data engineer
Momentopname
Ben je een technisch begaafde professional die data tot leven wekt? Als data engineer bouw je de cruciale infrastructuur die data scientists in staat stelt om waardevolle inzichten te ontdekken en strategische beslissingen te nemen.
Data engineers zijn de architecten van data-oplossingen. Je bent verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de datainfrastructuur die nodig is om grote hoeveelheden data efficiënt te verwerken, op te slaan en te beheren. Dit omvat het creëren van datapijplijnen, data warehouses en het optimaliseren van data-architecturen. Je werkt nauw samen met data scientists en andere stakeholders om ervoor te zorgen dat de data beschikbaar is, betrouwbaar is en voldoet aan de eisen voor analyse en rapportage.
- • Het ontwerpen en implementeren van robuuste en schaalbare datapijplijnen.
- • Het bouwen en onderhouden van data warehouses en data lakes.
- • Het optimaliseren van data-opslag en -verwerking voor performance en kostenefficiëntie.
Waar dit beroep gevraagd is
Gemelde tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt, per jaar. Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
Diepere kleur: meer opeenvolgende jaren hetzelfde gemeld.
De cijfers gelden voor Specialisten op het gebied van informatie- en communicatietechnologie — 75 beroepen inclusief dit beroep.
Tekort: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus en nog 6.
Langstlopende tekort: Austria, 3 jaar.
Kies een gebied op de kaart om de cijfers te zien.
Over deze bron›
Bron: ELA/EURES, tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt. De gegevens worden gepubliceerd op het niveau van de beroepsgroep en betreffen Europa. Edities verschillen in de opzet van de bijlage en in welke landen zijn opgenomen, dus een verschil tussen jaren betekent niet altijd dat de arbeidsmarkt is veranderd. Grijze landen zijn niet gemeld, en dat is iets anders dan in evenwicht zijn.
Meer ontdekken
Vind je loopbaanpad en ontdek de wetenschap achter onze aanbevelingen.
Zoudata engineerbij jou passen?
Beantwoord drie korte vragen. Dit is geen volledige beoordeling; het is een voorproefje om u te helpen beslissen of u uw profiel wilt vergelijken.
Vind je het leuk om taken uit te voeren waarvoorAnalytisch denkennodig is?
Vind je het leuk om taken uit te voeren waarvoorPrestatiesnodig is?
Vind je het leuk om taken uit te voeren waarvoorErkenningnodig is?
Toekomstperspectief voor data engineer
data engineer bevindt zich in een transformatieperiode. Met 42% blootstelling aan AI-tools wordt deze rol niet vervangen, maar ontwikkelt het. Beheersing van nieuwe digitale tools zal de sleutel zijn om voorop te blijven.
Hoe worden deze scores berekend?
De Veerkrachtindex (0–100) schat hoe structureel beschermd dit beroep is tegen automatisering en AI-verstoring, op basis van taakanalyse. Hogere scores betekenen meer taken die menselijk oordeel vereisen. AI-blootstelling toont het geschatte percentage taakmuren dat door huidige AI-mogelijkheden kan worden beïnvloed. Dit zijn op modellen gebaseerde structurele indicatoren, geen voorspellingen over individuele baanzekerheid.
Hoe kandata engineerveranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Hoe kandata engineerveranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Hoe AI deze rol kan veranderen
Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.
Wat hangt nog steeds van mensen af
De meeste taken hier zijn AI-ondersteund in plaats van puur mensgestuurd.
Waar AI een co-piloot kan worden
- dimensionaliteitsreductie uitvoeren
- toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking
- ict-gegevensarchitectuur beheren
Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering
- gegevens verwerken
- onderzoeksgegevens beheren
- gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
Vitale functies & AI-vectoren
AI-blootstellingsvectoren
0-100%Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken
Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen
Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing
Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering
Technische details
NexFuture v3.0 schat blootstelling aan automatisering rechtstreeks uit de essentiële ESCO-vaardigheidsgroepen, gewogen naar vaardigheidsmassa en gekalibreerd op expertankers. Scores zijn probabilistische schattingen, geen garanties. Zie het NexFuture-methodologie-whitepaper voor volledige details.
Meet de blootstelling aan automatisering. Het meet niet het salaris, de vraag of hoeveel banen er bij u in de buurt zijn.
Wat mensen in deze rol meestal doen
Digitale technologie
Een typische dag alsdata engineer
09 09:00 · Ochtend toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking
10 10:30 · Halverwege de ochtend databanken in de cloud ontwerpen
12 12:00 · Middag datawarehousingtechnieken implementeren
14 14:00 · Middag gegevens beheren
15 15:30 · Laat in de middag gegevensprocessen vaststellen
17 17:00 · Afronding ict-gegevensarchitectuur beheren
De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.
-
cloudtechnologieën
De technologieën die toegang tot hardware, software, gegevens en diensten mogelijk maken via servers op afstand en softwarenetwerken, ongeacht hun locatie en architectuur.
-
databasebeheersystemen
De instrumenten voor het opzetten, actualiseren en beheren van databanken zoals Oracle, MySQL en Microsoft SQL Server.
-
gegevensmodellen
De technieken en de bestaande systemen voor de structurering van de gegevenselementen en de onderlinge verbanden daartussen, alsook de methoden voor de interpretatie van de gegevensstructuren en -verhoudingen.
-
gegevensopslag
De fysieke en technische concepten van de wijze waarop digitale gegevensopslag wordt georganiseerd in specifieke schema's op lokaal niveau, zoals harde schijven en willekeurig toegankelijke geheugens (RAM) en op afstand, via netwerken, internet of de cloud.
-
ongestructureerde gegevens
De informatie die niet op een vooraf vastgestelde manier is geordend of geen vooraf vastgesteld gegevensmodel heeft, die moeilijk te begrijpen is en waarin moeilijk patronen herkend kunnen worden zonder gebruik te maken van technieken zoals datamining.
-
SAS Data Management
Het computerprogramma SAS Data Management is een tool voor het integreren van informatie uit meerdere applicaties, gecreëerd en onderhouden door organisaties, in één consistente en transparante gegevensstructuur, die ontwikkeld werd door het softwarebedrijf SAS.
- computerwetenschappen
- gegevensanalyse
- statistiek
-
gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
Relevante gegevens en informatie verzamelen, gegevens naar behoren opslaan en actualiseren en afbeeldingen en gegevens voorstellen met behulp van grafieken en statistische diagrammen.
-
gegevensprocessen vaststellen
Gebruik maken van ICT-instrumenten om wiskundige, algoritmische of andere gegevensverwerkingsprocessen toepassen om informatie te genereren.
-
databases gebruiken
Softwaretools gebruiken voor het beheer en de organisatie van gegevens in een gestructureerde omgeving die bestaat uit attributen, tabellen en relaties om de opgeslagen gegevens te doorzoeken en te wijzigen.
-
kwantitatieve gegevens beheren
Kwantitatieve gegevens verzamelen, verwerken en presenteren. De juiste programma’s en methoden gebruiken voor het valideren, organiseren en interpreteren van gegevens.
-
digitale gegevens en systemen opslaan
Softwaretools gebruiken voor de archivering van gegevens door gegevens te kopiëren en een back-up ervan te maken, om de integriteit ervan te waarborgen en verlies van gegevens te voorkomen.
-
datawarehousingtechnieken implementeren
Modellen en tools zoals online analytische verwerking (OLAP) en online transactieverwerking (OLTP) toepassen, om gestructureerde of ongestructureerde gegevens uit bronnen te integreren, om zo een centrale bewaarplaats van historische en actuele gegevens te creëren.
-
onderzoeksgegevens beheren
Wetenschappelijke gegevens produceren en analyseren die voortkomen uit kwalitatieve en kwantitatieve onderzoeksmethoden. De gegevens opslaan en bijhouden in onderzoeksdatabanken. Het hergebruik van wetenschappelijke gegevens ondersteunen en vertrouwd zijn met de beginselen van open gegevensbeheer.
-
gegevenssets maken
Genereren van een verzameling nieuwe of bestaande gerelateerde datasets die uit afzonderlijke elementen bestaan, maar kunnen worden gebruikt als één eenheid.
-
gegevens beheren
Beheren van alle soorten gegevensbronnen gedurende hun levenscyclus door het uitvoeren van dataprofilering, parsing, standaardisatie, identiteitsresolutie, opschoning, verbetering en auditing. Ervoor zorgen dat de gegevens geschikt zijn voor het doel, met behulp van gespecialiseerde ICT-instrumenten om aan de gegevenskwaliteitscriteria te voldoen.
-
dimensionaliteitsreductie uitvoeren
Het aantal variabelen of kenmerken voor een dataset verminderen in algoritmen voor machinaal leren door middel van methoden zoals hoofdcomponentenanalyse, matrixfactorisatie, auto-encodermethoden en andere.
-
toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking
Creëren van software op maat voor de verwerking van gegevens door de juiste programmeertaal voor de computer te selecteren en te gebruiken, zodat een ICT-systeem de gevraagde output kan produceren op basis van de verwachte input.
-
ict-gegevensarchitectuur beheren
Toezicht houden op de regelgeving en gebruik maken van ICT-technieken om de architectuur van de informatiesystemen te bepalen en de gegevensverzameling, de opslag, de consolidatie, de regeling en het gebruik in een organisatie te controleren.
-
databanken in de cloud ontwerpen
Ontwerpprincipes toepassen voor adaptieve, flexibele, geautomatiseerde, minimaal gekoppelde databanken die gebruikmaken van cloudinfrastructuur. Streven naar het wegnemen van elk zwak punt door gedistribueerd databankontwerp.
-
gegevens verwerken
Informatie invoeren in een systeem voor het opslaan en opvragen van gegevens via processen zoals scannen, handmatige codering of elektronische gegevensoverdracht om grote hoeveelheden gegevens te kunnen verwerken.
Vaardigheid DNA
Personeelkeiten werkstijlmerken en waarden die deze rol definiëren
Bekijk of deze rol bij jouw carrière-DNA past
Doe de gratis Career DNA-beoordeling om te zien hoedata engineeraansluit bij uw interesses, werkstijl en toekomstpad. In minder dan 10 minuten ontvangt u een persoonlijk fitsignaal en een stappenplan voor wat u vervolgens moet doen.
Scan om door te gaan op mobielGroeipaden & vergelijkbare rollen
Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.
Waar pastdata engineer?
Gelijkenisscores gebaseerd op overlap van vaardigheden uit ESCO-gegevens.
Veelgestelde vragen
- Welke programmeertalen en tools zijn belangrijk voor een data engineer?
- Vaak worden programmeertalen zoals Python, Java of Scala gebruikt. Ook kennis van SQL is essentieel. Tools zoals Apache Spark, Hadoop, Kafka, AWS, Azure of Google Cloud Platform zijn veel voorkomende vereisten, afhankelijk van de specifieke omgeving.
- Wat is het verschil tussen een data engineer en een data scientist?
- Data scientists analyseren data en bouwen modellen om inzichten te genereren. Data engineers zorgen ervoor dat de data beschikbaar is, betrouwbaar is en efficiënt verwerkt kan worden, zodat data scientists hun werk kunnen doen. Ze zijn dus complementaire rollen.
- Zijn er veel vacatures voor data engineers in Nederland?
- De vraag naar data engineers is hoog, maar de markt is competitief. Er zijn veel mogelijkheden, vooral in sectoren die sterk afhankelijk zijn van data, zoals financiële dienstverlening, e-commerce en technologie.
- Data Engineer — is er een tekort in Europa?
- Ja. In de ELA/EURES-editie van 2025 werd in 10 van de 14 Europese landen die deze beroepsgroep beoordeelden een tekort gemeld: Oostenrijk, België, Bulgarije, Cyprus en nog 6. Oostenrijk meldt er al 3 jaar op rij een. Deze beoordelingen worden per beroepsgroep gepubliceerd, niet per functietitel.
- Data Engineer — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
- 108.970 dollar per jaar als mediaan, per 2025-05. De medianen van de staten lopen van 60.470 tot 156.590 dollar. Bron: US Bureau of Labor Statistics. Het cijfer geldt voor de Verenigde Staten en is geen prognose voor Europa.