Duomenų analitikas
Momentinė nuotrauka
Duomenų analitikai importuoja, tikrina, valo, pakeičia, patvirtina, modeliuoja ar aiškina duomenų rinkinius, atsižvelgdami į įmonės verslo tikslus. Jie užtikrina, kad iš duomenų šaltinių ir duomenų saugyklų būtų teikiami nuoseklūs ir patikimi duomenys. Duomenų analitikai naudoja skirtingus algoritmus ir informacinių technologijų priemones, atsižvelgdami į padėtį ir turimus duomenis. Jie gali rengti pranešimus naudodami vizualizavimą, pvz., grafikus, diagramas ir ataskaitų sritis.
Duomenų analitiko darbas apima duomenų rinkinių importavimą, patikrinimą, valymą ir apdorojimą, kad jie būtų patikimi ir atspindėtų įmonės verslo tikslus. Naudojant įvairius algoritmus ir IT priemones, analitikas modeliuoja duomenis, aiškina jų reikšmę ir pateikia rekomendacijas, remiantis išvadomis. Dažnai duomenys vizualizuojami – naudojami grafikai, diagramos ir ataskaitų sritys, kad informacija būtų lengvai suprantama.
- • Duomenų rinkinių valymas ir paruošimas analizei.
- • Duomenų modeliavimas ir tendencijų nustatymas.
- • Ataskaitų ir vizualizacijų kūrimas, apibūdinančių duomenų išvadas.
Kur šios profesijos poreikis
Praneštas darbo jėgos trūkumas ir perteklius pagal metus. Skelbiama profesijų grupėms, o ne atskiriems pareigų pavadinimams.
Skaičiai apima grupę Informacinių technologijų ir ryšių specialistai — 75 profesijos, įskaitant šią.
Trūkumas: Airija, Austrija, Belgija, Bulgarija ir dar 6.
Ilgiausiai trunkantis trūkumas: Austrija, 3 metai.
Pasirinkite teritoriją žemėlapyje, kad pamatytumėte jos duomenis.
Apie šį šaltinį›
Šaltinis: ELA/EURES, darbo jėgos trūkumas ir perteklius. Duomenys skelbiami profesijų grupės lygmeniu ir apima Europą. Leidimai skiriasi priedo sandara ir apimamomis šalimis, todėl skirtumas tarp metų ne visada reiškia, kad pasikeitė darbo rinka. Pilkos šalys nepranešė, o tai nėra tas pats kas pusiausvyra.
Ką reiškia šie žodžiai
Keturi dalykai, apie kuriuos pateikiama informacija šiame skyriuje
- Praneštas poreikis
- Praneštas poreikis parodo, ar darbdaviai nurodo, kad jiems reikia šios profesijos darbuotojų — tai nacionalinės arba ES institucijos paskelbtas vertinimas, o ne skaičius.
- Kur link juda
- Kur link juda parodo, į kurią pusę per ateinančius metus, remiantis oficialia prognoze, turėtų keistis užimtumas pagal šią profesiją.
- Laisvos darbo vietos
- Laisvos darbo vietos apytiksliai parodo, kiek jų atsiranda dėl augimo ir dėl žmonių, paliekančių šį darbą.
- Įprastas atlygis
- Įprastas atlygis parodo, kiek šios profesijos darbuotojai paprastai uždirba ten, kur tai skelbia šaltinis. Tuščias laukelis nereiškia, kad darbas neapmokamas; tai reiškia, kad niekas tos vietovės duomenų neskelbia.
Rodiklis nerodomas, kai niekas jo tai vietovei neskelbia, o ne pateikiamas kaip nulis.
Kaip rinkos vertinimas krypsta jūsų atžvilgiu
- Jūsų naudai
- Laisvų vietų daugiau nei ieškančiųjų — darbdaviai konkuruoja dėl kandidatų.
- Subalansuota
- Laisvų vietų ir ieškančiųjų yra maždaug po lygiai.
- Didelė konkurencija
- Ieškančiųjų daugiau nei laisvų vietų — tikėkitės konkurencijos.
- Prieštaringi duomenys
- Šaltiniai nesutampa arba tos pačios profesijų grupės vienoje vietoje trūksta, o kitoje yra perteklius.
Kiekvienas šaltinis rezultatą priskiria vienai iš šių keturių kategorijų, todėl vartojami tie patys žodžiai. Skiriasi tik tai, kokiais duomenimis jos pagrįstos: po kiekviena išvada pateikiamas išmatuotas laisvų darbo vietų ir darbo ieškančių žmonių santykis arba nacionalinės institucijos paskelbtas vertinimas.
Kaip ši profesija atrodo, palyginti su kitomis tos pačios šalies profesijomis
- Stipri
- Tarp stipriausių šalyje that country
- Gera
- Stipresnė nei dauguma profesijų šalyje that country
- Nevienoda
- Maždaug įprasta šaliai that country
- Silpna
- Silpnesnė nei dauguma profesijų šalyje that country
Tai yra reitingas vienoje šalyje, o ne balas, kurį galima lyginti tarp šalių — dviejų šalių registruose skaičiuojami skirtingi žmonės, todėl tas pats skaičius kiekvienoje šalyje reiškia ką kita. Dėl tos pačios priežasties profesija gali būti viena stipriausių šalyje ir vis tiek būti rodoma kaip Didelė konkurencija: ji pirmauja rinkoje, kurioje apskritai didelė konkurencija.
Iš kur gaunami šie duomenys
Kiekvieną rodiklį skelbia nacionalinė statistikos tarnyba, valstybinė užimtumo tarnyba arba ES institucija, o kiekvienoje kortelėje nurodomas šaltinis ir laikotarpis, kurį jis apima. Kai kur duomenys skaičiuojami kas mėnesį, kitur vertinami kartą ar du kartus per metus, todėl dvi vietovės tame pačiame žemėlapyje gali apibūdinti skirtingus momentus — data visada nurodoma.
Visa tai neprognozuoja vieno žmogaus galimybių. Tai apibūdina rinką.
Praneštas poreikis · Įprastas atlygis · Kur link juda (Lietuva, Latvija, Estija, Lenkija, Vokietija, Norvegija)
| Praneštas poreikis | Įprastas atlygis | Kur link juda | |
|---|---|---|---|
| Lietuva | Nepranešta | — | +54,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Latvija | Pranešta apie perteklių ELA/EURES 2025 * | — | +41,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estija | Pranešta apie trūkumą ELA/EURES 2022 * | — | +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Lenkija | Nepranešta | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Vokietija | Pranešta apie trūkumą ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norvegija | Pranešta apie trūkumą ELA/EURES 2022 * | 919 320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Skelbiama profesijų grupėms, o ne atskiriems pareigų pavadinimams.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Ar teikiate karjeros konsultacijas mokiniams, klientams ar darbuotojams? Naudokite šios profesijos duomenis savo organizacijoje.
Ateities perspektyvos duomenų analitikas
The outlook for duomenų analitikas reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kaip skaičiuojami šie rezultatai?
Atsparumo indeksas (0–100) įvertina, kaip struktūriškai apsaugota ši profesija nuo automatizacijos ir AI trikdžių, remiantis užduočių lygio analize. Didesni balai reiškia daugiau užduočių, reikalaujančių žmogaus sprendimo. AI poveikis rodo numatomą darbo valandų procentą, kurį galėtų paveikti dabartiniai AI pajėgumai. Tai struktūriniai rodikliai, kilę iš modelio, o ne individualios darbo saugumo prognozės.
Kaip duomenų analitikas galėtų pasikeisti augant AI pritaikymui?
Kai kurios užduočių sritys gali pereiti prie dirbtinio intelekto darbo eigos, todėl perkvalifikavimas tampa svarbesnis.
Iliustracinis scenarijus pagal užduočių automatizavimą — ne prognozė. Reikšmės apvalinamos, kuo toliau žiūrite į ateitį.
Kai kurios užduočių sritys gali pereiti prie dirbtinio intelekto darbo eigos, todėl perkvalifikavimas tampa svarbesnis.
Iliustracinis scenarijus pagal užduočių automatizavimą — ne prognozė. Reikšmės apvalinamos, kuo toliau žiūrite į ateitį.
Modeliu pagrįstas įvertinimas. Naudokite jį kaip planavimo signalą, o ne garantiją.
Palyginkite tai su savo profiliu
Kaip AI gali pakeisti šį vaidmenį
Deterministinis, modeliu pagrįstas dabartinių vaidmenų signalų interpretavimas – ne pakeitimo garantija.
Kas dar priklauso nuo žmonių
- apibrėžti duomenų kokybės kriterijus
Kur AI gali tapti antruoju pilotu
- taikyti statistinės analizės metodus
- analizuoti didelius duomenų rinkinius
- analizuoti esamus duomenis
Užduotys, kurios labiausiai susiduria su automatizavimu
- tvarkyti duomenų rinkinius
- rinkti informacinių ir ryšių technologijų duomenis
- atlikti analitinius matematinius skaičiavimus
Gyvybiniai požymiai ir dirbtinio intelekto vektoriai
AI ekspozicijos vektoriai
0-100%Rizika iš AI pagalbos atliktos analizės, modelio atpažinimo ir numatymo modeliavimo užduočių
Rizika iš turinio generavimo, kūrybinio patobulinimo ir didelių kalbos modelių įrankių
Rizika iš darbo srauto automatizavimo, sprendimų paramos programinės įrangos ir procesų skaitmeninimo
Rizika iš fizinio automatizavimo, robotikos ir jutikliu valdomo užduočių poslinkio
Techninė informacija
NexFuture v3.0 vertina automatizavimo poveikį tiesiogiai iš ESCO esminių įgūdžių grupių, pasvertą pagal įgūdžių masę ir sukalibruotą pagal ekspertų atskaitos taškus. Balai yra tikimybiniai įverčiai, o ne garantijos. Išsamią informaciją rasite NexFuture metodologijos baltojoje knygoje.
Matuoja automatizavimo poveikį. Jis nematuoja atlyginimo, paklausos ar darbo vietų skaičiaus netoli jūsų.
Ką žmonės šiame vaidmenyje dažniausiai daro
Skaitmeninė technologija
Įprasta diena kaip duomenų analitikas
09 09:00 · Rytas apibrėžti duomenų kokybės kriterijus
10 10:30 · Vidurys rytas integruoti informacinių ir ryšių technologijų duomenis
12 12:00 · Vidurdienis išgauti duomenis
14 14:00 · Popietė normalizuoti duomenis
15 15:30 · Vėlyvą popietę nustatyti duomenų procesus
17 17:00 · Užbaigimas valdyti duomenis
Užduočių tvarka yra iliustracinė. Atskiros dienos skiriasi.
Ko reikia šiam darbui atlikti
Įgūdžiai, žinios ir įrankiai, kurių reikia šiam vaidmeniui, taip pat su juo susiję bruožai ir atlygis.
-
normalizuoti duomenis
Sumažinti duomenis iki jų tikslios pagrindinės formos (įprastos formos), kad būtų pasiekti tokie rezultatai, kaip mažesnė priklausomybė, panaikintas perteklius, didesnis nuoseklumas.
-
naudoti duomenų apdorojimo metodus
Surinkti, apdoroti ir analizuoti atitinkamus duomenis ir informaciją, tinkamai saugoti ir atnaujinti duomenis, taip pat pateikti skaičius ir duomenis naudojant grafikus ir statistines diagramas.
-
nustatyti duomenų procesus
Naudoti IRT priemones matematiniams, algoritminiams ar kitokiems duomenų tvarkymo procesams taikyti, siekiant kurti informaciją.
-
išgauti duomenis
Išnagrinėti didelius duomenų rinkinius, kad būtų galima atskleisti modelius, susijusius su statistika, duomenų bazių sistemomis ar dirbtiniu intelektu, ir pateikti išsamią informaciją.
-
naudotis duomenų bazėmis
Naudoti programinės įrangos priemones, skirtas tvarkyti ir rengti duomenis struktūruotoje aplinkoje, kurią sudaro požymiai, lentelės ir ryšiai, siekiant pateikti užklausą ir pakeisti saugomus duomenis.
-
integruoti informacinių ir ryšių technologijų duomenis
Sujungti duomenis iš įvairių šaltinių, siekiant pateikti bendrą vaizdą apie šių duomenų rinkinį.
-
taisyti duomenis
Nustatyti ir ištaisyti neteisingus duomenų rinkinių įrašus, užtikrinti, kad duomenys būtų ir išliktų susisteminti pagal gaires.
-
įgyvendinti duomenų kokybės procesus
Taikyti duomenų kokybės analizės, tvirtinimo ir tikrinimo metodus duomenų kokybės vientisumui tikrinti.
-
taikyti statistinės analizės metodus
Naudoti statistinės analizės modelius (aprašomoji arba inferencinė statistika) ir metodus (duomenų gavyba arba mašinų mokymasis) ir informacinių ir ryšių technologijas, siekiant analizuoti duomenis, atskleisti ryšius ir numatyti tendencijas.
-
analizuoti didelius duomenų rinkinius
Dideliais kiekiais rinkti ir vertinti skaitinius duomenis, ypač siekiant nustatyti duomenų modelius.
-
tvarkyti duomenų rinkinius
Rinkti duomenis iš gyventojų ir atrinkti jų rinkinį naudojant statistinę arba kitą apibrėžtą procedūrą.
-
rinkti informacinių ir ryšių technologijų duomenis
Rinkti duomenis rengiant ir taikant paieškos ir atrankos metodus.
-
analizuoti esamus duomenis
Analizuoti duomenis, gautus iš tokių šaltinių, kaip rinkos duomenys, moksliniai dokumentai, klientų reikalavimai ir dabartiniai atnaujinti klausimynai, siekiant įvertinti vystymąsi ir inovacijas kompetencijos srityse.
-
atlikti analitinius matematinius skaičiavimus
Taikyti matematinius metodus ir naudoti skaičiavimo technologijas analizei atlikti ir konkrečių problemų sprendimams parengti.
-
apibrėžti duomenų kokybės kriterijus
Nurodyti kriterijus, pagal kuriuos verslo tikslais nustatoma duomenų kokybė, kaip antai nenuoseklumas, neišsamumas, naudojimas siekiant tikslo ir tikslumas.
-
valdyti duomenis
Administruoti visų rūšių duomenų išteklius per jų gyvavimo ciklą, atliekant duomenų profilio sudarymą, nagrinėjimą, standartizavimą, identifikavimą, valymą, tobulinimą ir auditą. Užtikrinti, kad duomenys atitiktų savo paskirtį, naudojant specializuotas IRT priemones tam, kad būtų laikomasi duomenų kokybės kriterijų.
dokumentų rūšys
Vidaus ir išorės dokumentų rūšių pobūdis, atitinkantis produkto gyvavimo ciklą ir jų konkrečias turinio rūšis.
duomenų gavyba
Dirbtinio intelekto, kompiuterinio mokymosi, statistikos duomenų ir duomenų bazių metodai, naudojami duomenų rinkinio turiniui nustatyti.
duomenų kokybės vertinimas
Duomenų atskleidimo procesas naudojant kokybės rodiklius, priemones ir parametrus, siekiant planuoti duomenų valymą ir duomenų gerinimo strategijas pagal duomenų kokybės kriterijus.
duomenų modeliai
Metodai ir esamos sistemos, naudojami duomenų elementams struktūrizuoti ir jų tarpusavio ryšiams atskleisti, taip pat duomenų struktūrų ir ryšių aiškinimo metodai.
informacijos išrinkimas
Informacija apie techniką ir metodus, naudojamus išsiaiškinti ir išgauti informaciją iš nestruktūruotų arba pusiau struktūruotų skaitmeninių dokumentų ir šaltinių.
informacijos kategorizavimas
Informacijos klasifikavimo į kategorijas procesas ir ryšio tarp duomenų, susijusių su tam tikrais aiškiai apibrėžtais tikslais, rodymas.
informacijos konfidencialumas
Mechanizmai ir taisyklės, pagal kuriuos suteikiama galimybė atrankinei prieigai kontroliuoti ir užtikrinti, kad tik įgaliotosios šalys (asmenys, procesai, sistemos ir prietaisai) galėtų naudotis duomenimis, konfidencialios informacijos gavimo tvarka ir neatitikties rizika.
informacijos struktūra
Infrastruktūros rūšis, pagal kurią apibrėžiamas duomenų formatas: pusiau struktūruoti, nestruktūruoti ir struktūruoti.
informacijos vizualizacijos metodai
Vizualizacijos ir sąveikos metodai, pvz., histogramos, taškiniai grafikai, paviršiaus grafikai, medžio formos diagramos ir lygiagrečių koordinačių grafikai, kuriuos galima naudoti abstraktiems ir neskaitiniams duomenims pateikti, kad žmonės geriau suprastų šią informaciją.
išteklių aprašymo sistemos užklausų kalba
Užklausų kalbos, kaip antai SPARQL, naudojamos duomenims, saugomiems išteklių aprašymo sistemos formatu, atkurti ir valdyti.
nesusisteminti duomenys
Informacija, kuri nėra išdėstyta iš anksto nustatytu būdu arba kurioje nėra iš anksto nustatyto duomenų modelio ir kurią sunku suprasti ir rasti modelių nenaudojant tokių metodų, kaip duomenų gavyba.
užklausų kalbos
Standartizuotų kompiuterių kalbų, skirtų informacijai iš duomenų bazių ir dokumentams su reikalinga informacija gauti, sritis.
Duomenų analitikas: kaip įgyti kvalifikaciją ir kur studijuoti
Ko paprastai reikia norint įgyti kvalifikaciją: išsilavinimo lygis, kur tai yra reglamentuojama profesija ir kur studijuoti.
Bakalauro laipsnis
2 039 programos šalyse, kurių yra 30, moko pagrindinių šio darbo įgūdžių. Be to, 436 trumpi kursai, ugdantys po vieną įgūdį.
Augimo keliai ir panašūs vaidmenys
Ištirkite tipinius karjeros kelius, susijusius įgūdžius ir panašius vaidmenis, kad suplanuotumėte kitą žingsnį.
Kur tinka duomenų analitikas?
Panašumo balai, pagrįsti įgūdžių sutapimo iš ESCO duomenų.
Organizacijoms
Šiame puslapyje pateikti duomenys jūsų mokiniams, klientams ir darbuotojams.
Dažnai užduodami klausimai
Kokie įgūdžiai svarbiausi duomenų analitiko darbui?
Ar duomenų analitikas gali dirbti nuotoliniu būdu?
Kaip duomenų analitikas prisideda prie įmonės sėkmės?
Duomenų Analitikas — kiek už tai moka Jungtinėse Valstijose?
Šaltiniai: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Duomenys atnaujinti 2026 m. spalio 3 d. Apie mūsų duomenis