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.
Uloga glavnog direktora/glavne direktorice za analizu podataka ključna je za uspjeh tvrtke u današnjem okruženju koje je usmjereno na podatke. Odgovorni ste za cjelokupnu administraciju podataka, rudarenje podataka i osiguravanje da se podaci koriste kao strateška imovina na razini izvršne vlasti. Fokus je na uspostavljanju i podržavanju infrastrukture za upravljanje informacijama koja potiče suradnju i usklađenost diljem organizacije.
- • Razvoj i provedba strategija upravljanja podacima u skladu s ciljevima tvrtke.
- • Vođenje i nadzor timova analitičara podataka i stručnjaka za upravljanje podacima.
- • Identifikacija i implementacija rješenja za poboljšanje kvalitete, dostupnosti i sigurnosti 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 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 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.
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.
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
- primijeniti politike informacijske sigurnosti
- definirati tehnološke strategije
- definirati kriterije kvalitete podataka
Gdje AI može postati kopilot
- donošenje odluka temeljenih na podacima
- iskoristiti sustave podrške odluka
- upravljati IKT arhitekturom podataka
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- upravljati klasifikacijom IKT podataka
- upravljati podatcima
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 glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka
09 09:00 · jutro definirati tehnološke strategije
10 10:30 · Sredina jutra definirati kriterije kvalitete podataka
12 12:00 · podne iskoristiti sustave podrške odluka
14 14:00 · poslijepodne primijeniti politike informacijske sigurnosti
15 15:30 · Kasno popodne upravljati IKT arhitekturom podataka
17 17:00 · Zaključak upravljati klasifikacijom IKT 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 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.
-
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 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.
-
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.
-
primijeniti politike informacijske sigurnosti
Provoditi politike, metode i propise za sigurnost podataka i informacija kako bi se poštovala načela povjerljivosti, integriteta i dostupnosti.
-
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.
-
donošenje odluka temeljenih na podacima
Prikupljati podatke kao što su ključni pokazatelji uspješnosti poduzeća i koristiti te informacije za osmišljavanje mjera i strategija.
-
iskoristiti sustave podrške odluka
Upotrebljavati dostupne IKT sustave koji se mogu upotrebljavati za podršku poslovnih ili organizacijskih odluka.
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.
- etika podataka
- podatkovna znanost
- poslovni procesi
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.
Diplomski sveučilišni studij
463 studijska programa u zemljama kojih ukupno ima 25 poučavaju temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 241 kratki tečaj koji razvija 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 glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
analitičar/analitičarka podataka
36% sličnostknjižničar/knjižničarka za arhiviranje velikih podataka
33% sličnostoperater/operaterka u informacijskom centru
31% sličnostadministrator/administratorica baze podataka
29% sličnostintegrator/integratorica baze podataka
28% sličnostdirektor/direktorica za IKT informacije i znanja
27% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su ključne vještine potrebne za ovu ulogu?
Kako se ova uloga razlikuje od uloge analitičara podataka?
Kako se osigurava usklađenost s propisima o zaštiti osobnih podataka?
Glavni Direktor / Glavna Direktorica Za Analizu Podataka — postoji li manjak u Europi?
Glavni Direktor / Glavna Direktorica Za Analizu Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima