analitičar/analitičarka podataka
Brz pregled
Analitičari/analitičarke podataka igraju ključnu ulogu u razumijevanju poslovnih ciljeva kroz analizu podataka. Ako voliš raditi s brojevima, otkriti trendove i donositi informirane odluke, ova profesija je idealan izbor za tebe.
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.
Istražite više
Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.
Može li vamanalitičar/analitičarka podatakaodgovarati?
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 zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPriznanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?
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 seanalitičar/analitičarka podatakamogao 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.
Kako bi seanalitičar/analitičarka podatakamogao 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.
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 kaoanalitičar/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.
-
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.
-
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.
-
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.
Vještina DNA
Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu
Provjerite odgovara li ova uloga DNK vaše karijere
Pristupite besplatnoj procjeni DNK karijere da vidite kako seanalitičar/analitičarka podatakaslaže 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 uređajuPutovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapaanalitičar/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 — postoji li manjak u Europi?
- Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 10 od 14 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 6. Austrija ga prijavljuje 3 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
- 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.