Profesionalni profil

programer/programerka baza podataka

Brz pregled

Programeri/programerke baza podataka ključni su za učinkovito upravljanje i organizaciju podataka u modernim računalnim sustavima. Ova struka zahtijeva kombinaciju tehničkog znanja i analitičkih sposobnosti za razvoj i optimizaciju baza podataka koje pokreću poslovanje mnogih tvrtki.

Sažetak

Kao programer/programerka baza podataka, svakodnevno ćete raditi na dizajniranju, implementaciji i održavanju baza podataka. To uključuje pisanje upita, optimizaciju performansi, osiguravanje integriteta podataka te suradnju s drugim tehničkim stručnjacima kako biste osigurali da sustavi baza podataka ispunjavaju potrebe organizacije. Uloga zahtijeva pažljivo planiranje, rješavanje problema i kontinuirano učenje novih tehnologija.

Ključne odgovornosti:
  • • Dizajniranje i implementacija baza podataka prema definiranim zahtjevima.
  • • Pisanje i optimizacija SQL upita za učitavanje, izmjenu i dohvaćanje podataka.
  • • Održavanje i nadogradnja postojećih baza podataka, uključujući sigurnosne procedure.
37%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 55% 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 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.

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

Manjak: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia i još 4.

Najdulji manjak: Belgium, 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.

Vodite druge? Pogledajte NexPath za škole i savjetovališta.
Brza provjera pristajanja

Može li vamprogramer/programerka baza podatakaodgovarati?

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 zahtijevajuPriznanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuIntegritet?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuRaznolikost?

NexFuture™

Budućnost za programer/programerka baza podataka

The outlook for programer/programerka baza 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 seprogramer/programerka baza podatakamogao 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~60%
Ljudski rub
MOAT~35%

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

2026
2033
2043
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 37% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima
  • primijeniti politike informacijske sigurnosti
  • testirati IKT upite
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na alati za razvoj baza podataka i podatkovna memorija. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 35% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
  • identificirati zahtjeve potrošača
  • tumačiti tehničke tekstove
Automatizirati 55% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • sakupiti povratne informacije potrošača o aplikacijama
  • izvješćivati o rezultatima analiza
  • procijeniti trajanje posla
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 35%

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

Generativna AI 2%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 1%

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: 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 kaoprogramer/programerka baza podataka

09
09:00 · jutro
testirati IKT upite
Procijeniti da razvijeni upiti vraćaju i izvršavaju ispravne mjere i podatke.
10
10:30 · Sredina jutra
izrađivati sigurnosne kopije
Provoditi postupke sigurnosnog kopiranja kako bi se izradila sigurnosna kopija podataka i sustava radi osiguravanja trajnog i pouzdanog rada sustava. Izrađivati sigurnosne kopije kako bi se zaštitile informacije kopiranjem i arhiviranjem kako bi se osigurala cjelovitost tijekom integracije sustava i nakon pojave gubitka podataka.
12
12:00 · podne
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.
14
14:00 · poslijepodne
odmjeriti resurse baza podataka
Stabilizirati radno opterećenje i resurse baze podataka nadzorom potražnje transakcija, dodjeljivanjem diskovnog prostora i osiguravanjem pouzdanosti poslužitelja kako bi se optimizirao omjer troškova i rizika.
15
15:30 · Kasno popodne
pisati dokumentaciju o bazama podataka
Izrađivati dokumentaciju koja sadržava informacije o bazi podataka koja je relevantna za krajnje korisnike.
17
17:00 · Zaključak
primijeniti politike informacijske sigurnosti
Provoditi politike, metode i propise za sigurnost podataka i informacija kako bi se poštovala načela povjerljivosti, integriteta i dostupnosti.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Ab InitioAccess management softwareAcronis Recovery ExpertAdobe DreamweaverADO.NETAdvanced business application programming ABAPAJAXAmazon Data PipelineAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache AntApache CassandraApache GroovyApache Hadoop
Područja znanja
  • 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.

  • 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.

  • procjena kvalitete podataka

    Postupak otkrivanja problema s podacima primjenom pokazatelja kvalitete, mjera i metrike za planiranje strategija čišćenja podataka i obogaćivanja podataka u skladu s kriterijima kvalitete podataka.

  • sustavi upravljanja bazama podataka

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

  • upitni jezici

    Područje standardiziranih računalnih jezika za dohvat informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije.

  • upitni jezik općeg okvira opisivanja resursa

    Upitni jezici kao što su SPARQL, koji se upotrebljavaju za dohvaćanje podataka i manipuliranje podacima pohranjenima u formatu okvir za opis resursa (RDF).

Međusektorske vještine
  • alati za izvlačenje transformaciju i učitavanje podataka
Bitne vještine
upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • 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.

  • odmjeriti resurse baza podataka

    Stabilizirati radno opterećenje i resurse baze podataka nadzorom potražnje transakcija, dodjeljivanjem diskovnog prostora i osiguravanjem pouzdanosti poslužitelja kako bi se optimizirao omjer troškova i rizika.

rad na računalima
  • upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju

    Razumjeti i upotrebljavati sučelja specifična za aplikaciju ili vrstu upotrebe.

provođenje studija, istraživanja i ispitivanja
  • identificirati zahtjeve potrošača

    Primjenjivati tehnike i alate, kao što su ankete, upitnici, IKT aplikacije, za prikupljanje, analiziranje, dokumentiranje i održavanje zahtjeva korisnika u pogledu sustava, usluge ili proizvoda.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati dokumentaciju o bazama podataka

    Izrađivati dokumentaciju koja sadržava informacije o bazi podataka koja je relevantna za krajnje korisnike.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • sakupiti povratne informacije potrošača o aplikacijama

    Prikupljati odgovore i analizirati podatke potrošača kako bi se utvrdili zahtjevi ili problemi u cilju poboljšanja aplikacija i općeg zadovoljstva potrošača.

tumačenje tehničke dokumentacije i dijagrama
  • tumačiti tehničke tekstove

    Čitati i razumjeti tehničke tekstove kojima se pružaju informacije o tome kako obaviti zadatak, obično objašnjene u koracima.

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.

dokumentiranje tehničkih dizajna, postupaka, problema ili aktivnosti
  • izvješćivati o rezultatima analiza

    Izrađivati dokumente istraživanja ili održavati prezentacije radi izvješćivanja o rezultatima provedenog projekta istraživanja i analize, navodeći pritom postupke i metode analize koji su doveli do rezultata te moguća tumačenja rezultata.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Priznanje Integritet Raznolikost Suradnja Pouzdanost Postignuće Analitičko razmišljanje Prilagodljivost/Fleksibilnost Postignuće/Napori Otpornost na stres Samokontrola Neovisnost Inovacija Briga za druge Socijalna orijentacija Vođstvo
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.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najčešće tehnologije baza podataka koje programeri/programerke koriste?
Programeri baza podataka često rade s različitim sustavima upravljanja bazama podataka (DBMS) kao što su MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server i MongoDB. Poznavanje SQL-a je ključno, a iskustvo s određenim DBMS-om ovisi o specifičnim potrebama poslodavca.
Kako se uloga programera/programerke baza podataka uklapa u timu?
Programeri baza podataka obično rade u bliskoj suradnji s programerima aplikacija, analitičarima podataka i administratorima sustava. Važno je dobro komunicirati i razumjeti potrebe drugih timova kako bi se osigurala učinkovita integracija i funkcioniranje sustava.
Mogu li programeri/programerke baza podataka raditi kao freelanceri?
Da, programeri baza podataka često pružaju svoje usluge kao freelanceri, posebno za projekte optimizacije baza podataka, migracije podataka ili pružanja stručne podrške. Iako je zapošljavanje u tvrtki najčešći oblik zapošljavanja, freelancing je također u porastu.
Programer/Programerka Baza Podataka — postoji li manjak u Europi?
Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 8 od 14 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Belgija, Bugarska, Cipar, Češka i još 4. Belgija ga prijavljuje 3 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Programer/Programerka Baza Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
104.620 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 51.880 do 135.750 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.