NexPath
Profesionalni profil

podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka

Brz pregled

Podatkovni inženjer/ka gradi temelje za analizu velikih količina podataka, osiguravajući da su podaci dostupni, pouzdani i spremni za korištenje. Uloga je ključna za pretvaranje sirovih podataka u stratešku prednost za organizaciju.

Sažetak

Dnevni rad podatkovnog inženjera/ke uključuje dizajniranje, izgradnju i održavanje arhitekture za pohranu i obradu podataka. To znači rad s različitim bazama podataka, alatima za ETL (Extract, Transform, Load) i cloud platformama. Fokus je na osiguravanju kvalitete podataka, optimizaciji performansi i automatizaciji procesa kako bi se podaci učinili dostupnim za podatkovne znanstvenike i druge korisnike.

Ključne odgovornosti:
  • • Dizajniranje i implementacija ETL procesa za učitavanje, transformaciju i pohranu podataka iz različitih izvora.
  • • Razvoj i održavanje data warehousea i data lakea.
  • • Optimizacija performansi baza podataka i ETL procesa.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
21%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 74% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Labour market

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Prijavljen manjakPrijavljen višakPrijavljeno obojePrijavljeno druge godineOvaj izvor to ne obuhvaća

Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.

Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.

10 od 14 s manjkom2025Svih 30 raste3.7Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus i još 6.

Najdulji manjak: Austria, 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.

Istražite više

Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.

Provjerite svoju podudarnost — besplatno Kako funkcionira uparivanje
Vodite druge? Pogledajte NexPath za škole i savjetovališta.
Za škole → Za savjetnike →
Brza provjera pristajanja

Može li vampodatkovni inženjer / podatkovna inženjerkaodgovarati?

Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.

napredak0/3

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPriznanje?
Budući signal
21/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vampodatkovni inženjer / podatkovna inženjerkaodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
razviti aplikacije za obradu podataka
Prvi zadatak dana
Pogledajte dnevnu analizu
Vrhunska osobina
Postignuće/Napori
Ključni stil rada
Pogledajte DNK vještina
Slične uloge
6
Srodna zanimanja
Istraži slično
Besplatna procjena
Koliko vam dobro stojipodatkovni inženjer / podatkovna inženjerka?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

Budućnost za podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka

podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka ulazi u razdoblje transformacije. S 42% izloženošću AI alatima, ova uloga se ne zamjenjuje, već razvija. Svladavanje novih digitalnih alata bit će ključ za uspjeh.

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 sepodatkovni inženjer / podatkovna inženjerkamogao 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 9 godina (oko 2035) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~15%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~80%
Ljudski rub
MOAT~20%

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

2026
2031
2040
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 21% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima

Većina zadataka ovdje podržana je umjetnom inteligencijom, a nije isključivo ljudska.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na skladište podataka i modeli podataka. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 42% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • provoditi smanjenje dimenzija
  • razviti aplikacije za obradu podataka
  • upravljati IKT arhitekturom podataka
Automatizirati 74% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • obrađivati podatke
  • upravljati istraživačkim podacima
  • koristiti se tehnikama za obradu podataka
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 42%

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

Generativna AI 3%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Kognitivni softver 0%

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

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: kol 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 kaopodatkovni inženjer / podatkovna inženjerka

09
09:00 · jutro
razviti aplikacije za obradu podataka
Izraditi prilagođeni softver za obradu podataka odabirom i upotrebom odgovarajućeg jezika računalnog programiranja kako bi IKT sustav proizveo tražene proizvode koji se temelje na očekivanom unosu.
10
10:30 · Sredina jutra
implementirati tehnike skladištenja podataka
Primjenjivati modele i alate kao što su mrežna analitička obrada (OLAP) i mrežna obrada transakcija (OLTP) radi integriranja strukturiranih ili nestrukturiranih podataka iz izvora kako bi se stvorio središnji depozitorij povijesnih i aktualnih podataka.
12
12:00 · podne
projektirati baze podataka u oblaku
Primjenjivati načela projektiranja za prilagodljive, elastične, automatizirane, labavo povezane baze podataka u kojima se upotrebljava infrastruktura oblaka. Nastojati ukloniti svaki pojedinačni uzrok kvara distribuiranim dizajnom baze podataka.
14
14:00 · poslijepodne
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.
15
15:30 · Kasno popodne
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.
17
17:00 · Zaključak
utvrditi podatkovne procese
Upotrebljavati IKT alate za primjenu matematičkih, algoritamskih ili drugih postupaka za manipulaciju podatcima kako bi se stvorile informacije.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
3M Post-it AppAdobe AcrobatAdobe ActionScriptAdobe AIRAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe FlexAdobe FrameMakerAdobe PhotoshopAdvanced business application programming ABAPAJAXAltia DesignAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareAonix Software Through Pictures
Područja znanja
  • 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.

  • 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.

  • sustavi upravljanja bazama podataka

    Alati za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka, kao što su Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.

  • tehnologije oblaka

    Tehnologije koje omogućuju pristup hardveru, softveru, podacima i uslugama s pomoću udaljenih poslužitelja i softverskih mreža bez obzira na njihovu lokaciju i arhitekturu.

  • SAS Data Management

    Računalni program SAS Data Management alat je za integraciju informacija iz višestrukih aplikacija, koje su izradile i održavaju organizacije, u jednu dosljednu i transparentnu strukturu podataka, a razvila ga je softverska tvrtka SAS.

Međusektorske vještine
  • analiza podataka
  • računalstvo
  • statistika
Bitne vještine
upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • koristiti se tehnikama za obradu podataka

    Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.

  • utvrditi podatkovne procese

    Upotrebljavati IKT alate za primjenu matematičkih, algoritamskih ili drugih postupaka za manipulaciju podatcima kako bi se stvorile informacije.

  • 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.

  • upravljati kvantitativnim podacima

    Prikupljati, obrađivati i predstavljati kvantitativne podatke. Koristiti odgovarajuće programe i metode za potvrđivanje, organiziranje i tumačenje podataka.

  • pohranjivati digitalne podatke i sustave

    Upotrebljavati softverske alate za arhiviranje podataka kopiranjem i izradom sigurnosne kopije kako bi se osigurala njihova cjelovitost i spriječio gubitak podataka.

  • implementirati tehnike skladištenja podataka

    Primjenjivati modele i alate kao što su mrežna analitička obrada (OLAP) i mrežna obrada transakcija (OLTP) radi integriranja strukturiranih ili nestrukturiranih podataka iz izvora kako bi se stvorio središnji depozitorij povijesnih i aktualnih podataka.

upravljanje informacijama
  • upravljati istraživačkim podacima

    Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.

  • 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.

  • 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.

programiranje računalnih sustava
  • provoditi smanjenje dimenzija

    Smanjiti broj varijabli ili značajki za skup podataka u algoritmima strojnog učenja metodama kao što su analiza glavnih komponenti, matrična faktorizacija, metode autokodiranja i ostalo.

  • razviti aplikacije za obradu podataka

    Izraditi prilagođeni softver za obradu podataka odabirom i upotrebom odgovarajućeg jezika računalnog programiranja kako bi IKT sustav proizveo tražene proizvode koji se temelje na očekivanom unosu.

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.

  • projektirati baze podataka u oblaku

    Primjenjivati načela projektiranja za prilagodljive, elastične, automatizirane, labavo povezane baze podataka u kojima se upotrebljava infrastruktura oblaka. Nastojati ukloniti svaki pojedinačni uzrok kvara distribuiranim dizajnom baze podataka.

unošenje i preoblikovanje informacija
  • obrađivati podatke

    Unositi informacije u sustav za pohranu i dohvat podataka pomoću postupaka kao što su skeniranje, ručni unos podataka ili elektronički prijenos podataka radi obrade velikih količina podataka.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Priznanje Postignuće/Napori Postignuće Raznolikost Suradnja Integritet Pouzdanost Vođstvo Otpornost na stres Prilagodljivost/Fleksibilnost Neovisnost Inovacija Samokontrola Briga za druge Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
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 uklapapodatkovni inženjer / podatkovna inženjerka?

Ova uloga
podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

analitičar/analitičarka podataka

16% sličnost

službenik/službenica za unos podataka

13% sličnost

glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka

11% sličnost

razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari

11% sličnost

direktor/direktorica za IKT informacije i znanja

11% sličnost

znanstvenik/znanstvenica za podatke

11% sličnost
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine za podatkovnog inženjera/ku?
Osim znanja SQL-a i programskih jezika poput Python ili Java, važno je razumjeti principe dizajna baza podataka, ETL procese, cloud tehnologije (AWS, Azure, Google Cloud) i alate za upravljanje podacima poput Apache Spark ili Hadoop.
Kako se razlikuje uloga podatkovnog inženjera/ke od uloge podatkovnog znanstvenika/ce?
Podatkovni inženjer/ka se fokusira na izgradnju i održavanje infrastrukture za podatke, dok se podatkovni znanstvenik/ca bavi analizom tih podataka i izvlačenjem korisnih informacija. Inženjer osigurava da su podaci dostupni, a znanstvenik ih koristi za donošenje odluka.
Mogu li se kao freelancer/ka baviti ovom profesijom?
Da, uloga podatkovnog inženjera/ke je sve popularnija kao freelancing opcija. Mnoge tvrtke traže podršku za specifične projekte ili za dopunu postojećeg tima, što pruža priliku za rad na različitim projektima i s različitim tehnologijama.
Podatkovni Inženjer / Podatkovna Inženjerka — postoji li manjak u Europi?
Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 10 od 14 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 6. Austrija ga prijavljuje 3 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Podatkovni Inženjer / Podatkovna Inženjerka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
108.970 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 60.470 do 156.590 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.