Dataregistrerer
Øyeblikksbilde
Dataregistrerere oppdaterer, vedlikeholder og henter informasjon som er lagret på datasystemer. De klargjør kildedata for dataregistrering ved å samle inn og sortere informasjon, behandle kunde- og kontokildedokumenter ved å gjennomgå data for å finne mangler og verifisere registrerte kunde- og kontodata.
En dataregistrerer har en sentral rolle i å holde datasystemer oppdatert og pålitelige. Arbeidsdagen din vil typisk innebære å samle inn, sortere og behandle informasjon fra ulike kilder, som kunde- og kontodokumenter. Du vil nøye gjennomgå data for å identifisere mangler, verifisere eksisterende data, og sikre at all informasjon er korrekt registrert. Dette krever nøyaktighet, struktur og evnen til å jobbe selvstendig.
- • Oppdatere og vedlikeholde informasjon i datasystemer.
- • Samle inn og sortere kildedata for registrering.
- • Behandle kunde- og kontodokumenter, inkludert kontroll for mangler og verifisering.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Tallene dekker Kontormedarbeidere — 5 yrker, dette medregnet.
Mangel: Danmark, Hellas, Italia.
Lengst varende mangel: Italia, 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 | Ikke rapportert | 735 600 kr 2026K2 | +13% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | — | −11,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * | — | −43,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | 33 660 € 2024 | −50,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | — | −34,3% 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 dataregistrerer
dataregistrerer 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 dataregistrerer 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
- anvende retningslinjer for informasjonssikkerhet
Hvor AI kan bli en co-pilot
- anvende statistiske analyseteknikker
- bruke tekstbehandlingsprogramvare
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- vedlikeholde dataangivelseskrav
- behandle data
- utføre datarensing
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 dataregistrerer
09 09:00 · Morgen anvende retningslinjer for informasjonssikkerhet
10 10:30 · Midt på formiddagen vedlikeholde dataangivelseskrav
12 12:00 · Middag anvende statistiske analyseteknikker
14 14:00 · Ettermiddag behandle data
15 15:30 · Sen ettermiddag bruke tekstbehandlingsprogramvare
17 17:00 · Avslutning utføre datarensing
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.
-
vedlikeholde dataangivelseskrav
Opprettholde forhold for registrering av data. Følge framgangsmåter og bruke teknikker for dataprogram.
-
behandle data
Legge informasjon inn i et datalagrings- og datainnhentingssystem via prosesser som skanning, manuell inntasting eller elektronisk dataoverføring, for behandling av store datamengder.
-
anvende statistiske analyseteknikker
Bruke modeller (beskrivende eller inferensiell statistikk) og teknikker (datautvinning eller maskinlæring) for statistisk analyse og IKT-verktøy til å analysere data, avdekke korrelasjoner og forutse trender.
-
utføre datarensing
Oppdage og reparere skadde poster fra datasett, sikre at dataene struktureres og forblir strukturert i samsvar med retningslinjer.
-
bruke tekstbehandlingsprogramvare
Bruke dataprogramvare for å utarbeide, redigere, formatere og trykke alle typer skriftlige materialer.
-
anvende retningslinjer for informasjonssikkerhet
Implementere retningslinjer, metoder og forskrifter for data- og informasjonssikkerhet for å overholde konfidensialitets-, integritets- og tilgjengelighetsprinsippene.
dokumentasjonstyper
Egenskaper ved interne og eksterne dokumentasjonstyper som er tilpasset produktets livssyklus og bestemte typer innhold.
Resource Description Framework-spørringsspråk
Spørringsspråkene, f.eks. SPARQL, som brukes til å hente og manipulere data, lagret i Resource Description Framework-format (RDF).
spørringsspråk
Området for standardiserte dataspråk for gjenfinning av informasjon fra en database, og på dokumenter som inneholder nødvendig informasjon.
ABBYY FineReader
Dataprogrammet ABBYY FineReader er programvare som elektronisk omdanner trykte og maskinskrevne bilder til maskinkodet tekst, slik at dokumentene kan lagres elektronisk, redigeres og vises digitalt.
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.
informasjonskonfidensialitet
Mekanismene og regelverket som gjør det mulig med selektiv tilgangskontroll og garanti for at bare autoriserte parter (personer, prosesser, systemer og enheter) har tilgang til data, måten konfidensiell informasjon overholdes på og risikoen ved manglende overholdelse.
LDAP
Dataspråket LDAP er et spørringsspråk for innhenting av informasjon fra en database og dokumenter som inneholder nødvendige opplysninger.
LINQ
Dataspråket LINQ er et språk som gjør det mulig å samle inn opplysninger fra en database, og på dokumenter som inneholder nødvendige opplysninger. Det er utviklet av dataselskapet Microsoft.
MDX
Dataspråket MDX er et spørringsspråk for uthenting av informasjon fra en database og dokumentene som inneholder de aktuelle opplysningene. Det utvikles av programvareselskapet Microsoft.
N1QL
Dataspråket N1QL er et spørrespråk for gjenfinning av opplysninger fra en database, og av dokumenter som inneholder nødvendige opplysninger. Det er utviklet av programvareselskapet Couchbase.
- database
Dataregistrerer: 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.
Grunnskoleutdanning
93 studieprogrammer i 18 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 124 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.
Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:
Dette er 1 av 217.
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 dataregistrerer?
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 typer data jobber en dataregistrerer vanligvis med?
Er det behov for spesielle datakunnskaper for å bli dataregistrerer?
Hvordan er vanlig arbeidsform for en dataregistrerer?
Dataregistrerer — er det mangel i Europa?
Dataregistrerer — hva er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 19. oktober 2026 Om dataene våre