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.
Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.
Brojke obuhvaćaju Direktori/direktorice proizvodnje i specijaliziranih usluga — 186 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia i još 3.
Najdulji manjak: Belgium, 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.
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 vamdirektor/direktorica za IKT informacije i znanjaodgovarati?
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 zahtijevajuVođstvo?
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuIntegritet?
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?
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 sedirektor/direktorica za IKT informacije i znanjamogao 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 sedirektor/direktorica za IKT informacije i znanjamogao 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 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 kaodirektor/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.
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.
-
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.
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 sedirektor/direktorica za IKT informacije i znanjaslaže 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 uređajuPath to become a direktor/direktorica za IKT informacije i znanja
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Diplomski sveučilišni studij
Real programmes leading to this occupation, by country.
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapadirektor/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% sličnostČesto postavljana pitanja
- Koje su najvažnije vještine za uspjeh u ulozi direktora/direktorice za IKT informacije i znanja?
- Osim dubokog razumijevanja IKT sustava i tehnologija, ključne su strategija, analitičko razmišljanje, izvrsne komunikacijske vještine, sposobnost vođenja i motiviranja tima, te razumijevanje poslovnih procesa i potreba organizacije.
- Kako se ova uloga razlikuje od uloge IT direktora?
- IT direktor se fokusira na upravljanje tehničkom infrastrukturom i sustavima, dok se direktor/direktorica za IKT informacije i znanja bavi upravljanjem informacijama i znanjem kao strateškim resursima organizacije. Iako se često radi u bliskoj suradnji, fokus je različit.
- Koji su najčešći izazovi s kojima se suočavaju direktori/direktorice za IKT informacije i znanja?
- Česti izazovi uključuju osiguravanje kvalitete i točnosti informacija u velikim količinama, integraciju različitih sustava i platformi, promjenu organizacijske kulture kako bi se potaknulo dijeljenje znanja, te usklađivanje strategije upravljanja informacijama s poslovnim ciljevima.
- Direktor/Direktorica Za IKT Informacije I Znanja — postoji li manjak u Europi?
- Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 7 od 10 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Belgija, Bugarska, Cipar, Češka i još 3. Belgija ga prijavljuje 4 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
- Direktor/Direktorica Za IKT Informacije I Znanja — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
- 67.310 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 27.040 do 93.300 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.