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.

Souhrn

Práce datového inženýra/datové inženýrky zahrnuje návrh a implementaci datových architektur, datových kanálů a datových skladů. Denně se věnují optimalizaci výkonu datových systémů, zajišťují jejich spolehlivost a bezpečnost a spolupracují s datovými vědci a dalšími týmy na definování požadavků na data.

Klíčové zodpovědnosti:
  • • Návrh a implementace datových architektur a datových skladů.
  • • Vývoj a údržba datových kanálů (ETL procesů) pro přenos dat z různých zdrojů.
  • • Optimalizace výkonu datových systémů a zajištění jejich škálovatelnosti.
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.

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.

Rychlá kontrola usazení

Sedí vámdatový inženýr/datová inženýrka?

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 vyžadujíÚspěch?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíUznání?

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 mohlodatový inženýr/datová inženýrkazměnit 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:

Jak může AI změnit tuto roli

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

Vlastněno lidmi 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.
Asistujte 42% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem
  • provádět redukci dimenzionality
  • vyvíjet aplikace pro zpracování dat
  • řídit architekturu dat ICT
automatizovat 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: září 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 jakodatový 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.

Software a technologie & Oblasti znalostí
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
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
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.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

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
How to qualify

Path to become a datový inženýr/datová inženýrka

What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.

Typical education level

Bakalářský stupeň

Study programmes

Real programmes leading to this occupation, by country.

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 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.