Profesionalni profil

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.

Tržište rada
Manjak u zemlji Austrija i još 9 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
37%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 54% AI izloženost · 2026
Tržište rada

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.

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

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
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.

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 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.

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:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

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.
31% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • analizirati poslovne zahtjeve
  • upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
  • koristiti jezike za označavanje podataka
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: lis 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 kao stručnjak/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.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

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.

dokumentiranje i bilježenje informacija
  • izrađivati semantička stabla

    Izrađivati usklađene popise i hijerarhije koncepata i pojmova kako bi se osiguralo dosljedno indeksiranje u sustavima za organizaciju znanja.

Područja znanja & Softver i tehnologije
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.

  • 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.

Međusektorske vještine
  • algoritmizacija zadataka
  • podatkovna znanost
  • podatkovno inženjerstvo
Softver i tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
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
Kako se kvalificirati

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.

Tipična razina obrazovanja

Preddiplomski sveučilišni studij

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 uklapa stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija?

Ova uloga
stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

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 — 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.

Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima