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.
Dypere farge: rapportert likt flere år på rad.
Tallene dekker Kontormedarbeidere — 5 yrker, dette medregnet.
Mangel: Denmark, Greece, Italy.
Lengst varende mangel: Italy, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Utforsk mer
Finn karriereveien din, og utforsk vitenskapen bak anbefalingene våre.
Kandataregistrererpasse 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 kreverAnerkjennelse?
Liker du oppgaver som kreverIntegritet?
Liker du oppgaver som kreverPålitelighet?
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 kandataregistrererendre 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 kandataregistrererendre 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
- 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 endataregistrerer
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.
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
-
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.
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 hvordandataregistrererstemmer 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 mobilPath to become a dataregistrerer
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Grunnskoleutdanning
Real programmes leading to this occupation, by country.
Information and Communication Technology
Information & Communication Technologies
Information and Communications Technology
Information & Communications Technology (TC)
Computer Literacy
Information and Communications Technology Skills
TC Information & Communications Technology
Communications QQI Level 5 5N0690
Karriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passerdataregistrerer?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
Ofte stilte spørsmål
- Hvilke typer data jobber en dataregistrerer vanligvis med?
- Dataregistrere kan jobbe med et bredt spekter av data, inkludert kundedata, kontoinformasjon, økonomiske data, produktinformasjon og mer. Det spesifikke datagrunnlaget vil variere avhengig av arbeidsgiver og bransje.
- Er det behov for spesielle datakunnskaper for å bli dataregistrerer?
- Grunnleggende datakunnskaper og erfaring med bruk av datasystemer er viktig. Du trenger ikke være en IT-ekspert, men det er en fordel å være komfortabel med å bruke ulike programvare og databaser.
- Hvordan er vanlig arbeidsform for en dataregistrerer?
- Stillingen som dataregistrerer er i hovedsak en fast ansettelse. Du vil vanligvis jobbe som en del av et team, men også kunne utføre oppgaver selvstendig.
- Dataregistrerer — er det mangel i Europa?
- Nei. I ELA/EURES-utgaven 2025 ble det rapportert overskudd i 12 av de 15 europeiske landene som vurderte denne yrkesgruppen: Østerrike, Bulgaria, Tsjekkia, Tyskland og 8 til. 3 land rapporterte mangel. Vurderingene publiseres per yrkesgruppe, ikke per enkelt stillingstittel.
- Dataregistrerer — hva er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 39 850 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 23 940 og 55 170 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gjelder USA og er ingen framskriving for Europa.