Profesní přehled

datový inženýr/datová inženýrka

Snímek

Datoví inženýři/datové inženýrky jsou klíčoví hráči v moderních firmách, kteří budují a udržují infrastrukturu pro zpracování obrovského množství dat. Díky jejich práci mohou datoví vědci efektivně analyzovat data a přinášet cenné poznatky pro strategická rozhodnutí.

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.
21%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 74% 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 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: 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 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
3M Post-it AppAdobe AcrobatAdobe ActionScriptAdobe AIRAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe FlexAdobe FrameMakerAdobe PhotoshopAdvanced business application programming ABAPAJAXAltia DesignAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareAonix Software Through Pictures
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.

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
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 — 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.
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.