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.
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 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 kan dataingeniør 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
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 som dataingeniør
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.
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.
-
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.
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
Dataingeniør: 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
786 uddannelser i 26 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 213 korte kurser, der hver især opbygger én færdighed.
Et par eksempler, hvor undervisningen foregår på sidens sprog:
Viser 1 af 999.
Kilder
- 1. Source: UddannelsesGuiden, Styrelsen for It og Læring, Danish Ministry of Children and Education (ug.dk).
Vækstveje & lignende roller
Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.
Hvor passer dataingeniør?
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 teknologier arbejder dataingeniører typisk med?
Hvordan adskiller en dataingeniør sig fra en data scientist?
Er der mulighed for at arbejde som freelancer som dataingeniør?
Dataingeniør — hvad er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 19. oktober 2026 Om vores data