Profesní přehled

analytik dat/analytička dat

Snímek

Jste analytický typ, který se rád noří do dat a odhaluje v nich skryté trendy? Jako analytik dat/analytička dat budete klíčovým hráčem při transformaci dat do užitečných poznatků, které povedou k lepším obchodním rozhodnutím.

Souhrn

Práce analytika dat/analytičky dat je zaměřena na získávání, čištění, analýzu a interpretaci dat. Denně se budete zabývat importem dat z různých zdrojů, jejich kontrolou a transformací do formátu, který umožňuje efektivní analýzu. Vytváříte modely, validujete data a následně prezentujete výsledky v přehledné formě, například pomocí grafů a tabulek, aby je mohli pochopit i lidé bez technického zázemí.

Klíčové zodpovědnosti:
  • • Import, kontrola, čištění a transformace dat z různých zdrojů.
  • • Modelování dat a validace jejich kvality s ohledem na obchodní cíle.
  • • Interpretace dat a vytváření zpráv a vizualizací (tabulky, grafy, přehledy).
24%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 70% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Labour market

Kde je toto povolání žádané

Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Nahlášen nedostatekNahlášen přebytekNahlášeno obojíNahlášeno v jiném roceTímto zdrojem nepokryto

Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.

Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.

10 z 14 s nedostatkem2025Všech 30 roste3.7Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus a dalších 6.

Nejdéle trvající nedostatek: Austria, 3 roky.

Vyberte území na mapě a zobrazí se jeho čísla.

O tomto zdroji

Zdroj: ELA/EURES, nedostatek a přebytek pracovních sil. Údaje se zveřejňují na úrovni skupiny povolání a pokrývají Evropu. Vydání se liší uspořádáním přílohy i rozsahem zemí, takže rozdíl mezi roky neznamená vždy, že se trh práce změnil. Země v šedé nebyly nahlášeny, což není totéž jako být v rovnováze.

Prozkoumat více

Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.

Vedete ostatní? Podívejte se na NexPath pro školy a poradny.
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámanalytik dat/analytička dat?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíAnalytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíUznání?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíÚspěch?

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro analytik dat/analytička dat

The outlook for analytik dat/analytička dat reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohloanalytik dat/analytička datzměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 9 let (kolem roku 2035) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~20%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~75%
Lidská hrana
MOAT~20%

Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.

2026
2031
2040
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 24% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech
  • definovat kritéria kvality dat
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na datové modely a dotazovací jazyk systému popisu zdrojů. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 36% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem
  • použít metodu statistické analýzy
  • analyzovat data velkého objemu
  • interpretovat aktuální data
automatizovat 70% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
  • manipulovat se vzorky dat
  • sbírat data z ICT
  • provádět analytické matematické výpočty
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 36%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 4%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 3%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: srpen 2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozici automatizaci přímo ze základních skupin dovedností ESCO, vážených podle objemu dovedností a kalibrovaných podle expertních kotev. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Úplné podrobnosti naleznete v metodickém dokumentu NexFuture.

Měří vystavení automatizaci. Neměří mzdu, poptávku ani počet pracovních míst ve vašem okolí.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jakoanalytik dat/analytička dat

09
09:00 · ráno
definovat kritéria kvality dat
Určit kritéria, pomocí nichž se měří kvalita dat pro účely podnikání, jako jsou nesrovnalosti, neúplnost, využitelnost za daným účelem a přesnost.
10
10:30 · Dopoledne
integrovat data ICT
Kombinovat údaje ze zdrojů s cílem poskytnout jednotný pohled na soubor těchto údajů.
12
12:00 · poledne
normalizovat data
Omezit data na jejich přesnou základní formu (normální formu), aby bylo dosaženo takových výsledků, jako je minimalizace závislosti, odstranění nadbytečnosti, zvýšení soudržnosti.
14
14:00 · odpoledne
spravovat data
Spravovat všechny typy datových zdrojů v průběhu jejich životního cyklu, a to prováděním profilace dat, oddělování, standardizace, řešení problémů, čištění, zlepšování a provádění auditů. Zajistit, aby údaje byly vhodné pro daný účel, a to za použití specializovaných nástrojů ICT ke splnění kritérií kvality údajů.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
vytěžovat data
Prozkoumat velké datové soubory s cílem s využitím statistik, databázových systémů nebo umělé inteligence odhalit vzory a poskytnout informace srozumitelným způsobem.
17
17:00 · Zábal
zavádět datové procesy
Používat nástroje informačních a komunikačních technologií k využití matematických, algoritmických nebo jiných postupů manipulace s daty s cílem tvorby informací.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
Oblasti znalostí
  • datové modely

    Techniky a stávající systémy používané ke strukturování datových prvků a zobrazování jejich vzájemných vztahů, jakož i metody k interpretaci datových struktur a vztahů.

  • dotazovací jazyk systému popisu zdrojů

    Vyhledávací jazyky jako SPARQL, které se používají k získávání dat uložených ve formátu Resource Description Framework (RDF) a k manipulaci s nimi.

  • dotazovací jazyky

    Obor standardizovaných počítačových jazyků pro vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace.

  • druhy dokumentace

    Charakteristiky různých druhů interní a externí dokumentace podle životního cyklu výrobku a specifické typy jejich obsahu.

  • důvěrnost informací

    Mechanismy a předpisy, které umožňují selektivní kontrolu přístupu a zaručují, že přístup k údajům mají pouze oprávněné strany (osoby, procesy, systémy a zařízení), způsob, jak zajistit soulad s předpisy pro důvěrné informace a vyvarovat se rizika jejich nedodržení.

  • extrakce informací

    Techniky a metody používané pro zjišťování a získávání informací z nestrukturovaných nebo polostrukturovaných digitálních dokumentů a zdrojů.

Základní dovednosti
řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • normalizovat data

    Omezit data na jejich přesnou základní formu (normální formu), aby bylo dosaženo takových výsledků, jako je minimalizace závislosti, odstranění nadbytečnosti, zvýšení soudržnosti.

  • používat techniky pro zpracování údajů

    Shromažďovat, zpracovávat a analyzovat příslušné údaje a informace, řádně uchovávat a aktualizovat údaje a vyjadřovat číselné údaje a data pomocí grafů a statistických diagramů.

  • zavádět datové procesy

    Používat nástroje informačních a komunikačních technologií k využití matematických, algoritmických nebo jiných postupů manipulace s daty s cílem tvorby informací.

  • vytěžovat data

    Prozkoumat velké datové soubory s cílem s využitím statistik, databázových systémů nebo umělé inteligence odhalit vzory a poskytnout informace srozumitelným způsobem.

  • používat databáze

    Používat softwarové nástroje pro řízení a organizování dat ve strukturovaném prostředí, které se skládá z atributů, tabulek a vztahů za účelem vyhledávání a úpravy uložených dat.

  • integrovat data ICT

    Kombinovat údaje ze zdrojů s cílem poskytnout jednotný pohled na soubor těchto údajů.

analyzovat a vyhodnocovat informace a data
  • použít metodu statistické analýzy

    Použít modely (popisné nebo inferenční statistiky) a techniky (vytěžování dat nebo strojové učení) pro účely statistické analýzy a nástroje informačních a komunikačních technologií (ICT) pro analýzu dat, odhalování korelací a předpověď trendů.

  • analyzovat data velkého objemu

    Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.

shromažďovat informace z fyzických nebo elektronických zdrojů
  • manipulovat se vzorky dat

    Shromažďovat a vybírat soubor údajů od obyvatelstva statistickým nebo jiným definovaným postupem.

  • sbírat data z ICT

    Shromažďovat data pomocí navrhování a používání metod vyhledávání a vzorkování.

monitorovat vývoj v oblasti odborných znalostí
  • interpretovat aktuální data

    Analyzovat údaje získané ze zdrojů, jako jsou údaje o trhu, vědecké dokumenty, požadavky zákazníků a dotazníky, které jsou aktuální s cílem posoudit vývoj a inovace v oblasti odborných znalostí.

provádět výpočty
  • provádět analytické matematické výpočty

    Používat matematické metody a využívat výpočetní techniku k provádění analýz a hledání řešení konkrétních problémů.

vypracovávat provozní politiky a postupy
  • definovat kritéria kvality dat

    Určit kritéria, pomocí nichž se měří kvalita dat pro účely podnikání, jako jsou nesrovnalosti, neúplnost, využitelnost za daným účelem a přesnost.

spravovat informace
  • spravovat data

    Spravovat všechny typy datových zdrojů v průběhu jejich životního cyklu, a to prováděním profilace dat, oddělování, standardizace, řešení problémů, čištění, zlepšování a provádění auditů. Zajistit, aby údaje byly vhodné pro daný účel, a to za použití specializovaných nástrojů ICT ke splnění kritérií kvality údajů.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Uznání Úspěch Rozmanitost Spolupráce Spolehlivost Přizpůsobivost/Flexibilita Úspěch/Snaha Integrita Inovace Tolerance ke stresu Nezávislost Vedení Sebekontrola Zájem o druhé Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké IT nástroje a technologie by měl analytik dat/analytička dat znát?
Znalost SQL je naprostý základ. Dále se hodí orientace v nástrojích pro vizualizaci dat jako Tableau nebo Power BI, a také v programovacích jazycích jako Python nebo R, které se používají pro pokročilejší analýzu a modelování.
Jaké jsou typické oblasti, kde analytici dat/analytičky dat pracují?
Analytici dat jsou žádaní v mnoha odvětvích, včetně financí, marketingu, e-commerce, zdravotnictví a IT. Prakticky každá firma, která generuje data, potřebuje analytiky, kteří jim dokáží porozumět a využít je.
Je možné pracovat jako analytik dat/analytička dat na volné noze?
Ano, freelancing je v tomto oboru stále častější. Mnoho firem hledá analytiky pro krátkodobé projekty nebo specifické úkoly. Hlavní pracovní uspořádání je však zaměstnání, přičemž freelancing je běžnou a rostoucí možností.
Analytik Dat/Analytička Dat — je v Evropě nedostatek?
Ano. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl nedostatek nahlášen v 10 z 14 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Rakousko, Belgie, Bulharsko, Kypr a dalších 6. Rakousko jej hlásí 3 let po sobě. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
Analytik Dat/Analytička Dat — kolik se za to platí ve Spojených státech?
112 590 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 69 490 do 163 350 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.