Stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka
Brz pregled
Stručnjaci za kvalitetu podataka revidiraju točnost podataka organizacije, preporučuju poboljšanja sustava evidencija i prikupljanja podataka te procjenjuju referentni i povijesni integritet podataka. Također razvijaju dokumente i održavaju ciljeve i standarde kvalitete podataka te nadziru politiku organizacije podataka o privatnosti podataka i prate usklađenost tokova podataka s normama kvalitete podataka.
Stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka igra vitalnu ulogu u organizaciji, osiguravajući da se podaci koriste učinkovito i donose kvalitetne odluke. Radni dan može uključivati reviziju postojećih podataka, identificiranje pogrešaka i nedosljednosti, te predlaganje poboljšanja sustava prikupljanja i pohrane podataka. Također, pratite usklađenost s politikama privatnosti i normama kvalitete podataka, te razvijate dokumentaciju i standarde za osiguranje kvalitete.
- • Redovita revizija točnosti i konzistentnosti podataka u različitim sustavima.
- • Identifikacija i analiza uzroka pogrešaka u podacima te predlaganje korektivnih mjera.
- • Razvoj i implementacija standarda i ciljeva kvalitete podataka.
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: Bugarska, Cipar, Finska, Luksemburg i još 6.
Najdulji manjak: Luksemburg, 4 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 višak ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2023 * | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2022 * | — | +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 kvalitetu podataka
The outlook for stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu 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.
Kako bi se stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka 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
- kritički sagledavati probleme
- definirati kriterije kvalitete podataka
- upravljati standardima u razmjeni podataka
Gdje AI može postati kopilot
- iskoristiti uobičajene izraze
- kreirati shemu baza podataka
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- rukovati uzorcima podataka
- obrađivati podatke
- izvješćivati o rezultatima analiza
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 kvalitetu podataka
09 09:00 · jutro iskoristiti uobičajene izraze
10 10:30 · Sredina jutra definirati kriterije kvalitete podataka
12 12:00 · podne kreirati shemu baza podataka
14 14:00 · poslijepodne normalizirati podatke
15 15:30 · Kasno popodne upravljati podatcima
17 17:00 · Zaključak upravljati standardima u razmjeni podataka
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.
-
normalizirati podatke
Reducirati podatke do njihova točnog osnovnog oblika (normalni oblici) kako bi se postigli rezultati kao što je smanjenje ovisnosti, uklanjanje višaka, povećanje dosljednosti.
-
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.
-
konsolidirati podatke
Otkrivati i ispravljati oštećene zapise iz skupova podataka, osiguravati da podaci postanu i ostanu strukturirani u skladu sa smjernicama.
-
provesti procese vezane uz kvalitetu podataka
Primjenjivati tehnika analize, potvrđivanja i provjere kvalitete podataka kako bi se provjerila cjelovitost kvalitete podataka.
-
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.
-
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.
-
definirati kriterije kvalitete podataka
Navesti kriterije s pomoću kojih se kvaliteta podataka mjeri u poslovne svrhe, kao što su nedosljednosti, nepotpunost, iskoristivost za određenu svrhu i točnost.
-
upravljati standardima u razmjeni podataka
Postavljati i održavati standarde za pretvaranje podataka iz izvornih shema u potrebnu strukturu podataka sheme rezultata.
-
rukovati uzorcima podataka
Prikupljati i izabrati skup podataka iz populacije putem statističkog ili drugog definiranog postupka.
-
iskoristiti uobičajene izraze
Kombinirati znakove određene abecede upotrebom dobro utvrđenih pravila za stvaranje znakovnih nizova koji se mogu upotrijebiti za opis jezika ili obrasca.
-
kreirati shemu baza podataka
Izraditi shemu baza podataka u skladu s pravilima sustava upravljanja relacijskim bazama podataka (RDBMS) u svrhu izrade logički organizirane skupine objekata, kao što su tablice, stupci i procesi.
-
kritički sagledavati probleme
Utvrditi prednosti i nedostatke raznih apstraktnih, racionalnih koncepata, kao što su pitanja, mišljenja i pristupi povezani s određenom problematičnom situacijom kako bi se oblikovala rješenja i alternativne metode rješavanja situacije.
-
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.
-
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.
informacijska struktura
Vrsta infrastrukture kojom se definira oblik podataka: polustrukturiran, nestrukturiran i strukturiran.
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).
LDAP
Računalni jezik LDAP je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije.
LINQ
Programski jezik LINQ je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvija ga softverska tvrtka Microsoft.
MDX
Računalni jezik MDX je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baza podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvija ga softverska tvrtka Microsoft.
N1QL
Programski jezik N1QL je jezik upita za dohvat podataka iz baze podataka te dohvat dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvila ga je softverska tvrtka Couchbase.
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.
SPARQL
Programski jezik SPARQL je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvija ga međunarodna organizacija za normizaciju World Wide Web Consortium.
tehnike vizualne prezentacije
Tehnike vizualnog prikaza i interakcije, kao što su histogrami, dijagrami raspršenja, dijagrami površine, prikazi u obliku grananja i dijagrami paralelnih koordinata, koji se mogu upotrebljavati za predstavljanje apstraktnih numeričkih i nenumeričkih podataka kako bi se osnažilo ljudsko razumijevanje tih informacija.
- baza podataka
- etika podataka
Stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka: 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
617 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 25 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 163 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 kvalitetu podataka?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
analitičar/analitičarka podataka
32% sličnostslužbenik/službenica za unos podataka
25% sličnostznanstvenik/znanstvenica za podatke
25% sličnostvoditelj/voditeljica unosa podataka
24% sličnostglavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka
22% sličnostanalitičar/analitičarka za istraživanje tržišta
18% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine za ovu ulogu?
Kako se osigurava usklađenost s propisima o privatnosti podataka?
Što znači 'referentni integritet podataka'?
Stručnjak/Stručnjakinja Za Kvalitetu Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 19. listopada 2026. O našim podacima