Dataanalytiker
Øjebliksbillede
Dataanalytikere importerer, kontrollerer, renser, validerer, modellerer eller fortolker data med hensyn til virksomhedens forretningsmål. De sikrer, at datakilderne og dataregistrene giver konsekvente og pålidelige data. Dataanalytikere bruger forskellige algoritmer og IT-værktøjer som krævet af situationen og de aktuelle data. De kan udarbejde rapporter i form af visualiseringer, f.eks. grafer, skemaer og resultattavler.
Som dataanalytiker er du ansvarlig for at sikre, at virksomhedens data er pålidelige og anvendelige. Du arbejder med at importere, kontrollere, rense og validere data, og du bruger forskellige algoritmer og IT-værktøjer til at modellere og fortolke informationen i forhold til virksomhedens mål. Dit arbejde er med til at skabe et solidt grundlag for strategiske beslutninger og optimering af processer.
- • Indsamle og rense data fra forskellige kilder.
- • Udføre analyser ved hjælp af statistiske metoder og IT-værktøjer.
- • Identificere trends og mønstre i data for at give indsigt.
Hvor dette job er efterspurgt
Indberettet mangel på og overskud af arbejdskraft, pr. år. Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Tallene dækker Arbejde inden for informations- og kommunikationsteknologi — 75 job, dette medregnet.
Mangel: Belgien, Bulgarien, Cypern, Irland og 6 mere.
Længst varende mangel: Østrig, 3 år.
Vælg et område på kortet for at se dets tal.
Om denne kilde›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskud af arbejdskraft. Tallene offentliggøres på jobgruppeniveau og dækker Europa. Udgaverne er forskellige med hensyn til bilagets opbygning og hvilke lande der indgår, så en ændring mellem år betyder ikke altid, at arbejdsmarkedet har ændret sig. Lande i gråt er ikke indberettet, hvilket ikke er det samme som at være i balance.
Hvad disse ord betyder
De fire ting, dette afsnit viser
- Indberettet efterspørgsel
- Indberettet efterspørgsel viser, om arbejdsgivere oplyser, at de har brug for folk i dette job — en vurdering offentliggjort af en national myndighed eller et EU-organ, ikke et antal.
- Hvilken vej det går
- Hvilken vej det går beskriver, i hvilken retning beskæftigelsen i dette job forventes at udvikle sig i de kommende år, ud fra en officiel fremskrivning.
- Ledige stillinger
- Ledige stillinger angiver omtrent, hvor mange stillinger der bliver ledige som følge af vækst og af personer, der forlader jobbet.
- Typisk løn
- Typisk løn er det, personer i dette job normalt tjener, dér hvor kilden offentliggør oplysningerne. Et tomt felt betyder ikke, at arbejdet er ulønnet; det betyder, at ingen offentliggør tallet for det pågældende sted.
Et mål udelades, når ingen offentliggør det for det pågældende sted, i stedet for at blive vist som nul.
Hvilken vej arbejdsmarkedet hælder for dig
- Til din fordel
- Flere ledige stillinger end ansøgere — arbejdsgiverne konkurrerer om kandidaterne.
- I balance
- Ledige stillinger og ansøgere står nogenlunde lige.
- Konkurrencepræget
- Flere ansøgere end ledige stillinger — forvent konkurrence.
- Modstridende data
- Kilderne er uenige, eller den samme jobgruppe mangler folk ét sted og har overskud et andet.
Alle kilder ender med én af disse fire vurderinger, så der er ét fælles sprog at lære. Det, der varierer, er dokumentationen bag vurderingen, som står under hver af dem — et målt forhold mellem ledige stillinger og jobsøgere eller en vurdering offentliggjort af en national myndighed.
Hvordan dette job klarer sig sammenlignet med andre job i samme land
- Stærk
- Blandt de stærkeste i that country
- God
- Stærkere end de fleste job i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svag
- Svagere end de fleste job i that country
Dette er en rangering inden for ét land, ikke en score, du kan sammenligne på tværs af grænser — registrene bag to lande tæller forskellige personer, så det samme tal betyder forskellige ting i hvert land. Det er også derfor, at et job kan ligge i kategorien Stærk i et land og stadig vises som Konkurrencepræget: det ligger forrest i et arbejdsmarked, der samlet set er præget af hård konkurrence.
Hvor oplysningerne kommer fra
Alle tal offentliggøres af et nationalt statistikbureau, en offentlig arbejdsformidling eller et EU-organ, og hvert kort angiver kilden og den periode, det dækker. Nogle steder opgøres tallene månedligt, mens andre vurderes én eller to gange om året, så to steder på det samme kort kan beskrive forskellige tidspunkter — datoen vises altid.
Intet af dette forudsiger én persons chancer. Det beskriver et arbejdsmarked.
Indberettet efterspørgsel · Typisk løn · Hvilken vej det går (Danmark, Sverige, Norge, Tyskland, Nederlandene)
| Indberettet efterspørgsel | Typisk løn | Hvilken vej det går | |
|---|---|---|---|
| Danmark | Overskud indberettet ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Mangel indberettet ELA/EURES 2022 * | 919.320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel indberettet ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nederlandene | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Giver du studerende, klienter eller medarbejdere karrierevejledning? Brug disse data om erhvervet i din organisation.
Fremtidsudsigter for dataanalytiker
The outlook for dataanalytiker reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse scores?
Robusthedsscoren (0–100) estimerer, hvor strukturelt beskyttet dette erhverv er mod automatisering og AI-disruption baseret på opgaveniveauanalyse. Højere scorer betyder flere opgaver, der kræver menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerede procentdel af arbejdstimer, som de nuværende AI-muligheder kan påvirke. Disse er modellbaserede strukturelle indikatorer, ikke forudsigelser om individuel jobsikkerhed.
Hvordan kan dataanalytiker ændre sig, efterhånden som AI-adoptionen vokser?
Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.
Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.
Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.
Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.
Modelbaseret estimat. Brug det som et planlægningssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med din profil
Hvordan AI kan ændre denne rolle
Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.
Hvad afhænger stadig af mennesker
- definere kriterier for datakvalitet
Hvor AI kan blive en andenpilot
- anvende statistiske analyseteknikker
- analysere big data
- fortolke eksisterende data
Opgaver, der er mest udsat for automatisering
- håndtere dataprøver
- indsamle IKT-data
- udføre analytiske matematiske beregninger
Vitale tegn & AI-vektorer
AI eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assisteret analyse, mønstergenkendelse og opgaver til forudsigelig modellering
Eksponering for indholdsgenering, kreativ forøgelse og værktøjer til store sprogmodeller
Eksponering for arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering
Eksponering for fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte ud fra ESCO's essentielle færdighedsgrupper, vægtet efter færdighedsmasse og kalibreret mod ekspertankre. Scorer er sandsynlighedsbaserede estimater, ikke garantier. Se NexFuture-metodologihvidbogen for fulde detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke løn, efterspørgsel eller hvor mange job der findes i nærheden af dig.
Hvad mennesker i denne rolle normalt gør
Digital teknologi
En typisk dag som dataanalytiker
09 09:00 · Morgen administrere data
10 10:30 · Midt på formiddagen definere kriterier for datakvalitet
12 12:00 · Middag fastlægge dataprocesser
14 14:00 · Eftermiddag integrere IKT-data
15 15:30 · Sen eftermiddag normalisere data
17 17:00 · Afslutning udføre datamining
Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.
Det skal du kunne for at udføre dette arbejde
De færdigheder, den viden og de værktøjer, som denne rolle kræver — samt de træk og belønninger, der følger med.
-
normalisere data
Reducere dataene til deres nøjagtige kerneformular (i det følgende benævnt "normale formularer") for at opnå resultater såsom minimering af afhængighed, afskaffelse af afskedigelser og øget konsistens.
-
bruge databehandlingsteknikker
Indsamle, behandle og analysere relevante data og oplysninger, opbevare og ajourføre data korrekt og repræsentere tal og data ved hjælp af grafik og statistiske diagrammer.
-
fastlægge dataprocesser
Anvende IKT-værktøjer til at implementere matematiske, algoritmiske eller andre datamanipulationsprocesser med henblik på at skabe information.
-
udføre datamining
Undersøge store datasæt for at afdække mønstre ved hjælp af statistikker, databasesystemer eller kunstig intelligens og fremlægge oplysningerne på en forståelig måde.
-
bruge databaser
Gøre brug af softwareværktøjer til forvaltning og organisering af data i et struktureret miljø, der består af attributter, tabeller og relationer, med henblik på at søge og ændre de lagrede data.
-
integrere IKT-data
Kombinere data fra kilder med fælles syn på dette datasæt.
-
udføre datarensning
Påvise og korrigere forvanskede registreringer fra datasæt, sikre, at dataene bliver og forbliver strukturerede i overensstemmelse med retningslinjerne.
-
anvende datakvalitetsproces
Anvende kvalitetsanalyser, validering og verificeringsteknikker på data med henblik på at kontrollere dataenes kvalitet.
-
anvende statistiske analyseteknikker
Anvende modeller (beskrivende eller inferential statistik) og teknikker (datamining eller maskinlæring) til statistisk analyse og IKT-værktøjer til analyse af data, konstatering af korrelationer og prognoser.
-
analysere big data
Indsamle og evaluere numeriske data i store mængder, navnlig med henblik på at identificere mønstre mellem dataene.
-
håndtere dataprøver
Indsamle og udvælge en gruppe data fra en population ved hjælp af en statistisk eller anden defineret procedure.
-
indsamle IKT-data
Indsamle data ved at udforme og anvende metoder til søgning og prøveudtagning.
-
fortolke eksisterende data
Analysere data indsamlet fra kilder, f.eks. markedsdata, videnskabelige dokumenter, kundekrav og spørgeskemaer, der er aktuelle og ajourførte, med henblik på at vurdere udvikling og innovation inden for ekspertiseområder.
-
udføre analytiske matematiske beregninger
Anvende matematiske metoder og anvende beregningsteknologier til at foretage analyser og finde løsninger på specifikke problemer.
-
definere kriterier for datakvalitet
Specificere kriterierne for måling af datakvalitet i forretningsøjemed, f.eks. inkonsekvenser, ufuldstændighed, anvendelighed og nøjagtighed.
-
administrere data
Administrere alle typer dataressourcer gennem deres livscyklus ved at foretage dataprofilering, parsing, standardisering, identitetsopløsning, rensning, udvidelse og revision. Sikre, at dataene er egnede til formålet, ved hjælp af specialiserede IKT-værktøjer til at opfylde datakvalitetskriterierne.
datakvalitetsvurdering
Processen med at afsløre dataproblemer ved hjælp af kvalitetsindikatorer, foranstaltninger og måleenheder for at planlægge datarensning og strategier for databerigelse i henhold til datakvalitetskriterier.
datamining
Metoder inden for kunstig intelligens, maskinindlæring, statistikker og databaser, der anvendes til at udtrække indhold fra et datasæt.
datamodeller
De teknikker og eksisterende systemer, der anvendes til at strukturere dataelementer og vise deres indbyrdes forhold, samt metoder til fortolkning af datastrukturer og -relationer.
dokumentationstyper
Egenskaberne for interne og eksterne dokumentationstyper, der er tilpasset produktets livscyklus og deres specifikke indholdstyper.
forespørgselssprog
Området for standardiserede computersprog til søgning efter oplysninger fra en database og dokumenter, der indeholder de nødvendige oplysninger.
forespørgselssprog til ressource description framework
Forespørgselssprogene som f.eks. SPARQL, der anvendes til at hente og bearbejde data, der opbevares i et Resource Description Framework (RDF)-format.
forretningsanalyser
Discipliner og teknologier til løsning af forretningsproblemer ved hjælp af kvantitative metoder såsom dataanalyse og statistiske modeller.
informationsstruktur
Den type infrastruktur, som definerer dataformatet: halvstruktureret, ustruktureret og struktureret.
informationsudvinding
De teknikker og metoder, der anvendes til at tilvejebringe og udtrække oplysninger fra ustrukturerede eller halvstrukturerede digitale dokumenter og kilder.
kategorisering af information
Proceduren for klassificering af oplysninger i kategorier og påvisning af forhold mellem dataene til nogle klart definerede formål.
oplysningers fortrolighed
De mekanismer og forskrifter, der giver mulighed for selektiv adgangskontrol, og garanterer, at kun godkendte parter (personer, processer, systemer og udstyr) har adgang til data, metoder til at overholde fortrolige oplysninger og risici for manglende overholdelse.
ustrukturerede data
Oplysninger, der hverken er arrangeret på forhånd eller har en foruddefineret datamodel, og som er vanskelige at forstå og finde mønstre i, uden brug af teknikker såsom dataudvinding.
Dataanalytiker: hvordan du kvalificerer dig, og hvor du kan studere
Hvad der typisk skal til for at kvalificere sig: uddannelsesniveau, hvor det er et lovreguleret erhverv, og hvor man skal studere.
Bachelorgrad eller tilsvarende
2.039 uddannelser i 30 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 436 korte kurser, der hver især opbygger én færdighed.
Vækstveje & lignende roller
Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.
Hvor passer dataanalytiker?
Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.
For organisationer
Få dataene på denne side til at arbejde for jeres elever, klienter og medarbejdere.
Ofte stillede spørgsmål
Hvilke IT-værktøjer bruger en dataanalytiker typisk?
Hvordan adskiller en dataanalytiker sig fra en data scientist?
Er der mulighed for at arbejde som freelancer inden for dataanalyse?
Dataanalytiker — hvad er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 3. oktober 2026 Om vores data