Data-analyytikko
Tilannekuva
Data-analyytikot tuovat, tarkastavat, puhdistavat, muuttavat, validoivat, mallintavat tai tulkitsevat yrityksen liiketoiminnan tavoitteita koskevia tietoja. He varmistavat, että tietolähteistä ja -varastoista saadaan johdonmukaisia ja luotettavia tietoja. Data-analyytikot käyttävät erilaisia algoritmeja ja tietoteknisiä välineitä, joita tilanne ja nykyiset tiedot edellyttävät. He voivat laatia visuaalisia raportteja, kuten graafisia esityksiä, kaavioita ja koontinäyttöjä.
Data-analyytikon työssä pääset käsittelemään ja analysoimaan yrityksen dataa, jotta siitä saadaan arvokasta tietoa päätöksenteon tueksi. Työskentelet sekä suurten tietomäärien kanssa että yksittäisten havaintojen parissa, ja varmistat datan laadun ja luotettavuuden. Käytät erilaisia analyysimenetelmiä ja työkaluja löytääksesi trendejä, tunnistat poikkeamia ja teet ennusteita, jotka auttavat yritystä saavuttamaan tavoitteensa.
- • Datan kerääminen, tarkastaminen, puhdistaminen ja muokkaaminen analyysiä varten.
- • Eri tietolähteiden yhdistäminen ja varmistaminen datan johdonmukaisuudesta.
- • Analyysien suorittaminen ja tulosten tulkinta liiketoiminnan näkökulmasta.
Missä tästä ammatista on pulaa
Raportoidut työvoimapulat ja -ylitarjonnat vuosittain. Julkaistaan ammattiryhmille, ei yksittäisille ammattinimikkeille.
Luvut kattavat ryhmän Tieto- ja viestintäteknologian erityisasiantuntijat — 75 ammattia, tämä mukaan lukien.
Pulaa: Alankomaat, Belgia, Bulgaria, Irlanti ja 6 muuta.
Pisin yhtäjaksoinen pula: Itävalta, 3 vuotta.
Valitse alue kartalta nähdäksesi sen luvut.
Tietoa lähteestä›
Lähde: ELA/EURES työvoimapulat ja -ylitarjonnat. Tiedot julkaistaan ammattiryhmätasolla ja kattavat Euroopan. Julkaisujen liitteiden rakenne ja maakattavuus vaihtelevat, joten vuosien välinen muutos ei aina tarkoita työmarkkinoiden muuttumista. Harmaat maat eivät ole raportoineet, mikä ei ole sama asia kuin tasapaino.
Mitä nämä sanat tarkoittavat
Neljä asiaa, joista tämä osio kertoo
- Raportoitu kysyntä
- Raportoitu kysyntä kertoo, ilmoittavatko työnantajat tarvitsevansa tähän työhön työntekijöitä — kyse on kansallisen viranomaisen tai EU-elimen julkaisemasta arviosta, ei lukumäärästä.
- Mihin suuntaan
- Mihin suuntaan työ tässä ammatissa kehittyy tulevina vuosina, ilmenee virallisesta ennusteesta.
- Avautuvia paikkoja
- Avautuvia paikkoja syntyy arviolta kasvun ja työstä poistuvien ihmisten vuoksi.
- Tyypillinen palkka
- Tyypillinen palkka kertoo, kuinka paljon tässä työssä yleensä ansaitaan siellä, missä lähde julkaisee tiedon. Tyhjä kohta ei tarkoita palkattomuutta, vaan sitä, ettei kukaan julkaise tietoa kyseisestä paikasta.
Mittari jätetään pois, jos kukaan ei julkaise sitä kyseisestä paikasta, eikä sitä näytetä nollana.
Mihin suuntaan markkinat kallistuvat sinun eduksesi
- Sinun eduksesi
- Avoimia paikkoja on enemmän kuin hakijoita — työnantajat kilpailevat tekijöistä.
- Tasapainossa
- Avoimia paikkoja ja hakijoita on suunnilleen yhtä paljon.
- Kilpailtu
- Hakijoita on enemmän kuin avoimia paikkoja — varaudu kilpailuun.
- Ristiriitaista tietoa
- Lähteet ovat eri mieltä, tai samasta ammattiryhmästä on pulaa yhtäällä ja ylitarjontaa toisaalla.
Jokainen lähde johtaa yhteen näistä neljästä, joten opittavana on yksi yhteinen sanasto. Ero on taustalla olevissa todisteissa, jotka esitetään jokaisen arvion alla — mitattu avautuvien paikkojen ja työnhakijoiden suhde tai kansallisen viranomaisen julkaisema arvio.
Miten tämä työ vertautuu muihin saman maan töihin
- Vahva
- Vahvimpia ammatteja maassa that country
- Hyvä
- Vahvempi kuin useimmat ammatit maassa that country
- Vaihteleva
- Tavanomainen maassa that country
- Heikko
- Heikompi kuin useimmat ammatit maassa that country
Kyse on yhden maan sisäisestä sijoituksesta, ei pistemäärästä, jota voi verrata maiden välillä — kahden maan taustalla olevissa rekistereissä lasketaan eri ihmisiä, joten sama luku tarkoittaa eri maissa eri asioita. Siksi työ voi kuulua maan vahvimpiin ja silti näkyä muodossa Kilpailtu: se johtaa kokonaisuutena ahtailla työmarkkinoilla.
Mistä nämä tiedot ovat peräisin
Jokaisen luvun julkaisee kansallinen tilastovirasto, julkinen työvoimapalvelu tai EU-elin, ja jokaisessa kortissa ilmoitetaan lähde sekä sen kattama ajanjakso. Joissakin paikoissa tiedot lasketaan kuukausittain, toisissa ne arvioidaan kerran tai kahdesti vuodessa, joten kaksi samalla kartalla näkyvää aluetta voi kuvata eri ajankohtia — päivämäärä ilmoitetaan aina.
Mikään näistä tiedoista ei ennusta yhden ihmisen mahdollisuuksia. Ne kuvaavat työmarkkinoita.
Raportoitu kysyntä · Tyypillinen palkka · Mihin suuntaan (Suomi, Ruotsi, Viro, Norja, Tanska, Saksa)
| Raportoitu kysyntä | Tyypillinen palkka | Mihin suuntaan | |
|---|---|---|---|
| Suomi | Ylitarjontaa raportoitu ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Ruotsi | Pulaa raportoitu ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Viro | Pulaa raportoitu ELA/EURES 2022 * | — | +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norja | Pulaa raportoitu ELA/EURES 2022 * | 919 320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tanska | Ylitarjontaa raportoitu ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Saksa | Pulaa raportoitu ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Julkaistaan ammattiryhmille, ei yksittäisille ammattinimikkeille.
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Annatko uraohjausta opiskelijoille, asiakkaille tai työntekijöille? Hyödynnä tämän ammatin tietoja organisaatiossasi.
Tulevaisuuden nakyma ammatille data-analyytikko
The outlook for data-analyytikko reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Miten nämä pisteet on laskettu?
Resilienssipistemäärä (0–100) arvioi, kuinka hyvin tämä ammatti on rakenteellisesti suojattu automaatiolta ja tekoälyn häiriöiltä, tehtävätasoanalyysin perusteella. Korkeammat pisteet tarkoittavat enemmän inhimilliseen arviointiin perustuvia tehtäviä. Tekoälyvaikutus näyttää arvioidun prosenttiosuuden tehtävätunneista, joihin nykyiset tekoälykyvyt voisivat vaikuttaa. Nämä ovat mallipohjaisia rakenteellisia indikaattoreita, eivät ennusteita yksilökohtaisesta työn turvallisuudesta.
Miten data-analyytikko voi muuttua tekoälyn yleistyessä?
Jotkin tehtäväalueet saattavat siirtyä kohti tekoälyavusteisia työnkulkuja, joten uudelleenkouluttautuminen korostuu.
Havainnollistava skenaario tehtävien automatisoitavuuden perusteella — ei ennuste. Arvot pyöristetään, mitä kauemmas katsotaan.
Jotkin tehtäväalueet saattavat siirtyä kohti tekoälyavusteisia työnkulkuja, joten uudelleenkouluttautuminen korostuu.
Havainnollistava skenaario tehtävien automatisoitavuuden perusteella — ei ennuste. Arvot pyöristetään, mitä kauemmas katsotaan.
Mallipohjainen arvio. Käytä suunnittelun tukena, ei takeena.
Vertaa tätä omaan profiiliisi
Miten tekoäly voi muuttaa tätä roolia
Deterministinen, mallipohjainen tulkinta nykyisistä roolin signaaleista – ei lupaus korvaamisesta.
Mikä riippuu edelleen ihmisistä
- määritellä tietojen laatukriteerit
Missä tekoälystä voi tulla co-pilot
- soveltaa tilastoanalyysitekniikoita
- analysoida massadataa
- tulkita ajantasaista tietoa
Automaatiolle eniten altistuneet tehtävät
- käsitellä tietonäytteitä
- kerätä ICT-tietoja
- suorittaa analyyttisia matemaattisia laskelmia
Elintoiminnot ja tekoälyvektorit
Tekoälyaltistusvektorit
0-100%Altistus analyyttiselle tekoalyille, koneoppimismalleille ja ennustavalle analytiikalle
Altistus sisallontuotannolle, luoville kielimalleille ja generatiivisille tekoalyvalineille
Altistus tyonkulun automaatiolle, paatostukijarjestelmille ja prosessien digitalisoinnille
Altistus fyysiselle automaatiolle, robotiikalle ja sensoriohjautuville tehtaville
Tekniset tiedot
NexFuture v3.0 arvioi automaatioaltistuksen suoraan ESCO:n keskeisistä taitoryhmistä, painotettuna taitojen massalla ja kalibroituna asiantuntija-ankkureihin. Pisteet ovat todennäköisyysarvioita, eivät takeita. Katso täydelliset tiedot NexFuture-metodologiajulkaisusta.
Mittaa altistumista automaatiolle. Se ei mittaa palkkaa, kysyntää eikä sitä, kuinka monta työpaikkaa lähelläsi on.
Mitä tässä roolissa yleensä tehdään
Digitaalinen teknologia
Tyypillinen päivä data-analyytikko-ammattilaisena
09 09:00 · Aamu hallita tietoja
10 10:30 · Myöhäinen aamu integroida ICT-tietoja
12 12:00 · Keskipäivä määritellä tietojen laatukriteerit
14 14:00 · Iltapäivä normalisoida tietoja
15 15:30 · Myöhäinen iltapäivä perustaa tietoprosesseja
17 17:00 · Lopetus suorittaa tietojen louhintaa
Tehtäväjärjestys on havainnollistava. Yksittäiset päivät vaihtelevat.
Mitä tämän työn tekemiseen tarvitaan
Tämän roolin edellyttämät taidot, tietämys ja työkalut — sekä siihen liittyvät ominaisuudet ja palkitsevat puolet.
-
normalisoida tietoja
Tietojen pelkistäminen niiden tarkkaan ydinmuotoon (tavanomaiset muodot) tulosten saavuttamiseksi, esimerkiksi riippuvuuden vähentämiseksi, päällekkäisyyden välttämiseksi ja johdonmukaisuuden lisäämiseksi.
-
käyttää tiedonkäsittelytekniikoita
Asianmukaisten tietojen kerääminen, käsittely ja analysointi, niiden tallentaminen ja päivittäminen asianmukaisesti sekä kaavioiden ja tilastollisten kuvaajien teko tietojen perusteella.
-
perustaa tietoprosesseja
Käyttää tieto- ja viestintätekniikan välineitä matemaattisten, algoritmisten tai muiden tietojen käsittelyyn tietojen luomista varten.
-
suorittaa tietojen louhintaa
Tarkastella laajoja tietojoukkoja ja selvittää malleja käyttämällä tilastoja, tietokantajärjestelmiä tai tekoälyä ja esittää tiedot ymmärrettävällä tavalla.
-
käyttää tietokantoja
Hallita ja järjestää ohjelmistotyökaluilla tietoja jäsennellystä ympäristössä, joka koostuu attribuuteista, taulukoista ja suhteista, jotta tallennettuja tietoja voidaan hakea ja muokata.
-
integroida ICT-tietoja
Yhdistää lähteistä peräisin olevat tiedot, jotta saadaan yhtenäinen käsitys näistä tiedoista.
-
puhdistaa tietoja
Havaita ja korjata korruptoituneita tietueita ja varmistaa, että tietojen jäsentely säilyy ohjeiden mukaisesti.
-
soveltaa tietojen laatuprosesseja
Tarkastaa tietojen laatu soveltamalla laatuanalyysi-, validointi- ja todentamistekniikoita.
-
soveltaa tilastoanalyysitekniikoita
Käyttää malleja (tilastollista kuvausta tai päättelyä) ja tekniikoita (tiedonlouhintaa tai koneoppimista) tilastollisia analyysejä varten sekä tieto- ja viestintätekniikan välineitä tietojen analysointiin, korrelaatioiden tunnistamiseen ja suuntausten ennustamiseen.
-
analysoida massadataa
Kerätä ja arvioida suuria määriä numeerisia tietoja, erityisesti tietojen välisten mallien tunnistamista varten.
-
käsitellä tietonäytteitä
Kerätä ja valita datajoukko populaatiosta tilastollisen tai muun määritellyn menettelyn avulla.
-
kerätä ICT-tietoja
Kerätä tietoja suunnittelemalla ja soveltamalla haku- ja näytteenottomenetelmiä.
-
tulkita ajantasaista tietoa
Eri lähteistä, kuten markkinatiedoista, tutkimustuloksista, asiakkaiden vaatimuksista ja kyselytutkimuksista kerättyjen ajantasaisten tietojen analysointi kehityksen ja innovoinnin arvioimiseksi omalla asiantuntemuksen alalla.
-
suorittaa analyyttisia matemaattisia laskelmia
Soveltaa matemaattisia menetelmiä ja käyttää laskentatekniikoita analysointiin ja tiettyjen ongelmien ratkaisemiseen.
-
määritellä tietojen laatukriteerit
Määrittää kriteerit, joilla tietojen laatu mitataan liiketoimintaa varten, kuten epäjohdonmukaisuudet, puutteellisuudet, tarkoitukseen soveltuvuus ja täsmällisyys.
-
hallita tietoja
Hallita kaikentyyppisiä tietoresursseja niiden elinkaaren aikana tekemällä tietojen profilointia, jäsentämistä, standardointia, identiteetin selvitystä, puhdistusta, parantamista ja tarkastusta. Varmistaa käyttämällä tieto- ja viestintätekniikan välineitä, että tiedot ovat tarkoituksenmukaisia ja täyttävät tietojen laatua koskevat kriteerit.
datamallit
Tekniikat ja olemassa olevat järjestelmät, joita käytetään jäsentämään dataelementtejä ja osoittamaan niiden välisiä suhteita, sekä menetelmät datarakenteiden ja -suhteiden tulkitsemiseksi.
dokumentaatiotyypit
Tuotteen elinkaareen ja sen erityisiin sisältötyyppeihin mukautettujen sisäisten ja ulkoisten asiakirjatyyppien ominaisuudet.
kyselykielet
Standardoitujen tietokonekielien ala tietojen hakemiseksi tietokannasta ja tarvittavia tietoja sisältävistä asiakirjoista.
liiketoiminta-analytiikka
Tieteenalat ja tekniikat, joiden avulla liiketoimintaongelmia voidaan ratkaista käyttämällä kvantitatiivisia menetelmiä, kuten data-analyysia ja tilastollisia malleja.
rakenteettomat tiedostot
Tiedot, joita ei ole järjestetty ennalta määritellyllä tavalla tai joissa ei ole ennalta määriteltyä tietomallia, joita on vaikea hahmottaa ja joille on vaikea löytää malleja käyttämättä esimerkiksi tiedonlouhintaa tai muuta samanlaista tekniikkaa.
resurssin kuvausviitekehyksen kyselykieli
Hakukielet, esim. SPARQL, joilla haetaan resurssin kuvausviitekehysformaattiin (RDF) tallennettuja tietoja ja käsitellään niitä.
tiedon luokitus
Tietojen luokitusta eri luokkiin ja niiden suhteiden esittämistä koskeva prosessi selkeästi määritettyjä tarkoituksia varten.
tiedon rakenne
Infrastruktuurityyppi, joka määrittelee tietojen muodon: osittain jäsennelty, jäsentelemätön tai jäsennelty.
tiedonpoiminta
Tekniikat ja menetelmät, joita käytetään hankkimaan ja poimimaan tietoja, jotka on saatu jäsentämättömistä tai osittain jäsennetyistä digitaalisista asiakirjoista ja lähteistä.
tietojen laadunarviointi
Prosessi, jolla voidaan paljastaa ongelmia tiedon laadussa laatuindikaattoreita, -toimenpiteitä ja -mittareita käyttämällä. Näiden avulla suunnitellaan myös tietojen puhdistus- ja rikastusstrategioita tietojen laatua koskevien kriteerien mukaisesti.
tietojen luottamuksellisuus
Mekanismit ja säännökset, joiden avulla käyttöoikeuksia voidaan valvoa valikoidusti ja taata, että vain valtuutetuilla osapuolilla (ihmisillä, prosesseilla, järjestelmillä ja laitteilla) on pääsy tietoihin ja että tietojen salassapitoa noudatetaan ja vaatimustenvastaisuuden riskejä seurataan.
tietojenlouhinta
Tekoälyn, koneoppimisen, tilastoinnin ja tietokantojen menetelmät, joilla haetaan sisältöä tietokokonaisuudesta.
Data-analyytikko: miten pätevöityä ja missä opiskella
Mitä pätevyyden saaminen yleensä vaatii: koulutustaso, missä se on säännelty ammatti ja missä opiskella.
Alempi korkeakoulututkinto
2 039 koulutusohjelmaa 30 maassa opettaa tämän ammatin keskeiset taidot. Lisäksi 436 lyhytkurssia, joista kukin kehittää yhden taidon.
Muutama esimerkki tämän sivun opetuskielellä:
Lappeenrannan-Lahden teknillinen yliopisto LUT · Suomi
Kajaanin ammattikorkeakoulu · Suomi
Etelä-Kymenlaakson ammattiopisto · Suomi
Aalto-yliopisto · Suomi
Näytössä: 6/2 475
Lähteet
- 1. Source: Opintopolku.fi (Finnish National Agency for Education)
Kasvupolut ja samankaltaiset roolit
Tutki tyypillisiä urapolkuja, läheisiä taitoja ja samankaltaisia rooleja suunnitellaksesi seuraavaa siirtymääsi.
Mihin data-analyytikko sopii?
Samankaltaisuuspisteet perustuvat ESCO-datan taitojen päällekkäisyyteen.
Organisaatioille
Tämän sivun data palvelee opiskelijoitasi, asiakkaitasi ja henkilöstöäsi.
Usein kysytyt kysymykset
Millaisia taitoja data-analyytikolta odotetaan?
Onko data-analyytikon työ pääasiassa toimistotyötä?
Millaisia urakehitysmahdollisuuksia data-analyytikolla on?
Data-Analyytikko — mikä on palkka Yhdysvalloissa?
Lähteet: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Tiedot päivitetty 3. lokakuuta 2026 Tietoa tiedoistamme