Berufsprofil

Datentypist/Datentypistin

Schnappschuss

Als Datentypist/Datentypistin sind Sie ein wichtiger Ansprechpartner für die Pflege und Qualitätssicherung von Daten in modernen Computersystemen. Ihre präzise Arbeit sorgt dafür, dass Informationen korrekt erfasst, verwaltet und bei Bedarf schnell abgerufen werden können.

Zusammenfassung

Die Tätigkeit als Datentypist/Datentypistin umfasst die Aktualisierung, Verwaltung und Abfrage von Daten in verschiedenen Computersystemen. Sie erstellen Quelldaten für die elektronische Erfassung, indem Sie Informationen sorgfältig zusammenstellen und ordnen. Ein wichtiger Teil Ihrer Arbeit ist die Überprüfung von Kunden- und Kontounterlagen auf Vollständigkeit und Richtigkeit sowie die Verifizierung der eingegebenen Daten, um Fehler zu vermeiden.

Kernaufgaben im Überblick:
  • • Erstellung von Quelldaten für die elektronische Datenerfassung.
  • • Aktualisierung und Pflege von Datenbeständen in Computersystemen.
  • • Überprüfung von Kunden- und Kontounterlagen auf Datenmängel und Vollständigkeit.
79%
Belastbarkeit Punktzahl

Als Datentypist/Datentypistin sind Sie ein wichtiger Ansprechpartner für die Pflege und Qualitätssicherung von Daten in modernen Computersystemen. Ihre präzise Arbeit sorgt dafür, dass Informationen korrekt erfasst, verwaltet und bei Bedarf schnell abgerufen werden können.

Digitale Technologie Primarbereich 26% KI-Exposition
Career DNA-Bewertung starten
Schneller Fit-Check

KönnteDatentypist/Datentypistinzu Ihnen passen?

Beantworten Sie drei kurze Fragen. Hierbei handelt es sich nicht um eine vollständige Bewertung, sondern um einen Vorgeschmack, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, ob Sie Ihr Profil vergleichen möchten.

Fortschritt0/3

Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieAnerkennungerfordern?

Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieIntegritäterfordern?

Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieZuverlässigkeiterfordern?

NexFuture

Zukunftsaussichten für Datentypist/Datentypistin

Die Zukunftsaussichten für Datentypist/Datentypistin sind außergewöhnlich stabil. Während KI-Tools bei täglichen Aufgaben helfen werden, beruht der Kern dieser Rolle auf menschlichem Urteilsvermögen, was zu einem hohen Widerstandskraft-Score von 79,4% führt.

Wie werden diese Ergebnisse berechnet?

Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.

Spielen Sie die Zukunft

Wie könnte sichDatentypist/Datentypistinändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?

Menschliches Urteilsvermögen, Vertrauen und Kontext bleiben starke Beschützer dieser Rolle.

Eine signifikante Transformation auf Aufgabenebene wird in 19 Jahren (um 2045) im Rahmen des ausgewählten Szenarios „Erwartet“ erwartet.
79%
Belastbarkeit
Automatisierungsrisiko
EXP33%
Menschlicher Rand
MOAT75%
2026
2036
2050
KI-Einführungsgeschwindigkeit:

Wie KI diese Rolle verändern kann

Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.

Im Besitz von Menschen 79% Im Besitz von Menschen
Was noch immer von den Menschen abhängt

Diese Rolle wird weiterhin stark von Menschen geleitet, wobeiDateneingabeanforderungen einhaltenauf Vertrauen, Nuancen und ein reales Urteilsvermögen angewiesen ist.

Der menschliche Vorteil Um in dieser Rolle voraus zu bleiben, konzentrieren Sie sich auf Abfragesprachen und Dokumentationsarten. Diese menschenzentrierten Fähigkeiten sind für KI in den nächsten 20 Jahren am schwierigsten zu replizieren.
Helfen 50% Helfen
Wo KI zum Co-Piloten werden kann

KI unterstützt eher unterstützende Aufgaben wieInformationssicherheitsstrategien anwenden, Dokumentation, Suche und Workflow-Koordination.

Automatisieren 26% Automatisieren
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind

Der Automatisierungsdruck scheint eher selektiv als breit angelegt zu sein, wobei das stärkste Signal derzeit vonKI / maschinelles Lernenkommt.

Detaillierte Analyse

Vitale Signale, KI-Vektoren & Megatrends

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Vitalzeichen

KI-Belichtungsvektoren

0-100%
KI / Maschinelles Lernen 50%

Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung

Generative KI 21,8%

Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle

Kognitive Software 20,2%

Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung

Roboter- und physische Automatisierung 0%

Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung

Megatrend-Signale

0-100%
Digitale Transformation 100%
Räumlicher Wandel 50%
Demografischer Wandel 6%
Grüner Übergang 0%
Regulierungsdruck 0%
Geopolitischer Wandel 0%

Modellbasierte Werte. Zeigt strukturelle Exposition gegenüber Megatrends, nicht direkte Nachfrage.

Technische Details
Methodik: NexFuture v2.0 Quellen: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aktualisiert: Mai 2026

NexFuture v2.0 kombiniert O*NET Fähigkeits- und Aktivitätsprofile mit ESCO Fertigkeit Gruppenverteilungen und sechs globalen Megatrendssignalen. Scores sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Siehe NexFuture Methodology White Paper für vollständige Details.

Ein Tag im Leben

Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun

Digitale Technologie

Tag im Leben

Ein typischer Tag alsDatentypist/Datentypistin

09
09:00 · Morgen
Dateneingabeanforderungen einhalten
Befolgen der Bedingungen für die Eingabe von Daten. Einhalten von Verfahren und Verwenden von Datenprogrammtechniken.
10
10:30 · Vormittags
Informationssicherheitsstrategien anwenden
Umsetzen von Strategien, Methoden und Vorschriften für die Daten- und Informationssicherheit zur Wahrung der Grundsätze der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
12
12:00 · Mittag
Daten verarbeiten
Eingabe von Informationen in ein System für die Speicherung und den Abruf von Daten mithilfe von Verfahren wie Scannen, manueller Dateneingabe oder elektronischer Datenübertragung, um große Datenmengen zu verarbeiten.
14
14:00 · Nachmittag
Datenbereinigung durchführen
Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.
15
15:30 · Am späten Nachmittag
statistische Analysetechniken anwenden
Nutzung von Modellen (deskriptive oder Inferenzstatistiken) und Techniken (Data Mining oder maschinelles Lernen) für statistische Analysen und IKT-Werkzeuge zur Analyse von Daten, Feststellung von Korrelationen und Prognose von Trends.
17
17:00 · Zusammenfassung
Textverarbeitungsprogramme verwenden
Verwenden von Computersoftwareanwendungen zum Gestalten, Bearbeiten, Formatieren und Drucken jeder Art von schriftlichem Material.

Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.

Software & Technologien & Wissensgebiete
Software & Technologien
5AM Glassbox Translational ResearchAllscripts healthcare automation softwareAutocodersC#C++Citrix cloud computing softwareClearTrialClinical trial management softwareDrug coding softwareDZS Software Solutions ClinPlusElectronic data capture EDC softwareePharmaSolutions eMVREpicCare Ambulatory Electronic Medical Records (EMR) softwareEpic SystemsExtensible markup language XMLFortress Medical ClindexGoIBM SPSS StatisticsInforSense InforSenseInvivo Data EPX ePRO Management System
Wissensgebiete
  • Abfragesprachen

    Das Feld der standardisierten Computersprachen für das Auffinden von Informationen in einer Datenbank und von Dokumenten, die die benötigten Informationen enthalten.

  • Dokumentationsarten

    Die Merkmale interner und externer Dokumentationsarten, die an den Produktlebenszyklus angepasst sind, und deren spezifische Arten von Inhalten.

  • Resource-Description-Framework-Abfragesprache

    Die Abfragesprache (z. B. SPARQL ), die zur Abfrage und Manipulation von Daten verwendet werden, die im Format „Resource Description Framework“ (RDF) gespeichert sind.

  • ABBYY FineReader

    Das Computerprogramm ABBYY FineReader ist eine Software, die gedruckte und maschinengeschriebene Bilder elektronisch in einen maschinenlesbaren Text umwandelt, sodass die Dokumente elektronisch gespeichert, bearbeitet und digital ausgestellt werden können.

  • Datenmodelle

    Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.

  • Datenspeicherung

    Die physischen und technischen Konzepte, wie die digitale Datenspeicherung in bestimmten Schemen sowohl lokal, z. B. Festplatten und Arbeitsspeicher (RAM), als auch per Fernzugriff, z. B. über ein Netzwerk, das Internet oder eine Cloud, organisiert ist.

Branchenübergreifende Kompetenzen
  • Datenbank
Grundlegende Fähigkeiten
Eingeben und Verarbeiten von Informationen
  • Dateneingabeanforderungen einhalten

    Befolgen der Bedingungen für die Eingabe von Daten. Einhalten von Verfahren und Verwenden von Datenprogrammtechniken.

  • Daten verarbeiten

    Eingabe von Informationen in ein System für die Speicherung und den Abruf von Daten mithilfe von Verfahren wie Scannen, manueller Dateneingabe oder elektronischer Datenübertragung, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Analyse und Auswertung von Informationen und Daten
  • statistische Analysetechniken anwenden

    Nutzung von Modellen (deskriptive oder Inferenzstatistiken) und Techniken (Data Mining oder maschinelles Lernen) für statistische Analysen und IKT-Werkzeuge zur Analyse von Daten, Feststellung von Korrelationen und Prognose von Trends.

Verwaltung, Sammlung und Speicherung digitaler Daten
  • Datenbereinigung durchführen

    Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.

Nutzung von Software für die Textverarbeitung, -veröffentlichung und -präsentation
  • Textverarbeitungsprogramme verwenden

    Verwenden von Computersoftwareanwendungen zum Gestalten, Bearbeiten, Formatieren und Drucken jeder Art von schriftlichem Material.

Schutz von Privatsphäre und personenbezogenen Daten
  • Informationssicherheitsstrategien anwenden

    Umsetzen von Strategien, Methoden und Vorschriften für die Daten- und Informationssicherheit zur Wahrung der Grundsätze der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.

Fähigkeits-DNA

Fähigkeits-DNA

Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren

Schlüsselmerkmale, die Sie brauchen
Anerkennung Integrität Zuverlässigkeit Zusammenarbeit Analytisches Denken Vielfalt Leistung/Anstrengung Führung Leistung Stressresistenz Anpassungsfähigkeit/Flexibilität Selbstkontrolle Soziale Orientierung Unabhängigkeit Fürsorge für andere Innovation
Wichtige Belohnungen, die Sie erwarten können
LeistungArbeitsbedingu…AnerkennungBeziehungenUnterstützungUnabhängigkeit
Karriereentwicklung

Entwicklungspfade & ähnliche Rollen

Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.

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Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sind besonders wichtig für Datentypisten?
Neben einer hohen Genauigkeit und Sorgfalt sind gute Kenntnisse im Umgang mit Standard-Office-Anwendungen und Datenbanken unerlässlich. Auch ein Verständnis für Datenstrukturen und -formate ist von Vorteil. Die Fähigkeit, sich schnell in neue Systeme einzuarbeiten, ist ebenfalls wichtig.
Welche Karrierechancen gibt es als Datentypist/Datentypistin?
Mit zunehmender Erfahrung und Fachwissen können Datentypisten in verantwortungsvolleren Positionen innerhalb der Datenverwaltung tätig werden. Mögliche Weiterentwicklungen sind beispielsweise die Spezialisierung auf bestimmte Datenbereiche oder die Übernahme von Aufgaben im Bereich Datenqualitätsmanagement.
Wie sieht die typische Arbeitsweise als Datentypist/Datentypistin aus?
Die Tätigkeit wird in der Regel im Rahmen eines Arbeitsverhältnisses ausgeübt. Sie arbeiten meist in Büroumgebungen und bearbeiten Daten nach klaren Vorgaben und Richtlinien. Eigenverantwortliches Arbeiten und die Einhaltung von Qualitätsstandards sind dabei entscheidend.