Profesionālais profils

Datu inženieris

Momentuzņēmums

Datu inženieri izstrādā arhitektūru, kas nepieciešama, lai apstrādātu, pārvaldītu un uzglabātu lielu datu apjomu, ko datu zinātnieki izmantos analīzei. Datu inženieri izstrādā infrastruktūru un uztur datu plūsmas un datu noliktavas, kas ļauj izmantot datus stratēģisku priekšrocību gūšanai.

Darba tirgus
Vairāk kandidātu nekā vietu valstī Latvija un vēl 3 valstis
ELA/EURES 2025
Rūpniecība
Ciparu tehnoloģija
Izglītība
Bakalaura grāds
21%
Izturība Rādītājs · 2026 (Jo augstāks, jo labāk)
Bakalaura grāds 74% AI iedarbība · 2026
Darba tirgus

Kur šī profesija ir pieprasīta

Ziņotais darbaspēka deficīts un pārpalikums pa gadiem. Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.

Skaitļi attiecas uz grupu Informācijas un komunikāciju tehnoloģiju vecākie speciālisti — 75 profesijas, ieskaitot šo.

10 no 14 ar deficītu2025Visas 30 aug3.7Mdarbvietas līdz 2035. gadam

Deficīts: Austrija, Beļģija, Bulgārija, Kipra un vēl 6.

Ilgākais deficīts: Austrija, 3 gadi.

Izvēlieties teritoriju kartē, lai redzētu tās datus.

Par šo avotu›

Avots: ELA/EURES, darbaspēka deficīts un pārpalikums. Dati tiek publicēti profesiju grupas līmenī un aptver Eiropu. Izdevumi atšķiras pielikuma uzbūvē un aptverto valstu ziņā, tāpēc atšķirība starp gadiem ne vienmēr nozīmē, ka darba tirgus ir mainījies. Pelēkās valstis nav ziņojušas, kas nav tas pats, kas līdzsvars.

Ko nozīmē šie vārdi

Četras lietas, par kurām ziņo šī sadaļa

Ziņotais pieprasījums
Ziņotais pieprasījums rāda, vai darba devēji ziņo, ka šajā profesijā ir vajadzīgi cilvēki — tas ir valsts vai ES iestādes publicēts vērtējums, nevis skaits.
Kurp tas virzās
Kurp tas virzās rāda, kā tuvāko gadu laikā, balstoties uz oficiālu prognozi, paredzēts mainīties nodarbinātībai šajā profesijā.
Brīvās darbvietas
Brīvās darbvietas aptuveni raksturo, cik darbvietu rodas gan izaugsmes, gan to cilvēku dēļ, kuri pamet šo profesiju.
Parastais atalgojums
Parastais atalgojums rāda, cik parasti pelna cilvēki šajā profesijā, ja avots šos datus publicē. Tukšs lauks nenozīmē, ka darbs ir neapmaksāts; tas nozīmē, ka neviens šo informāciju par attiecīgo vietu nepublicē.

Rādītājs netiek iekļauts, ja neviens to par attiecīgo vietu nepublicē, nevis uzrādīts kā nulle.

Kurā virzienā tirgus sliecas jums par labu

Jums par labu
Brīvo vietu ir vairāk nekā meklētāju — darba devēji sacenšas par kandidātiem.
Līdzsvarā
Brīvo vietu un meklētāju skaits ir aptuveni vienāds.
Liela konkurence
Meklētāju ir vairāk nekā brīvo vietu — rēķinieties ar konkurenci.
Pretrunīgi dati
Avoti nesakrīt, vai arī vienā vietā tās pašas profesiju grupas trūkst, bet citā ir pārpalikums.

Katrs avots nonāk pie viena no šiem četriem vērtējumiem, tāpēc jāapgūst viena vārdu kopa. Atšķiras pierādījumi, uz kuriem vērtējums balstās; tie ir norādīti zem katra vērtējuma — izmērīta brīvo darbvietu un darba meklētāju attiecība vai valsts iestādes publicēts novērtējums.

Kā šī profesija salīdzināma ar citām profesijām tajā pašā valstī

Spēcīgs
Starp spēcīgākajām valstī that country
Labs
Spēcīgāka nekā vairums profesiju valstī that country
Nevienmērīgs
Aptuveni ierasta valstij that country
Vājš
Vājāka nekā vairums profesiju valstī that country

Tas ir rangējums vienas valsts ietvaros, nevis vērtējums, ko var izmantot pāri robežām — reģistros, uz kuriem balstās dati par abām valstīm, tiek uzskaitīti atšķirīgi cilvēki, tāpēc viens un tas pats skaitlis katrā valstī nozīmē ko citu. Tāpēc profesija var būt viena no spēcīgākajām valstī un tomēr tikt parādīta kā Liela konkurence: tā ieņem vadošo vietu kopumā pārpildītā darba tirgū.

No kurienes šie dati nāk

Katru skaitli publicē valsts statistikas pārvalde, publiskais nodarbinātības dienests vai ES iestāde, un katrā kartītē ir norādīts avots un periods, uz kuru dati attiecas. Dažviet dati tiek apkopoti katru mēnesi, citviet novērtējums tiek veikts reizi vai divas reizes gadā, tāpēc divas vietas vienā kartē var raksturot atšķirīgus laikposmus — datums vienmēr ir norādīts.

Tas viss neprognozē viena cilvēka izredzes. Tas raksturo darba tirgu.

Ziņotais pieprasījums · Parastais atalgojums · Kurp tas virzās (Latvija, Lietuva, Igaunija, Vācija, Somija, Zviedrija)
Ziņotais pieprasījums · Parastais atalgojums · Kurp tas virzās
Ziņotais pieprasījums Parastais atalgojums Kurp tas virzās
Latvija Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * — +41,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Lietuva Nav ziņots — +54,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Igaunija Ziņots par deficītu ELA/EURES 2022 * — +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Vācija Ziņots par deficītu ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Somija Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * 67 152 € 2024 +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Zviedrija Ziņots par deficītu ELA/EURES 2025 * — +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.

Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly

Vai jūs sniedzat karjeras konsultācijas studentiem, klientiem vai darbiniekiem? Izmantojiet šos profesijas datus savā organizācijā.

NexFuture™

Nākotnes perspektīva datu inženieris

datu inženieris ienāk transformācijas periodā. Ar 42% AI rīku ekspozīciju, šī loma netiek aizstāta, tā attīstās. Jauno ciparu rīku apgūšana būs atslēga uz panākumiem.

Kā tiek aprēķināti šie rezultāti?

Noturības indekss (0–100) novērtē, cik strukturāli aizsargāta šī profesija ir no automatizācijas un MI traucējumiem, pamatojoties uz uzdevumu līmeņa analīzi. Augstāki rādītāji nozīmē vairāk uzdevumu, kas prasa cilvēka spriedumu. AI iedarbība parāda aplēsto uzdevumu stundu procentu, ko varētu ietekmēt pašreizējās MI spējas. Tās ir no modeļa atvasinātas strukturālas indikācijas, nevis prognozes par individuālo darba drošību.

Spēlējiet nākotni
Kā datu inženieris varētu mainīties, pieaugot AI ieviešanai?

Vairākas uzdevumu jomas var pāriet uz AI atbalstītām darbplūsmām, tāpēc pārkvalificēšanās kļūst svarīgāka.

Būtiska transformācija uzdevumu līmenī tiek lēsta pēc 9 gadiem (ap 2035. gadu) saskaņā ar izvēlēto „Paredzams“ scenāriju.
~15%
Izturība
Automatizācijas risks
EXP~80%
Cilvēka mala
MOAT~20%

Ilustratīvs scenārijs, pamatojoties uz uzdevumu automatizējamību — nav prognoze. Vērtības tiek noapaļotas, jo tālāk nākotnē skatāties.

2026
2031
2040
AI pieņemšanas ātrums:

Uz modeli balstīta aplēse. Izmantojiet to kā plānošanas signālu, nevis garantiju.

Kā AI var mainīt šo lomu

Pašreizējo lomu signālu deterministiska, uz modeļiem balstīta interpretācija — nevis aizstāšanas garantija.

21% Cilvēkam piederošs

Kas vēl ir atkarīgs no cilvēkiem

Lielākā daļa uzdevumu šeit ir MI atbalstāmi, nevis tikai cilvēka vadīti.

Cilvēces priekšrocība Lai paliktu priekšā šajā lomā, fokusējieties uz datu noliktava un datu modeļi. Šīs cilvēka-centriski prasmes ir vissarežģītākās AI kopēt nākamajos 20 gados.
42% Palīdzēt

Kur AI var kļūt par otro pilotu

  • veikt dimensiju skaita samazināšanu
  • datu apstrādes lietojumprogrammu izstrāde
  • IKT datu arhitektūras pārvaldība
74% Automatizēt

Uzdevumi, kas visvairāk pakļauti automatizācijai

  • apstrādāt datus
  • pārvaldīt pētniecības datus
  • izmantot datu apstrādes metodes
Detalizēta analīze

Dzīvības pazīmes un AI vektori

AI ekspozīcijas vektori

0-100%
AI / mašīnmācīšanās 42%

Ekspozīcija uz AI atbalstītu analīzi, modeļu atpazīšanu un paredzošās modelēšanas uzdevumiem

Ģeneratīvs AI 3%

Ekspozīcija uz satura ģenerēšanu, radošu palielināšanu un lielo valodu modeļu rīku

Robotika un fiziskā automatizācija 0%

Ekspozīcija uz fizisko automatizēšanu, robotiku un sensoru vadītu uzdevumu nobīdi

Kognitīvā programmatūra 0%

Ekspozīcija uz darba plūsmas automatizēšanu, lēmumu pieņemšanas atbalsta programmatūru un procesu digitalizāciju

Tehniskā informācija
Metodoloģija: NexFuture v3.0 Avoti: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Atjaunināts: 2026. g. okt.

NexFuture v3.0 novērtē automatizācijas ietekmi tieši no ESCO būtiskajām prasmju grupām, kas svērtas pēc prasmju masas un kalibrētas pret ekspertu enkuriem. Rezultāti ir varbūtības aplēses, nevis garantijas. Pilnu informāciju skatiet NexFuture metodoloģijas baltajā grāmatā.

Mēra pakļautību automatizācijai. Tas nemēra atalgojumu, pieprasījumu vai darbvietu skaitu jūsu tuvumā.

Diena dzīvē

Ko cilvēki šajā lomā parasti dara

Ciparu tehnoloģija

Diena dzīvē

Parasta diena kā datu inženieris

09
09:00 · Rīts
datu apstrādes lietojumprogrammu izstrāde
Izveidot pielāgotu datu apstrādes programmatūru, izvēloties un izmantojot attiecīgo datorprogrammēšanas valodu, lai IKT sistēma radītu pieprasītos izvaddatus, pamatojoties uz sagaidāmajiem ievaddatiem.
10
10:30 · Pusrīta
datu noliktavas metožu īstenošana
Izmantot modeļus un instrumentus, piemēram, tiešsaistes analītisko apstrādi (OLAP) un operāciju tiešsaistes apstrādi (OLTP), lai integrētu strukturētus vai nestrukturētus datus no avotiem, lai izveidotu vēsturisku un aktuālu centrālo datu depozitāriju.
12
12:00 · Pusdienas
datu procesu izveide
Izmantot IKT rīkus, lai piemērotu matemātiskus, algoritmiskus vai citādus datu manipulēšanas procesus, radot informāciju.
14
14:00 · Pēcpusdiena
IKT datu arhitektūras pārvaldība
Pārraudzīt noteikumus un izmantot IKT tehnoloģijas, lai definētu informācijas sistēmu arhitektūru un kontrolētu datu vākšanu, uzglabāšanu, apvienošanu, kārtošanu un izmantošanu organizācijā.
15
15:30 · Vēlā pēcpusdienā
izstrādāt datubāzi mākonī
Piemērot projektēšanas principus adaptīvām, elastīgām, automātiskām, brīvi savienotām datubāzēm, izmantojot mākoņa infrastruktūru. Noteikt mērķi novērst visus atsevišķos atteices punktus, izmantojot dalītās datubāzes struktūru.
17
17:00 · Iesaiņojums
pārvaldīt datus
Pārvaldīt visu veidu datu resursus to aprites cikla laikā, veicot datu profilēšanu, parsēšanu, standartizāciju, identitātes noteikšanu, tīrīšanu, uzlabošanu un revīziju. Nodrošināt datu atbilstību mērķim, izmantojot specializētus IKT rīkus, lai izpildītu datu kvalitātes kritērijus.

Uzdevumu secībai ir ilustratīvs raksturs. Atsevišķas dienas atšķiras.

Prasmes un zināšanas

Kas nepieciešams šī darba veikšanai

Prasmes, zināšanas un rīki, kas nepieciešami šai lomai, kā arī ar to saistītās iezīmes un ieguvumi.

Būtiskas prasmes
pārvaldīt, vākt un glabāt cipardatus
  • izmantot datu apstrādes metodes

    Apkopot, apstrādāt un analizēt attiecīgos datus un informāciju, pienācīgi uzglabāt un atjaunināt datus un attēlot skaitļus un datus, izmantojot grafikus un statistiskās diagrammas.

  • datu procesu izveide

    Izmantot IKT rīkus, lai piemērotu matemātiskus, algoritmiskus vai citādus datu manipulēšanas procesus, radot informāciju.

  • lietot datubāzes

    Izmantot programmatūras rīkus datu pārvaldībai un organizēšanai strukturētā vidē, kas sastāv no atribūtiem, tabulām un relācijām, lai veiktu datu vaicājumus un pārveidotu uzglabātos datus.

  • pārvaldīt kvantitatīvos datus

    Apkopot, apstrādāt un iesniegt kvantitatīvos datus. Izmantot piemērotas programmas un metodes datu validēšanai, organizēšanai un interpretēšanai.

  • glabāt digitālos datus un sistēmas

    Izmantot programmatūras rīkus datu arhivēšanai, kopējot un saglabājot tos, lai nodrošinātu to integritāti un novērstu datu zudumus.

  • datu noliktavas metožu īstenošana

    Izmantot modeļus un instrumentus, piemēram, tiešsaistes analītisko apstrādi (OLAP) un operāciju tiešsaistes apstrādi (OLTP), lai integrētu strukturētus vai nestrukturētus datus no avotiem, lai izveidotu vēsturisku un aktuālu centrālo datu depozitāriju.

pārvaldīt informāciju
  • pārvaldīt pētniecības datus

    Sagatavot un analizēt zinātniskos datus, kas iegūti ar kvalitatīvām un kvantitatīvām pētniecības metodēm. Saglabāt un uzturēt datus pētniecības datubāzēs. Atbalstīt zinātnisko datu atkalizmantošanu un pārzināt atklāto datu pārvaldības principus.

  • veidot datu kopas

    Apvienot jaunu vai pastāvošu savstarpēji saistītu datu kopas, kas sastāv no atsevišķiem elementiem, bet ko var izmantot kā vienotu veselumu.

  • pārvaldīt datus

    Pārvaldīt visu veidu datu resursus to aprites cikla laikā, veicot datu profilēšanu, parsēšanu, standartizāciju, identitātes noteikšanu, tīrīšanu, uzlabošanu un revīziju. Nodrošināt datu atbilstību mērķim, izmantojot specializētus IKT rīkus, lai izpildītu datu kvalitātes kritērijus.

programmēt datorsistēmas
  • veikt dimensiju skaita samazināšanu

    Samazināt datu kopas mainīgo vai funkciju skaitu mašīnmācīšanās algoritmos, izmantojot tādas metodes kā galveno elementu analīzi, matricas sadalīšanu, automātiskā kodētāja metodes un citas.

  • datu apstrādes lietojumprogrammu izstrāde

    Izveidot pielāgotu datu apstrādes programmatūru, izvēloties un izmantojot attiecīgo datorprogrammēšanas valodu, lai IKT sistēma radītu pieprasītos izvaddatus, pamatojoties uz sagaidāmajiem ievaddatiem.

ikt sistēmu vai lietojumprogrammu izstrāde
  • IKT datu arhitektūras pārvaldība

    Pārraudzīt noteikumus un izmantot IKT tehnoloģijas, lai definētu informācijas sistēmu arhitektūru un kontrolētu datu vākšanu, uzglabāšanu, apvienošanu, kārtošanu un izmantošanu organizācijā.

  • izstrādāt datubāzi mākonī

    Piemērot projektēšanas principus adaptīvām, elastīgām, automātiskām, brīvi savienotām datubāzēm, izmantojot mākoņa infrastruktūru. Noteikt mērķi novērst visus atsevišķos atteices punktus, izmantojot dalītās datubāzes struktūru.

informācijas ievade un pārveidošana
  • apstrādāt datus

    Ievadīt informāciju datu uzglabāšanas un datu izguves sistēmā, izmantojot tādus procesus kā skenēšana, manuāla ievade vai datu elektroniska nodošana, lai apstrādātu lielus datu apjomus.

Zināšanu jomas & Programmatūra un tehnoloģijas
Zināšanu jomas
  • datu modeļi

    Paņēmieni un esošās sistēmas, ko izmanto, lai strukturētu datu elementus un parādītu saistību starp tiem, kā arī metodes datu struktūru un attiecību interpretēšanai.

  • datu uzglabāšana

    Fiziskās un tehniskās koncepcijas par to, kā digitālo datu uzglabāšana tiek organizēta konkrētās sistēmās gan vietējā mērogā, piemēram, cietajos diskos un brīvpieejas atmiņās (RAM), gan attālināti, izmantojot tīklu, internetu vai mākoņdatošanu.

  • datubāzes pārvaldības sistēmas

    Instrumenti datubāzu izveidei, atjaunināšanai un pārvaldībai, piemēram, “Oracle”, “MySQL” un “Microsoft SQL Server”.

  • mākoņtehnoloģijas

    Tehnoloģijas, kas nodrošina piekļuvi aparatūrai, programmatūrai, datiem un pakalpojumiem, izmantojot attālinātus serverus un programmatūras tīklus, neatkarīgi no to atrašanās vietas un arhitektūras.

  • nestrukturēti dati

    Informācija, kas nav sakārtota iepriekš noteiktā veidā vai kam nav iepriekš noteikta datu modeļa un ko ir grūti saprast un kurā ir grūti atrast sakarības, neizmantojot tādas metodes kā datizraci.

  • SAS Data Management

    Datorprogramma “SAS Data Management” ir rīks, ar kura palīdzību var integrēt informāciju no vairākām lietotnēm, ko izveidojušas un uztur organizācijas, vienā konsekventā un pārredzamā datu struktūrā, ko izstrādājis programmatūras izstrādes uzņēmums “SAS”.

  • Teradata Database

    Datorprogramma “Teradata Database” ir rīks, ar ko izveido, atjaunina un pārvalda datubāzes un ko izstrādājis programmatūras izstrādes uzņēmums “Teradata Corporation”.

Starpnozaru prasmes
  • datorzinātne
  • datu analītika
  • statistika
Programmatūra un tehnoloģijas
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsBentley MicroStationCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAAutodesk RevitPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlackAtlassian Confluence
Galvenās īpašības, kas jums nepieciešamas
Analītiskā domāšana Atzinība Sasniegums/Pūles Sasniegums Daudzveidība Sadarbība Godīgums Uzticamība Liderība Stresa tolerance Pielāgošanās spēja/Izcelsme Neatkarība Inovācija Paškontrole Rūpes par citiem Sociālā orientācija
Galvenās balvas, kuras varat sagaidīt
SasniegumsDarba apstākļiAtzinībaAttiecībasAtbalstsNeatkarība
Kā kvalificēties

Datu inženieris: kā iegūt kvalifikāciju un kur mācīties

Kas parasti nepieciešams, lai kvalificētos: izglītības līmenis, kur tā ir reglamentēta profesija un kur mācīties.

Tipisks izglītības līmenis

Bakalaura grāds

Kur mācīties

Šī amata pamatprasmes māca studiju programmas; programmu skaits ir 582, savukārt valstu skaits, kurās tās pieejamas, ir 23. Turklāt ir 139 īsi kursi, no kuriem katrs attīsta vienu prasmi.

Karjeras virzība

Izaugsmes ceļi un līdzīgas lomas

Izpētiet tipiskos karjeras ceļus, blakus esošās prasmes un līdzīgas lomas, lai plānotu savu nākamo pāreju.

Organizācijām

Izmantojiet šīs lapas datus savu studentu, klientu un darbinieku labā.

Bieži jautājumi

Bieži uzdotie jautājumi

Kāds ir datu inženiera darbs salīdzinājumā ar datu zinātnieku?
Datu inženieris nodrošina infrastruktūru un datu plūsmas, kas nepieciešamas datu zinātniekiem analīzei. Datu zinātnieks analizē datus un izvelk no tiem atziņas, bet datu inženieris nodrošina, ka dati ir pieejami un gatavi analīzei.
Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai kļūtu par datu inženieri?
Neaizvietojamas ir prasmes datu bāzu (SQL, NoSQL) izmantošanā, programēšanā (Python, Java), datu apstrādes rīkos (Apache Spark, Hadoop), kā arī datu modelēšanā un ETL (Extract, Transform, Load) procesu izstrādē. Svarīga ir arī spēja strādāt komandā un saprast biznesa vajadzības.
Vai datu inženiera darbs ir pieejams kā freelancer?
Jā, datu inženiera darbs ir pieejams arī kā freelancer. Daudzi uzņēmumi meklē freelancer datu inženierus īstermiņa projektiem vai papildus resursiem.
Datu Inženieris — cik par to maksā Amerikas Savienotajās Valstīs?
108 970 dolāru gadā pēc mediānas, uz 2025-05. Štatu mediānas svārstās no 60 470 līdz 156 590 dolāriem. Avots: US Bureau of Labor Statistics. Skaitlis attiecas uz Amerikas Savienotajām Valstīm un nav prognoze Eiropai.

Avoti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati atjaunināti 2026. gada 3. oktobris Par mūsu datiem