Dataingeniør
Øyeblikksbilde
Dataingeniører utvikler arkitekturen som er nødvendig for å behandle, administrere og lagre store mengder data som vil bli analysert av dataanalytikere. De designer infrastrukturen og vedlikeholder datarørledninger og -lagre for å utnytte data til strategisk fordel.
Som dataingeniør er du ansvarlig for å designe, bygge og vedlikeholde de systemene og prosessene som håndterer store datamengder. Dette innebærer å skape effektive og pålitelige datastrømmer (data pipelines) og lagringsløsninger som er klare for analyse. Du jobber tett med datavitenskapsfolk og andre interessenter for å sikre at data er tilgjengelig, nøyaktig og i riktig format.
- • Design og implementering av datainfrastruktur og datalagre.
- • Utvikling og vedlikehold av datastrømmer (ETL-prosesser) for å hente, transformere og laste data.
- • Sikre datakvalitet, sikkerhet og ytelse.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Tallene dekker IKT-rådgivere — 75 yrker, dette medregnet.
Mangel: Belgia, Bulgaria, Irland, Kypros og 6 til.
Lengst varende mangel: Østerrike, 3 år.
Velg et område på kartet for å se tallene.
Om denne kilden›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskudd av arbeidskraft. Tallene publiseres på yrkesgruppenivå og dekker Europa. Utgavene er ulike når det gjelder oppbygningen av vedlegget og hvilke land som inngår, så en endring mellom år betyr ikke alltid at arbeidsmarkedet har endret seg. Land i grått er ikke rapportert, noe som ikke er det samme som å være i balanse.
Hva disse ordene betyr
De fire tingene denne delen rapporterer om
- Rapportert etterspørsel
- Om arbeidsgivere oppgir at de trenger folk i dette yrket – en vurdering publisert av et nasjonalt organ eller et EU-organ, ikke et antall.
- Hvilken vei det går
- Hvilken vei det går for sysselsettingen i dette yrket de kommende årene, basert på en offisiell framskriving.
- Ledige stillinger
- Omtrent hvor mange Ledige stillinger som oppstår – som følge av vekst og av at folk slutter i yrket.
- Vanlig lønn
- Hva som er Vanlig lønn for folk i dette yrket der kilden oppgir det. At feltet er tomt, betyr ikke at arbeidet er ulønnet; det betyr at ingen oppgir dette for det stedet.
Et mål utelates når ingen oppgir det for det stedet, i stedet for at det vises som null.
Hvilken vei markedet heller for deg
- I din favør
- Flere ledige stillinger enn søkere — arbeidsgiverne konkurrerer om kandidatene.
- I balanse
- Ledige stillinger og søkere står omtrent likt.
- Konkurranseutsatt
- Flere søkere enn ledige stillinger — regn med konkurranse.
- Motstridende opplysninger
- Kildene er uenige, eller samme yrkesgruppe har mangel i én del og overskudd i en annen.
Alle kilder ender opp med én av disse fire, slik at det finnes ett felles begrepssett å lære. Det som varierer, er dokumentasjonen bak, og den står under hver vurdering – et målt forhold mellom Ledige stillinger og arbeidssøkere eller en vurdering publisert av et nasjonalt organ.
Hvordan dette yrket sammenlignes med andre yrker i samme land
- Sterk
- Blant de sterkeste i that country
- God
- Sterkere enn de fleste yrker i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svak
- Svakere enn de fleste yrker i that country
Dette er en rangering innenfor ett land, ikke en poengsum du kan ta med deg over landegrenser – registrene bak to land teller ulike personer, så det samme tallet betyr forskjellige ting i hvert av dem. Det er også derfor et yrke kan få kategorien Sterk i et land og likevel vises som Konkurranseutsatt: det leder an i et arbeidsmarked som samlet sett har mange om beinet.
Hvor opplysningene kommer fra
Hvert tall er publisert av et nasjonalt statistikkbyrå, en offentlig arbeidsformidling eller et EU-organ, og hvert kort oppgir kilden og perioden det dekker. For noen steder gjøres opptellingen hver måned, for andre gjøres vurderingen én eller to ganger i året, så to steder på samme kart kan beskrive ulike tidspunkter – datoen vises alltid.
Ingenting av dette forutsier én persons sjanser. Det beskriver et arbeidsmarked.
Rapportert etterspørsel · Vanlig lønn · Hvilken vei det går (Norge, Sverige, Danmark, Finland, Tyskland)
| Rapportert etterspørsel | Vanlig lønn | Hvilken vei det går | |
|---|---|---|---|
| Norge | Mangel rapportert ELA/EURES 2022 * | 919 320 kr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Overskudd rapportert ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel rapportert ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Gir du karriereveiledning til studenter, klienter eller ansatte? Bruk disse yrkesdataene i organisasjonen din.
Fremtidsutsikter for dataingeniør
dataingeniør går inn i en transformasjonsperiode. Med 42% eksponering for AI-verktøy blir ikke denne rollen erstattet, den utvikler seg. Mestring av nye digitale verktøy vil være nøkkelen til suksess.
Hvordan beregnes disse poengsummene?
Motstandsindeksen (0–100) estimerer hvor strukturelt beskyttet dette yrket er mot automatisering og AI-forstyrrelser, basert på analyse på oppgavenivå. Høyere scorer betyr flere oppgaver som krever menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerte andelen arbeidstimer som nåværende AI-muligheter kan påvirke. Dette er modellbaserte strukturelle indikatorer, ikke spådommer om individuell jobbsikkerhet.
Hvordan kan dataingeniør endre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Modellbasert estimat. Bruk det som et planleggingssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med profilen din
Hvordan AI kan endre denne rollen
Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.
Hva avhenger fortsatt av folk
De fleste oppgavene her er AI-støttede snarere enn rent menneskestyrte.
Hvor AI kan bli en co-pilot
- utføre dimensjonsreduksjon
- utvikle databehandlingsapplikasjoner
- administrere IKT-dataarkitektur
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- behandle data
- administrere forskningsdata
- bruke dataprosesseringsteknikker
Vitale tegn og AI-vektorer
AI-eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver
Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller
Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte fra ESCOs essensielle ferdighetsgrupper, vektet etter ferdighetsmasse og kalibrert mot ekspertankre. Skårene er sannsynlighetsbaserte estimater, ikke garantier. Se NexFutures metodologi-hvitbok for fullstendige detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke lønn, etterspørsel eller hvor mange jobber som finnes i nærheten av deg.
Hva folk i denne rollen vanligvis gjør
Digital teknologi
En typisk dag som en dataingeniør
09 09:00 · Morgen utvikle databehandlingsapplikasjoner
10 10:30 · Midt på formiddagen administrere data
12 12:00 · Middag administrere IKT-dataarkitektur
14 14:00 · Ettermiddag designe database i skyen
15 15:30 · Sen ettermiddag etablere dataprosesser
17 17:00 · Avslutning implementere datavarehusteknikker
Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.
Hva du trenger for å gjøre denne jobben
Ferdighetene, kunnskapen og verktøyene denne rollen krever – samt trekkene og belønningene som følger med den.
-
bruke dataprosesseringsteknikker
Samle inn, behandle og analysere relevante data og opplysninger, oppbevare og oppdatere data på riktig vis og fremstille tall og data ved hjelp av tabeller og statistiske diagrammer.
-
etablere dataprosesser
Bruke IKT-verktøy til å gjennomføre matematiske, algoritmiske eller andre typer datamanipulasjonsprosesser for å skape informasjon.
-
bruke databaser
Bruke programvareverktøy til å administrere og organisere data i et strukturert miljø som består av attributter, tabeller og forbindelser, for å kunne foreta spørringer av og endre de lagrede dataene.
-
administrere kvantitative data
Samle inn, behandle og presentere kvantitative data. Bruke egnede programmer og metoder for validering, organisering og tolkning av data.
-
lagre digitale data og systemer
Bruke programvare for å lagre data ved å kopiere og sikkerhetskopiere dem for å sikre integritet og hindre tap av data.
-
implementere datavarehusteknikker
Bruke modeller og verktøy som online analytisk prosessering (OLAP) og online transaksjonsbehandling (OLTP) for å integrere strukturerte eller ustrukturerte data fra kilder for opprettelse av et sentralt arkiv med historiske og aktuelle data.
-
administrere forskningsdata
Produsere og analysere vitenskapelige data fra kvalitative og kvantitative forskningsmetoder. Oppbevare og vedlikeholde data i forskningsdatabaser. Legg til rette for gjenbruk av vitenskapelige data og ha kunnskap om prinsipper for behandling av åpne data.
-
opprette datasett
Skape en samling nye eller eksisterende relaterte datasett som består av separate elementer, men som kan håndteres som én enhet.
-
administrere data
Forvalte alle typer dataressurser gjennom hele livssyklusen ved å utføre dataprofilering, analyse, standardisering, identitetsløsning, rensing, forbedring og revisjon. Sikre at dataene er egnet for formålet ved hjelp av egne IKT-verktøy for å oppfylle kriteriene for datakvalitet.
-
utføre dimensjonsreduksjon
Redusere antallet variabler eller funksjoner for et datasett i maskinlæringsalgoritmer gjennom metoder som hovedkomponentanalyse, matrisefaktorisering, autokoder-metoder og annet.
-
utvikle databehandlingsapplikasjoner
Lage tilpasset programvare for behandling av data ved å velge og bruke riktig dataprogrammeringsspråk for at et IKT-system skal kunne produsere etterspurte utdata basert på forventede inndata.
-
administrere IKT-dataarkitektur
Føre tilsyn med regler og bruke IKT-teknikker til å definere arkitekturen for informasjonssystemene og til å kontrollere innsamling, lagring, konsolidering, organisering og bruk av data i en organisasjon.
-
designe database i skyen
Bruke designprinsipper for en adaptiv, elastisk, automatisert, løst sammenknyttet database som bruker skyinfrastruktur. Ta sikte på å bli kvitt alle svake punkt gjennom distribuert databasedesign.
-
behandle data
Legge informasjon inn i et datalagrings- og datainnhentingssystem via prosesser som skanning, manuell inntasting eller elektronisk dataoverføring, for behandling av store datamengder.
datalagring
De fysiske og tekniske begrepene for hvordan digital datalagring er organisert i bestemte skjemaer, både lokalt, f.eks. harddisker og random-access memory (RAM), og eksternt, via nettverk, Internett eller sky.
datamodeller
Teknikkene og de eksisterende systemene som brukes til å strukturere dataelementer, og som viser forbindelser mellom dem samt metoder for tolkning av datastrukturer og forhold.
nettskyteknologier
Teknologier som gjør det mulig å få tilgang til maskinvare, programvare, data og tjenester gjennom eksterne servere og programvare, uavhengig av deres plassering og arkitektur.
systemer for databaseadministrering
Verktøy for å opprette, oppdatere og administrere databaser, f.eks. Oracle, MySQL og Microsoft SQL Server.
ustrukturerte data
Opplysninger som ikke er arrangert på en forhåndsdefinert måte, eller som ikke har en forhåndsdefinert datamodell, og som er vanskelige å forstå og finne mønstre i uten å bruke teknikker som databehandling.
SAS Data Management
Filprogrammet SAS Data Management er et verktøy for integrering av informasjon fra flere anvendelser, skapt og vedlikeholdt av organisasjoner, i en konsekvent og åpen datastruktur, utviklet av programvareselskapet SAS.
Teradata Database
Det er et verktøy som er utviklet for å skape, ajourføre og håndtere databaser, utviklet av programvareselskapet Teradata Corporation.
- dataanalyse
- informatikk
- statistikk
Dataingeniør: hvordan du kvalifiserer deg og hvor du kan studere
Hva som typisk skal til for å kvalifisere seg: utdanningsnivå, hvor det er et regulert yrke, og hvor man skal studere.
Bachelorgrad
582 studieprogrammer i 23 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 139 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.
Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:
Dette er 3 av 721.
Kilder
- 1. Kilde: Utdanning.no
Karriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passer dataingeniør?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
For organisasjoner
Dataene på denne siden til nytte for elever, studenter, klienter og ansatte.
Ofte stilte spørsmål
Hvilke ferdigheter er viktigst for en dataingeniør?
Hvordan skiller en dataingeniør seg fra en datavitenskapsmann?
Er det mulig å jobbe som dataingeniør på freelance-basis?
Dataingeniør — hva er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 3. oktober 2026 Om dataene våre