Arhitekt/arhitektica skladišta podataka
Brz pregled
Arhitekti skladišta podataka odgovorni su za planiranje, povezivanje, oblikovanje, raspoređivanje i uvođenje sustava skladišta podataka. Razvijaju, prate i održavaju procese ETL-a, aplikacije za izvješćivanje i arhitekturu skladišta podataka.
Rad arhitekta/arhitektice skladišta podataka obuhvaća širok spektar aktivnosti, od definiranja arhitekture skladišta podataka i ETL procesa (Extract, Transform, Load) do razvoja aplikacija za izvještavanje i analizu. U svakodnevnom radu surađujete s analitičarima, programerima i poslovnim korisnicima kako biste osigurali da sustav ispunjava njihove potrebe i pruža točne i relevantne podatke.
- • Planiranje, dizajniranje i implementacija arhitekture skladišta podataka.
- • Razvoj, praćenje i optimizacija ETL procesa za učitavanje i transformaciju podataka.
- • Dizajniranje i implementacija aplikacija za izvještavanje i analizu podataka.
Gdje se traži ovo zanimanje
Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Belgija, Bugarska, Cipar, Grčka i još 4.
Najdulji manjak: Belgija, 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.
Što ove riječi znače
Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje
- Prijavljena potražnja
- Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
- U kojem smjeru ide
- U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
- Slobodna mjesta
- Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
- Uobičajena plaća
- Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.
Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.
Na koju stranu tržište naginje
- U vašu korist
- Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
- Uravnoteženo
- Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
- Konkurentno
- Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
- Proturječni podaci
- Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.
Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.
Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji
- Snažna
- Među najjačima u državi that country
- Dobra
- Jače od većine zanimanja u državi that country
- Mješovita
- Otprilike uobičajeno za državu that country
- Slaba
- Slabije od većine zanimanja u državi that country
Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.
Odakle dolaze ovi podaci
Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.
Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
| Prijavljena potražnja | Uobičajena plaća | U kojem smjeru ide | |
|---|---|---|---|
| Hrvatska | Nije prijavljeno | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Nije prijavljeno | — | +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austrija | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Nije prijavljeno | — | +32,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.
Budućnost za arhitekt/arhitektica skladišta podataka
The outlook for arhitekt/arhitektica skladišta 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 arhitekt/arhitektica skladišta 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.
Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.
Usporedite ovo sa svojim profilom
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- razviti automatske metode migracije
- ocjenjivati IKT znanja
- upravljati standardima u razmjeni podataka
Gdje AI može postati kopilot
- analizirati poslovne zahtjeve
- utvrditi softver za upravljanje skladištem
- koristiti jezike za označavanje podataka
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- migrirati postojeće podatke
- upravljati bazama podataka
- upotrebljavati baze podataka
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 arhitekt/arhitektica skladišta podataka
09 09:00 · jutro koristiti jezike za označavanje podataka
10 10:30 · Sredina jutra kreirati dijagrame baza podataka
12 12:00 · podne kreirati dizajn softvera
14 14:00 · poslijepodne kreirati shemu baza podataka
15 15:30 · Kasno popodne migrirati postojeće podatke
17 17:00 · Zaključak ocjenjivati IKT znanja
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.
-
migrirati postojeće podatke
Primijeniti metode migracije i konverzije postojećih podataka radi prijenosa ili pretvaranja podataka iz jednog formata, sustava za pohranu ili računalnog sustava u drugi.
-
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.
-
rukovati sustavom za upravljanje relacijskim bazama podataka
Izdvajati, pohranjivati i provjeravati informacije s pomoću sustava upravljanja bazama podataka koji se temelje na relacijskom modelu baze podataka, u kojima se podaci raspoređuju u tablice i stupce, kao što su Oracle Database, Microsoft SQL Server i MySQL.
-
razviti automatske metode migracije
Uspostaviti automatiziran prijenos IKT informacija između vrsta, formata i sustava pohrane kako bi se ljudski resursi poštedjeli ručnog izvršavanja zadatka.
-
upravljati standardima u razmjeni podataka
Postavljati i održavati standarde za pretvaranje podataka iz izvornih shema u potrebnu strukturu podataka sheme rezultata.
-
određivati tehničke zahtjeve
Određivati tehnička svojstva robe, materijala, metoda, procesa, usluga, sustava, softvera i funkcija utvrđivanjem i odgovaranjem na posebne potrebe koje moraju biti zadovoljene u skladu sa zahtjevima potrošača.
-
kreirati dizajn softvera
Prenositi niz zahtjeva u jasan i organiziran softverski dizajn.
-
kreirati shemu baza podataka
Izraditi shemu baza podataka u skladu s pravilima sustava upravljanja relacijskim bazama podataka (RDBMS) u svrhu izrade logički organizirane skupine objekata, kao što su tablice, stupci i procesi.
-
kreirati dijagrame baza podataka
Razvijati modele i dijagrame baze podataka kojima se uspostavlja struktura baze podataka upotrebom softverskih alata za modeliranje koji se trebaju provesti u daljnjim postupcima.
-
upravljati bazama podataka
Primjenjivati sheme i modele dizajna baze podataka, utvrđivati ovisnosti o podatcima, upotrebljavati jezike za pretraživanje i sustave upravljanja bazama podataka (DBMS) s ciljem razvijanja i upravljanja bazama podataka.
-
stvarati skupove podataka
Generirati prikupljanje novih ili postojećih povezanih skupova podataka koji su sastavljeni od odvojenih elemenata, ali se njima može upravljati kao jednom jedinicom.
-
koristiti jezike za označavanje podataka
Koristiti se računalnim jezicima koji su sintaktički razlikovni od teksta radi dodavanja bilježaka u dokument, određivanja izgleda i vrsti postupaka dokumenata kao što je HTML.
-
ocjenjivati IKT znanja
Ocjenjivati razinu do koje su kvalificirani stručnjaci ovladali IKT sustavom za potrebe njegove daljnje analize i upotrebe.
-
pisati dokumentaciju o bazama podataka
Izrađivati dokumentaciju koja sadržava informacije o bazi podataka koja je relevantna za krajnje korisnike.
-
utvrditi softver za upravljanje skladištem
Utvrditi relevantni softver i aplikacije koji se upotrebljavaju za sustave upravljanja skladištima, njihove karakteristike i dodanu vrijednost operacijama upravljanja skladištem.
-
analizirati poslovne zahtjeve
Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.
-
primijeniti teoriju IKT sustava
Provoditi načela teorije IKT sustava kako bi se objasnile i dokumentirale značajke sustava koje se mogu općenito primjenjivati na druge sustave.
alati za razvoj baza podataka
Metodologije i alati koji se upotrebljavaju za stvaranje logične i fizičke strukture baza podataka, kao što su logičke strukture podataka, dijagrami, metodologije modeliranja i odnosi entiteta.
informacijska struktura
Vrsta infrastrukture kojom se definira oblik podataka: polustrukturiran, nestrukturiran i strukturiran.
modeliranje poslovnog procesa
Alati, metode i oznake kao što su modeliranje poslovnog procesa i označavanje (BPMN), jezik izvršenja poslovnog procesa (BPEL), a upotrebljavaju se za opis i analizu obilježja poslovnog procesa i modeliranje njegova daljnjeg razvoja.
sustavi upravljanja bazama podataka
Alati za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka, kao što su Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.
teorija sustava
Načela koja se mogu primijeniti na sve vrste sustava na svim hijerarhijskim razinama, kojima se opisuje unutarnja organizacija sustava, njegovi mehanizmi za očuvanje identiteta i stabilnosti te postizanje prilagodbe i samoregulacije te ovisnosti i interakcije s okolišem.
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).
web programiranje
Paradigma programiranja koja se temelji na kombinaciji oznake (kojom se tekstu dodaju kontekst i struktura) i drugog koda za web programiranje, kao što je AJAX, JavaScript i PHP, kako bi se poduzele odgovarajuće radnje i vizualiziralo sadržaj.
zakonodavstvo IKT sigurnosti
Skup zakonodavnih pravila kojima se štite informacijske tehnologije, mreže IKT-a i računalni sustavi te pravne posljedice koje proizlaze iz njihove zloupotrebe. Regulirane mjere obuhvaćaju vatrozidove, otkrivanje neovlaštenog ulaska, antivirusni softver i šifriranje.
ABAP
Tehnike i načela razvoja softvera, kao što su analiza, algoritmi, kodiranje, ispitivanje i sastavljanje programskih paradigmi u ABAP-u.
- baza podataka
Arhitekt/arhitektica skladišta 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
2.107 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 27 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 510 kratkih tečajeva koji razvijaju po jednu vještinu.
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 arhitekt/arhitektica skladišta podataka?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
projektant/projektantica baza podataka
88% sličnoststručnjak/stručnjakinja za analizu informacija
49% sličnostIKT sistem arhitekt/arhitektica
43% sličnostprogramer/programerka baza podataka
43% sličnostsoftver arhitekt/arhitektica
39% sličnostinženjer/inženjerka umjetne inteligencije
38% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine za arhitekta/arhitekticu skladišta podataka?
Što znači ETL proces i zašto je važan?
Kako izgleda karijerni put arhitekta/arhitektice skladišta podataka?
Arhitekt/Arhitektica Skladišta Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima