Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin
Schnappschuss
Data-Warehouse-Entwickler sind für die Planung, den Anschluss, die Gestaltung, die Planung und den Einsatz von Data-Warehouse-Systemen zuständig. Sie entwickeln, überwachen und pflegen die ETL-Prozesse, die Berichtsanwendungen und das Data-Warehouse-Design.
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.
- • 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).
Wo dieser Beruf gefragt ist
Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
Die Zahlen gelten für Akademische und vergleichbare Fachkräfte in der Informations- und Kommunikationstechnologie — 75 Berufe einschließlich dieses.
Mangel: Belgien, Bulgarien, Griechenland, Italien und 4 weitere.
Längster anhaltender Mangel: Belgien, 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.
Was diese Begriffe bedeuten
Die vier Dinge, über die dieser Abschnitt berichtet
- Gemeldete Nachfrage
- Ob Arbeitgeber melden, dass sie für diesen Beruf Arbeitskräfte benötigen – eine Einschätzung, die von einer nationalen oder einer EU-Stelle veröffentlicht wird, keine Anzahl.
- Wohin es sich entwickelt
- In welche Richtung sich die Beschäftigung in diesem Beruf in den kommenden Jahren voraussichtlich entwickelt, ausgehend von einer amtlichen Prognose.
- Offene Stellen
- Wie viele Offene Stellen ungefähr entstehen – durch Wachstum und dadurch, dass Menschen den Beruf verlassen.
- Übliche Vergütung
- Was Menschen in diesem Beruf normalerweise verdienen, sofern die Quelle dies veröffentlicht. Eine fehlende Angabe bedeutet nicht, dass die Arbeit unbezahlt ist, sondern dass niemand diesen Wert für den betreffenden Ort veröffentlicht.
Ein Maß wird weggelassen, wenn niemand es für den betreffenden Ort veröffentlicht, statt es als null anzuzeigen.
Welche Tendenz der Markt für Sie zeigt
- Zu Ihren Gunsten
- Mehr offene Stellen als Suchende — Arbeitgeber konkurrieren um Bewerberinnen und Bewerber.
- Ausgeglichen
- Offene Stellen und Suchende halten sich in etwa die Waage.
- Umkämpft
- Mehr Suchende als offene Stellen — rechnen Sie mit Konkurrenz.
- Widersprüchliche Hinweise
- Die Quellen widersprechen sich, oder dieselbe Berufsgruppe ist in einer Region knapp und in einer anderen im Überangebot.
Jede Quelle ordnet die Ergebnisse einem dieser vier Begriffe zu, damit es eine einheitliche Begrifflichkeit gibt. Was sich unterscheidet, sind die zugrunde liegenden Nachweise. Diese stehen unter jeder Einschätzung: ein gemessenes Verhältnis von Offenen Stellen zu Arbeitssuchenden oder eine von einer nationalen Stelle veröffentlichte Bewertung.
Wie dieser Beruf im Vergleich zu anderen Berufen im selben Land abschneidet
- Stark
- Zu den stärksten in that country
- Gut
- Stärker als die meisten Berufe in that country
- Gemischt
- Etwa typisch für that country
- Schwach
- Schwächer als die meisten Berufe in that country
Dies ist ein Rang innerhalb eines Landes, keine Bewertung, die Sie über Grenzen hinweg vergleichen können – die Register hinter zwei Ländern erfassen unterschiedliche Menschen, daher bedeutet dieselbe Zahl in jedem Land etwas anderes. Das erklärt auch, warum ein Beruf in einem Land die Einstufung Stark erhalten und dennoch als Umkämpft angezeigt werden kann: Er führt in einem insgesamt stark umkämpften Arbeitsmarkt.
Woher diese Angaben stammen
Jede Zahl wird von einem nationalen Statistikamt, einer öffentlichen Arbeitsverwaltung oder einer EU-Stelle veröffentlicht. Jede Karte nennt außerdem ihre Quelle und den Zeitraum, auf den sie sich bezieht. Manche Orte werden monatlich erfasst, andere ein- oder zweimal jährlich bewertet. Deshalb können zwei Orte auf derselben Karte unterschiedliche Zeitpunkte beschreiben – das Datum wird immer angezeigt.
Nichts davon sagt die Chancen einer einzelnen Person voraus. Es beschreibt einen Arbeitsmarkt.
Gemeldete Nachfrage · Übliche Vergütung · Wohin es sich entwickelt (Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, Belgien, Dänemark)
| Gemeldete Nachfrage | Übliche Vergütung | Wohin es sich entwickelt | |
|---|---|---|---|
| Deutschland | Überangebot gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Österreich | Überangebot gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Schweiz | Mangel gemeldet ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niederlande | Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgien | Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Dänemark | Überangebot gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
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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.
Wie könnte sich Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin ändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Modellbasierte Schätzung. Nutzen Sie es als Planungssignal, nicht als Garantie.
Vergleichen Sie dies mit Ihrem Profil
Wie KI diese Rolle verändern kann
Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.
Was noch immer von den Menschen abhängt
- Verfahren zur automatisierten Migration entwickeln
- IKT-Kenntnisse bewerten
- Standards für den Datenaustausch verwalten
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
- Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
- Software für die Lagerverwaltung identifizieren
- Auszeichnungssprachen verwenden
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Datenbestand migrieren
- Datenbank verwalten
- Datenbanken nutzen
Vitale Signale & KI-Vektoren
KI-Belichtungsvektoren
0-100%Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung
Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Technische Details
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.
Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun
Digitale Technologie
Ein typischer Tag als Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin
09 09:00 · Morgen Auszeichnungssprachen verwenden
10 10:30 · Vormittags Datenbankdiagramme erstellen
12 12:00 · Mittag Datenbankdokumentation schreiben
14 14:00 · Nachmittag Datenbankschema konzipieren
15 15:30 · Am späten Nachmittag Datenbestand migrieren
17 17:00 · Zusammenfassung IKT-Kenntnisse bewerten
Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.
Was Sie für diese Arbeit brauchen
Die Fähigkeiten, das Wissen und die Tools, die diese Rolle erfordert – sowie die Eigenschaften und Vorteile, die damit einhergehen.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
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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.
-
IKT-Kenntnisse bewerten
Bewerten der impliziten Beherrschung eines IKT-Systems durch qualifizierte Experten, um es ausdrücklich für die weitere Analyse und Nutzung vorzubereiten.
-
Datenbankdokumentation schreiben
Erstellen von Dokumentation mit den für die Endbenutzer relevanten Informationen über die Datenbank.
-
Software für die Lagerverwaltung identifizieren
Identifizierung relevanter Software und Anwendungen für Lagerverwaltungssysteme, ihrer Merkmale und ihres Mehrwerts für die Lagerverwaltungsvorgänge.
-
Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
Analysieren der Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden in Bezug auf ein Produkt oder eine Dienstleistung, um Abweichungen und mögliche Unstimmigkeiten zwischen den beteiligten Akteuren zu ermitteln und zu beheben.
-
IKT-Systemtheorie anwenden
Umsetzen von Grundsätzen der IKT-Systemtheorie, um Systemmerkmale zu erläutern und zu dokumentieren, die universell auf andere Systeme angewendet werden können.
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.
Resource-Description-Framework-Abfragesprache
Die Abfragesprache (z. B. SPARQL ), die zur Abfrage und Manipulation von Daten verwendet werden, die im Format „Resource Description Framework“ (RDF) gespeichert sind.
Systemtheorie
Grundsätze, die auf alle Arten von Systemen auf allen hierarchischen Ebenen angewandt werden können und die interne Organisation des Systems, seine Mechanismen zur Wahrung der Identität und Stabilität sowie der Anpassung und Selbstregulierung sowie seine Abhängigkeiten und Wechselwirkung mit der Umwelt beschreiben.
Webprogrammierung
Das Programmplanungsparadigma, das sich auf die Kombination von Markup (wobei Text um Kontext und Struktur ergänzt wird) und anderer Webprogrammierungscodes wie AJAX, JavaScript und PHP stützt, um geeignete Maßnahmen durchzuführen und den Inhalt zu visualisieren.
ABAP
Techniken und Grundsätze der Softwareentwicklung wie Analyse, Algorithmen, Programmierung, Testen und Kompilieren von Programmierparadigmen in ABAP.
- Datenbank
Data-Warehouse-Entwickler: Wie Sie sich qualifizieren und wo Sie studieren können
Was normalerweise für die Qualifikation erforderlich ist: Bildungsniveau, wo es sich um einen reglementierten Beruf handelt und wo man studieren kann.
Bachelor oder gleichwertig
2.358 Studienprogramme in 30 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 595 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.
Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:
Umschulung Fachinformatiker: Programmieren und Softwareentwicklung
Developer Akademie GmbH · Deutschland
bfw - Unternehmen für Bildung. · Deutschland
WAVE Campus GmbH · Deutschland
Software Developer
IHK-Akademie Koblenz e.V. Campus Koblenz · Deutschland
S&N Systemhaus für Netzwerk- und Datentechnik GmbH · Deutschland
Fachinformatiker Fachrichtung Anwendungsentwicklung - Teilqualifizierung 4: Daten aus Datenbanksystemen bereitstellen
TERTIA Berufsförderung GmbH & Co. KG · Deutschland
Angezeigt: 6 von 2.953
Quellen
- 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passt Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Datenbankdesigner/Datenbankdesignerin
88% ÄhnlichkeitWissensingenieur/Wissensingenieurin
49% ÄhnlichkeitIT-Systemarchitekt/IT-Systemarchitektin
43% ÄhnlichkeitDatenbankentwickler/Datenbankentwicklerin
43% ÄhnlichkeitSoftwarearchitekt/Softwarearchitektin
39% ÄhnlichkeitIngenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz
38% ÄhnlichkeitFür Organisationen
Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Programmiersprachen und Technologien sind für Data-Warehouse-Entwickler relevant?
Welche Rolle spielt die fachliche Führung in dieser Position?
Wie sieht die Arbeitsweise als Data-Warehouse-Entwickler/in aus?
Data-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 19. Oktober 2026 Über unsere Daten