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.
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.
- • 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.
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.
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 | |
|---|---|---|---|
| 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.
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.
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.
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.
Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.
Porovnejte to se svým profilem
Jak může AI změnit tuto roli
Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.
Co ještě záleží na lidech
Většina úkolů zde je podporována umělou inteligencí, nikoli čistě lidská.
Kde se AI může stát druhým pilotem
- provádět redukci dimenzionality
- vyvíjet aplikace pro zpracování dat
- řídit architekturu dat ICT
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- zpracovávat data
- spravovat výzkumná data
- používat techniky pro zpracování údajů
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 fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh
Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů
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 datový inženýr/datová inženýrka
09 09:00 · ráno vyvíjet aplikace pro zpracování dat
10 10:30 · Dopoledne navrhnout databázi v cloudovém prostředí
12 12:00 · poledne řídit architekturu dat ICT
14 14:00 · odpoledne spravovat data
15 15:30 · Pozdě odpoledne zavádět datové procesy
17 17:00 · Zábal zavádět techniky skladování dat
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.
-
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 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.
-
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.
-
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.
-
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.
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.
- analýza dat
- informatika
- statistika
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.
Bakalářský stupeň
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:
University of Pardubice · Česko
Zobrazeno: 3 z 999.
Zdroje
- 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde datový inženýr/datová inženýrka?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
analytik dat/analytička dat
16% podobnostpracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat
13% podobnostmanažer správy dat/manažerka správy dat
11% podobnostvývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí
11% podobnostinformační a znalostní manažer pro ICT / informační a znalostní manažerka pro ICT
11% podobnostdatový vědec/datová vědkyně
11% podobnostPro organizace
Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.
Často kladené otázky
Jaké technologie jsou pro datového inženýra/datovou inženýrku typické?
Jaké dovednosti jsou pro tuto roli nejdůležitější?
Je možné pracovat jako datový inženýr/datová inženýrka na volné noze?
Datový Inženýr/Datová Inženýrka — kolik se za to platí ve Spojených státech?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 19. října 2026 O našich datech