Dateningenieur/Dateningenieurin
Schnappschuss
Dateningenieure/Dateningenieurinnen entwickeln die Architektur, die für die Verarbeitung, Verwaltung und Speicherung großer Datenmengen erforderlich ist, die von Datenwissenschaftlern/Datenwissenschaftlerinnen zur Analyse verwendet werden. Sie konzipieren die Infrastruktur und pflegen Datenpipelines und Data Warehouses, um Daten zum strategischen Vorteil zu nutzen.
Die Rolle des Dateningenieurs/der Dateningenieurin ist entscheidend für die erfolgreiche Nutzung von Daten im Unternehmen. Ihr Arbeitsalltag umfasst die Konzeption, den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines und Data Warehouses. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern und anderen Fachbereichen zusammen, um sicherzustellen, dass Daten effizient verarbeitet, gespeichert und für Analysen bereitgestellt werden können. Dabei berücksichtigen Sie stets die Anforderungen an Skalierbarkeit, Sicherheit und Datenqualität.
- • Entwicklung und Implementierung von Datenarchitekturen und -pipelines.
- • Konzeption und Verwaltung von Data Warehouses und Data Lakes.
- • Optimierung von Datenprozessen zur Sicherstellung von Performance und Skalierbarkeit.
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, Irland, Niederlande und 6 weitere.
Längster anhaltender Mangel: Österreich, 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 | Mangel gemeldet ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Österreich | Mangel 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 und Überangebot gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Dänemark | Überangebot gemeldet ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
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Zukunftsaussichten für Dateningenieur/Dateningenieurin
Dateningenieur/Dateningenieurin befindet sich in einem Transformationsprozess. Mit einer KI-Exposition von 42% wird diese Rolle nicht ersetzt, sondern entwickelt sich weiter. Die Beherrschung neuer digitaler Tools wird der Schlüssel zum Erfolg sein.
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 Dateningenieur/Dateningenieurin 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
Die meisten Aufgaben hier sind KI-unterstützt statt rein menschlich geführt.
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
- Dimensionsreduktion durchführen
- Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
- IKT-Datenarchitektur verwalten
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Daten verarbeiten
- Forschungsdaten verwalten
- Datenverarbeitungstechniken benutzen
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 physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
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 Dateningenieur/Dateningenieurin
09 09:00 · Morgen Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
10 10:30 · Vormittags Data-Warehouse-Methoden umsetzen
12 12:00 · Mittag Daten verwalten
14 14:00 · Nachmittag Datenbank in der Cloud konzipieren
15 15:30 · Am späten Nachmittag Datenprozesse etablieren
17 17:00 · Zusammenfassung IKT-Datenarchitektur verwalten
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.
-
Datenverarbeitungstechniken benutzen
Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.
-
Datenprozesse etablieren
Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.
-
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.
-
quantitative Daten verwalten
Erfassung, Verarbeitung und Darstellung quantitativer Daten. Einsatz geeigneter Programme und Methoden zur Validierung, Organisation und Interpretation von Daten.
-
digitale Daten und Systeme speichern
Verwenden von Softwaretools zur Archivierung von Daten durch Kopieren und Speichern, um ihre Integrität zu gewährleisten und Datenverluste zu verhindern.
-
Data-Warehouse-Methoden umsetzen
Anwendung von Modellen und Werkzeugen wie Online-Analyseverarbeitung (OLAP) und Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) für die Integration strukturierter oder unstrukturierter Daten aus Quellen, um einen zentralen Speicher historischer und aktueller Daten anzulegen.
-
Forschungsdaten verwalten
Erstellen und Analysieren wissenschaftlicher Daten, die mithilfe qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden erhoben wurden. Speichern und Pflegen der Daten in Forschungsdatenbanken. Unterstützung der Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten und Kenntnis der Grundsätze der offenen Datenverwaltung.
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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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Daten verwalten
Verwalten aller Arten von Datenressourcen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg durch Erstellung von Datenprofilen, Parsing, Standardisierung, Identitätsauflösung, Bereinigung, Erweiterung und Prüfung von Daten. Sicherstellen, dass die Daten für den jeweiligen Zweck geeignet sind, mithilfe spezieller IKT-Instrumente zur Erfüllung der Kriterien für die Datenqualität.
-
Dimensionsreduktion durchführen
Reduzieren der Anzahl der Variablen oder Merkmale für einen Datensatz in Algorithmen des maschinellen Lernens durch Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse, Matrixfaktorisierung, Autoencoder-Methoden und andere.
-
Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
Erstellung einer maßgeschneiderten Software für die Verarbeitung von Daten durch Auswahl und Verwendung der entsprechenden Programmiersprache, damit ein IKT-System den gewünschten Output auf Basis des erwarteten Inputs erzeugen kann.
-
IKT-Datenarchitektur verwalten
Verfolgung von Vorschriften und Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) zur Definition der Architektur der Informationssysteme und zur Kontrolle der Erfassung, Speicherung, Konsolidierung, Aufbereitung und Nutzung von Daten in einem Unternehmen.
-
Datenbank in der Cloud konzipieren
Anwendung von Entwurfsprinzipien für adaptive, elastische, automatisierte, lose gekoppelte Datenbanken unter Nutzung der Cloud-Infrastruktur. Verfolgen des Ziels, durch ein verteiltes Datenbankdesign jede einzelne Fehlerquelle zu beseitigen.
-
Daten verarbeiten
Eingabe von Informationen in ein System für die Speicherung und den Abruf von Daten mithilfe von Verfahren wie Scannen, manueller Dateneingabe oder elektronischer Datenübertragung, um große Datenmengen zu verarbeiten.
Cloud-Technologien
Technologien, die den Zugang zu Hardware, Software, Daten und Diensten über Remoteserver und Softwarenetze unabhängig von deren Standort und Architektur ermöglichen.
Datenbankmanagementsysteme
Die Tools für die Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken wie Oracle, MySQL und Microsoft SQL Server.
Datenmodelle
Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.
Datenspeicherung
Die physischen und technischen Konzepte, wie die digitale Datenspeicherung in bestimmten Schemen sowohl lokal, z. B. Festplatten und Arbeitsspeicher (RAM), als auch per Fernzugriff, z. B. über ein Netzwerk, das Internet oder eine Cloud, organisiert ist.
unstrukturierte Daten
Informationen, die in einer nicht formalisierten Struktur vorliegen oder über kein vorab festgelegtes Datenmodell verfügen. Daher sind sie schwer zu verstehen, und es lassen sich kaum Muster feststellen, ohne dass Techniken wie Data Mining eingesetzt werden.
SAS Data Management
Vom Softwareunternehmen SAS entwickeltes Tool zur Integration von Informationen aus mehreren Anwendungen, die von Organisationen erstellt und gepflegt werden, in eine konsistente und transparente Datenstruktur.
Teradata Database
Computerprogramm zur Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken, das vom Softwareunternehmen Teradata Corporation entwickelt wurde.
- Datenanalyse
- Informatik
- Statistik
Dateningenieur: 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
582 Studienprogramme in 23 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 139 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.
Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:
Geprüfte/-r Berufsspezialist/-in für Datenanalyse(IHK)
S&N Systemhaus für Netzwerk- und Datentechnik GmbH · Deutschland
Bachelor Professional in Betriebsinformatik
ODAV AG Lehrinstitut für Informatik · Deutschland
Data Analyst
IHK-Akademie Koblenz e.V. Campus Koblenz · Deutschland
Angezeigt: 3 von 721
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 Dateningenieur/Dateningenieurin?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Datenanalytiker/Datenanalytikerin
16% ÄhnlichkeitDatentypist/Datentypistin
13% ÄhnlichkeitLeiter der Datenverarbeitung/Leiterin der Datenverarbeitung
11% ÄhnlichkeitIoT-Entwickler/IoT-Entwicklerin
11% ÄhnlichkeitInformations- und Wissensmanager/Informations- und Wissensmanagerin (IKT)
11% ÄhnlichkeitDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin
11% 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 Dateningenieure/Dateningenieurinnen besonders wichtig?
Wie unterscheidet sich die Rolle des Dateningenieurs/der Dateningenieurin von der des Datenwissenschaftlers/der Datenwissenschaftlerin?
Welche Karrierewege gibt es für Dateningenieure/Dateningenieurinnen?
Dateningenieur/Dateningenieurin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 3. Oktober 2026 Über unsere Daten