Stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija
Brz pregled
Stručnjaci za analizu informacija integriraju strukturirano znanje u računalne sustave (baze znanja) kako bi se riješili složeni problemi koji obično zahtijevaju visoku razinu stručnosti kod ljudi ili metode umjetne inteligencije. Također su odgovorni za stjecanje znanja iz izvora informacija, održavanje tog znanja i stavljanje na raspolaganje organizaciji ili korisnicima. Kako bi se to postiglo, upoznati su s tehnikama za prikaz i održavanje znanja (pravila, okviri, semantičke mreže, ontologije) i koriste se tehnikama i alatima za prikupljanje znanja. Mogu osmišljavati i graditi sustave stručnih znanja ili umjetne inteligencije koji se koriste tim znanjem.
Stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija je odgovoran za prikupljanje, organiziranje i održavanje znanja unutar organizacije. To uključuje korištenje različitih tehnika i alata za prikazivanje i upravljanje informacijama, kao i razvoj sustava stručnih znanja ili umjetne inteligencije koji koriste to znanje za rješavanje složenih problema. Rad obuhvaća analizu izvora informacija, definiranje pravila i okvira za znanje, te osiguravanje dostupnosti relevantnih informacija korisnicima.
- • Prikupljanje i analiza podataka iz različitih izvora.
- • Dizajniranje i implementacija baza znanja i sustava stručnih znanja.
- • Održavanje i ažuriranje postojećih baza znanja i sustava.
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, Bugarska, Danska, Grčka 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 | Nije prijavljeno | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Nije prijavljeno | — | +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 stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija
The outlook for stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija 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 stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija 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
- ocjenjivati IKT znanja
- upravljati poslovnim znanjima
- određivati tehničke zahtjeve
Gdje AI može postati kopilot
- analizirati poslovne zahtjeve
- upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
- koristiti jezike za označavanje podataka
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- izrađivati semantička stabla
- upravljati bazama podataka
- upotrebljavati baze 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 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 stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija
09 09:00 · jutro izrađivati semantička stabla
10 10:30 · Sredina jutra koristiti jezike za označavanje podataka
12 12:00 · podne ocjenjivati IKT znanja
14 14:00 · poslijepodne primijeniti teoriju IKT sustava
15 15:30 · Kasno popodne upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
17 17:00 · Zaključak upravljati IKT semantičkom integracijom
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 poslovnim znanjima
Postavljati strukture i politike distribucije kako bi se omogućilo ili poboljšalo iskorištavanje informacija upotrebom odgovarajućih alata za izvlačenje, stvaranje i širenje poslovnih vještina.
-
određivati tehničke zahtjeve
Određivati tehnička svojstva robe, materijala, metoda, procesa, usluga, sustava, softvera i funkcija utvrđivanjem i odgovaranjem na posebne potrebe koje moraju biti zadovoljene u skladu sa zahtjevima potrošača.
-
primijeniti teoriju IKT sustava
Provoditi načela teorije IKT sustava kako bi se objasnile i dokumentirale značajke sustava koje se mogu općenito primjenjivati na druge sustave.
-
upravljati IKT semantičkom integracijom
Nadzirati integraciju javnih ili internih baza podataka i drugih podataka korištenjem semantičkim tehnologijama radi stvaranja strukturiranih semantičkih rezultata.
-
upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
Razumjeti i upotrebljavati sučelja specifična za aplikaciju ili vrstu upotrebe.
-
koristiti jezike za označavanje podataka
Koristiti se računalnim jezicima koji su sintaktički razlikovni od teksta radi dodavanja bilježaka u dokument, određivanja izgleda i vrsti postupaka dokumenata kao što je HTML.
-
ocjenjivati IKT znanja
Ocjenjivati razinu do koje su kvalificirani stručnjaci ovladali IKT sustavom za potrebe njegove daljnje analize i upotrebe.
-
upravljati bazama podataka
Primjenjivati sheme i modele dizajna baze podataka, utvrđivati ovisnosti o podatcima, upotrebljavati jezike za pretraživanje i sustave upravljanja bazama podataka (DBMS) s ciljem razvijanja i upravljanja bazama podataka.
-
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.
-
analizirati poslovne zahtjeve
Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.
-
izrađivati semantička stabla
Izrađivati usklađene popise i hijerarhije koncepata i pojmova kako bi se osiguralo dosljedno indeksiranje u sustavima za organizaciju 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.
informacijska struktura
Vrsta infrastrukture kojom se definira oblik podataka: polustrukturiran, nestrukturiran i strukturiran.
izvlačenje informacija
Tehnike i metode koje se upotrebljavaju za prikupljanje i izvlačenje informacija iz nestrukturiranih ili polustrukturiranih digitalnih dokumenata i izvora.
modeliranje poslovnog procesa
Alati, metode i oznake kao što su modeliranje poslovnog procesa i označavanje (BPMN), jezik izvršenja poslovnog procesa (BPEL), a upotrebljavaju se za opis i analizu obilježja poslovnog procesa i modeliranje njegova daljnjeg razvoja.
načela umjetne inteligencije
Teorije umjetne inteligencije, primijenjena načela, arhitekture i sustavi, kao što su inteligentni agenti, sustavi s više agenata, stručni sustavi, sustavi koji se temelje na pravilima, neuronske mreže, ontologije i teorije spoznaje.
obrada prirodnog jezika
Tehnologije koje omogućuju da IKT uređaji razumiju ljudski jezik i pomoću njega komuniciraju s korisnicima.
teorija sustava
Načela koja se mogu primijeniti na sve vrste sustava na svim hijerarhijskim razinama, kojima se opisuje unutarnja organizacija sustava, njegovi mehanizmi za očuvanje identiteta i stabilnosti te postizanje prilagodbe i samoregulacije te ovisnosti i interakcije s okolišem.
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).
web programiranje
Paradigma programiranja koja se temelji na kombinaciji oznake (kojom se tekstu dodaju kontekst i struktura) i drugog koda za web programiranje, kao što je AJAX, JavaScript i PHP, kako bi se poduzele odgovarajuće radnje i vizualiziralo sadržaj.
- algoritmizacija zadataka
- podatkovna znanost
- podatkovno inženjerstvo
Stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija: 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
2.172 studijska programa u zemljama kojih ukupno ima 27 poučavaju temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 353 kratka tečaja 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 stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
inženjer/inženjerka umjetne inteligencije
52% sličnostprojektant/projektantica baza podataka
50% sličnostarhitekt/arhitektica skladišta podataka
49% sličnostIKT sistem arhitekt/arhitektica
45% sličnostsoftver arhitekt/arhitektica
41% sličnostprojektant/projektantica korisničkog sučelja
36% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Kako se razlikuje ova uloga od uloge analitičara podataka?
Koji su tipični alati i tehnologije koje stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija koristi?
Stručnjak/Stručnjakinja Za Analizu Informacija — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima