Dataingeniør
Øjebliksbillede
Dataingeniører udvikler den arkitektur, der kræves for at behandle, forvalte og lagre store mængder data, som vil blive anvendt af dataforskere til analyse. De udformer infrastrukturen og vedligeholder datapipelines og -lagre for at udnytte data til strategiske fordele.
Som dataingeniør er du ansvarlig for at bygge og vedligeholde den nødvendige infrastruktur, der gør det muligt for dataforskere at udtrække værdi af store datamængder. Det handler om at designe datapipelines, datalagre og den overordnede arkitektur, der sikrer effektiv databehandling og -lagring. Du arbejder tæt sammen med dataforskere og andre interessenter for at forstå deres behov og sikre, at data er tilgængelig, pålidelig og i den rette form til analyse.
- • Designe og implementere datapipelines til at indsamle, transformere og indlæse data.
- • Udvikle og vedligeholde datalagre og databaser, der understøtter analysebehov.
- • Sikre datakvalitet og dataintegritet gennem overvågning og fejlfinding.
Hvor dette job er efterspurgt
Indberettet mangel på og overskud af arbejdskraft, pr. år. Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Dybere farve: indberettet på samme måde i flere år i træk.
Tallene dækker Arbejde inden for informations- og kommunikationsteknologi — 75 job, dette medregnet.
Mangel: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus og 6 mere.
Længst varende mangel: Austria, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Udforsk mere
Find din karrierevej, og udforsk videnskaben bag vores anbefalinger.
Kunnedataingeniørpasse dig?
Besvar tre hurtige spørgsmål. Dette er ikke en fuldstændig vurdering - det er en teaser, der hjælper dig med at beslutte, om du vil sammenligne din profil.
Kan du lide opgaver, der kræverAnalytisk tænkning?
Kan du lide opgaver, der kræverPræstation?
Kan du lide opgaver, der kræverAnerkendelse?
Fremtidsudsigter for dataingeniør
dataingeniør går ind i en transformationsperiode. Med 42% eksponering over for AI-værktøjer bliver denne rolle ikke erstattet, den udvikler sig. Beherendelse af nye digitale værktøjer vil være nøglen til succes.
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 kandataingeniørændre 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.
Hvordan kandataingeniørændre 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.
Hvordan AI kan ændre denne rolle
Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.
Hvad afhænger stadig af mennesker
De fleste opgaver her er AI-understøttede snarere end rent menneskeledede.
Hvor AI kan blive en andenpilot
- udføre reduktion af dimensionalitet
- udvikle databehandlingsapplikationer
- administrere IKT-dataarkitektur
Opgaver, der er mest udsat for automatisering
- behandle data
- forvalte forskningsdata
- bruge databehandlingsteknikker
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 fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse
Eksponering for arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering
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 somdataingeniør
09 09:00 · Morgen udvikle databehandlingsapplikationer
10 10:30 · Midt på formiddagen administrere data
12 12:00 · Middag administrere IKT-dataarkitektur
14 14:00 · Eftermiddag anvende datalagringsteknikker
15 15:30 · Sen eftermiddag designe database i skyen
17 17:00 · Afslutning fastlægge dataprocesser
Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.
databasestyringssystemer
Værktøjer til oprettelse, ajourføring og styring af databaser som Oracle, MySQL og Microsoft SQL Server.
datalagring
De fysiske og tekniske koncepter for, hvordan digital datalagring arrangeres i specifikke ordninger, både lokalt, såsom harddiske og Random Access Memories (RAM), og fjernt via netværk, internet eller cloud.
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.
sky-teknologier
Teknologier, der muliggør adgang til hardware, software, data og tjenester via fjernservere og softwarenetværk, uanset deres placering og arkitektur.
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.
SAS Data Management
Computerprogrammet SAS Data Management er et værktøj til integration af oplysninger fra flere applikationer, der er udviklet og vedligeholdt af organisationer, i én ensartet og gennemsigtig datastruktur udviklet af softwarevirksomheden SAS.
Teradata Database
Computerprogrammet Teradata Database er et redskab til oprettelse, ajourføring og forvaltning af databaser, som er udviklet af softwarevirksomheden Teradata Corporation.
- datalogi
- dataanalyse
- statistik
-
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.
-
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.
-
håndtere kvantitative data
Indsamle, behandle og forelægge kvantitative data. Anvende relevante programmer og metoder til validering, organisering og fortolkning af data.
-
lagre digitale data og systemer
Anvende softwareværktøjer til at arkivere data ved at kopiere og foretage backup af dem for at sikre deres integritet og forhindre tab af data.
-
anvende datalagringsteknikker
Anvende modeller og værktøjer såsom onlineanalysebehandling (OLP) og onlinetransaktionsbehandling (OLTP) til integration af strukturerede eller ustrukturerede data fra kilder med henblik på at oprette et centralt depot for historiske og aktuelle data.
-
forvalte forskningsdata
Udarbejde og analysere videnskabelige data, der stammer fra kvalitative og kvantitative forskningsmetoder. Lagre og vedligeholde data i forskningsdatabaser. Støtte genanvendelsen af videnskabelige data og have kendskab til principperne for forvaltning af åbne data.
-
oprette datasæt
Generere en samling af nye eller eksisterende relaterede datasæt, der udgøres af separate elementer, men som kan manipuleres som en enhed.
-
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.
-
udføre reduktion af dimensionalitet
Reducere antallet af variabler eller karakteristika for et datasæt i maskinindlæringsalgoritmer ved hjælp af metoder som f.eks. hovedkomponentanalyse, matrixfaktorisering, autoencodermetoder osv.
-
udvikle databehandlingsapplikationer
Oprette skræddersyet software til behandling af data ved at vælge og anvende det relevante computerprogrammeringssprog, således at et IKT-system kan producere krævet output baseret på det forventede input.
-
administrere IKT-dataarkitektur
Føre tilsyn med regler og anvende IKT-teknikker til at definere informationssystemarkitekturen og styre indsamling, lagring, konsolidering, arrangement og brug af data i en organisation.
-
designe database i skyen
Anvende designprincipper for tilpasningsdygtige, elastiske, automatiserede, løst koblede databaser, der gør brug af cloudinfrastruktur. Sigte mod at fjerne ethvert fejlpunkt gennem distribueret databasedesign.
-
behandle data
Indtaste oplysninger i et datalagrings- og dataudtrækningssystem via processer såsom scanning, manuel indtastning eller elektronisk dataoverførsel med henblik på at behandle store mængder data.
Kompetence DNA
Arbejdspersonlighedstræk og værdier, der definerer denne rolle
Se, om denne rolle passer til dit karriere-DNA
Tag den gratis karriere-DNA-vurdering for at se, hvordandataingeniørstemmer overens med dine interesser, arbejdsstil og fremtidige vej. På mindre end 10 minutter får du et personligt tilpasningssignal og en køreplan for, hvad du skal gøre nu.
Scan for at fortsætte på mobilenPath to become a dataingeniør
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Bachelorgrad eller tilsvarende
Real programmes leading to this occupation, by country.
Vækstveje & lignende roller
Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.
Hvor passerdataingeniør?
Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.
Ofte stillede spørgsmål
- Hvilke teknologier arbejder dataingeniører typisk med?
- Dataingeniører anvender ofte teknologier som Apache Spark, Hadoop, Kafka, SQL og NoSQL databaser (f.eks. MongoDB, Cassandra). Kendskab til cloud-platforme som AWS, Azure eller Google Cloud er også værdifuldt.
- Hvordan adskiller en dataingeniør sig fra en data scientist?
- Data scientists fokuserer primært på at analysere data og udlede indsigt, mens dataingeniører bygger og vedligeholder den infrastruktur, der gør denne analyse mulig. Dataingeniører er 'byggerne' af datalandskabet, mens data scientists er 'analytikerne'.
- Er der mulighed for at arbejde som freelancer som dataingeniør?
- Ja, der er en stigende efterspørgsel efter freelance dataingeniører. Mange virksomheder søger hjælp til specifikke projekter eller til at supplere deres eksisterende teams. Det er dog mest almindeligt at finde stillinger som fastansat.
- Dataingeniør — hvad er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 108.970 dollar om året, pr. 2025-05. Delstaternes medianlønninger ligger mellem 60.470 og 156.590 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gælder USA og er ikke en fremskrivning for Europa.