Profesní přehled

Datový inženýr/datová inženýrka

Snímek

Datoví inženýři vyvíjejí architekturu potřebnou ke zpracování, správě a ukládání velkého množství dat, která budou datoví vědci používat k analýze. Navrhují infrastrukturu a udržují datové kanály a sklady, aby mohla být data využívána ke strategickým výhodám.

Trh práce
Nedostatek v zemi Česko a 8 dalších zemí
ELA/EURES 2025
Průmysl
Digitální technologie
Vzdělávání
Bakalářský stupeň
21%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 74% Expozice AI · 2026
Trh práce

Kde je toto povolání žádané

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

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: Belgie, Bulharsko, Irsko, Kypr a dalších 6.

Nejdéle trvající nedostatek: Rakousko, 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.

Co tato slova znamenají

Čtyři věci, které tato část uvádí

Nahlášená poptávka
Nahlášená poptávka vyjadřuje, zda zaměstnavatelé uvádějí, že pro tuto práci potřebují lidi — jde o posouzení zveřejněné národním orgánem nebo orgánem EU, nikoli o počet.
Kterým směrem míří
Kterým směrem míří vyjadřuje, kterým směrem se podle oficiální prognózy v příštích letech pravděpodobně vydá zaměstnanost v této práci.
Volná místa
Volná místa přibližně ukazují, kolik pracovních míst vzniká v důsledku růstu a odchodů lidí z této práce.
Obvyklá odměna
Obvyklá odměna vyjadřuje, kolik lidé v této práci obvykle vydělávají, pokud to zdroj zveřejňuje. Prázdné pole neznamená, že je práce neplacená; znamená, že pro dané místo tuto hodnotu nikdo nezveřejňuje.

Údaj se neuvádí, pokud ho pro dané místo nikdo nezveřejňuje, místo aby se zobrazila nula.

Kterým směrem se trh přiklání ve váš prospěch

Ve váš prospěch
Volných míst je více než uchazečů — zaměstnavatelé o kandidáty soutěží.
Vyrovnané
Volná místa a uchazeči jsou zhruba v rovnováze.
Konkurenční
Uchazečů je více než volných míst — počítejte s konkurencí.
Rozporuplné údaje
Zdroje se neshodují, nebo v téže skupině povolání je někde nedostatek a jinde přebytek.

Každý zdroj vede k jednomu ze čtyř označení: Ve váš prospěch, Vyrovnané, Konkurenční nebo Rozporuplné údaje, takže se stačí naučit jediný soubor označení. Liší se podklady, které jsou uvedeny pod každým označením — jde buď o změřený poměr volných míst k uchazečům o zaměstnání, nebo o posouzení zveřejněné národním orgánem.

Jak si tato práce vede ve srovnání s jinými pracemi ve stejné zemi

Silná
Mezi nejsilnějšími v zemi that country
Dobrá
Silnější než většina povolání v zemi that country
Smíšená
Zhruba obvyklá pro zemi that country
Slabá
Slabší než většina povolání v zemi that country

Jde o pořadí v rámci jedné země, nikoli o skóre, které lze přenášet přes hranice — evidence za dvě země zahrnuje různé lidi, takže stejné číslo znamená v každé zemi něco jiného. Proto také může práce patřit v zemi do kategorie Silná a přesto se zobrazovat jako Konkurenční: vede v trhu, který je celkově přeplněný.

Odkud tyto údaje pocházejí

Každý údaj zveřejňuje národní statistický úřad, veřejná služba zaměstnanosti nebo orgán EU a každá karta uvádí jeho zdroj i období, které pokrývá. Údaje za některá místa se shromažďují měsíčně, jinde se vyhodnocují jednou nebo dvakrát ročně, takže dvě místa na stejné mapě mohou popisovat různé okamžiky — datum je vždy uvedeno.

Nic z toho nepředpovídá šance jednoho člověka. Popisuje to trh.

Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří (Česko, Slovensko, Německo, Rakousko, Polsko, Nizozemsko)
Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří
Nahlášená poptávka Obvyklá odměna Kterým směrem míří
Česko Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * — +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovensko Nahlášen přebytek ELA/EURES 2024 * — +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Německo Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Rakousko Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * — +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Polsko Nenahlášeno — +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nizozemsko Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Poskytujete kariérní poradenství studentům, klientům nebo zaměstnancům? Využijte tato data o povolání ve své organizaci.

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro datový inženýr/datová inženýrka

datový inženýr/datová inženýrka vstupuje do období transformace. S 42% expozicí nástrojům AI se tato role nenahrazuje, ale vyvíjí. Zvládnutí nových digitálních nástrojů bude klíčem k úspěchu.

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 mohlo datový inženýr/datová inženýrka změnit 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“.
~15%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~80%
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:

Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.

Jak může AI změnit tuto roli

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

21% Vlastněno lidmi

Co ještě záleží na lidech

Většina úkolů zde je podporována umělou inteligencí, nikoli čistě lidská.

Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na datový sklad a cloudové technologie. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
42% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • provádět redukci dimenzionality
  • vyvíjet aplikace pro zpracování dat
  • řídit architekturu dat ICT
74% automatizovat

Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

  • zpracovávat data
  • spravovat výzkumná data
  • používat techniky pro zpracování údajů
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 42%

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

Generativní AI 3%

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

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Kognitivní software 0%

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

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: říjen 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 jako datový inženýr/datová inženýrka

09
09:00 · ráno
vyvíjet aplikace pro zpracování dat
Vytvářet přizpůsobený software pro zpracování dat, vybírat a používat vhodný počítačový programovací jazyk, aby systém ICT mohl produkovat požadovaný výstup na základě očekávaného přínosu.
10
10:30 · Dopoledne
navrhnout databázi v cloudovém prostředí
Usilovat o odstranění případného jediného bodu selhání prostřednictvím návrhu distribuované databáze.
12
12:00 · poledne
řídit architekturu dat ICT
Dohlížet na předpisy a používat ICT techniky pro definování architektury informačních systémů a kontrolovat shromažďování údajů, jejich ukládání, konsolidaci, uspořádání a využití v organizaci.
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
zavádět datové procesy
Používat nástroje informačních a komunikačních technologií k využití matematických, algoritmických nebo jiných postupů manipulace s daty s cílem tvorby informací.
17
17:00 · Zábal
zavádět techniky skladování dat
Používat modely a nástroje, jako je on-line analytické zpracování a on-line zpracování transakcí s cílem začlenit strukturovaná nebo nestrukturovaná data ze zdrojů, aby se vytvořil centrální depozitář historických a aktuálních údajů.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Dovednosti a znalosti

Co potřebujete k této práci

Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.

Základní dovednosti
řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • 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.

  • 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.

  • spravovat kvantitativní údaje

    Shromažďovat, zpracovávat a předkládat kvantitativní údaje. Používat vhodné programy a metody pro potvrzování, uspořádání a interpretaci údajů.

  • ukládat digitální data a systémy

    Používat softwarové nástroje k ukládání údajů prostřednictvím kopírování a zálohování, aby se zajistila jejich celistvost a zabránilo se ztrátě dat.

  • zavádět techniky skladování dat

    Používat modely a nástroje, jako je on-line analytické zpracování a on-line zpracování transakcí s cílem začlenit strukturovaná nebo nestrukturovaná data ze zdrojů, aby se vytvořil centrální depozitář historických a aktuálních údajů.

spravovat informace
  • spravovat výzkumná data

    Získávat a analyzovat vědecká data prostřednictvím kvalitativních a kvantitativních výzkumných metod. Ukládat data do výzkumných databází a uchovávat je. Podporovat opětovné využívání vědeckých dat a být obeznámen se zásadami správy otevřených dat.

  • vytvářet soubory dat

    Vytvářet soubory nových nebo stávajících souborů dat, které se skládají ze samostatných prvků, ale lze je považovat za jednu jednotku a takto s nimi nakládat.

  • 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.

programovat počítačové systémy
  • provádět redukci dimenzionality

    Snížit počet proměnných nebo funkcí pro soubor dat v algoritmech strojového učení pomocí metod, jako je analýza hlavních komponent, rozklad matic, metody automatického kodéru a další.

  • vyvíjet aplikace pro zpracování dat

    Vytvářet přizpůsobený software pro zpracování dat, vybírat a používat vhodný počítačový programovací jazyk, aby systém ICT mohl produkovat požadovaný výstup na základě očekávaného přínosu.

navrhovat systémy nebo aplikace ikt
  • řídit architekturu dat ICT

    Dohlížet na předpisy a používat ICT techniky pro definování architektury informačních systémů a kontrolovat shromažďování údajů, jejich ukládání, konsolidaci, uspořádání a využití v organizaci.

  • navrhnout databázi v cloudovém prostředí

    Usilovat o odstranění případného jediného bodu selhání prostřednictvím návrhu distribuované databáze.

zadávat a upravovat informace
  • zpracovávat data

    Zadávat informace do systému uchovávání dat a systému vyhledávání dat prostřednictvím procesů, jako je skenování, ruční kódování nebo přenos dat za účelem zpracování velkého množství dat.

Oblasti znalostí & Software a technologie
Oblasti znalostí
  • cloudové technologie

    Technologie, které umožňují přístup k hardwaru, softwaru, datům a službám prostřednictvím vzdálených serverů a softwarových sítí bez ohledu na jejich umístění a architekturu.

  • 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.

  • 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.

  • systémy řízení databází

    Nástroje pro vytváření, aktualizaci a správu databází, jako jsou Oracle, MySQL a Microsoft SQL Server.

  • ukládání dat

    Fyzikální a technické pojetí organizace ukládání digitálních dat ve zvláštních systémech jak místně, jako jsou pevné disky a paměti s přímým přístupem (RAM), tak i na dálku, prostřednictvím sítě, internetu nebo cloudu.

  • SAS Data Management

    Počítačový program SAS Data Management je nástroj pro integraci informací z více aplikací vytvořených a udržovaných organizacemi do jedné soudržné a transparentní datové struktury. Vyvinula jej softwarová společnost SAS.

  • Teradata Database

    Počítačový program Teradata Database je nástroj pro vytváření, aktualizaci a správu databází, který vyvinula softwarová společnost Teradata Corporation.

Meziodvětvové dovednosti
  • analýza dat
  • informatika
  • statistika
Software a technologie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsBentley MicroStationCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAAutodesk RevitPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlackAtlassian Confluence
Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Uznání Úspěch/Snaha Úspěch Rozmanitost Spolupráce Integrita Spolehlivost Vedení Tolerance ke stresu Přizpůsobivost/Flexibilita Nezávislost Inovace Sebekontrola Zájem o druhé Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Jak se kvalifikovat

Datový inženýr: jak získat kvalifikaci a kde studovat

Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.

Typická úroveň vzdělání

Bakalářský stupeň

Kde studovat

786 studijních programů v 26 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 213 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.

Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:

Diplom Aplikovaná informatika - Data Science pro business

University of Pardubice · Česko

EQF 7 Zdroj 1
Diplom Data Analytics

Prague University of Economics and Business · Česko

EQF 6 Zdroj 1
Diplom Datová věda

University of Hradec Králové · Česko

EQF 7 Zdroj 1
Zdroje
  1. 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

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

Pro organizace

Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké technologie jsou pro datového inženýra/datovou inženýrku typické?
Datoví inženýři/datové inženýrky často pracují s technologiemi jako Apache Spark, Hadoop, Kafka, SQL databáze (např. PostgreSQL, MySQL), cloudové platformy (např. AWS, Azure, Google Cloud) a nástroji pro ETL (např. Apache Airflow).
Jaké dovednosti jsou pro tuto roli nejdůležitější?
Kromě znalosti databázových systémů a programovacích jazyků (např. Python, Java, Scala) jsou klíčové analytické schopnosti, schopnost řešit problémy, orientace na detail a schopnost efektivně komunikovat s ostatními členy týmu.
Je možné pracovat jako datový inženýr/datová inženýrka na volné noze?
Ano, datové inženýrství je oblíbená oblast pro freelancing. Mnoho firem hledá datové inženýry/datové inženýrky na projektové bázi, zejména pro implementaci specifických řešení nebo optimalizaci stávajících systémů.
Datový Inženýr/Datová Inženýrka — kolik se za to platí ve Spojených státech?
108 970 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 60 470 do 156 590 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 19. října 2026 O našich datech