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Berufsprofil

Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin

Schnappschuss

Als Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin gestalten Sie die Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen. Sie sind verantwortlich für die Konzeption, den Aufbau und die Pflege komplexer Data-Warehouse-Systeme, die große Datenmengen verarbeiten und analysierbar machen.

Zusammenfassung

Die Rolle des Data-Warehouse-Entwicklers/der Data-Warehouse-Entwicklerin umfasst die gesamte Bandbreite von der Planung über die Implementierung bis hin zur kontinuierlichen Optimierung. Sie arbeiten eng mit Fachabteilungen zusammen, um deren Anforderungen zu verstehen und diese in effiziente Data-Warehouse-Lösungen umzusetzen. Als Mitarbeiter in Career Band 4 übernehmen Sie auch fachliche Führungsaufgaben und koordinieren gegebenenfalls kleinere Teams.

Kernaufgaben:
  • • Planung, Konzeption und Implementierung von Data-Warehouse-Systemen unter Berücksichtigung von Performance und Skalierbarkeit.
  • • Entwicklung, Überwachung und Pflege von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) zur Datenintegration aus verschiedenen Quellen.
  • • Design und Optimierung des Data-Warehouse-Modells (z.B. Sternschema, Schneeflockenschema).
Industrie
Digitale Technologie
Bildung
Bachelor oder gleichwertig
37%
Belastbarkeit Punktzahl · 2026 (Höher ist besser)
Bachelor oder gleichwertig 54% KI-Exposition
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Labour market

Wo dieser Beruf gefragt ist

Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.

Mangel gemeldetÜberangebot gemeldetIn einem anderen Jahr gemeldetVon dieser Quelle nicht abgedeckt

Kräftigere Farbe: in mehr aufeinanderfolgenden Jahren gleich gemeldet.

Die Zahlen gelten für Akademische und vergleichbare Fachkräfte in der Informations- und Kommunikationstechnologie — 75 Berufe einschließlich dieses.

8 von 14 mit Mangel2025Alle 30 wachsend3.7MStellen bis 2035

Mangel: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia und 4 weitere.

Längster anhaltender Mangel: Belgium, 3 Jahre.

Wählen Sie ein Gebiet auf der Karte, um dessen Zahlen zu sehen.

Über diese Quelle›

Quelle: ELA/EURES, Arbeitskräftemangel und -überschuss. Die Angaben werden auf Ebene der Berufsgruppe veröffentlicht und decken Europa ab. Die Ausgaben unterscheiden sich im Aufbau des Anhangs und in der Länderabdeckung, sodass eine Veränderung zwischen zwei Jahren nicht immer eine Veränderung des Arbeitsmarkts bedeutet. Grau dargestellte Länder wurden nicht gemeldet — das ist nicht dasselbe wie ein ausgeglichener Markt.

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Tag im Leben
Auszeichnungssprachen verwenden
Erste Aufgabe des Tages
Siehe tägliche Aufschlüsselung
Top-Eigenschaft
Leistung/Anstrengung
Schlüsselarbeitsstil
Siehe Skill-DNA
Ähnliche Rollen
6
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Zukunftsaussichten für Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin

The outlook for Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Wie werden diese Ergebnisse berechnet?

Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.

Spielen Sie die Zukunft

Wie könnte sichData-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?

Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.

Eine signifikante Transformation auf Aufgabenebene wird in 12 Jahren (um 2038) im Rahmen des ausgewählten Szenarios „Erwartet“ erwartet.
~35%
Belastbarkeit
Automatisierungsrisiko
EXP~60%
Menschlicher Rand
MOAT~35%

Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.

2026
2033
2043
KI-Einführungsgeschwindigkeit:

Wie KI diese Rolle verändern kann

Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.

Im Besitz von Menschen 37% Im Besitz von Menschen
Was noch immer von den Menschen abhängt
  • Verfahren zur automatisierten Migration entwickeln
  • IKT-Kenntnisse bewerten
  • Standards für den Datenaustausch verwalten
Der menschliche Vorteil Um in dieser Rolle voraus zu bleiben, konzentrieren Sie sich auf Data-Warehouse und Abfragesprachen. Diese menschenzentrierten Fähigkeiten sind für KI in den nächsten 20 Jahren am schwierigsten zu replizieren.
Helfen 29% Helfen
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
  • Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
  • Software für die Lagerverwaltung identifizieren
  • Auszeichnungssprachen verwenden
Automatisieren 54% Automatisieren
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
  • Datenbestand migrieren
  • Datenbank verwalten
  • Datenbanken nutzen
Detaillierte Analyse

Vitale Signale & KI-Vektoren

KI-Belichtungsvektoren

0-100%
KI / Maschinelles Lernen 29%

Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung

Generative KI 5%

Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle

Kognitive Software 4%

Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung

Roboter- und physische Automatisierung 0%

Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung

Technische Details
Methodik: NexFuture v3.0 Quellen: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualisiert: Aug. 2026

NexFuture v3.0 schätzt die Automatisierungsexposition direkt aus den wesentlichen ESCO-Kompetenzgruppen, gewichtet nach Kompetenzmasse und kalibriert anhand von Experten-Ankern. Werte sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Vollständige Details finden Sie im NexFuture-Methodik-Whitepaper.

Misst die Automatisierungsexposition. Sie misst weder Gehalt noch Nachfrage noch die Zahl der Stellen in Ihrer Nähe.

Ein Tag im Leben

Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun

Digitale Technologie

Tag im Leben

Ein typischer Tag alsData-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin

09
09:00 · Morgen
Auszeichnungssprachen verwenden
Verwenden von Computersprachen, die sich syntaktisch vom Text unterscheiden, um Anmerkungen zu einem Dokument hinzuzufügen, das Layout festzulegen und Dokumentarten wie HTML zu verarbeiten.
10
10:30 · Vormittags
Datenbankdiagramme erstellen
Entwickeln der Datenbankmodelle und -diagramme, die die Struktur einer Datenbank festlegen, durch Verwendung von Modellierungssoftware zwecks Implementierung in weiteren Prozessen.
12
12:00 · Mittag
Datenbankdokumentation schreiben
Erstellen von Dokumentation mit den für die Endbenutzer relevanten Informationen über die Datenbank.
14
14:00 · Nachmittag
Datenbankschema konzipieren
Entwickeln eines Datenbankschemas nach den Regeln relationaler Datenbank-Managementsysteme (Relational Database Management System – RDBMS), um eine logische Gruppe von Objekten (wie Tabellen, Spalten und Prozesse) zu erstellen.
15
15:30 · Am späten Nachmittag
Datenbestand migrieren
Anwenden von Migrations- und Umwandlungsmethoden auf vorhandene Daten, um Daten zwischen Formaten, Speichern oder Computersystemen zu übertragen oder umzuwandeln.
17
17:00 · Zusammenfassung
IKT-Kenntnisse bewerten
Bewerten der impliziten Beherrschung eines IKT-Systems durch qualifizierte Experten, um es ausdrücklich für die weitere Analyse und Nutzung vorzubereiten.

Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.

Software & Technologien & Wissensgebiete
Software & Technologien
Adaptive Metadata ManagerAdeptia ETL SuiteAdvanced business application programming ABAPAltova MapForceAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS softwareApache AvroApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HBaseApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache OozieApache PigApache Solr
Wissensgebiete
  • Abfragesprachen

    Das Feld der standardisierten Computersprachen für das Auffinden von Informationen in einer Datenbank und von Dokumenten, die die benötigten Informationen enthalten.

  • Datenbank-Entwicklungswerkzeuge

    Die Methoden und Tools, die für die Schaffung einer logischen und physischen Struktur von Datenbanken verwendet werden, z. B. logische Datenstrukturen, Diagramme, Modellierungsmethoden und das Entity-Relationship-Modell.

  • Datenbankmanagementsysteme

    Die Tools für die Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken wie Oracle, MySQL und Microsoft SQL Server.

  • Geschäftsprozessmodellierung

    Instrumente, Methoden und Begriffe wie Geschäftsprozessmodell und -notation (BPMN) und Business Process Execution Language (BPEL), die dazu dienen, die Merkmale eines Geschäftsprozesses zu beschreiben und zu analysieren und seine Weiterentwicklung zu modellieren.

  • IKT-Sicherheitsgesetzgebung

    Die Rechtsvorschriften zum Schutz von Informationstechnologie, IKT-Netzen und Computersystemen und die Rechtsfolgen im Missbrauchsfall. Zu den regulierten Maßnahmen zählen Firewalls, Angriffserkennungssysteme, Virenschutzprogramme und Verschlüsselung.

  • Informationsstruktur

    Art der Infrastruktur, die das Format der Daten definiert: halbstrukturiert, unstrukturiert und strukturiert.

Branchenübergreifende Kompetenzen
  • Datenbank
Grundlegende Fähigkeiten
Verwaltung, Sammlung und Speicherung digitaler Daten
  • Datenbestand migrieren

    Anwenden von Migrations- und Umwandlungsmethoden auf vorhandene Daten, um Daten zwischen Formaten, Speichern oder Computersystemen zu übertragen oder umzuwandeln.

  • Datenbanken nutzen

    Nutzung von Softwaretools zum Verwalten und Organisieren von Daten in einem strukturierten Umfeld aus Attributen, Tabellen und Relationen, um die gespeicherten Daten abzufragen und zu modifizieren.

  • relationales Datenbankmanagementsystem bedienen

    Extrahieren, Speichern und Überprüfen von Informationen mithilfe von Datenbankmanagementsystemen auf der Grundlage des relationalen Datenbankmodells, das Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten einteilt, z. B. Oracle Database, Microsoft SQL Server and MySQL.

Entwicklung betrieblicher Strategien und Verfahren
  • Verfahren zur automatisierten Migration entwickeln

    Entwickeln von Verfahren für die automatische Übermittlung von IKT-Informationen zwischen Speichertypen, Formaten und Systemen, damit die Mitarbeiter die entsprechenden Aufgabe nicht manuell ausführen müssen.

  • Standards für den Datenaustausch verwalten

    Festlegung und Aufrechterhaltung von Standards für die Umwandlung der Datenstruktur eines Quellschemas in die erforderliche Datenstruktur eines Zielschemas.

  • Technische Anforderungen definieren

    Festlegen technischer Eigenschaften von Waren, Materialien, Methoden, Verfahren, Diensten, Systemen, Softwarelösungen und Funktionalitäten, indem die besonderen Bedürfnisse, die gemäß den Kundenanforderungen erfüllt werden müssen, ermittelt und berücksichtigt werden.

Entwickeln von IKT-Systemen oder -Anwendungen
  • Softwaredesign entwickeln

    Umsetzung diverser Anforderungen in ein klares, strukturiertes Softwaredesign.

  • Datenbankschema konzipieren

    Entwickeln eines Datenbankschemas nach den Regeln relationaler Datenbank-Managementsysteme (Relational Database Management System – RDBMS), um eine logische Gruppe von Objekten (wie Tabellen, Spalten und Prozesse) zu erstellen.

  • Datenbankdiagramme erstellen

    Entwickeln der Datenbankmodelle und -diagramme, die die Struktur einer Datenbank festlegen, durch Verwendung von Modellierungssoftware zwecks Implementierung in weiteren Prozessen.

Informationsmanagement
  • Datenbank verwalten

    Anwendung von Datenbankdesignkonzepten und -modellen, Definition von Datenabhängigkeiten, Verwenden von Abfragesprachen und Datenbankmanagementsystemen (DBMS) für die Entwicklung und Verwaltung von Datenbanken.

  • Datensätze erstellen

    Erstellung einer Sammlung neuer oder vorhandener Daten zu einem Themenbereich, die aus einzelnen Datensätzen bestehen, aber als Ganzes betrachtet und bearbeitet werden können.

Programmierung von Computersystemen
  • Auszeichnungssprachen verwenden

    Verwenden von Computersprachen, die sich syntaktisch vom Text unterscheiden, um Anmerkungen zu einem Dokument hinzuzufügen, das Layout festzulegen und Dokumentarten wie HTML zu verarbeiten.

Überwachen und Bewerten der Leistung von Personen
  • IKT-Kenntnisse bewerten

    Bewerten der impliziten Beherrschung eines IKT-Systems durch qualifizierte Experten, um es ausdrücklich für die weitere Analyse und Nutzung vorzubereiten.

Verfassen technischer Dokumentation oder akademischer Schriften
  • Datenbankdokumentation schreiben

    Erstellen von Dokumentation mit den für die Endbenutzer relevanten Informationen über die Datenbank.

Nutzung digitaler Tools für Zusammenarbeit und Produktivität
  • Software für die Lagerverwaltung identifizieren

    Identifizierung relevanter Software und Anwendungen für Lagerverwaltungssysteme, ihrer Merkmale und ihres Mehrwerts für die Lagerverwaltungsvorgänge.

Fähigkeits-DNA

Fähigkeits-DNA

Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren

Schlüsselmerkmale, die Sie brauchen
Analytisches Denken Anerkennung Leistung/Anstrengung Leistung Vielfalt Zusammenarbeit Integrität Zuverlässigkeit Führung Stressresistenz Anpassungsfähigkeit/Flexibilität Unabhängigkeit Innovation Selbstkontrolle Fürsorge für andere Soziale Orientierung
Wichtige Belohnungen, die Sie erwarten können
LeistungArbeitsbedingu…AnerkennungBeziehungenUnterstützungUnabhängigkeit
Karriereentwicklung

Entwicklungspfade & ähnliche Rollen

Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.

Karrierelandschaft

Wo passtData-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin?

Diese Rolle
Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin Diese Rolle

Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.

Ähnliche & angrenzende Rollen

Datenbankdesigner/Datenbankdesignerin

88% Ähnlichkeit

Wissensingenieur/Wissensingenieurin

49% Ähnlichkeit

IT-Systemarchitekt/IT-Systemarchitektin

43% Ähnlichkeit

Datenbankentwickler/Datenbankentwicklerin

43% Ähnlichkeit

Softwarearchitekt/Softwarearchitektin

39% Ähnlichkeit

Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz

38% Ähnlichkeit
Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Programmiersprachen und Technologien sind für Data-Warehouse-Entwickler relevant?
Typische Technologien sind SQL (insbesondere Dialekte wie PostgreSQL, MySQL, Oracle), ETL-Tools wie Informatica PowerCenter, Apache Kafka, Apache Spark oder Talend, sowie Data-Warehouse-Plattformen wie Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake. Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python oder Java sind oft von Vorteil.
Welche Rolle spielt die fachliche Führung in dieser Position?
Als Data-Warehouse-Entwickler in Career Band 4 übernehmen Sie neben der technischen Umsetzung auch die fachliche Führung. Das bedeutet, Sie können kleinere Teams anleiten, Best Practices definieren, Code Reviews durchführen und die Einhaltung von Qualitätsstandards sicherstellen.
Wie sieht die Arbeitsweise als Data-Warehouse-Entwickler/in aus?
Die Tätigkeit wird überwiegend in einem festen Arbeitsverhältnis ausgeübt. Es besteht jedoch auch die Möglichkeit, als Freelancer/Freiberufler Projekte zu realisieren, insbesondere bei der Implementierung neuer Data-Warehouse-Lösungen oder der Optimierung bestehender Systeme.
Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin — gibt es in Europa einen Mangel?
Ja. In der ELA/EURES-Ausgabe 2025 wurde in 8 der 14 europäischen Länder, die diese Berufsgruppe bewertet haben, ein Mangel gemeldet: Belgien, Bulgarien, Zypern, Tschechien und 4 weitere. Belgien meldet seit 3 Jahren in Folge einen Mangel. Diese Bewertungen werden je Berufsgruppe veröffentlicht, nicht je Berufsbezeichnung.
Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
135.980 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 95.620 bis 170.160 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.