NexPath
Profesionalni profil

stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija

Brz pregled

Jeste li analitički nastrojeni i volite rješavati složene probleme koristeći podatke i tehnologiju? Kao stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija, bit ćete ključni u integraciji znanja u sustave koji pomažu organizaciji donositi bolje odluke i optimizirati procese.

Sažetak

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.

Ključne odgovornosti:
  • • Prikupljanje i analiza podataka iz različitih izvora.
  • • Dizajniranje i implementacija baza znanja i sustava stručnih znanja.
  • • Održavanje i ažuriranje postojećih baza znanja i sustava.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
37%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 54% 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.

10 od 11 s manjkom2025Svih 30 raste3.7Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Austria, Bulgaria, Czechia, Denmark 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 vamstručnjak/stručnjakinja za analizu informacijaodgovarati?

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 zahtijevajuSuradnja?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?
Budući signal
37/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vamstručnjak/stručnjakinja za analizu informacijaodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
izrađivati semantička stabla
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 stojistručnjak/stručnjakinja za analizu informacija?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

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.

Igraj budućnost

Kako bi sestručnjak/stručnjakinja za analizu informacijamogao 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
  • ocjenjivati IKT znanja
  • upravljati poslovnim znanjima
  • određivati tehničke zahtjeve
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na alati za razvoj baza podataka i informacijska struktura. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 31% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • analizirati poslovne zahtjeve
  • upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
  • koristiti jezike za označavanje podataka
Automatizirati 54% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • izrađivati semantička stabla
  • upravljati bazama podataka
  • upotrebljavati baze podataka
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 31%

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

Generativna AI 4%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 3%

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 kaostručnjak/stručnjakinja za analizu informacija

09
09:00 · jutro
izrađivati semantička stabla
Izrađivati usklađene popise i hijerarhije koncepata i pojmova kako bi se osiguralo dosljedno indeksiranje u sustavima za organizaciju znanja.
10
10:30 · Sredina jutra
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.
12
12:00 · podne
ocjenjivati IKT znanja
Ocjenjivati razinu do koje su kvalificirani stručnjaci ovladali IKT sustavom za potrebe njegove daljnje analize i upotrebe.
14
14:00 · poslijepodne
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.
15
15:30 · Kasno popodne
upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
Razumjeti i upotrebljavati sučelja specifična za aplikaciju ili vrstu upotrebe.
17
17:00 · Zaključak
upravljati IKT semantičkom integracijom
Nadzirati integraciju javnih ili internih baza podataka i drugih podataka korištenjem semantičkim tehnologijama radi stvaranja strukturiranih semantičkih rezultata.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
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.

  • 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.

Međusektorske vještine
  • algoritmizacija zadataka
  • podatkovna znanost
  • podatkovno inženjerstvo
Bitne vještine
razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • 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.

uspostavljanje računalnih sustava
  • 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.

rad na računalima
  • upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju

    Razumjeti i upotrebljavati sučelja specifična za aplikaciju ili vrstu upotrebe.

programiranje računalnih sustava
  • 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.

praćenje i vrednovanje uspješnosti pojedinaca
  • ocjenjivati IKT znanja

    Ocjenjivati razinu do koje su kvalificirani stručnjaci ovladali IKT sustavom za potrebe njegove daljnje analize i upotrebe.

upravljanje informacijama
  • 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.

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.

analiziranje poslovnih aktivnosti
  • analizirati poslovne zahtjeve

    Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

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

Ova uloga
stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

inženjer/inženjerka umjetne inteligencije

52% sličnost

projektant/projektantica baza podataka

50% sličnost

arhitekt/arhitektica skladišta podataka

49% sličnost

IKT sistem arhitekt/arhitektica

45% sličnost

softver arhitekt/arhitektica

41% sličnost

projektant/projektantica korisničkog sučelja

36% sličnost
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim izvrsnih analitičkih sposobnosti, potrebna je dobro razumijevanje tehnika upravljanja znanjem, iskustvo s bazama podataka i alatima za analizu podataka, te sposobnost primjene metoda umjetne inteligencije. Važno je i razumijevanje poslovnih procesa organizacije u kojoj radite.
Kako se razlikuje ova uloga od uloge analitičara podataka?
Analitičar podataka se fokusira na analizu postojećih podataka kako bi otkrio trendove i uvid. Stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija, s druge strane, gradi sustave koji integriraju i organiziraju znanje, često koristeći tehnike umjetne inteligencije, kako bi se znanje moglo koristiti za rješavanje problema i donošenje odluka.
Koji su tipični alati i tehnologije koje stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija koristi?
Uobičajeni alati uključuju baze podataka (SQL, NoSQL), alate za vizualizaciju podataka (Tableau, Power BI), alate za upravljanje znanjem (Confluence, SharePoint), te platforme za razvoj umjetne inteligencije (TensorFlow, PyTorch). Specifični alati ovisit će o potrebama organizacije.
Stručnjak/Stručnjakinja Za Analizu Informacija — postoji li manjak u Europi?
Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 10 od 11 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Austrija, Bugarska, Češka, Danska i još 6. Austrija ga prijavljuje 3 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Stručnjak/Stručnjakinja Za Analizu Informacija — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
112.590 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 69.490 do 163.350 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.