Analitičar/analitičarka podataka
Brz pregled
Analitičari podataka uvoze, pregledavaju, čiste, mijenjaju, potvrđuju, oblikuju ili tumače prikupljene podatke s obzirom na poslovne ciljeve društva. Osiguravaju da izvori podataka i repozitoriji pružaju dosljedne i pouzdane podatke. Analitičari podataka upotrebljavaju različite algoritme i IT alate u skladu sa situacijom i trenutačnim podacima. Mogu pripremati izvješća u obliku vizualizacija kao što su dijagrami, grafikoni i prikazi.
Kao analitičar/analitičarka podataka, tvoj rad se temelji na prikupljanju, obradi i interpretaciji podataka kako bi se identificirali ključni trendovi i dobili uvid u poslovanje. To uključuje rad s različitim izvorima podataka, osiguravanje njihove kvalitete i pouzdanosti te korištenje alata i algoritama za analizu i vizualizaciju. Rezultati tvoje analize služe kao osnova za donošenje strateških odluka i poboljšanje poslovnih procesa.
- • Prikupljanje, čišćenje i obrada podataka iz različitih izvora.
- • Analiza podataka korištenjem statističkih metoda i algoritama.
- • Vizualizacija podataka putem grafika, dijagrama i prikaza za jasniju prezentaciju rezultata.
Gdje se traži ovo zanimanje
Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.
Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus i još 6.
Najdulji manjak: Austria, 3 godine.
Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.
O ovom izvoru›
Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.
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.
Istražite više
Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.
Može li vam analitičar/analitičarka podataka odgovarati?
Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Analitičko razmišljanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Priznanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Postignuće?
Budućnost za analitičar/analitičarka podataka
The outlook for analitičar/analitičarka podataka reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kako se računaju ovi rezultati?
Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.
Kako bi se analitičar/analitičarka podataka mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?
Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- definirati kriterije kvalitete podataka
Gdje AI može postati kopilot
- primijeniti tehnike statističke analize
- analizirati velike podatke
- tumačiti trenutne podatke
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- rukovati uzorcima podataka
- sakupiti IKT podatke
- izvršiti analitičke matematičke izračune
Vitalni znakovi i AI vektori
Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji
0-100%Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja
Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Tehnički detalji
NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.
Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.
Što ljudi u ovoj ulozi obično rade
Digitalna tehnologija
Tipičan dan kao analitičar/analitičarka podataka
09 09:00 · jutro definirati kriterije kvalitete podataka
10 10:30 · Sredina jutra integrirati IKT podatke
12 12:00 · podne normalizirati podatke
14 14:00 · poslijepodne provesti rudarenje podataka
15 15:30 · Kasno popodne upravljati podatcima
17 17:00 · Zaključak utvrditi podatkovne procese
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
Što vam je potrebno za ovaj posao
Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.
-
normalizirati podatke
Reducirati podatke do njihova točnog osnovnog oblika (normalni oblici) kako bi se postigli rezultati kao što je smanjenje ovisnosti, uklanjanje višaka, povećanje dosljednosti.
-
koristiti se tehnikama za obradu podataka
Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.
-
utvrditi podatkovne procese
Upotrebljavati IKT alate za primjenu matematičkih, algoritamskih ili drugih postupaka za manipulaciju podatcima kako bi se stvorile informacije.
-
provesti rudarenje podataka
Istraživati velike skupove podataka radi otkrivanja obrazaca upotrebom statistike, sustava baze podataka ili umjetne inteligencije te prikazati informacije na razumljiv način.
-
upotrebljavati baze podataka
Upotrebljavati softverske alate za upravljanje i organizaciju podataka u strukturiranom okruženju koje se sastoji od atributa, tablica i veza radi izvršavanja upita i izmjene pohranjenih podataka.
-
integrirati IKT podatke
Kombinirati podatke iz izvora kako bi se osigurao jedinstveni prikaz skupa tih podataka.
-
konsolidirati podatke
Otkrivati i ispravljati oštećene zapise iz skupova podataka, osiguravati da podaci postanu i ostanu strukturirani u skladu sa smjernicama.
-
provesti procese vezane uz kvalitetu podataka
Primjenjivati tehnika analize, potvrđivanja i provjere kvalitete podataka kako bi se provjerila cjelovitost kvalitete podataka.
-
primijeniti tehnike statističke analize
Upotrebljavati modele (opisna ili inferencijalna statistika) i tehnike (rudarenje podataka ili strojno učenje) za statističku analizu i IKT alate za analizu podataka, otkrivanje korelacija i predviđanja trendova.
-
analizirati velike podatke
Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.
-
rukovati uzorcima podataka
Prikupljati i izabrati skup podataka iz populacije putem statističkog ili drugog definiranog postupka.
-
sakupiti IKT podatke
Prikupljati podatke izradom i primjenom metoda pretraživanja i uzorkovanja.
-
tumačiti trenutne podatke
Analizirati podatke prikupljene iz izvora kao što su podatci o tržištu, znanstveni radovi, zahtjevi kupaca i upitnici koji su aktualni i ažurirani kako bi se ocijenio razvoj i inovacije u područjima stručnosti.
-
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
-
definirati kriterije kvalitete podataka
Navesti kriterije s pomoću kojih se kvaliteta podataka mjeri u poslovne svrhe, kao što su nedosljednosti, nepotpunost, iskoristivost za određenu svrhu i točnost.
-
upravljati podatcima
Upravljati svim vrstama podatkovnih resursa tijekom njihova životnog ciklusa provođenjem profiliranja, raščlanjivanja, normizacije, sanacije identiteta, čišćenja, poboljšanja i revizije podataka. Osigurati da podatci odgovaraju svrsi upotrebom specijaliziranih IKT alata kako bi se ispunili kriteriji kvalitete podataka.
informacijska struktura
Vrsta infrastrukture kojom se definira oblik podataka: polustrukturiran, nestrukturiran i strukturiran.
izvlačenje informacija
Tehnike i metode koje se upotrebljavaju za prikupljanje i izvlačenje informacija iz nestrukturiranih ili polustrukturiranih digitalnih dokumenata i izvora.
kategorizacija informacija
Postupak razvrstavanja informacija u kategorije i prikaz odnosa između podataka u neke jasno definirane svrhe.
modeli podataka
Tehnike i postojeći sustavi koji se upotrebljavaju za strukturiranje podatkovnih elemenata i prikaz međusobnih odnosa te metode za tumačenje podatkovnih struktura i odnosa.
nestrukturirani podaci
Informacije koje nisu raspoređene na prethodno definiran način ili nemaju prethodno definiran model podataka te ih je teško razumjeti i u njima pronaći obrasce bez upotrebe tehnika kao što je rudarenje podataka.
poslovna analitika
Discipline i tehnologije za rješavanje poslovnih problema primjenom kvantitativnih metoda kao što su analiza podataka i statistički modeli.
povjerljivost informacija
Mehanizmi i propisi kojima se omogućuje selektivna kontrola pristupa i jamči da samo ovlaštene stranke (osobe, procesi, sustavi i uređaji) imaju pristup podacima, način postupanja u skladu s povjerljivim informacijama i rizici neusklađenosti.
procjena kvalitete podataka
Postupak otkrivanja problema s podacima primjenom pokazatelja kvalitete, mjera i metrike za planiranje strategija čišćenja podataka i obogaćivanja podataka u skladu s kriterijima kvalitete podataka.
rudarenje podataka
Metode umjetne inteligencije, strojnog učenja, statistike i baza podataka koje se upotrebljavaju za izvlačenje sadržaja iz skupa podataka.
tehnike vizualne prezentacije
Tehnike vizualnog prikaza i interakcije, kao što su histogrami, dijagrami raspršenja, dijagrami površine, prikazi u obliku grananja i dijagrami paralelnih koordinata, koji se mogu upotrebljavati za predstavljanje apstraktnih numeričkih i nenumeričkih podataka kako bi se osnažilo ljudsko razumijevanje tih informacija.
upitni jezici
Područje standardiziranih računalnih jezika za dohvat informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije.
upitni jezik općeg okvira opisivanja resursa
Upitni jezici kao što su SPARQL, koji se upotrebljavaju za dohvaćanje podataka i manipuliranje podacima pohranjenima u formatu okvir za opis resursa (RDF).
Provjerite odgovara li ova uloga DNK vaše karijere
Pristupite besplatnoj procjeni DNK karijere da vidite kako se analitičar/analitičarka podataka slaže s vašim interesima, stilom rada i budućim putem. Za manje od 10 minuta dobit ćete personalizirani signal za fit i plan za sljedeće korake.
Skenirajte za nastavak na mobilnom uređajuAnalitičar/analitičarka podataka: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Preddiplomski sveučilišni studij
Pravi programi koji vode do ovog zanimanja, po zemlji.
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapa analitičar/analitičarka podataka?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
znanstvenik/znanstvenica za podatke
45% sličnostglavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka
36% sličnoststručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka
32% sličnostslužbenik/službenica za unos podataka
28% sličnostdirektor/direktorica za IKT informacije i znanja
21% sličnostvoditelj/voditeljica unosa podataka
21% sličnostČesto postavljana pitanja
- Koje su najčešće vještine potrebne za ovu poziciju?
- Osim dobrog razumijevanja statistike i matematičkih koncepata, potrebna je vještina rada s bazama podataka (SQL), programskim jezicima za analizu podataka (npr. Python, R) te alatima za vizualizaciju podataka (npr. Tableau, Power BI). Važno je i imati dobre komunikacijske vještine za prezentiranje rezultata analize.
- Kako se ova pozicija razlikuje od pozicije znanstvenika podataka (data scientist)?
- Analitičari/analitičarke podataka se fokusiraju na analizu postojećih podataka i izvlačenje korisnih informacija, dok znanstvenici podataka često rade na razvoju novih algoritama i modela za predviđanje budućih trendova. Analitičari/analitičarke podataka se više bave primjenom postojećih alata, dok znanstvenici podataka više istražuju i inoviraju.
- Je li potrebno imati formalnu obrazovanje za ovu poziciju?
- Iako formalna diploma iz područja matematike, statistike, informatičkih znanosti ili srodnih disciplina može biti prednost, iskustvo i dokazane vještine analize podataka su često jednako važni. Mnogi analitičari/analitičarke podataka dolaze iz različitih pozadina i usavršavaju svoje vještine kroz online kurseve i samostalno učenje.
- Analitičar/Analitičarka Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
- 112.590 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 69.490 do 163.350 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 20. rujna 2026. O našim podacima