Podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka
Brz pregled
Podatkovni inženjeri oblikuju arhitekturu potrebnu za obradu, upravljanje i pohranu velikih količina podataka koje će podatkovni znanstvenici upotrebljavati za analizu. Osmišljavaju infrastrukturu i održavaju stjecanje i pohranu podataka kako bi se podaci iskoristili za stratešku prednost.
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.
- • 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.
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 Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 6.
Najdulji manjak: Austrija, 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.
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 | Prijavljen manjak ELA/EURES 2022 * | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austrija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen manjak ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Nije prijavljeno | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +32,3% 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 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.
Kako bi se podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka 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
Većina zadataka ovdje podržana je umjetnom inteligencijom, a nije isključivo ljudska.
Gdje AI može postati kopilot
- provoditi smanjenje dimenzija
- razviti aplikacije za obradu podataka
- upravljati IKT arhitekturom podataka
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- obrađivati podatke
- upravljati istraživačkim podacima
- koristiti se tehnikama za obradu 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 fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
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 podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka
09 09:00 · jutro razviti aplikacije za obradu podataka
10 10:30 · Sredina jutra implementirati tehnike skladištenja podataka
12 12:00 · podne projektirati baze podataka u oblaku
14 14:00 · poslijepodne upravljati IKT arhitekturom podataka
15 15:30 · Kasno popodne upravljati podatcima
17 17:00 · Zaključak utvrditi podatkovne procese
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
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.
Teradata Database
Računalni program Teradata Database alat je za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka, koji je razvila softverska tvrtka Teradata Corporation.
- analiza podataka
- računalstvo
- statistika
Podatkovni inženjer: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Preddiplomski sveučilišni studij
786 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 26 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 213 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 podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
analitičar/analitičarka podataka
16% sličnostslužbenik/službenica za unos podataka
13% sličnostglavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka
11% sličnostrazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari
11% sličnostdirektor/direktorica za IKT informacije i znanja
11% sličnostznanstvenik/znanstvenica za podatke
11% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine za podatkovnog inženjera/ku?
Kako se razlikuje uloga podatkovnog inženjera/ke od uloge podatkovnog znanstvenika/ce?
Mogu li se kao freelancer/ka baviti ovom profesijom?
Podatkovni Inženjer / Podatkovna Inženjerka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 19. listopada 2026. O našim podacima