specialista kvality dat/specialistka kvality dat
Snímek
Zajišťujete, aby data ve firmě byla přesná a spolehlivá? Jako specialista/specialistka kvality dat hrajete klíčovou roli v udržování integrity dat a pomáháte organizaci činit informovaná rozhodnutí.
Práce specialisty/specialistky kvality dat je zaměřena na posuzování a zlepšování kvality dat v organizaci. Pravidelně analyzujete data, identifikujete nesrovnalosti a navrhujete vylepšení systémů a procesů, které data generují a zpracovávají. Důležitou součástí je také sledování souladu s firemními standardy kvality a ochranou osobních údajů.
- • Posuzování přesnosti, úplnosti a konzistence dat.
- • Identifikace a analýza příčin problémů s kvalitou dat.
- • Návrh a implementace vylepšení systémů a procesů pro zlepšení kvality dat.
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 Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Bulgaria, Cyprus, Czechia, Finland a dalších 6.
Nejdéle trvající nedostatek: Luxembourg, 4 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 vámspecialista kvality dat/specialistka kvality dat?
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 vyžadujíSpolehlivost?
Budoucí perspektiva pro specialista kvality dat/specialistka kvality dat
The outlook for specialista kvality dat/specialistka kvality dat 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 mohlospecialista kvality dat/specialistka kvality datzměnit 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 mohlospecialista kvality dat/specialistka kvality datzměnit 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
- řešit problémy pomocí kritického myšlení
- definovat kritéria kvality dat
- řídit standardy pro výměnu dat
Kde se AI může stát druhým pilotem
- používat pravidelné výrazy
- navrhovat databázová schémata
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- manipulovat se vzorky dat
- zpracovávat data
- podávat zprávy o výsledcích analýzy
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
Digitální technologie
Typický den jakospecialista kvality dat/specialistka kvality dat
09 09:00 · ráno používat pravidelné výrazy
10 10:30 · Dopoledne definovat kritéria kvality dat
12 12:00 · poledne navrhovat databázová schémata
14 14:00 · odpoledne normalizovat data
15 15:30 · Pozdě odpoledne řídit standardy pro výměnu dat
17 17:00 · Zábal spravovat data
Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.
-
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.
-
struktura informací
Typ infrastruktury, která definuje formát údajů: polostrukturované, nestrukturované a strukturované.
-
analýza zdravotní péče
Využití kvalitativních a kvantitativních metod k analýze zákonitostí v údajích o zdravotní péči s cílem zlepšit správu zdravotní péče, kvalitu péče o pacienty a diagnostiku nemocí.
-
LDAP
Počítačový jazyk LDAP je dotazovací jazyk pro vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace.
-
LINQ
Počítačový jazyk LINQ je dotazovací jazyk pro vyhledávání informací z databází a dokumentů obsahujících potřebné informace. Vyvíjí jej softwarová společnost Microsoft.
- databáze
- datová etika
-
normalizovat data
Omezit data na jejich přesnou základní formu (normální formu), aby bylo dosaženo takových výsledků, jako je minimalizace závislosti, odstranění nadbytečnosti, zvýšení soudržnosti.
-
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.
-
provádět čištění dat
Zjistit a napravit špatné záznamy ze souborů dat; zajistit strukturalizaci dat podle pokynů.
-
zavádět procesy zajišťování kvality dat
Používat techniky analýzy kvality, ověřování a verifikace dat na kontrolu integrity dat.
-
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 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.
-
definovat kritéria kvality dat
Určit kritéria, pomocí nichž se měří kvalita dat pro účely podnikání, jako jsou nesrovnalosti, neúplnost, využitelnost za daným účelem a přesnost.
-
řídit standardy pro výměnu dat
Stanovit a udržovat standardy pro přeměnu dat ze zdrojových schémat do nezbytné datové struktury výsledného schématu.
-
manipulovat se vzorky dat
Shromažďovat a vybírat soubor údajů od obyvatelstva statistickým nebo jiným definovaným postupem.
-
používat pravidelné výrazy
Kombinovat znaky z určité abecedy s použitím přesně stanovených pravidel k vytváření řetězců znaků, které lze použít k popisu jazyka nebo vzoru.
-
navrhovat databázová schémata
Navrhnout databázový systém na základě pravidel pro systém řízení databází s cílem vytvořit logicky uspořádanou skupinu předmětů, jako jsou tabulky, sloupce a postupy.
-
řešit problémy pomocí kritického myšlení
Identifikovat silné a slabé stránky různých abstraktních, racionálních konceptů, jako jsou otázky, stanoviska a přístupy související s konkrétní problematickou situací, s cílem formulovat řešení a alternativní metody řešení situace.
-
podávat zprávy o výsledcích analýzy
Vypracovávat výzkumné dokumenty nebo poskytovat informace pro podávání zpráv o výsledcích provedeného projektu výzkumu a analýzy s uvedením analytických postupů a metod, které vedly k výsledkům, jakož i možných výkladech výsledků.
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, jakspecialista kvality dat/specialistka kvality datodpovídá 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 vejdespecialista kvality dat/specialistka kvality dat?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
analytik dat/analytička dat
32% podobnostpracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat
25% podobnostdatový vědec/datová vědkyně
25% podobnostvedoucí služby vkládání dat do počítače
24% podobnostmanažer správy dat/manažerka správy dat
22% podobnostanalytik pro výzkum trhu/analytička pro výzkum trhu
18% podobnostČasto kladené otázky
- Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
- Kromě analytických schopností a pozornosti k detailu je klíčové mít dobré komunikační dovednosti pro efektivní spolupráci s různými odděleními. Znalost databázových systémů a SQL je také velkou výhodou.
- Jak se role specialisty/specialistky kvality dat liší od role datového analytika?
- Datový analytik se primárně zaměřuje na analýzu dat a vyvozování závěrů. Specialista/specialistka kvality dat se soustředí na zajištění, aby data byla správná a spolehlivá, což je základ pro efektivní analýzu.
- Jaké normy kvality dat se obvykle sledují?
- Sledování se liší podle organizace, ale často se jedná o standardy jako přesnost, úplnost, konzistence, včasnost a jedinečnost dat. Důležitý je také soulad s GDPR a dalšími relevantními předpisy.
- Specialista Kvality Dat/Specialistka Kvality Dat — kolik se za to platí ve Spojených státech?
- 135 980 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 95 620 do 170 160 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.