Analytik dat/analytička dat
Snímek
Analytici dat importují, kontrolují, čistí, transformují, validují, modelují nebo interpretují soubory údajů s ohledem na obchodní cíle společnosti. Zajišťují, aby zdroje údajů a registry poskytovaly konzistentní a spolehlivé údaje. Analytici dat používají různé algoritmy a nástroje IT, jak to vyžaduje situace a současné údaje. Mohou vypracovávat zprávy v podobě vizualizace, jako jsou tabulky, grafy a přehledy.
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.
- • 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).
Kde je toto povolání žádané
Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.
Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.
Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
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.
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.
Prozkoumat více
Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.
Sedí vám analytik dat/analytička dat?
Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.
Máte rádi úkoly, které vyžadují Analytické myšlení?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Uznání?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Úspěch?
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.
Jak by se mohlo analytik dat/analytička dat změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Jak může AI změnit tuto roli
Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.
Co ještě záleží na lidech
- definovat kritéria kvality dat
Kde se AI může stát druhým pilotem
- použít metodu statistické analýzy
- analyzovat data velkého objemu
- interpretovat aktuální data
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- manipulovat se vzorky dat
- sbírat data z ICT
- provádět analytické matematické výpočty
Životní funkce a AI vektory
vektory expozice AI
0-100%Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování
Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů
Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů
Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh
Technické detaily
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.
Co lidé v této roli obvykle dělají
Digitální technologie
Typický den jako analytik dat/analytička dat
09 09:00 · ráno definovat kritéria kvality dat
10 10:30 · Dopoledne integrovat data ICT
12 12:00 · poledne normalizovat data
14 14:00 · odpoledne spravovat data
15 15:30 · Pozdě odpoledne vytěžovat data
17 17:00 · Zábal zavádět datové procesy
Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.
Co potřebujete k této práci
Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.
-
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.
-
provádět čištění dat
Zjistit a napravit špatné záznamy ze souborů dat; zajistit strukturalizaci dat podle pokynů.
-
zavádět procesy zajišťování kvality dat
Používat techniky analýzy kvality, ověřování a verifikace dat na kontrolu integrity dat.
-
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.
-
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.
-
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 analytické matematické výpočty
Používat matematické metody a využívat výpočetní techniku k provádění analýz a hledání řešení konkrétních problémů.
-
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 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.
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.
kategorizace informací
Postup třídění informací do kategorií a zobrazování vztahů mezi údaji pro určité jasně definované účely.
nestrukturovaná data
Informace, které nejsou uspořádány předem definovaným způsobem nebo nemají předem definovaný model údajů a je obtížné je pochopit a nalézt v nich systém bez použití takových technik, jako je dolování dat.
obchodní analýza
Disciplíny a technologie pro řešení obchodních problémů pomocí kvantitativních metod, jako je analýza dat a statistické modely.
posuzování kvality údajů
Odhalování problémů s údaji pomocí ukazatelů kvality, opatření a měření s cílem sestavit strategie pro očištění a obohacení údajů podle kritérií kvality údajů.
struktura informací
Typ infrastruktury, která definuje formát údajů: polostrukturované, nestrukturované a strukturované.
techniky vizuální prezentace
Techniky vizuálního znázornění a interakční techniky, jako jsou histogramy, grafy rozptylu, plochy povrchu, stromové mapy a paralelní souřadnice, které lze použít k prezentaci abstraktních číselných a nečíselných údajů za účelem lepšího pochopení těchto informací ze strany člověka.
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jak analytik dat/analytička dat odpovídá vašim zájmům, pracovnímu stylu a budoucí cestě. Za méně než 10 minut získáte personalizovaný fit signál a plán, co dělat dál.
Naskenujte a pokračujte na mobiluAnalytik dat: jak získat kvalifikaci a kde studovat
Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.
Bakalářský stupeň
Skutečné programy vedoucí k této okupaci podle zemí.
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde analytik dat/analytička dat?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
datový vědec/datová vědkyně
45% podobnostmanažer správy dat/manažerka správy dat
36% podobnostspecialista kvality dat/specialistka kvality dat
32% podobnostpracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat
28% podobnostinformační a znalostní manažer pro ICT / informační a znalostní manažerka pro ICT
21% podobnostvedoucí služby vkládání dat do počítače
21% podobnostČasto 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 — 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.
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 20. září 2026 O našich datech