Berufsprofil

Experte für Datenintegration/Expertin für Datenintegration

Schnappschuss

Experten für Datenintegration führen die Integration verschiedener Datenbanken durch. Sie pflegen die Integration und gewährleisten Interoperabilität.

Arbeitsmarkt
Mehr Bewerber als Stellen in Deutschland und 5 weitere Länder
ELA/EURES 2025
Industrie
Digitale Technologie
Bildung
Bachelor oder gleichwertig
35%
Belastbarkeit Punktzahl · 2026 (Höher ist besser)
Bachelor oder gleichwertig 56% KI-Exposition · 2026
Arbeitsmarkt

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.

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

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
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.

Bieten Sie Studierenden, Klienten oder Mitarbeitenden Berufsberatung an? Nutzen Sie diese Berufsdaten in Ihrer Organisation.

NexFuture™

Zukunftsaussichten für Experte für Datenintegration/Expertin für Datenintegration

The outlook for Experte für Datenintegration/Expertin für Datenintegration 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 sich Experte für Datenintegration/Expertin für Datenintegration ändern, 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.
~30%
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:

Modellbasierte Schätzung. Nutzen Sie es als Planungssignal, nicht als Garantie.

Wie KI diese Rolle verändern kann

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

35% Im Besitz von Menschen

Was noch immer von den Menschen abhängt

Die meisten Aufgaben hier sind KI-unterstützt statt rein menschlich geführt.

Der menschliche Vorteil Um in dieser Rolle voraus zu bleiben, konzentrieren Sie sich auf Abfragesprachen und Datenbankmanagementsysteme. Diese menschenzentrierten Fähigkeiten sind für KI in den nächsten 20 Jahren am schwierigsten zu replizieren.
35% Helfen

Wo KI zum Co-Piloten werden kann

  • formale IKT-Spezifikationen überprüfen
  • Schnittstellenbeschreibungssprache verwenden
  • Integrationsprüfung durchführen
56% Automatisieren

Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind

  • IKT-Daten integrieren
  • Datenbereinigung durchführen
  • IKT-Altsystem ablösen
Detaillierte Analyse

Vitale Signale & KI-Vektoren

KI-Belichtungsvektoren

0-100%
KI / Maschinelles Lernen 35%

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

Generative KI 3%

Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle

Kognitive Software 1%

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: Okt. 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 als Experte für Datenintegration/Expertin für Datenintegration

09
09:00 · Morgen
Schnittstellenbeschreibungssprache verwenden
Verwenden einer Spezifikationssprache zur Beschreibung von Schnittstellenverbindungen zwischen Softwarekomponenten oder Programmen in programmiersprachenunabhängiger Weise. Zu den Sprachen, die diese Methode unterstützen, gehören auch CORBA und WSDL.
10
10:30 · Vormittags
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.
12
12:00 · Mittag
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.
14
14:00 · Nachmittag
Datenbankdiagramme erstellen
Entwickeln der Datenbankmodelle und -diagramme, die die Struktur einer Datenbank festlegen, durch Verwendung von Modellierungssoftware zwecks Implementierung in weiteren Prozessen.
15
15:30 · Am späten Nachmittag
Datenbankressourcen abstimmen
Abstimmen der Arbeitsbelastung und der Ressourcen einer Datenbank durch Steuerung des Transaktionsbedarfs, Zuweisung von Festplattenspeicher und Gewährleistung der Zuverlässigkeit der Server, um das Kosten-Risiko-Verhältnis zu optimieren.
17
17:00 · Zusammenfassung
formale IKT-Spezifikationen überprüfen
Prüfung der Fähigkeiten, der Richtigkeit und der Effizienz des vorgesehenen Algorithmus oder des Systems zur Einhaltung bestimmter formaler Spezifikationen.

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

Fähigkeiten & Wissen

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.

Grundlegende Fähigkeiten
Verwaltung, Sammlung und Speicherung digitaler Daten
  • IKT-Daten integrieren

    Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, um einen einheitlichen Überblick über die Daten in diesem Bereich zu erhalten.

  • Datenbereinigung durchführen

    Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.

  • IKT-Altsystem ablösen

    Überwachen des Wechsels von einem Legacy-System (veralteten System) zu einem modernen System durch Zuordnung, Schnittstellenverbindung, Migration, Dokumentation und Umwandlung von Daten.

  • Datenbankressourcen abstimmen

    Abstimmen der Arbeitsbelastung und der Ressourcen einer Datenbank durch Steuerung des Transaktionsbedarfs, Zuweisung von Festplattenspeicher und Gewährleistung der Zuverlässigkeit der Server, um das Kosten-Risiko-Verhältnis zu optimieren.

  • 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.

Programmierung von Computersystemen
  • Schnittstellenbeschreibungssprache verwenden

    Verwenden einer Spezifikationssprache zur Beschreibung von Schnittstellenverbindungen zwischen Softwarekomponenten oder Programmen in programmiersprachenunabhängiger Weise. Zu den Sprachen, die diese Methode unterstützen, gehören auch CORBA und WSDL.

Entwickeln von IKT-Systemen oder -Anwendungen
  • Datenbankdiagramme erstellen

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

Informationsmanagement
  • 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.

Einrichten von Computersystemen
  • Integrationsprüfung durchführen

    Prüfung von Systemen oder Softwarekomponenten, die auf vielfältige Weise gruppiert werden, um zu bewerten, inwieweit sie integriert werden können, wie ihre Schnittstellen beschaffen sind und ob sie gemeinsame Funktionen unterstützen.

Testen von elektrischen und mechanischen Systemen oder Ausrüstungen
  • formale IKT-Spezifikationen überprüfen

    Prüfung der Fähigkeiten, der Richtigkeit und der Effizienz des vorgesehenen Algorithmus oder des Systems zur Einhaltung bestimmter formaler Spezifikationen.

Wissensgebiete & Software & Technologien
Wissensgebiete
  • Abfragesprachen

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

  • Datenbankmanagementsysteme

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

  • Domainnamendienste

    Namensdatenbank, die Internet-Domainnamen zu Internetprotokoll (IP)-Adressen zuordnet. Das Domain-Name-System ermöglicht es Internetnutzerinnen und -nutzern, Namen wie Website-Titel zu verwenden, anstatt sich an numerische IP-Adressen zu erinnern, die von Computern verwendet werden, um eine bestimmte Website zu finden.

  • IKT-Debugging-Werkzeuge

    Die zum Testen und zur Fehlersuche von Programmen und Quellcode verwendeten IKT-Werkzeuge wie GNU Debugger (GDB), Intel Debugger (IDB), Microsoft Visual Studio Debugger, Valgrind und WinDbg.

  • 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.

  • CA Datacom/DB

    Computerprogramm zur Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken, das aktuell vom Softwareunternehmen CA Technologies entwickelt wird.

  • DB2

    Das Computerprogramm IBM DB2 ist ein Werkzeug zur Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken, das vom Softwareunternehmen IBM entwickelt wurde.

  • FileMaker (Datenbankmanagementsysteme)

    Computerprogramm zur Erstellung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken, das vom Softwareunternehmen FileMaker Inc. entwickelt wurde.

  • IBM Informix

    Das Computerprogramm „IBM Informix“ ist ein Instrument zur Einrichtung, Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken, das von dem Software-Unternehmen IBM entwickelt wurde.

  • IBM InfoSphere DataStage

    Vom Softwareunternehmen IBM entwickeltes Computerprogramm für die Integration von Informationen aus mehreren Anwendungen, die von Unternehmen erstellt und gepflegt werden, in eine konsistente und transparente Datenstruktur.

Branchenübergreifende Kompetenzen
  • Werkzeuge für Extraktion Transformation und Laden von Daten
Software & Technologien
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAAutodesk RevitPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEAtlassian ConfluenceMicrosoft Active Server Pages ASPApache HadoopCascading style sheets CSSMicrosoft Visual StudioGitSplunk Enterprise
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
So qualifizieren Sie sich

Experte für Datenintegration: 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.

Typisches Bildungsniveau

Bachelor oder gleichwertig

Wo man studieren kann

190 Studienprogramme in 18 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 131 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.

Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:

Berufsausbildung Ausbildung: Fachinformatiker/-in für Systemintegration (IHK)

WAVE Campus GmbH · Deutschland

Berufsausbildung Geprüfter Berufsspezialist für Systemintegration und Vernetzung IHK (m/w/d)

manQ Akademie GmbH & Co. KG MANAGEMENT QUALIFIZIERUNG Online-IHK-Fortbildungen · Deutschland

Berufsausbildung Geprüfte/-r Berufsspezialist/-in für Datenanalyse (IHK)

S&N Systemhaus für Netzwerk- und Datentechnik GmbH · Deutschland

Kurzkurs

SQL Business Intelligence: Datawarehouse und Integration Services

ETC - Enterprise Training Center GmbH · Österreich

Quellen
  1. 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
  2. 2. Source: AMS Weiterbildungsdatenbank, Arbeitsmarktservice Österreich (weiterbildungsdatenbank.at). Data as at 27/09/2026.
Karriereentwicklung

Entwicklungspfade & ähnliche Rollen

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

Für Organisationen

Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.

Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sind besonders wichtig für diese Position?
Neben fundierten Kenntnissen in Datenbanktechnologien (z.B. SQL, NoSQL) und Datenmodellierung sind Erfahrung mit ETL-Tools (Extract, Transform, Load) sowie Kenntnisse in Datenarchitektur und -governance von Vorteil. Wichtig sind auch analytische Fähigkeiten, eine strukturierte Arbeitsweise und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.
Welche Rolle spielt die Datenqualität bei der Datenintegration?
Die Datenqualität ist ein zentraler Aspekt. Sie sind dafür verantwortlich, die Datenqualität während des Integrationsprozesses sicherzustellen und gegebenenfalls Maßnahmen zur Bereinigung und Anreicherung der Daten zu ergreifen. Dies beinhaltet die Definition von Qualitätsstandards und die Implementierung von Kontrollmechanismen.
Wie sieht ein typischer Arbeitstag aus?
Ein typischer Arbeitstag kann die Analyse von Integrationsanforderungen, die Entwicklung von ETL-Pipelines, die Fehlersuche in bestehenden Systemen oder die Durchführung von Performance-Tests umfassen. Die Zusammenarbeit mit anderen Teams, um Integrationsprojekte voranzutreiben, ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil.
Experte Für Datenintegration/Expertin Für Datenintegration — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
104.620 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 51.880 bis 135.750 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.

Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 3. Oktober 2026 Über unsere Daten