Knihovník archivu big data/knihovnice archivu big data
Objektiv role
Knihovníci archivu big data klasifikují, katalogizují a spravují knihovny digitálních médií. Rovněž hodnotí a dodržují metadatové standardy pro digitální obsah a aktualizují zastaralé údaje a starší systémy.
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.
Čísla se týkají skupiny Odborní pracovníci v oblasti práva, kultury, sportu a v příbuzných oborech — 108 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Dánsko, Itálie, Rumunsko.
Nejdéle trvající nedostatek: Itálie, 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.
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 přebytek ELA/EURES 2025 * | — | −7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovensko | Nenahlášeno | — | +17% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Německo | Nenahlášeno | — | +60,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakousko | Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * | — | +28,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Polsko | Nenahlášeno | — | +35,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nizozemsko | Nenahlášeno | — | +36,7% 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 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 mohlo knihovník archivu big data/knihovnice archivu big data 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
- 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 jako knihovník 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.
Co potřebujete k této práci
Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.
-
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.
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.
DB2
Počítačový program IBM DB2 je nástroj pro vytváření, aktualizaci a správu databází vyvinutý softwarovou společností IBM.
- business intelligence
- databáze
- digitalizace
- nástroje pro extrakci transformaci a načítání dat
Knihovník archivu big data: jak získat kvalifikaci a kde studovat
Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.
Krátkodobé terciární vzdělávání
Podle záznamů regulováno v 1 zemích. Minimální EQF 3.
Odráží databázi regulovaných profesí EU. Nejedná se o právní poradenství – ověřte si požadavky u příslušného vnitrostátního orgánu, než se na něj budete spoléhat při rozhodování o kariéře nebo přistěhovalectví.
201 studijních programů v 20 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 145 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde knihovník 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% podobnostPro organizace
Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.
Často kladené otázky
Jaké konkrétní dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Jak se liší práce knihovníka archivu big data od tradičního knihovníka?
Jaké jsou typické pracovní podmínky a jaké pracovní uspořádání je běžné?
Knihovník Archivu Big Data/Knihovnice Archivu Big Data — kolik se za to platí ve Spojených státech?
Knihovník Archivu Big Data/Knihovnice Archivu Big Data — jde o regulované povolání?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 3. října 2026 O našich datech