Profesionalni profil

Glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka

Leća uloge

Glavni direktori za analizu podataka upravljaju administracijom podataka i rudarenjem podataka unutar cijele tvrtke. Osiguravaju da se podaci upotrebljavaju kao strateška poslovna imovina na izvršnoj razini te provode i podupiru infrastrukturu za upravljanje informacijama koja se više temelji na suradnji i usklađenosti u korist organizacije u cjelini.

Tržište rada
Manjak u zemlji Belgija i još 11 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Diplomski sveučilišni studij
40%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Diplomski sveučilišni studij 51% AI izloženost · 2026
Tržište rada

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.

7 od 11 s manjkom202514 od 26 raste2.5Mradna mjesta do 2035.

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
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.

NexFuture™

Budućnost za glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka

The outlook for glavni direktor / glavna direktorica za analizu 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.

Igraj budućnost
Kako bi se glavni direktor / glavna direktorica za analizu 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.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 12 godina (oko 2038) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~35%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~55%
Ljudski rub
MOAT~40%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2033
2043
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

40% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

  • primijeniti politike informacijske sigurnosti
  • definirati tehnološke strategije
  • definirati kriterije kvalitete podataka
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na informacijska struktura i podatkovna memorija. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
28% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • donošenje odluka temeljenih na podacima
  • iskoristiti sustave podrške odluka
  • upravljati IKT arhitekturom podataka
51% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • upravljati klasifikacijom IKT podataka
  • upravljati podatcima
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 28%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Generativna AI 6%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 3%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: lis 2026.

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.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Digitalna tehnologija

Dan u životu

Tipičan dan kao glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka

09
09:00 · jutro
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.
10
10:30 · Sredina jutra
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.
12
12:00 · podne
iskoristiti sustave podrške odluka
Upotrebljavati dostupne IKT sustave koji se mogu upotrebljavati za podršku poslovnih ili organizacijskih odluka.
14
14:00 · poslijepodne
primijeniti politike informacijske sigurnosti
Provoditi politike, metode i propise za sigurnost podataka i informacija kako bi se poštovala načela povjerljivosti, integriteta i dostupnosti.
15
15:30 · Kasno popodne
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.
17
17:00 · Zaključak
upravljati klasifikacijom IKT podataka
Nadzirati klasifikacijski sustav kojim se organizacija koristi za organiziranje svojih podataka. Dodijeliti vlasnika za svaki podatkovni koncept ili većinu koncepata i odrediti vrijednost svake stavke podataka.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

Bitne vještine
upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • upravljati klasifikacijom IKT podataka

    Nadzirati klasifikacijski sustav kojim se organizacija koristi za organiziranje svojih podataka. Dodijeliti vlasnika za svaki podatkovni koncept ili većinu koncepata i odrediti vrijednost svake stavke podataka.

izrađivanje financijskih, poslovnih ili marketinških planova
  • 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.

dizajniranje sustava ili aplikacija ikt-a
  • 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.

razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • 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.

zaštita privatnosti i osobnih podataka
  • primijeniti politike informacijske sigurnosti

    Provoditi politike, metode i propise za sigurnost podataka i informacija kako bi se poštovala načela povjerljivosti, integriteta i dostupnosti.

upravljanje informacijama
  • 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.

analiziranje poslovnih aktivnosti
  • donošenje odluka temeljenih na podacima

    Prikupljati podatke kao što su ključni pokazatelji uspješnosti poduzeća i koristiti te informacije za osmišljavanje mjera i strategija.

upotreba digitalnih alata za suradnju i produktivnost
  • iskoristiti sustave podrške odluka

    Upotrebljavati dostupne IKT sustave koji se mogu upotrebljavati za podršku poslovnih ili organizacijskih odluka.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • informacijska struktura

    Vrsta infrastrukture kojom se definira oblik podataka: polustrukturiran, nestrukturiran i strukturiran.

  • 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.

  • sustavi potpore odlučivanju

    Sustavi IKT-a koji se mogu upotrebljavati za podršku poslovnih ili organizacijskih odluka.

  • 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.

  • 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.

  • CA Datacom/DB

    Računalni program CA Datacom/DB je alat za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka, a trenutačno ga razvija softverska tvrtka CA Technologies.

  • DB2

    Računalni program IBM DB2 je alat za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka koji je izradila softverska tvrtka IBM.

  • FileMaker (sustavi upravljanja bazama podataka)

    Računalni program FileMaker je alat za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka, a razvila ga je softverska tvrtka FileMaker Inc.

Međusektorske vještine
  • etika podataka
  • podatkovna znanost
  • poslovni procesi
Softver i tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioSplunk EnterpriseApache HiveApache CassandraNoSQLMicrosoft .NET FrameworkAmazon RedshiftPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLApache Subversion SVNMongoDBApache KafkaAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BI
Ključne osobine koje su vam potrebne
Integritet Pouzdanost Samokontrola Otpornost na stres Priznanje Suradnja Postignuće Prilagodljivost/Fleksibilnost Neovisnost Analitičko razmišljanje Briga za druge Raznolikost Postignuće/Napori Vođstvo Inovacija Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.

Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Krajolik karijere

Gdje se uklapa glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka?

Ova uloga
glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su ključne vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim dubokog tehničkog znanja o analizama podataka i upravljanju bazama podataka, potrebna je izvrsna sposobnost strateškog planiranja, vođenja timova, komunikacije i rješavanja problema. Važno je razumjeti poslovne ciljeve i biti u stanju ih usmjeriti kroz analizu podataka.
Kako se ova uloga razlikuje od uloge analitičara podataka?
Analitičar podataka se fokusira na analizu specifičnih skupova podataka i izvlačenje zaključaka. Glavni direktor/glavna direktorica za analizu podataka ima širu ulogu, uključujući strategiju, upravljanje resursima, vođenje timova i osiguravanje da se podaci koriste za postizanje poslovnih ciljeva na razini cijele tvrtke.
Kako se osigurava usklađenost s propisima o zaštiti osobnih podataka?
Uloga uključuje osiguravanje pune usklađenosti s relevantnim propisima o zaštiti osobnih podataka (npr. GDPR). To uključuje implementaciju politika i procedura za zaštitu podataka, edukaciju zaposlenika i redovito praćenje usklađenosti.
Glavni Direktor / Glavna Direktorica Za Analizu Podataka — 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.
Glavni Direktor / Glavna Direktorica Za Analizu Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
135.980 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 95.620 do 170.160 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 3. listopada 2026. O našim podacima