dataingeniør
Øyeblikksbilde
Dataingeniører er nøkkelen til å utnytte store datamengder for strategisk fordel. De bygger og vedlikeholder den robuste infrastrukturen som gjør det mulig for datavitenskapsfolk å hente verdifull innsikt og drive smartere beslutninger.
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.
Dypere farge: rapportert likt flere år på rad.
Tallene dekker IKT-rådgivere — 75 yrker, dette medregnet.
Mangel: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus og 6 til.
Lengst varende mangel: Austria, 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.
Utforsk mer
Finn karriereveien din, og utforsk vitenskapen bak anbefalingene våre.
Kandataingeniørpasse deg?
Svar på tre raske spørsmål. Dette er ikke en fullstendig vurdering – det er en teaser som hjelper deg med å avgjøre om du skal sammenligne profilen din.
Liker du oppgaver som kreverAnalytisk tenkning?
Liker du oppgaver som kreverPrestasjon?
Liker du oppgaver som kreverAnerkjennelse?
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 kandataingeniørendre 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.
Hvordan kandataingeniørendre 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.
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 endataingeniør
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.
-
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.
- dataanalyse
- informatikk
- statistikk
-
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.
Ferdighetskonsept
Arbeidspersonlighetstrekk og verdier som definerer denne rollen
Se om denne rollen passer til ditt karriere-DNA
Ta den gratis karriere-DNA-vurderingen for å se hvordandataingeniørstemmer overens med dine interesser, arbeidsstil og fremtidige vei. På mindre enn 10 minutter vil du få et personlig tilpasset passsignal og et veikart for hva du skal gjøre videre.
Skann for å fortsette på mobilKarriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passerdataingeniør?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
Ofte stilte spørsmål
- Hvilke ferdigheter er viktigst for en dataingeniør?
- Gode programmeringsferdigheter (f.eks. Python, Java, Scala), erfaring med databaser (SQL og NoSQL), kjennskap til skyløsninger (AWS, Azure, Google Cloud) og forståelse for datavarehus- og datastrømteknologier er essensielt. Evnen til å jobbe systematisk og samarbeide med andre er også viktig.
- Hvordan skiller en dataingeniør seg fra en datavitenskapsmann?
- Datavitenskapsfolk analyserer data for å finne mønstre og innsikt, mens dataingeniører bygger og vedlikeholder infrastrukturen som gjør denne analysen mulig. Dataingeniører fokuserer på datainnsamling, lagring og prosessering, mens datavitenskapsfolk fokuserer på analyse og modellering.
- Er det mulig å jobbe som dataingeniør på freelance-basis?
- Ja, det er økende etterspørsel etter dataingeniører på freelance-basis. Mange selskaper leier inn dataingeniører for spesifikke prosjekter eller for å supplere sine egne team. Dette gir fleksibilitet for både bedrifter og frilansere.
- Dataingeniør — er det mangel i Europa?
- Ja. I ELA/EURES-utgaven 2025 ble det rapportert mangel i 10 av de 14 europeiske landene som vurderte denne yrkesgruppen: Østerrike, Belgia, Bulgaria, Kypros og 6 til. Østerrike har rapportert mangel 3 år på rad. Vurderingene publiseres per yrkesgruppe, ikke per enkelt stillingstittel.
- Dataingeniør — hva er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 108 970 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 60 470 og 156 590 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gjelder USA og er ingen framskriving for Europa.