Specialista kvality dat/specialistka kvality dat
Snímek
Specialisté kvality dat posuzují údaje organizace z hlediska přesnosti, doporučují vylepšení systémů záznamů a procesů získávání údajů a posuzují referenční i historickou integritu údajů. Rovněž vypracovávají dokumenty a udržují cíle a standardy kvality údajů a dohlížejí na politiku organizace v oblasti ochrany osobních údajů a sledují soulad toků údajů s normami kvality údajů.
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.
Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Bulharsko, Finsko, Kypr, Lucembursko a dalších 6.
Nejdéle trvající nedostatek: Lucembursko, 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.
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 nedostatek ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Německo | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakousko | Nahlášen přebytek 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 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 mohlo specialista kvality dat/specialistka kvality dat 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
- 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 jako specialista 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.
Co potřebujete k této práci
Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.
-
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.
-
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.
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.
MDX
Počítačový jazyk MDX je jazykem pro získávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace. Vyvíjí jej softwarová společnost Microsoft.
N1QL
Počítačový jazyk N1QL je dotazovací jazyk k vyhledávání informací z databází a dokumentů obsahujících potřebné informace. Vyvinula jej softwarová společnost Couchbase.
posuzování kvality údajů
Odhalování problémů s údaji pomocí ukazatelů kvality, opatření a měření s cílem sestavit strategie pro očištění a obohacení údajů podle kritérií kvality údajů.
SPARQL
Počítačový jazyk SPARQL je dotazovací jazyk k vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace. Byl vyvinut mezinárodní organizací pro normalizaci World Wide Web Consortium.
- databáze
- datová etika
Specialista kvality dat: 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
166 studijních programů v 20 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 93 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 specialista 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% podobnostPro organizace
Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.
Často kladené otázky
Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Jak se role specialisty/specialistky kvality dat liší od role datového analytika?
Jaké normy kvality dat se obvykle sledují?
Specialista Kvality Dat/Specialistka Kvality Dat — kolik se za to platí ve Spojených státech?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 3. října 2026 O našich datech