oder eine Migration sorgfältig gesteuert werden muss. Ein Spezialist kann Quellsysteme bewerten, wiederverwendbare Transformationsmuster etablieren und die Überwachung verbessern, ohne den täglichen Betrieb zu beeinträchtigen. In Wien schätzen lokale Teams möglicherweise auch Workshops vor Ort zusätzlich zur Remote-Zusammenarbeit über verteilte Datenteams hinweg.
Qualitätsmerkmale
Starke Fachleute modellieren Abhängigkeiten klar und behandeln Datenqualität als zentrales Ergebnis. Sie definieren Validierungsprüfungen, lehnen fehlerhafte Datensätze ab oder stellen sie unter Quarantäne, verarbeiten Wiederholungen und machen Fehler leicht nachvollziehbar. Außerdem dokumentieren sie Datenherkunft, Verantwortlichkeiten und Annahmen, damit ein anderes Team die Pipeline nach der Übergabe pflegen kann.
Zusammenarbeit im Projekt
Eine erfolgreiche Zusammenarbeit beginnt mit klaren Verzeichnissen der Quellsysteme, Zielschemata, Aktualisierungsanforderungen und Abnahmeregeln. Erfahrene Spezialisten fragen, wie auf sensible Daten zugegriffen wird, wie Änderungen genehmigt werden und wer den Produktionssupport verantwortet. Sie können remote oder vor Ort in Wien zusammenarbeiten, wobei die Kommunikation an das Projektteam und dessen sprachliche Anforderungen angepasst wird.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu ETL am häufigsten gestellt werden.
ETL wird verwendet, um Daten aus Quellsystemen zu extrahieren, in eine konsistente Struktur zu transformieren und in ein Warehouse, einen Data Lake oder eine Reporting-Datenbank zu laden. Unternehmen nutzen es für Analysen, wiederkehrende Berichte, Datenmigrationen und kontrollierte operative Datenflüsse.
ETL transformiert Daten, bevor sie in das Zielsystem geladen werden. Bei ELT werden Rohdaten zuerst geladen und die Transformationen anschließend im Warehouse oder Data Lake durchgeführt. Das kann für skalierbare Cloud-Umgebungen geeignet sein; die bessere Wahl hängt von Governance, Verarbeitungsanforderungen und der Zielarchitektur ab.
ETL-Arbeit erfordert häufig gute Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und der Analyse von Quellsystemen. Nützliche angrenzende Kenntnisse umfassen Python, API-Integration, Cloud-Speicher, Orchestrierung mit Apache Airflow, Versionskontrolle, Tests, Monitoring und Data Governance.
Der Bedarf an ETL-Projekterfahrung variiert je nach Komplexität der Quellen, Geschäftsregeln und Betriebsrisiko. Eine kleine, klar definierte Pipeline benötigt möglicherweise gezielte Unterstützung, während eine Migration über viele Systeme einen Profi erfordert, der Erfahrung mit Datenherkunft, Tests, Fehlerbehebung und Produktionsübergaben hat.
ETL-Arbeit kann in der Regel remote umgesetzt werden, wenn sicherer Zugriff, Dokumentation und Kommunikation gewährleistet sind. Workshops vor Ort in Wien können bei der Erfassung der Quellsysteme, der Abstimmung mit Stakeholdern oder der Übergabe helfen, insbesondere wenn mehrere lokale Teams für unterschiedliche Systeme verantwortlich sind.
Die ETL-Qualität zeigt sich in korrekten Ergebnissen, wiederholbaren Läufen und einem klaren Umgang mit fehlerhaften Daten. Fragen Sie nach Belegen für Validierungsregeln, Abstimmungsprüfungen, Monitoring, Datenherkunft, Dokumentation und Wiederherstellungsverfahren, statt nur einen erfolgreichen Beispiellauf zu prüfen.
ETL-Tools wie Talend und Informatica können hilfreich sein, wenn Teams visuelles Workflow-Design, Konnektoren, Governance und einen verwalteten Betrieb benötigen. Ein Profi sollte sie dennoch anhand von Wartbarkeit, Teamkenntnissen und dem erforderlichen Maß an Kontrolle mit SQL, Python, dbt oder Cloud-Diensten vergleichen.
ETL-Spezialisten sollten Verantwortlichkeiten für Quellen, Schemata, Datenvolumen, Aktualisierungsfenster, Zielmodelle und Abnahmekriterien klären. Außerdem sollten sie Zugriffskontrollen, sensible Felder, Bereitstellungsprozesse, Supportverantwortlichkeiten und die Kommunikation von Änderungen an vorgelagerten Systemen bestätigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 104 €, was einem Tagessatz von etwa 831 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 85% mindestens einen Master-Abschluss und 15% einen Doktortitel.
Freelancer in Wien, Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Wien, Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Bank- und Finanzwesen (79%) und Professionelle Dienstleistungen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die ETL in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (93%) und Projektmanagement (79%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ETL 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
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
