dataingenjör
Ögonblicksbild
Som dataingenjör är du ryggraden i organisationers förmåga att dra nytta av stora datamängder. Du bygger och underhåller den infrastruktur som gör det möjligt för dataforskare att analysera data och skapa strategiska insikter.
En dataingenjörs arbete handlar om att designa, bygga och underhålla datalösningar. Det innebär att skapa robusta och skalbara dataplattformar som kan hantera stora volymer data från olika källor. Du arbetar med att definiera datamodeller, utforma databaser och datalager, samt automatisera datainmatning och bearbetning. Ditt arbete är avgörande för att säkerställa att data är tillgänglig, korrekt och användbar för analys.
- • Utforma och implementera dataplattformar och arkitekturer för att hantera stora datamängder.
- • Bygga och underhålla dataledningar (data pipelines) och datalager för att effektivisera dataflöden.
- • Säkerställa datakvalitet, säkerhet och regelefterlevnad.
Var det här yrket efterfrågas
Rapporterad brist och överskott på arbetskraft, per år. Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Djupare färg: rapporterat likadant fler år i rad.
Siffrorna gäller Yrken med krav på fördjupad högskolekompetens inom it — 75 yrken inklusive det här.
Brist: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus och 6 till.
Längst pågående brist: Austria, 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.
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.
Utforska mer
Hitta din karriärväg och utforska vetenskapen bakom våra rekommendationer.
Kandataingenjörpassa dig?
Svara på tre snabba frågor. Detta är inte en fullständig bedömning – det är en teaser som hjälper dig att bestämma om du ska jämföra din profil.
Gillar du uppgifter som kräverAnalytiskt tänkande?
Gillar du uppgifter som kräverPrestation?
Gillar du uppgifter som kräverErkännande?
Framtidsutsikter för dataingenjör
dataingenjör befinner sig i en transformationsperiod. Med 42% exponering för AI-verktyg ersätts denna roll inte, den utvecklas. Behärskning av nya digitala verktyg kommer att vara nyckeln till framgång.
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 kandataingenjörförändras 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.
Hur kandataingenjörförändras 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.
Hur AI kan förändra denna roll
Deterministisk, modellbaserad tolkning av nuvarande rollsignaler — ingen garanti för ersättning.
Vad beror fortfarande på människor
De flesta uppgifter här är AI-stödda snarare än rent människostyrda.
Där AI kan bli en biträdande pilot
- utföra dimensionalitetsreduktion
- utveckla databehandlingsprogram
- hantera IT-arkitektur
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
- bearbeta data
- hantera forskningsuppgifter
- använda databehandlingsteknik
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 fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning
Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering
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 endataingenjör
09 09:00 · Morgon utveckla databehandlingsprogram
10 10:30 · Mitt på morgonen designa molndatabas
12 12:00 · Middag hantera data
14 14:00 · Eftermiddag hantera IT-arkitektur
15 15:30 · Sen eftermiddag implementera metoder för datalagerhantering
17 17:00 · Avslutning upprätta dataprocesser
Uppgiftsordningen är illustrativ. Enskilda dagar varierar.
-
databashanteringssystem
Verktyg för att skapa, uppdatera och hantera databaser, såsom Oracle, MySQL och Microsoft SQL Server.
-
datalagring
Fysiska och tekniska koncept som anger hur digital datalagring ska organiseras i särskilda system, både lokalt, som hårddiskar och direktminnen (RAM), och på distans, via nätverk, internet eller molntjänster.
-
datamodeller
Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.
-
molnteknik
Teknik som möjliggör tillgång till hårdvara, programvara, data och tjänster via fjärrservrar och programvarunät, oavsett var de befinner sig och hur de är uppbyggda.
-
ostrukturerade data
Den information som inte är ordnad på ett fördefinierat sätt eller inte har en fördefinierad datamodell och är svår att förstå och hitta utan användning av tekniker som t.ex. datautvinning.
-
SAS Data Management
Datorprogrammet SAS Data Management är ett verktyg för integrering av information från flera olika tillämpningar, som skapats och underhålls av organisationerna, till en enhetlig och transparent datastruktur som utvecklats av programvaruföretaget SAS.
- dataanalys
- datavetenskap
- statistik
-
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.
-
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.
-
hantera kvantitativa data
Samla in, behandla och presentera kvantitativa data. Använda lämpliga program och metoder för att validera, organisera och tolka data.
-
lagra digitala uppgifter och system
Använda programvaruverktyg för att arkivera uppgifterna genom att säkerhetskopiera dem, för att säkerställa deras integritet och förebygga dataförluster.
-
implementera metoder för datalagerhantering
Använda modeller och verktyg som analytisk onlinebearbetning (OLAP) och transaktionsbehandling (OLTP) för att integrera strukturerade eller ostrukturerade data från olika källor, i syfte att skapa en central lagringsplats med historiska och aktuella data.
-
hantera forskningsuppgifter
Ta fram och analysera vetenskapliga data från kvalitativa och kvantitativa forskningsmetoder. Lagra och underhålla uppgifterna i forskningsdatabaser. Stödja vidareutnyttjande av vetenskapliga data och känna till principerna för hantering av öppna data.
-
skapa datauppsättningar
Generera en samling nya eller befintliga relaterade datauppsättningar som består av separata delar, men som kan göras om till en enhet.
-
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.
-
utföra dimensionalitetsreduktion
Minska antalet variabler eller egenskaper för en datamängd i maskininlärningsalgoritmer med hjälp av till exempel huvudkomponentsanalys, matrisfaktorisering, autokodare osv.
-
utveckla databehandlingsprogram
Utforma specialanpassad programvara för databehandling genom att välja ut och använda lämpligt datorprogrammeringsspråk, så att ett IKT-system kan producera begärda resultat utifrån förväntade indata.
-
hantera IT-arkitektur
Övervaka bestämmelser och använda IKT-teknik för att definiera systemarkitekturen och kontrollera insamling, lagring, konsolidering, sammanställning, organisering och användning av data inom en organisation.
-
designa molndatabas
Tillämpa designprinciper för adaptiva, elastiska, automatiska och löst sammankopplade databaser genom att utnyttja molninfrastruktur. Sträva efter att avlägsna alla felpunkter genom distribuerad databasdesign.
-
bearbeta data
Mata in information i ett system för datalagring och dataåtkomst med hjälp av bland annat skanning, manuell inskrivning via tangentbord eller elektronisk dataöverföring för att bearbeta stora mängder data.
Färdighets-DNA
Arbetspersonlighetsdrag och värden som definierar denna roll
Se om den här rollen passar ditt karriär-DNA
Ta den kostnadsfria karriär-DNA-bedömningen för att se hurdataingenjörstämmer överens med dina intressen, arbetsstil och framtida väg. På mindre än 10 minuter får du en personlig passningssignal och en färdplan för vad du ska göra härnäst.
Skanna för att fortsätta på mobilenKarriärvägar & liknande roller
Utforska typiska karriärvägar, angränsande färdigheter och liknande roller för att planera din nästa övergång.
Var passardataingenjör?
Likhetspoäng baserade på kompetensöverlappning från ESCO-data.
Vanliga frågor
- Vilka typer av verktyg och tekniker använder en dataingenjör?
- Dataingenjörer använder sig av en rad olika verktyg och tekniker, inklusive SQL, NoSQL-databaser (t.ex. MongoDB, Cassandra), molnplattformar (t.ex. AWS, Azure, Google Cloud), programmeringsspråk som Python och Java, samt verktyg för datahantering och ETL (Extract, Transform, Load).
- Hur ser karriärmöjligheterna ut för en dataingenjör?
- Efterfrågan på dataingenjörer är hög och förväntas fortsätta växa. Du kan arbeta inom en mängd olika branscher, från finans och telekommunikation till hälsovård och detaljhandel. Karriärvägen kan leda till roller som senior dataingenjör, dataarkitekt eller data-plattformsledare.
- Vilka personliga egenskaper är viktiga för att lyckas som dataingenjör?
- Förutom teknisk kompetens är det viktigt att vara analytisk, problemlösande och ha god kommunikationsförmåga. Du behöver kunna samarbeta effektivt med andra och förstå hur data kan användas för att lösa affärsutmaningar. Förmågan att lära sig nya tekniker snabbt är också avgörande.
- Dataingenjör — vad är lönen i USA?
- Medianlönen är 108 970 dollar per år, per 2025-05. Delstaternas medianlöner ligger mellan 60 470 och 156 590 dollar. Källa: US Bureau of Labor Statistics. Siffran gäller USA och är ingen prognos för Europa.