Direktor/direktorica za IKT informacije i znanja
Leća uloge
Direktori za IKT informacije i znanja sudjeluju u definiranju informacijske strategije organizacije i primjenjuju politike generiranja, uređivanja, pohrane i distribucije informacija i znanja. Upravljaju održavanjem i razvojem strukturiranih i nestrukturiranih informacija. Stvaraju digitalne strukture koje omogućuju iskorištavanje i optimizaciju informacija i znanja, upravljaju analizom podataka i omogućuju poslovnu inteligenciju.
Direktor/direktorica za IKT informacije i znanja ključna je uloga u definiranju i provedbi informacijske strategije organizacije. Fokus je na upravljanju cjelokupnim životnim ciklusom informacija – od stvaranja i uređivanja, preko pohrane i distribucije, do analize i iskorištavanja za poslovnu inteligenciju. U svakodnevnom radu surađujete s različitim odjelima kako biste osigurali da su informacije dostupne, točne i relevantne za potrebe poslovanja, te da digitalne strukture potiču optimalno korištenje znanja.
- • Definiranje i implementacija informacijske strategije u skladu s ciljevima organizacije.
- • Upravljanje razvojem i održavanjem strukturiranih i nestrukturiranih informacija, uključujući digitalne arhive i baze znanja.
- • Osiguravanje kvalitete, točnosti i dostupnosti informacija za sve korisnike.
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 Direktori/direktorice proizvodnje i specijaliziranih usluga — 186 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Belgija, Bugarska, Cipar, Danska i još 3.
Najdulji manjak: Belgija, 4 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 | — | +11,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Nije prijavljeno | — | −42,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austrija | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +76,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +12% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2023 * | — | +57,4% 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 direktor/direktorica za IKT informacije i znanja
The outlook for direktor/direktorica za IKT informacije i znanja 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 direktor/direktorica za IKT informacije i znanja 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
- definirati tehnološke strategije
- upravljati poslovnim znanjima
Gdje AI može postati kopilot
- analizirati IKT kontekst organizacije
- tumačiti trenutne podatke
- ocjenjivati potrebe za informacijama
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- upravljati izvorima informacija
- migrirati postojeće podatke
- upravljati sustavima za prikupljanje 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 direktor/direktorica za IKT informacije i znanja
09 09:00 · jutro definirati tehnološke strategije
10 10:30 · Sredina jutra kreirati modele podataka
12 12:00 · podne migrirati postojeće podatke
14 14:00 · poslijepodne ocjenjivati potrebe za informacijama
15 15:30 · Kasno popodne upravljati IKT arhitekturom podataka
17 17:00 · Zaključak upravljati sustavima za prikupljanje podataka
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.
-
upravljati sustavima za prikupljanje podataka
Razviti i upravljati metodama te strategijama koje se upotrebljavaju radi maksimiziranja kvalitete i statističke učinkovitosti podataka u prikupljanju podataka kako bi se osigurala optimizacija prikupljenih podataka za daljnju obradu.
-
strukturirati informacije
Organizirati informacije primjenom sustavnih metoda kao što su mentalni modeli i u skladu s određenim standardima kako bi se olakšala obrada i razumijevanje korisničkih informacija s obzirom na posebne zahtjeve i značajke izlaznih medija.
-
kreirati modele podataka
Upotrebljavati posebne tehnike i metodologije za analizu zahtjeva podataka u poslovnim procesima organizacije kako bi se izradili modeli za te podatke poput konceptualnih, logičkih i fizičkih modela. Ti modeli imaju posebnu strukturu i oblik.
-
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.
-
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.
-
definirati tehnološke strategije
Izraditi opći plan ciljeva, praksi, načela i taktika povezanih s upotrebom tehnologija unutar organizacije i opisati načine za postizanje ciljeva, uzimajući u obzir analize i relevantne propise.
-
upravljati poslovnim znanjima
Postavljati strukture i politike distribucije kako bi se omogućilo ili poboljšalo iskorištavanje informacija upotrebom odgovarajućih alata za izvlačenje, stvaranje i širenje poslovnih vještina.
-
ocjenjivati potrebe za informacijama
Komunicirati s klijentima ili korisnicima kako bi se utvrdile informacije koje su im potrebne i metode s pomoću kojih im mogu pristupiti.
-
upravljati IKT arhitekturom podataka
Nadzirati propise i upotrebljavati IKT tehnike radi definiranja strukture informacijskih sustava i radi upravljanja prikupljanjem, pohranom, konsolidacijom, rasporedom i upotrebom podataka u organizaciji.
-
analizirati IKT kontekst organizacije
Proučavati vanjsko i unutarnje okruženje organizacije utvrđivanjem njezinih prednosti i slabosti kako bi se osigurala osnova za strategije tvrtke i daljnje planiranje.
-
vizualno prikazati podatke
Stvarati vizualne prikaze podataka kao što su grafikoni ili dijagrami radi lakšeg razumijevanja.
-
upravljati izvorima informacija
Utvrđivati relevantne unutarnje i vanjske izvore informacija i pružatelje informacija. Organizirati radni tijek informacija i definirati rezultate.
informacijska arhitektura
Metode putem kojih se stvaraju, strukturiraju, pohranjuju, održavaju, povezuju, razmjenjuju i upotrebljavaju informacije.
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.
online analitička obrada
Internetski alati kojima se analiziraju, objedinjavaju i prikazuju višedimenzionalni podatci koji korisnicima omogućuju interaktivno i selektivno izdvajanje i pregledavanje podataka s određenih stajališta.
podatkovna memorija
Fizički i tehnički koncepti o tome kako se digitalna podatkovna memorija organizira u određenim shemama lokalno, kao što su tvrdi diskovi i memorije s izravnim pristupom (RAM) te daljinski, putem mreže, interneta ili oblaka.
rudarenje podataka
Metode umjetne inteligencije, strojnog učenja, statistike i baza podataka koje se upotrebljavaju za izvlačenje sadržaja iz skupa podataka.
strategija informacijske sigurnosti
Plan koji definira poduzeće kojim se utvrđuju ciljevi i mjere informacijske sigurnosti radi ublažavanja rizika, utvrđivanja ciljeva kontrole, utvrđivanja mjernih parametara i mjerila uz poštovanje zakonskih, unutarnjih i ugovornih zahtjeva.
sustavi potpore odlučivanju
Sustavi IKT-a koji se mogu upotrebljavati za podršku poslovnih ili organizacijskih odluka.
vektori napada
Načini ili metode koje hakeri koriste kako bi iskoristili ranjivosti u informacijskim mrežama ili sustavima iz konkretne organizacije i utjecali na njihovu dostupnost, cjelovitost i povjerljivost. Vrste napada mogu uključivati taktike socijalnog inženjeringa kao što su phishing ili obmana, tehnička rješenja kao što je ubacivanje SQL izraza, kao i napade preopterećenjem.
Direktor/direktorica za IKT informacije i znanja: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Diplomski sveučilišni studij
850 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 27 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 206 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 direktor/direktorica za IKT informacije i znanja?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka
27% sličnostanalitičar/analitičarka podataka
21% sličnostznanstvenik/znanstvenica za podatke
12% sličnostanalitičar/analitičarka IKT poslovanja
11% sličnostpodatkovni inženjer / podatkovna inženjerka
11% sličnoststručnjak/stručnjakinja za analizu informacija
11% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine za uspjeh u ulozi direktora/direktorice za IKT informacije i znanja?
Kako se ova uloga razlikuje od uloge IT direktora?
Koji su najčešći izazovi s kojima se suočavaju direktori/direktorice za IKT informacije i znanja?
Direktor/Direktorica Za IKT Informacije I Znanja — postoji li manjak u Europi?
Direktor/Direktorica Za IKT Informacije I Znanja — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 19. listopada 2026. O našim podacima