En dag i livet til en dataingeniør

De fleste ser bare resultatet: innsiktspaneler, rapporter og anbefalinger som styrer store beslutninger. I kulissene står ofte en dataingeniør – personen som sørger for at data i det hele tatt er tilgjengelige, korrekte og mulig å stole på.

En dag i livet til en dataingeniør er en blanding av programmering, arkitekturvalg, møter, feilsøking og langsiktig planlegging. Rollen ligger i skjæringspunktet mellom utvikling, infrastruktur og analyse. Denne artikkelen følger en typisk arbeidsdag, verktøyene som brukes, og hvordan hverdagen faktisk ser ut – for alle som lurer på om dette er en karriere å satse på.

Hva gjør en dataingeniør egentlig?

En dataingeniør har ett hovedoppdrag: å sørge for at virksomheten har pålitelig, tilgjengelig og strukturert data. Det innebærer å bygge og vedlikeholde datarørledninger (data pipelines), programmer og systemer som henter, renser, lagrer og tilgjengeliggjør data for resten av organisasjonen.

I praksis betyr det at de:

• kobler seg på ulike datakilder (API-er, databaser, sensorer, logger, tredjepartstjenester)
• utvikler kode som transformerer rådata til standardiserte og forståelige datasett
• designer og drifter databaser, datavarehus eller datasjøer i skyen
• sikrer kvalitet, ytelse, sikkerhet og skalerbarhet i datasystemene

Der en dataanalytiker eller data scientist gjerne fokuserer på analyser, modeller og visualisering, jobber dataingeniøren mest med selve infrastrukturen og programvaren som gjør analysene mulig. Rollen kombinerer derfor programvareutvikling, systemarkitektur og datahåndtering.

Typiske teknologier i verktøykassa er Python eller Java/Scala, SQL, skyplattformer som AWS, Azure eller GCP, og rammeverk for behandling av store datamengder som Spark eller liknende. Men verktøyene varierer – tankesettet rundt struktur, robusthet og automatisering er det som virkelig kjennetegner faget.

Morgen: fra kaffekopp til daglig standup

Morgenen til en dataingeniør starter sjelden dramatisk. Ofte handler det om å lande, få oversikt – og en kopp kaffe.

Prioritering av oppgaver og planlegging av dagen

Før første møte går mange gjennom:

• status på nattlige jobber og datarørledninger – har noen feilet?
• varsler fra overvåkingssystemer
• åpne saker i Jira, Azure DevOps eller tilsvarende verktøy

Basert på dette prioriteres dagen. Skal de først håndtere en kritisk feil i produksjon, eller er det tryggere å fokusere på nye funksjoner? Ofte veier de mellom:

• drift og feilretting (f.eks. en pipeline som ikke har levert data til rapportene)
• videreutvikling (nye kilder, nye transformasjoner, forbedret arkitektur)
• teknisk gjeld og opprydding (rydding i gammel kode, forbedre testdekning)

Disse prioriteringene handler ikke bare om teknologi, men også om forretningsverdi: hva vil gi mest verdi for teamet og organisasjonen akkurat nå?

Synkronisering med teamet og andre faggrupper

Deretter kommer den daglige standupen. Her møtes dataingeniører, utviklere, eventuelle data scientists, analytikere og ofte en product owner eller teamleder.

Hver enkelt går raskt gjennom:

• hva de gjorde i går
• hva de skal gjøre i dag
• eventuelle hindringer som stopper fremdrift

For en dataingeniør er dette tidspunktet for å:

• avklare krav med analytikere (hvilke felter og tidsserier trengs, hvilke filtre må på plass?)
• informere om planlagte endringer i datamodeller som kan påvirke dashboards eller modeller
• koordinere med backend- eller plattformutviklere om infrastrukturen i skyen

Denne korte synkroniseringen gjør at resten av dagen kan brukes mest mulig effektivt, og minsker risikoen for misforståelser – for eksempel at en analytiker venter på et felt som egentlig er droppet i neste versjon av datasettet.

Midt på dagen: bygging og vedlikehold av datarørledninger

Når morgenmøtene er over, begynner den mest konsentrerte delen av dagen. Her sitter dataingeniøren ofte dypt i kode, infrastruktur og data.

Hente, rense og strukturere data

Kjernen i jobben er datarørledninger som:

1. henter data fra ulike kilder – alt fra API-er, sensorer og loggstrømmer til ERP-, CRM- og økonomisystemer
2. renser og validerer data – fjerner duplikater, håndterer manglende verdier, sikrer korrekt format og konsistens
3. strukturerer og modellerer data – for eksempel i stjernemodell i et datavarehus, eller som partisjonerte tabeller i en datasjø

Her kommer både domenekunnskap og teknisk forståelse inn. Dataingeniøren må vite hva feltene egentlig betyr, hvilke avhengigheter som finnes, og hvilke kvalitetssjekker som må på plass. Det holder ikke at pipeline «kjører» – resultatet må også gi mening for dem som skal bruke dataene.

De jobber ofte med:

• SQL for transformasjoner i databaser eller datavarehus
• Python/Scala for databehandling i Spark-jobber eller tilsvarende
• konfigurasjon av lagringsstrukturer og partisjonering for ytelse og kostnadskontroll i skyen

Automatisering, testing og feilsøking

Midt på dagen brukes også mye tid på å gjøre systemene mer robuste over tid:

• automatisering: flytte manuelle datajobber over til planlagte pipelines, oppsett av scheduler (for eksempel Airflow, Azure Data Factory, Dagster e.l.)
• testing: skrive enhetstester og integrasjonstester som verifiserer at transformasjonene leverer riktige verdier når kode endres
• feilsøking: når noe går galt – og det gjør det innimellom – må de raskt finne ut hvor i kjeden feilen oppstår

Feilsøking kan innebære å:

• lese logger og metrikker
• kjøre deler av pipeline på nytt med testdata
• spore en feilaktig verdi fra rapport tilbake til kilden, steg for steg

Denne delen av dagen er både krevende og lærerik. De som trives best som dataingeniør liker nettopp denne blandingen av systematisk problemløsning og dypdykk i tekniske detaljer.

Ettermiddag: samarbeid, deploy og langsiktig arkitektur

Utover ettermiddagen dreier fokuset seg ofte mer mot samarbeid, produksjonssetting og arkitekturvalg som skal vare lenger enn dagens sprint.

Arbeid med dataarkitektur og skalerbarhet

En dataingeniør må hele tiden tenke framover: hva skjer når datamengden dobles, eller når fem nye team skal begynne å bruke samme datasett?

Derfor bruker de tid på å:

• designe datamodeller som er fleksible nok til å tåle endringer
• velge lagrings- og behandlingsmønstre som skalerer (for eksempel batch vs. streaming)
• optimalisere spørringer og indeksstruktur for ytelse
• vurdere kostnader i skyen opp mot krav til hastighet og tilgjengelighet

Arkitekturarbeid skjer sjelden i et vakuum. Det involverer diskusjoner med andre utviklere, plattformteam og noen ganger sikkerhetsansvarlige, for å sikre at løsningen følger både tekniske og regulatoriske krav.

Samarbeid med dataanalytikere og data scientists

Ettermiddagen bringer ofte mer samarbeid på tvers av fagområder. Dataanalytikere og data scientists er typiske nøkkelpartnere.

Sammen diskuterer de:

• hvilke datakilder som bør kobles på for å støtte en ny analyse eller modell
• hvordan data bør struktureres for å være lett å bruke i verktøy som Power BI, Tableau, Python eller R
• hvilke kvalitetskrav som gjelder for treningsdata til maskinlæring

En data scientist kan for eksempel trenge sanntidsdata for å gi anbefalinger på nettsiden, mens dagens løsning bare leverer daglige batcher. Da må dataingeniøren utrede streaming-løsninger, justere arkitekturen og vurdere hvordan dette påvirker resten av dataplattformen.

Dette tette samarbeidet er også en av grunnene til at mange dataingeniører etter hvert beveger seg mot roller innenfor data science, AI eller teknisk ledelse.

Verktøyene som følger dataingeniøren gjennom dagen

Bak enhver effektiv dataingeniør står et sett med verktøy som gjør hverdagen mulig – fra skyplattformer til overvåkingssystemer.

Skyplattformer, databaser og lagring

De fleste moderne dataingeniører jobber i skyen. Typiske plattformer er:

• Microsoft Azure – med tjenester som Azure Data Lake, Synapse, Databricks, Data Factory
• Amazon Web Services (AWS) – med S3, Redshift, Glue, EMR og tilsvarende
• Google Cloud Platform (GCP) – med BigQuery, Cloud Storage, Dataflow m.m.

På databasesiden er det vanlig å kombinere:

• relasjonsdatabaser (for eksempel PostgreSQL, SQL Server)
• datavarehus (BigQuery, Snowflake, Synapse)
• datasjøer i objektlagring (S3, ADLS, GCS)

Valg av lagringsstrategi avhenger av brukstilfelle: raske analyser, tunge batch-jobber, sanntidsstrømmer eller historisk arkiv.

Dataorkestrering, CI/CD og overvåking

For å holde kontroll på alle jobbene gjennom dagen – og natten – trengs gode verktøy for flyt, endringer og innsikt:

• orkestrering: verktøy som Airflow, Azure Data Factory, Dagster eller Prefect styrer rekkefølgen på jobber, avhengigheter og planlagte kjøringer
• CI/CD: Git, GitHub/GitLab/Azure DevOps, pipelines for bygg og deploy sørger for at kode kan rulles ut ofte og trygt
• overvåking: dashboards og alarmer i for eksempel Grafana, Prometheus, CloudWatch, Datadog eller innebygde løsninger i skyplattformer

Gjennom dagen følger dataingeniøren med på varsler: en uvanlig lang kjøretid, en økning i feil, eller plutselig fall i datavolum fra en kilde. Gode overvåkingsrutiner gjør at feil fanges opp tidlig, gjerne før noen i forretningen rekker å merke at en rapport mangler data.

Fordeler, utfordringer og karriereløp som dataingeniør

Bak en spennende teknisk hverdag ligger både fordeler og reelle utfordringer, spesielt for dem som vurderer å gå inn i yrket.

Typiske utfordringer i hverdagen

Selv om det er stort behov for dataingeniører, er ikke alt rosenrødt:

• feilsøking kan være tidkrevende: komplekse datakjeder med mange avhengigheter gjør at små endringer ett sted kan gi overraskende konsekvenser et annet sted
• teknologien utvikler seg raskt: det kommer stadig nye verktøy og rammeverk: det som var «best practice» for tre år siden kan føles utdatert i dag
• inngangsbarrieren kan være høy: nyutdannede kan oppleve at det tar tid å få første jobb, selv om markedet generelt er godt – særlig hvis de mangler praksis, prosjekter eller relevant portefølje

I tillegg kommer mer klassiske utfordringer: krav om oppetid, korte tidsfrister, og forventninger om at data «bare skal være der» uten at resten av organisasjonen alltid forstår kompleksiteten bak.

Hva som gjør jobben motiverende

Likevel opplever mange at dataingeniørrollen er svært motiverende. Mye handler om:

• tydelig påvirkning: endringer i dataplattformen gir direkte effekt på rapporter, innsikt og beslutninger i virksomheten
• varierte oppgaver: én dag handler om å koble på en ny datakilde, neste dag om å forbedre arkitektur eller redusere kostnader i skyen
• problemløsning og kreativitet: det er sjelden én «riktig» løsning – det kreves vurderinger, avveiinger og kreativ tenkning

For de som liker å bygge ting som faktisk brukes, og samtidig ønsker å være nær både teknologi og forretningssiden, er dette en ideell rolle.

Veien inn i yrket og videre karrieremuligheter

Mange dataingeniører har formell utdanning, ofte bachelor eller master innen:

• dataingeniørfag eller informatikk (for eksempel ved OsloMet, NTNU, USN og andre høyskoler og universiteter)
• relaterte studier som informasjonssystemer, datavitenskap eller matematikk med programmering

Veien inn går typisk via:

• stillinger som utvikler eller dataingeniør i konsulentselskaper eller interne IT-avdelinger
• trainee-programmer innen data og analyse
• sommerjobber, prosjekter og praksisplasser som gir erfaring med faktiske datasett og skyplattformer

Med noen års erfaring åpner det seg flere retninger:

• spesialisering innen dataarkitektur – ansvar for helhetlig dataplattform og tekniske veivalg
• overgang mot data science og AI – særlig for dem med sterk matematikk- og statistikkbakgrunn
• teknisk ledelse eller teamlead-roller – der man kombinerer teknisk innsikt med ansvar for mennesker og prosjekter

Felles for alle retningene er at grunnkompetansen i datahåndtering, programmering og systemtenkning blir med videre – og fortsatt er svært etterspurt i arbeidsmarkedet.

Konklusjon

En dag i livet til en dataingeniør rommer langt mer enn bare «å jobbe med data». Det handler om å bygge og drifte komplekse systemer som gjør virksomhetens beslutninger mulig – fra morgenens prioriteringer og standup, via bygging av datarørledninger midt på dagen, til ettermiddagens samarbeid og arkitekturvalg.

Rollen krever solid forståelse for programmering, databaser, matte og systemarkitektur, samtidig som evnen til samarbeid og kommunikasjon blir stadig viktigere. For den som liker å løse problemer, tenke helhetlig og se konkrete resultater av det tekniske arbeidet, er dataingeniør en karrierevei med både utfordringer og store muligheter.

For studenter og andre som vurderer retningen, er kanskje det viktigste poenget dette: dataingeniører er ikke bare støttefunksjoner. De er sentrale byggmestere i den datadrevne virksomheten – og hver arbeidsdag er et nytt steg i å gjøre data om til faktisk verdi.

Ofte stilte spørsmål om en dag i livet til en dataingeniør

Hva gjør en dataingeniør i løpet av en typisk arbeidsdag?

En dataingeniør bruker dagen på å bygge og vedlikeholde datarørledninger, sikre datakvalitet og designe robuste løsninger i skyen. Dagen består ofte av morgenmøter og prioritering, konsentrert kodearbeid midt på dagen og samarbeid om arkitektur, deploy og analyser mot ettermiddagen.

Hvilke verktøy og teknologier bruker en dataingeniør mest?

En dataingeniør jobber ofte med SQL, Python eller Java/Scala, samt rammeverk som Spark. I skyen brukes typisk Azure, AWS eller GCP med tjenester for lagring, datavarehus, datasjøer og orkestrering, for eksempel Azure Data Factory, Airflow, Databricks, BigQuery eller tilsvarende løsninger.

Hvordan samarbeider en dataingeniør med dataanalytikere og data scientists?

Dataingeniøren sørger for at riktige datakilder er koblet på, og at data er strukturert og dokumentert slik at analytikere og data scientists enkelt kan bruke dem. De avklarer felt, filtrering og kvalitetskrav, og tilpasser arkitekturen ved behov, for eksempel når det trengs sanntidsdata til modeller eller dashboards.

Hvilken utdanning og bakgrunn trenger jeg for å bli dataingeniør?

De fleste dataingeniører har bachelor eller master innen dataingeniørfag, informatikk, informasjonssystemer eller datavitenskap. Kombinasjonen av programmering, databaser, matematikk og systemtenkning er viktig. Sommerjobber, prosjekter i skyplattformer og praktisk erfaring med faktiske datasett gjør det betydelig enklere å få første jobb.

Hva er typisk lønn for en dataingeniør i Norge?

Lønn for en dataingeniør i Norge varierer med erfaring, sektor og arbeidssted. Nyutdannede ligger ofte rundt 550–650 000 kroner i året, mens erfarne dataingeniører kan tjene 750 000 til over 1 million. Konsulentbransje, ansvarsnivå og spesialisering innen sky og dataarkitektur påvirker nivået.

Hva er forskjellen på en dataingeniør og en programvareutvikler?

En programvareutvikler fokuserer primært på applikasjoner og funksjonalitet for sluttbrukere, mens en dataingeniør bygger infrastrukturen som håndterer dataflyt, lagring og tilgjengelighet. Dataingeniøren jobber mer med datarørledninger, datamodellering, skyarkitektur og skalerbarhet, ofte i tett samarbeid med analytikere og data scientists.