Dataanalytiker
Ögonblicksbild
Dataanalytiker importerar, inspekterar, rensar, omvandlar, validerar, värderar och tolkar data med avseende på företagets verksamhetsmål. De ser till att datakällorna och databaserna tillhandahåller enhetliga och tillförlitliga data. Dataanalytiker använder olika algoritmer och it-verktyg utifrån situation och aktuella data. De kan utarbeta rapporter i form av visualiseringar såsom kurvor, diagram och arbetsbord.
Som dataanalytiker är du ansvarig för att säkerställa att företagets data är korrekt, tillförlitlig och användbar. Du arbetar med att importera, inspektera, rensa och omvandla data från olika källor, och använder sedan algoritmer och IT-verktyg för att analysera den. Ditt arbete handlar om att identifiera trender, mönster och avvikelser som kan ge värdefulla insikter för verksamheten.
- • Importera, rensa och transformera data från olika källor.
- • Analysera data med hjälp av algoritmer och IT-verktyg för att identifiera trender och mönster.
- • Utarbeta rapporter och visualiseringar (kurvor, diagram, arbetsbord) för att kommunicera insikter till intressenter.
Var det här yrket efterfrågas
Rapporterad brist och överskott på arbetskraft, per år. Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Siffrorna gäller Yrken med krav på fördjupad högskolekompetens inom it — 75 yrken inklusive det här.
Brist: Belgien, Bulgarien, Cypern, Irland och 6 till.
Längst pågående brist: Österrike, 3 år.
Välj ett område på kartan för att se dess siffror.
Om källan›
Källa: ELA/EURES brist och överskott på arbetskraft. Uppgifterna publiceras på yrkesgruppsnivå och omfattar Europa. Utgåvorna skiljer sig åt i bilagornas utformning och i vilka länder som ingår, så en förändring mellan år betyder inte alltid att arbetsmarknaden har förändrats. Grå länder har inte rapporterats, vilket inte är detsamma som balans.
Vad de här orden betyder
De fyra saker som det här avsnittet rapporterar
- Rapporterad efterfrågan
- Rapporterad efterfrågan visar om arbetsgivare uppger att de behöver personer i det här yrket – en bedömning som publiceras av ett nationellt organ eller ett EU-organ, inte ett antal.
- Åt vilket håll
- Åt vilket håll sysselsättningen i det här yrket förväntas utvecklas under de kommande åren, enligt en officiell prognos.
- Lediga tjänster
- Lediga tjänster visar ungefär hur många lediga platser som uppstår – genom tillväxt och genom att personer lämnar yrket.
- Typisk lön
- Typisk lön visar vad personer i det här yrket vanligtvis tjänar där källan publicerar uppgiften. Ett tomt fält betyder inte att arbetet är obetalt, utan att ingen publicerar uppgiften för den platsen.
Ett mått utelämnas när ingen publicerar det för den platsen, i stället för att visas som noll.
Åt vilket håll arbetsmarknaden lutar för dig
- Till din fördel
- Fler lediga platser än sökande — arbetsgivarna konkurrerar om kandidaterna.
- I balans
- Lediga platser och sökande är ungefär lika många.
- Konkurrensutsatt
- Fler sökande än lediga platser — räkna med konkurrens.
- Motstridiga uppgifter
- Källorna säger emot varandra, eller så råder brist på yrkesgruppen i en del av landet och överskott i en annan.
Varje källa leder fram till ett av dessa fyra alternativ, så det finns en gemensam uppsättning ord att lära sig. Det som skiljer sig åt är underlaget bakom varje bedömning, vilket anges under den – ett uppmätt förhållande mellan lediga tjänster och arbetssökande eller en bedömning som publiceras av ett nationellt organ.
Hur det här yrket står sig jämfört med andra yrken i samma land
- Stark
- Bland de starkaste i that country
- God
- Starkare än de flesta yrken i that country
- Blandad
- Ungefär genomsnittligt för that country
- Svag
- Svagare än de flesta yrken i that country
Det här är en rangordning inom ett land, inte ett resultat som kan jämföras över landsgränser – registren bakom två länder räknar olika personer, så samma antal betyder olika saker i de olika länderna. Det är också därför ett yrke kan vara bland de starkaste i ett land och ändå visas som Konkurrensutsatt: det ligger främst på en arbetsmarknad som överlag är trång.
Var uppgifterna kommer ifrån
Varje uppgift publiceras av en nationell statistikbyrå, en offentlig arbetsförmedling eller ett EU-organ, och varje kort anger källan och vilken period den omfattar. Vissa platser räknas månadsvis, andra bedöms en eller två gånger om året, så två platser på samma karta kan beskriva olika tidpunkter – datumet visas alltid.
Inget av detta förutsäger en enskild persons möjligheter. Det beskriver en arbetsmarknad.
Rapporterad efterfrågan · Typisk lön · Åt vilket håll (Sverige, Finland, Norge, Danmark, Tyskland)
| Rapporterad efterfrågan | Typisk lön | Åt vilket håll | |
|---|---|---|---|
| Sverige | Brist rapporterad ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Överskott rapporterat ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Brist rapporterad ELA/EURES 2022 * | 919 320 Nkr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Överskott rapporterat ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Brist rapporterad ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Ger du studenter, klienter eller anställda karriärvägledning? Använd uppgifterna om yrket i din organisation.
Framtidsutsikter för dataanalytiker
The outlook for dataanalytiker reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hur beräknas dessa poäng?
Motståndskraftsindexet (0–100) beräknar hur strukturellt skyddat detta yrke är mot automatisering och AI-störningar, baserat på analys på uppgiftsnivå. Högre poäng innebär fler uppgifter som kräver mänskligt omdöme. AI-exponering visar den uppskattade andelen uppgiftstimmar som nuvarande AI-förmågor kan påverka. Dessa är modellbaserade strukturella indikatorer, inte förutsägelser om individuell anställningstrygghet.
Hur kan dataanalytiker förändras när AI-anpassningen växer?
Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.
Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.
Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.
Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.
Modellbaserad uppskattning. Använd det som en planeringssignal, inte en garanti.
Jämför detta med din profil
Hur AI kan förändra denna roll
Deterministisk, modellbaserad tolkning av nuvarande rollsignaler — ingen garanti för ersättning.
Vad beror fortfarande på människor
- definiera kriterier för datakvalitet
Där AI kan bli en biträdande pilot
- tillämpa tekniker för statistisk analys
- analysera stordata
- tolka aktuella data
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
- hantera dataurval
- samla in IKT-data
- utföra analytiska matematiska beräkningar
Vitala tecken & AI-vektorer
AI-exponeringsvektorer
0-100%Exponering för AI-assisterad analys, mönstergjenkänning och prediktiv modelleringsuppgifter
Exponering för innehållsgenerering, kreativ utökning och verktyg för stora språkmodeller
Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering
Exponering för fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning
Teknisk information
NexFuture v3.0 uppskattar automatiseringsexponering direkt från ESCO:s väsentliga kompetensgrupper, viktad efter kompetensmassa och kalibrerad mot expertankare. Poängen är sannolikhetsbaserade uppskattningar, inte garantier. Se NexFutures metodologivitbok för fullständiga detaljer.
Mäter exponering för automatisering. Den mäter inte lön, efterfrågan eller hur många jobb som finns nära dig.
Vad människor i denna roll vanligtvis gör
Digital teknik
En vanlig dag som en dataanalytiker
09 09:00 · Morgon definiera kriterier för datakvalitet
10 10:30 · Mitt på morgonen genomföra datautvinning
12 12:00 · Middag hantera data
14 14:00 · Eftermiddag integrera data
15 15:30 · Sen eftermiddag normalisera data
17 17:00 · Avslutning upprätta dataprocesser
Uppgiftsordningen är illustrativ. Enskilda dagar varierar.
Vad du behöver för att utföra det här arbetet
De färdigheter, kunskaper och verktyg som den här rollen kräver — samt de egenskaper och belöningar som följer med den.
-
normalisera data
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
-
använda databehandlingsteknik
Samla in, bearbeta och analysera relevanta data och uppgifter, lagra och uppdatera data på rätt sätt samt illustrera siffror och data med hjälp av grafer och statistiska diagram.
-
upprätta dataprocesser
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.
-
genomföra datautvinning
Utforska stora datamängder för att avslöja mönster med hjälp av statistik, databassystem eller artificiell intelligens och presentera informationen på ett begripligt sätt.
-
använda databaser
Använda programvaruverktyg för att hantera och organisera data i en strukturerad miljö som består av attribut, tabeller och relationer för att söka och ändra de lagrade uppgifterna.
-
integrera data
Kombinera data från källor för att ge en enhetlig bild av uppsättningen data.
-
utföra datatvätt
Upptäcka och korrigera defekta register från dataset, se till att uppgifterna blir och förblir strukturerade i enlighet med riktlinjerna.
-
implementera kvalitetsprocesser
Tillämpa kvalitetsanalys, validerings- och verifieringstekniker på data för att kontrollera datakvaliteten.
-
tillämpa tekniker för statistisk analys
Använda modeller (beskrivande eller statistiska) och tekniker (datautvinning eller maskininlärning) för statistisk analys och IKT-verktyg för att analysera data, upptäcka korrelationer och göra prognoser.
-
analysera stordata
Samla in och utvärdera numeriska data i stora mängder, särskilt i syfte att identifiera mönster mellan data.
-
hantera dataurval
Samla in och välja ut en uppsättning data från en population genom ett statistiskt eller annat definierad förfarande.
-
samla in IKT-data
Samla in data genom att designa och tillämpa söknings- och urvalsmetoder.
-
tolka aktuella data
Analysera data insamlade från källor som marknadsuppgifter, vetenskapliga rapporter, kundkrav och frågeformulär som är aktuella och relevanta, i syfte att bedöma utvecklingen och innovationen inom olika kompetensområden.
-
utföra analytiska matematiska beräkningar
Tillämpa matematiska metoder och använda beräkningsteknik för att utföra analyser och finna lösningar på specifika problem.
-
definiera kriterier för datakvalitet
Specificera de kriterier med hjälp av vilka datakvaliteten mäts för affärsändamål, t.ex. inkonsekvenser, ofullständighet, användbarhet och precision.
-
hantera data
Hantera alla typer av dataresurser under hela deras livscykel genom att utföra dataprofilering, valideringsanalyser, standardisering, identitetsuppdelning, rensning, utökning och granskning. Se till att alla data är ändamålsenliga med hjälp av specialiserade IKT-verktyg i syfte att uppfylla kvalitetskriterierna för data.
affärsanalys
Discipliner och teknik för att lösa affärsproblem genom användning av kvantitativa metoder såsom dataanalys och statistiska modeller.
bedömning av datakvalitet
Processen för att identifiera datafrågor med hjälp av kvalitetsindikatorer, mått och mätvärden för att planera strategier för rensning av data och strategier för databerikning enligt datakvalitetskriterier.
datamodeller
Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.
datautvinning
Metoder som används inom artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databaser för att utvinna uppgifter ur en datauppsättning.
dokumentationstyper
Egenskaper hos intern och extern dokumentation som gäller en produkts livscykel och specifikt innehåll i dokumentationen.
frågespråk
Standardiserade datorspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som söks.
Frågespråk för RDF-format
Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).
informationsextrahering
De tekniker och metoder som används för att samla in och utvinna information från ostrukturerade eller halvstrukturerade digitala dokument och källor.
informationskategorisering
Klassificering av information i kategorier och åskådliggörande av hur uppgifterna förhåller sig till varandra i fråga om vissa klart definierade aspekter.
informationsstruktur
Den typ av infrastruktur som definierar formatet av data: halvstrukturerad, ostrukturerad och strukturerad.
konfidentiell information
De mekanismer och bestämmelser som möjliggör selektiv tillträdeskontroll och garanterar att endast godkända parter (personer, processer, system och anordningar) har tillgång till data, sättet att följa konfidentiell information och riskerna för bristande regelefterlevnad.
metoder för visuell presentation
Visuella representations- och interaktionstekniker, som histogram, sambandsdiagram, ytdiagram, trädkartor och parallella koordinatdiagram, som kan användas för att presentera abstrakta numeriska och icke-numeriska data i syfte att öka den mänskliga förståelsen av informationen.
Dataanalytiker: hur du kvalificerar dig och var du kan studera
Vad som vanligtvis krävs för att kvalificera sig: utbildningsnivå, var det är ett reglerat yrke och var man ska studera.
Kandidatexamen
2 039 utbildningar i 30 länder lär ut de grundläggande färdigheterna för det här yrket. Dessutom finns det 436 korta kurser som var och en utvecklar en enskild färdighet.
Några exempel på utbildningar på samma språk som den här sidan:
Senare del Business Intelligence: Magisterprogram
Högskolan Dalarna · Sverige
Aalto-yliopisto · Finland
Aalto-yliopisto · Finland
Visar 6 av 2 475.
Källor
- 1. Source: Susa-navet, Skolverket
- 2. Source: Opintopolku.fi (Finnish National Agency for Education)
Karriärvägar & liknande roller
Utforska typiska karriärvägar, angränsande färdigheter och liknande roller för att planera din nästa övergång.
Var passar dataanalytiker?
Likhetspoäng baserade på kompetensöverlappning från ESCO-data.
För organisationer
Data från den här sidan, till nytta för era elever, klienter och medarbetare.
Vanliga frågor
Vilka typer av verktyg använder en dataanalytiker?
Hur ser karriärmöjligheterna ut för dataanalytiker?
Kan jag arbeta som dataanalytiker på frilansbasis?
Dataanalytiker — vad är lönen i USA?
Källor: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data uppdaterades 3 oktober 2026 Om våra data