knihovník archivu big data/knihovnice archivu big data
Objektiv role
Jste nadšenec pro data a archivaci informací? Jako knihovník archivu big data/knihovnice archivu big data budete hrát klíčovou roli v organizaci, správě a zpřístupňování obrovských digitálních databází pro budoucí využití.
Práce knihovníka archivu big data/knihovnice archivu big data se točí kolem systematické organizace a správy digitálních médií. Denně se budete zabývat klasifikací, katalogizací a aktualizací dat, zajišťováním dodržování metadatových standardů a správou zastaralých systémů. Vaše práce je zásadní pro zachování a zpřístupnění cenných informací v digitální podobě.
- • Klasifikace a katalogizace digitálních dat podle zavedených standardů.
- • Hodnocení a implementace metadatových standardů pro zajištění kvality a zpřístupnění dat.
- • Aktualizace a migrace dat z zastaralých systémů do moderních archivačních řešení.
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 Odborní pracovníci v oblasti práva, kultury, sportu a v příbuzných oborech — 108 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Denmark, Italy, Romania.
Nejdéle trvající nedostatek: Italy, 2 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 vámknihovník archivu big data/knihovnice archivu big data?
Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.
Máte rádi úkoly, které vyžadujíUznání?
Máte rádi úkoly, které vyžadujíIntegrita?
Máte rádi úkoly, které vyžadujíRozmanitost?
Budoucí perspektiva pro knihovník archivu big data/knihovnice archivu big data
The outlook for knihovník archivu big data/knihovnice archivu big data 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 mohloknihovník archivu big data/knihovnice archivu big datazměnit 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.
Jak by se mohloknihovník archivu big data/knihovnice archivu big datazměnit 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.
Jak může AI změnit tuto roli
Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.
Co ještě záleží na lidech
- dodržovat právní předpisy
- spravovat pokyny pro uživatele archivu
Kde se AI může stát druhým pilotem
- analyzovat data velkého objemu
- udržovat bezpečnost databází
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- udržovat požadavky na vstup dat
- řídit klasifikaci dat ICT
- spravovat databáze
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
Vzdělávání
Typický den jakoknihovník archivu big data/knihovnice archivu big data
09 09:00 · ráno psát databázovou dokumentaci
10 10:30 · Dopoledne řídit klasifikaci dat ICT
12 12:00 · poledne spravovat data
14 14:00 · odpoledne spravovat digitální archivy
15 15:30 · Pozdě odpoledne spravovat pokyny pro uživatele archivu
17 17:00 · Zábal udržovat bezpečnost databází
Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.
-
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.
-
nástroje pro vývoj databází
Metodiky a nástroje používané k vytvoření logické a fyzické struktury databází, jako jsou logické datové struktury, schémata, metodiky modelování a vztahy se strukturou.
-
systémy řízení databází
Nástroje pro vytváření, aktualizaci a správu databází, jako jsou Oracle, MySQL a Microsoft SQL Server.
-
CA Datacom/DB
Počítačový program CA Datacom/DB je nástroj pro vytváření, aktualizaci a správu databází, který v současné době vyvíjí softwarová společnost CA Technologies.
- business intelligence
- databáze
- digitalizace
-
spravovat databáze
Uplatňovat schémata a modely databází, definovat vzájemnou propojenost mezi daty, používat vyhledávací jazyky a systémy řízení databází (DBMS) k vytváření a spravování databází.
-
spravovat metadata obsahu
Uplatňovat metody a postupy správy obsahu za účelem definování a používání konceptů metadat, jako jsou údaje o tvorbě, za účelem popisu, organizace a archivace obsahu, jako jsou dokumenty, video a audio soubory, aplikace a obrázky.
-
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.
-
spravovat digitální archivy
Vytvářet a udržovat počítačové archivy a databáze zahrnující nejnovější vývoj v oblasti technologie pro uchovávání elektronických informací.
-
řídit klasifikaci dat ICT
Dohlížet na systém klasifikace, který organizace používá k organizaci svých dat. Přidělit vlastníka každé jednotlivé datové koncepci nebo balíku koncepcí a určit hodnotu každé datové položky.
-
udržovat výkonnost databáze
Vypočítávat hodnoty pro parametry databází. Zavádět nové verze a provádět pravidelné úkoly v oblasti údržby, jako je zavádění záložních strategií a eliminace fragmentace indexu.
-
dodržovat právní předpisy
Zajistit, abyste byli řádně informováni o právních předpisech, které upravují konkrétní činnost, a dodržovali její pravidla, politiky a právní předpisy.
-
analyzovat data velkého objemu
Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.
-
psát databázovou dokumentaci
Vypracovávat dokumentaci obsahující informace o databázi, která je pro koncové uživatele relevantní.
-
udržovat požadavky na vstup dat
Dodržovat podmínky pro zadávání dat. Dodržovat postupy a používat techniky programování dat.
-
spravovat pokyny pro uživatele archivu
Stanovit pokyny pro politiky přístupu veřejnosti k (digitálnímu) archivu a obezřetného využívání stávajících materiálů. Informovat o pokynech návštěvníky archivu.
-
udržovat bezpečnost databází
Zajišťovat širokou škálu kontrol bezpečnosti informací, aby byla zajištěna maximální ochrana databází.
DNA dovednosti
Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jakknihovník archivu big data/knihovnice archivu big dataodpovídá 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 mobiluCesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejdeknihovník archivu big data/knihovnice archivu big data?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
databázový integrátor/databázová integrátorka
40% podobnostmanažer správy dat/manažerka správy dat
33% podobnostsprávce databází/správkyně databází
31% podobnostoperátor datového centra/operátorka datového centra
28% podobnostvývojář databází/vývojářka databází
26% podobnostdatabázový designér/databázová designérka
22% podobnostČasto kladené otázky
- Jaké konkrétní dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
- Kromě znalosti knihovnických principů a archivace je klíčové mít dobré znalosti metadatových standardů, databázových systémů a základů informační technologie. Důležitá je i schopnost analyzovat data a efektivně spolupracovat s technickými týmy.
- Jak se liší práce knihovníka archivu big data od tradičního knihovníka?
- Zatímco tradiční knihovník se zaměřuje na fyzické knihy a dokumenty, knihovník archivu big data pracuje s obrovskými objemy digitálních dat. Práce vyžaduje hlubší znalost IT technologií a databázových systémů.
- Jaké jsou typické pracovní podmínky a jaké pracovní uspořádání je běžné?
- Většina pozic knihovníka archivu big data je zaměstnáním v organizacích, které pracují s velkými daty, jako jsou výzkumné instituce, státní správa, nebo soukromé společnosti. Práce se obvykle odehrává v kancelářském prostředí.
- Knihovník Archivu Big Data/Knihovnice Archivu Big Data — kolik se za to platí ve Spojených státech?
- 64 320 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 42 980 do 100 030 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.
- Knihovník Archivu Big Data/Knihovnice Archivu Big Data — jde o regulované povolání?
- Je uvedeno jako regulované povolání v 1 evropských zemích: Česko. Nejnižší požadovaná úroveň kvalifikace mezi nimi je ERK 3. Tam, kde je povolání regulované, musí být kvalifikace získaná jinde formálně uznána, než je možné je vykonávat. Zdroj: databáze regulovaných povolání EU.