NexPath
Profesionalni profil

stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka

Brz pregled

Osiguravanje točnosti i pouzdanosti podataka ključno je za uspjeh svake moderne organizacije. Kao stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka, vi ćete biti odgovorni za nadzor i poboljšanje procesa upravljanja podacima, osiguravajući da su podaci točni, dostupni i u skladu s propisima.

Sažetak

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.

Ključne odgovornosti:
  • • 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.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
24%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 70% 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 obojePrijavljeno 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 13 s manjkom2025Svih 30 raste3.7Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Bulgaria, Cyprus, Czechia, Finland i još 6.

Najdulji manjak: Luxembourg, 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.

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 kvalitetu 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 zahtijevajuPouzdanost?
Budući signal
24/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vamstručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podatakaodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
iskoristiti uobičajene izraze
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 kvalitetu podataka?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

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.

Igraj budućnost

Kako bi sestručnjak/stručnjakinja za kvalitetu 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 10 godina (oko 2036) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~20%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~75%
Ljudski rub
MOAT~20%

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

2026
2032
2041
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 24% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima
  • kritički sagledavati probleme
  • definirati kriterije kvalitete podataka
  • upravljati standardima u razmjeni podataka
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na informacijska struktura i upitni jezici. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 34% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • iskoristiti uobičajene izraze
  • kreirati shemu baza podataka
Automatizirati 70% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • rukovati uzorcima podataka
  • obrađivati podatke
  • izvješćivati o rezultatima analiza
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 34%

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

Generativna AI 7%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 2%

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 kvalitetu podataka

09
09:00 · jutro
iskoristiti uobičajene izraze
Kombinirati znakove određene abecede upotrebom dobro utvrđenih pravila za stvaranje znakovnih nizova koji se mogu upotrijebiti za opis jezika ili obrasca.
10
10:30 · Sredina jutra
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.
12
12:00 · podne
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.
14
14:00 · poslijepodne
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.
15
15:30 · Kasno popodne
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.
17
17:00 · Zaključak
upravljati standardima u razmjeni podataka
Postavljati i održavati standarde za pretvaranje podataka iz izvornih shema u potrebnu strukturu podataka sheme rezultata.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Adaptive Metadata ManagerAdeptia ETL SuiteAdvanced business application programming ABAPAltova MapForceAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS softwareApache AvroApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HBaseApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache OozieApache PigApache Solr
Područja znanja
  • 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.

Međusektorske vještine
  • baza podataka
  • etika podataka
Bitne vještine
upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • 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.

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.

  • 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.

razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • 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.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • rukovati uzorcima podataka

    Prikupljati i izabrati skup podataka iz populacije putem statističkog ili drugog definiranog postupka.

programiranje računalnih sustava
  • iskoristiti uobičajene izraze

    Kombinirati znakove određene abecede upotrebom dobro utvrđenih pravila za stvaranje znakovnih nizova koji se mogu upotrijebiti za opis jezika ili obrasca.

dizajniranje sustava ili aplikacija ikt-a
  • 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.

razvijanje rješenja
  • 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.

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 Pouzdanost Suradnja Analitičko razmišljanje Raznolikost Postignuće Vođstvo Prilagodljivost/Fleksibilnost Postignuće/Napori Otpornost na stres Samokontrola Neovisnost Inovacija Briga za druge Socijalna orijentacija
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 kvalitetu podataka?

Ova uloga
stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

analitičar/analitičarka podataka

32% sličnost

službenik/službenica za unos podataka

25% sličnost

znanstvenik/znanstvenica za podatke

25% sličnost

voditelj/voditeljica unosa podataka

24% sličnost

glavni direktor / glavna direktorica za analizu podataka

22% sličnost

analitičar/analitičarka za istraživanje tržišta

18% sličnost
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine za ovu ulogu?
Osim analitičkih sposobnosti, ključne su vještine pažnje za detalje, razumijevanje baza podataka i SQL-a, te sposobnost prepoznavanja i rješavanja problema. Važno je i imati dobre komunikacijske vještine za suradnju s različitim timovima u organizaciji.
Kako se osigurava usklađenost s propisima o privatnosti podataka?
Pratimo usklađenost s GDPR-om i drugim relevantnim propisima kroz redovite revizije tokova podataka, implementaciju sigurnosnih mjera i edukaciju zaposlenika o pravilima privatnosti podataka. Uključujemo se u procese procjene rizika i osiguravamo da su podaci zaštićeni od neovlaštenog pristupa.
Što znači 'referentni integritet podataka'?
Referentni integritet podataka osigurava da su međusobni odnosi između podataka u različitim bazama podataka konzistentni i točni. To znači da se podaci u jednoj bazi podataka mogu pouzdano povezati s podacima u drugoj, što je ključno za točan izvještaj i analizu.
Stručnjak/Stručnjakinja Za Kvalitetu Podataka — postoji li manjak u Europi?
Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 10 od 13 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Bugarska, Cipar, Češka, Njemačka i još 6. Luksemburg ga prijavljuje 4 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Stručnjak/Stručnjakinja Za Kvalitetu Podataka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
135.980 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 95.620 do 170.160 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.