Datavarehusutvikler
Øyeblikksbilde
Datavarehusutviklere har ansvar for planlegging, tilkopling, design og distribusjon av datavarehussystemer. De utvikler, overvåker og opprettholder ETL-prosesser, rapporteringsapplikasjoner og datavarehusdesign.
Som datavarehusutvikler har du en sentral rolle i å planlegge, bygge og vedlikeholde datavarehus. Arbeidsdagen din kan innebære å designe datamodeller, utvikle ETL-prosesser (Extract, Transform, Load) for å hente data fra ulike kilder, samt overvåke og optimalisere ytelsen til datavarehuset. Du vil også jobbe med å utvikle rapporteringsapplikasjoner og sikre at dataene er korrekte og tilgjengelige for brukere.
- • Planlegge og designe datavarehusarkitektur.
- • Utvikle og vedlikeholde ETL-prosesser for dataflyt.
- • Sikre datakvalitet og nøyaktighet.
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, Hellas, Italia og 4 til.
Lengst varende mangel: Belgia, 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 * | 894 840 kr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel rapportert ELA/EURES 2024 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | 47 064 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | — | +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 datavarehusutvikler
The outlook for datavarehusutvikler reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
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 datavarehusutvikler 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
- utvikle automatiserte overføringsmetoder
- vurdere IKT-kunnskap
- administrere standarder for datautveksling
Hvor AI kan bli en co-pilot
- analysere virksomhetskrav
- identifisere programvare for lagerstyring
- bruke formateringsspråk
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- flytte eksisterende data
- administrere database
- bruke databaser
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 arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
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 datavarehusutvikler
09 09:00 · Morgen administrere standarder for datautveksling
10 10:30 · Midt på formiddagen anvende IKT-systemteori
12 12:00 · Middag betjene administreringssystem for relasjonsdatabase
14 14:00 · Ettermiddag bruke formateringsspråk
15 15:30 · Sen ettermiddag flytte eksisterende data
17 17:00 · Avslutning lage databasediagrammer
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.
-
flytte eksisterende data
Anvende metoder for migrasjon og konvertering av eksisterende data for å overføre eller konvertere data mellom formater eller lagrings- eller datasystemer.
-
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.
-
betjene administreringssystem for relasjonsdatabase
Hente ut, lagre og verifisere informasjon ved hjelp av databasebehandlingssystemer basert på relasjonsdatabasemodellen, som ordner data i tabeller med rader og kolonner, for eksempel Oracle Database, Microsoft SQL Server og MySQL.
-
utvikle automatiserte overføringsmetoder
Lage metoder for automatisk overføring av IKT-informasjon mellom lagringstyper, formater og systemer for å spare menneskelige ressurser for å utføre oppgaven manuelt.
-
administrere standarder for datautveksling
Fastsette og opprettholde standarder for omdanning av data fra kildeskjemaer til den nødvendige datastrukturen i et resultatskjema.
-
definere tekniske krav
Spesifisere tekniske egenskaper til varer, materialer, metoder, prosesser, tjenester, systemer, programvare og funksjonaliteter ved å identifisere og svare på de spesielle behovene som skal tilfredsstilles i henhold til kundens krav.
-
utarbeide programvaredesign
Omdanne en rekke krav til et tydelig og organisert programvaredesign.
-
utforme databaseskjema
Lage utkast til et databaseoppsett ved å følge reglene for relasjonsdatabasestyringssystemet (RDBMS) for å skape en logisk organisert gruppe av objekter som tabeller, kolonner og prosesser.
-
lage databasediagrammer
Utarbeide databasedesignmodeller og -diagrammer som etablerer strukturen av en database ved hjelp av modellprogramvareverktøy som skal implementeres i videre prosesser.
-
administrere database
Bruke skjemaer og modeller for databasedesign, definere dataavhengigheter, bruke spørringsspråk og databaseadministrasjonssystemer (DBMS) til å utvikle og administrere databaser.
-
opprette datasett
Skape en samling nye eller eksisterende relaterte datasett som består av separate elementer, men som kan håndteres som én enhet.
-
bruke formateringsspråk
Bruke dataspråk som er syntaktisk skillbare fra teksten, for å legge til kommentarer til et dokument, angi layout og prosesstyper av dokumenter som HTML.
-
vurdere IKT-kunnskap
Evaluere den implisitte mestringen til dyktige eksperter av et IKT-system for å gjøre den eksplisitt for videre analyse og bruk.
-
skrive databasedokumentasjon
Utarbeide dokumentasjon med informasjon om databasen som er relevant for sluttbrukerne.
-
identifisere programvare for lagerstyring
Identifisere relevant programvare for lagerstyring og finne ut hvilke egenskaper denne har, og hvilken merverdi den gir i lagerstyringen.
-
analysere virksomhetskrav
Studere kunders behov og forventninger til et produkt eller en tjeneste med sikte på å identifisere og løse avvik og mulige konflikter mellom berørte parter.
-
anvende IKT-systemteori
Implementere prinsipper for IKT-systemteori for å forklare og dokumentere systemegenskaper som kan anvendes universelt på andre systemer.
databaseutviklingsverktøy
Metoder og verktøy som brukes for å opprette logiske og fysiske strukturer for databaser, f.eks. logiske datastrukturer, diagrammer, modellmetoder og enhetsrelasjoner.
forretningsprosessmodellering
Verktøy, metoder og betegnelser, f.eks. forretningsprosessmodellering (BPMN) og språk for forretningsprosessutførelse (BPEL), som brukes til å beskrive og analysere egenskapene til en forretningsprosess og modellere ytterligere utvikling.
IKT-sikkerhetslovgivning
Lovgivning som beskytter informasjonsteknologi, IKT-nettverk og datasystemer og juridiske konsekvenser som følge av misbruk. Regulerte tiltak omfatter brannvegger, angrepsdetektering, antivirusprogramvare og kryptering.
informasjonsstruktur
Typen infrastruktur som definerer dataformatet: halvstrukturert, ustrukturert eller strukturert.
nettprogrammering
Programmeringsparadigmet som er basert på kombinasjonen av koding (som legger til kontekst og struktur i teksten) og annen nettprogrammeringskode, f.eks. AJAX, javascript og PHP for å kunne gjennomføre hensiktsmessige tiltak og visualisere innholdet.
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.
systemer for databaseadministrering
Verktøy for å opprette, oppdatere og administrere databaser, f.eks. Oracle, MySQL og Microsoft SQL Server.
systemteori
Prinsipper som kan anvendes på alle typer systemer på alle hierarkiske nivåer, som beskriver systemets interne organisasjon, dets ordninger for å opprettholde identitet og stabilitet og å oppnå tilpasning og regler i form av sine avhengigheter og interaksjon med miljøet.
ABAP
Teknikker og prinsipper for utvikling av programvare, som analyse, algoritmer, koding, prøving og utarbeiding av programmering i ABAP.
- database
Datavarehusutvikler: 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
2 107 studieprogrammer i 27 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 510 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.
Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:
NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet · Norge
Dette er 3 av 2 617.
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 datavarehusutvikler?
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 å bli en god datavarehusutvikler?
Er det vanlig å jobbe som frilanser som datavarehusutvikler?
Hvordan ser karriereutviklingen ut for en datavarehusutvikler?
Datavarehusutvikler — hva er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 3. oktober 2026 Om dataene våre