Adatelemző
Pillanatkép
Az adatelemzők az adatok importálását, ellenőrzését, tisztítását, átalakítását, hitelesítését, modellezését vagy értelmezését végzik a vállalat üzleti céljai vonatkozásában. Biztosítják, hogy az adatforrások és az adattárak következetes és megbízható adatokat szolgáltassanak. Az adatelemzők a helyzet és a jelenlegi adatok függvényében különböző algoritmusokat és informatikai eszközöket használnak. Jelentéseket készítenek vizualizáció, például grafikonok, diagramok és grafikonok formájában.
Az adatelemzők feladata az adatok gyűjtése, tisztítása, átalakítása és elemzése, hogy a vállalat üzleti céljaihoz kapcsolódó hasznos információkat nyerjenek. Ez magában foglalja az adatforrások ellenőrzését, a megbízható adatbázisok biztosítását, valamint a különböző algoritmusok és informatikai eszközök alkalmazását a helyzet és az adatok függvényében. Az elemzések eredményeit vizualizációk (grafikonok, diagramok) formájában mutatják be, hogy könnyen érthetőek legyenek a döntéshozók számára.
- • Adatok importálása, ellenőrzése, tisztítása és átalakítása.
- • Adatmodellezés és elemzés különböző algoritmusok és eszközök segítségével.
- • Jelentések készítése vizualizációk formájában (pl. grafikonok, diagramok).
Hol keresett ez a foglalkozás
Jelentett munkaerőhiány és -többlet, évenként. Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.
A számok erre vonatkoznak: Információs és kommunikációs technológiai foglalkozások — 75 foglalkozás, ezt is beleértve.
Hiány: Ausztria, Belgium, Bulgária, Ciprus és még 6.
Leghosszabb hiány: Ausztria, 3 év.
Válasszon egy területet a térképen az adatok megtekintéséhez.
A forrásról›
Forrás: ELA/EURES, munkaerőhiány és -többlet. Az adatok foglalkozási csoport szintjén jelennek meg és Európát fedik le. A kiadások eltérnek a melléklet felépítésében és a lefedett országokban, így az évek közötti eltérés nem mindig jelenti azt, hogy a munkaerőpiac megváltozott. A szürke országokat nem jelentették, ami nem ugyanaz, mint az egyensúly.
Mit jelentenek ezek a kifejezések
A négy dolog, amelyről ez a rész tájékoztatást ad
- Jelentett kereslet
- Azt mutatja, hogy a munkáltatók jeleznek-e igényt erre a munkára — ez egy országos vagy uniós szerv által közzétett értékelés, nem pedig darabszám.
- Merre tart
- Azt mutatja, hogy a hivatalos előrejelzés szerint várhatóan milyen irányban változik az ezen a területen foglalkoztatottak száma a következő években.
- Betöltendő állások
- Nagyjából azt mutatja, hány betöltendő állás keletkezik a növekedés, valamint a munkát elhagyók miatt.
- Jellemző bér
- Azt mutatja, hogy ezen a területen jellemzően mennyit keresnek ott, ahol a forrás közöl ilyen adatot. Az üresen hagyott mező nem azt jelenti, hogy a munkát nem fizetik, hanem azt, hogy az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot.
Egy mutatót nem tüntetünk fel, ha az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot; ilyenkor nem nullaként jelenik meg.
Melyik irányba billen a piac az Ön szempontjából
- Az Ön javára
- Több az állás, mint a jelentkező — a munkáltatók versenyeznek a jelöltekért.
- Kiegyensúlyozott
- Az állások és a jelentkezők száma nagyjából megegyezik.
- Versenyhelyzet
- Több a jelentkező, mint az állás — számítson versenyre.
- Ellentmondó adatok
- A források eltérnek, vagy ugyanabból a foglalkozási csoportból az egyik helyen hiány, a másikon többlet van.
Minden forrás e négy értékelés egyikét adja, így egyetlen szókészletet kell megtanulni. Az eltérés az alapjukul szolgáló bizonyítékokban van, amelyeket minden értékelés alatt feltüntetünk — ez lehet a betöltendő állások és az álláskeresők mért aránya, vagy egy országos szerv által közzétett értékelés.
Hogyan viszonyul ez a munka az ugyanabban az országban végzett többi munkához
- Erős
- A legerősebbek között that country országban
- Jó
- Erősebb a legtöbb szakmánál that country országban
- Vegyes
- Nagyjából szokásos that country országban
- Gyenge
- Gyengébb a legtöbb szakmánál that country országban
Ez egy országon belüli rangsor, nem pedig olyan pontszám, amelyet országhatárokon át lehet vinni — a két ország mögötti nyilvántartások eltérő embereket számolnak, ezért ugyanaz a szám mást jelent az egyes országokban. Ezért fordulhat elő az is, hogy egy munka az országban az Erős kategóriába tartozik, mégis Versenyhelyzet értékelést kap: egy összességében zsúfolt piacon is az élmezőnyben van.
Honnan származnak ezek az adatok
Minden adatot egy országos statisztikai hivatal, állami foglalkoztatási szolgálat vagy uniós szerv tesz közzé, és minden kártyán feltüntetjük a forrást, valamint az általa lefedett időszakot. Egyes helyeken havonta számolják az adatokat, máshol évente egyszer vagy kétszer készítenek értékelést, ezért a ugyanazon a térképen szereplő két hely eltérő időszakról szólhat — a dátumot mindig feltüntetjük.
Mindez nem jelzi előre egyetlen ember esélyeit sem. Egy piacot ír le.
Jelentett kereslet · Jellemző bér · Merre tart (Magyarország, Ausztria, Németország, Szlovákia, Románia, Hollandia)
| Jelentett kereslet | Jellemző bér | Merre tart | |
|---|---|---|---|
| Magyarország | Nem jelentették | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Ausztria | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Németország | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Szlovákia | Többletet jelentettek ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Románia | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * | — | +177,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Hollandia | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.
Diákokat, ügyfeleket vagy munkavállalókat segít pályaorientációs tanácsadással? Használja ezeket a foglalkozási adatokat szervezetében.
Jövőbeli kilátások a adatelemző számára
The outlook for adatelemző reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hogyan számolják ki ezeket a pontszámokat?
A rugalmassági index (0–100) becslést ad arról, hogy ez a hivatás strukturálisan mennyire védett az automatizálással és az AI-zavarokkal szemben, feladatszintű elemzés alapján. A magasabb pontszámok több emberi ítéletet igénylő feladatot jeleznek. Az AI-kitettség megmutatja a feladatórák azon becsült százalékát, amelyet a jelenlegi AI-képességek érinthetnek. Ezek modellből levezetett strukturális mutatók, nem egyéni munkahelyi biztonságra vonatkozó előrejelzések.
Hogyan változhat a adatelemző a mesterséges intelligencia elterjedésével?
Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképzés fontosabbá válik.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképzés fontosabbá válik.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Modell alapú becslés. Tervezési jelként használja, nem garanciaként.
Hasonlítsa össze ezt a profiljával
Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet
Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.
Hogy mi múlik még az embereken
- adatminőségi követelményeket definiál
Ahol az AI másodpilótává válhat
- statisztikai elemzési módszereket alkalmaz
- nagy adathalmazokat elemez
- az aktuális adatokat értelmezi
Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok
- statisztikai mintavétel
- IKT adatokat gyűjt
- analitikus matematikai számításokat végez
Életjelek és AI vektorok
AI expozíciós vektorok
0-100%Kitettség az AI-támogatott elemzésnek, mintafelismerésnek és prediktív modellezési feladatoknak
Kitettség a tartalomlétrehozásnak, kreatív augmentációnak és nagy nyelvmodell-eszközöknek
Kitettség a munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának
Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak
Műszaki részletek
A NexFuture v3.0 az automatizálási kitettséget közvetlenül az ESCO alapvető készségcsoportjaiból becsüli, a készségtömeggel súlyozva és szakértői horgonyokhoz kalibrálva. A pontszámok valószínűségi becslések, nem garanciák. A teljes részletekért lásd a NexFuture módszertani fehér könyvet.
Az automatizálásnak való kitettséget méri. Nem méri a fizetést, a keresletet, sem a közeledben elérhető állások számát.
Mit szoktak az emberek ebben a szerepben tenni
Digitális technológia
Egy átlagos nap adatelemző
09 09:00 · Reggelt adatbányászatot végez
10 10:30 · Délelőtt adatfeldolgozási folyamatokat hoz létre
12 12:00 · délben adatminőségi követelményeket definiál
14 14:00 · Délután adatnormalizálást végez
15 15:30 · Késő délután adatokat kezel
17 17:00 · Összegzés IKT adatokat integrál
A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.
Mi szükséges ehhez a munkához
Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.
-
adatnormalizálást végez
Az adatokat pontos alapvető alakjukra (normál alakjukra) redukálja, egyebek mellett a függőség minimalizálása, a redundancia megszüntetése és a következetesség növelése érdekében.
-
adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
Vonatkozó adatok és információk összegyűjtése, feldolgozása és elemzése, adatok megfelelő tárolása és frissítése, valamint számadatok és adatok megjelenítése táblázatokkal és statisztikai diagramokkal.
-
adatfeldolgozási folyamatokat hoz létre
IKT eszközöket használ matematikai, algoritmikus vagy egyéb adatmanipulációs folyamatok alkalmazásához információ létrehozása céljából.
-
adatbányászatot végez
Nagy adatkészleteket vizsgál meg, hogy statisztikákat, adatbázis-rendszereket vagy mesterséges intelligenciát használva felfedje a mintákat, és érthető módon nyújtsa be az információkat.
-
adatbázisokat használ
Szoftvereszközöket használ az adatok kezeléséhez és szervezéséhez strukturált környezetben, amely attribútumokból, táblázatokból és kapcsolatokból áll, a tárolt adatok lekérdezése és módosítása céljából.
-
IKT adatokat integrál
A forrásokból származó adatokat összesíti, hogy egységes képet adjon ezen adatok halmazáról.
-
adattisztítást végez
Az adatkészletekben azonosítja és kijavítja a sérült adatokat, és gondoskodik arról, hogy az adatok az iránymutatásoknak megfelelően rendeződjenek.
-
adatminőség-ellenőrzést folytat
Minőségbiztosítási, validálási és ellenőrzési technikák alkalmazása az adatok minőségének ellenőrzése érdekében.
-
statisztikai elemzési módszereket alkalmaz
Modelleket (leíró vagy következtetési statisztikák) és technikákat (adatbányászat vagy gépi tanulás) használ statisztikai elemzéshez, valamint IKT-eszközöket az adatok elemzéséhez, a korrelációk feltárásához és a trendek előrejelzéséhez.
-
nagy adathalmazokat elemez
Nagy mennyiségben numerikus adatokat gyűjt és értékel, különösen az adatok közötti minták azonosítása céljából.
-
statisztikai mintavétel
Összegyűjti és kiválasztja az adatokat egy készletből statisztikai vagy más meghatározott eljárás alkalmazásával.
-
IKT adatokat gyűjt
Adatgyűjtés keresési és mintavételi módszerek megtervezésével és alkalmazásával.
-
az aktuális adatokat értelmezi
Piaci adatok, tudományos dokumentumok, vevői igények és kérdőívek aktuális és naprakész adatainak ellenőrzése, a szakértői területek fejlődésének és innovációjának felmérése céljából.
-
analitikus matematikai számításokat végez
Matematikai módszereket és számítási technológiákat alkalmaz az elemzések elvégzése és konkrét problémák megoldásának kidolgozása érdekében.
-
adatminőségi követelményeket definiál
Megadja azokat a kritériumokat, amelyek alapján az üzleti felhasználás szempontjából mérhető az adatminőség – például következetlenségek, hiányosságok, a cél tekintetében történő felhasználhatóság és pontosság.
-
adatokat kezel
Minden típusú adatforrást adminisztrál az életciklusuk során az adatok profilozásának, elemzésének, szabványosításának, azonosítás megoldásának, tisztításának, fejlesztésének és ellenőrzésének végrehajtása által. Biztosítja, hogy az adatok a célnak megfelelőek legyenek, speciális IKT eszközöket használva az adatminőségi kritériumok teljesítéséhez.
adatbányászat
A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a statisztika és az adatbázisok módszerei, amelyeket a tartalom adatállományból történő kinyerésére használnak.
adatmodellek
Az adatelemek strukturálásához és a közöttük fennálló kapcsolatok kimutatásához használt technikák és meglévő rendszerek, valamint az adatstruktúrák és -kapcsolatok értelmezésére szolgáló módszerek.
az adatminőség értékelése
Az adatokkal kapcsolatos kérdések minőségi mutatók, intézkedések és mérőszámok alkalmazásával történő feltárásának folyamata az adattisztítási és adatgazdagítási stratégiák adatminőségi kritériumok szerinti megtervezésének érdekében.
dokumentációtípusok
A termékek életciklusával összhangban álló belső és külső dokumentációtípusok jellemzői és jellemző tartalomtípusai.
információ kategorizálása
Az információ kategóriákba sorolásának folyamata, valamint az adatok közötti kapcsolat bemutatása egyértelműen meghatározott célokra.
információk bizalmassága
Azok a mechanizmusok és szabályzatok, amelyek lehetővé teszik a szelektív hozzáférés ellenőrzését, és garantálják, hogy csak az arra jogosult felek (személyek, folyamatok, rendszerek és eszközök) férjenek hozzá az adatokhoz, a bizalmas információkhoz való hozzáférés megfelelő módja és a meg nem felelés kockázata.
információkinyerés
Információk strukturálatlan vagy félig strukturált digitális dokumentumokból és forrásokból történő kiderítéséhez és kinyeréséhez használt technikák és módszerek.
információstruktúra
Az adatformátumot meghatározó infrastruktúra típusa: félig strukturált, strukturálatlan és strukturált.
lekérdező nyelvek
az információk és a szükséges információkat tartalmazó dokumentumok adatbázisokból való lekérdezésére szolgáló szabványosított számítógépes nyelvek területe.
RDF lekérdező nyelv
Az olyan lekérdező nyelvek, mint a SPARQL, amelyet az Resource Description Framework (RDF) formátumban tárolt adatok lekérésére és manipulálására használnak.
strukturálatlan adat
Előre meg nem határozott módon elrendezett vagy előre meghatározott adatmodellel nem rendelkező információk, amelyek nehezen értelmezhetők, és amelyekben nehezen fedezhetők fel minták olyan technikák alkalmazása nélkül, mint például az adatbányászat.
üzleti analitika
Az üzleti problémák kvantitatív módszerek, például adatelemzés és statisztikai modellek alkalmazásával történő megoldására szolgáló tudományágak és technológiák.
Adatelemző: hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat
Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.
Alapdiploma
2039 képzés tanítja a munkakörhöz szükséges alapvető készségeket 30 országban. Ezenkívül 436 rövid tanfolyam, amelyek egy-egy készséget fejlesztenek.
Karrierutak és hasonló szerepek
Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.
Hol fér el a adatelemző?
A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.
Szervezeteknek
Az ezen az oldalon szereplő adatok az Ön diákjai, ügyfelei és munkatársai szolgálatában.
Gyakran ismételt kérdések
Milyen készségek szükségesek az adatelemzői munkához?
Milyen iparágakban van kereslet adatelemzőkre?
Lehetséges-e adatelemzőként freelance munkát vállalni?
Adatelemző — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
Források: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Az adatok frissítve: 2026. október 3. Adatainkról