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.
Sodresnė spalva: taip pat pranešta daugiau metų iš eilės.
Skaičiai apima grupę Informacinių technologijų ir ryšių specialistai — 75 profesijos, įskaitant šią.
Trūkumas: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus ir dar 6.
Ilgiausiai trunkantis trūkumas: Austria, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Sužinokite daugiau
Raskite savo karjeros kelią ir susipažinkite su mokslu, kuriuo grindžiamos mūsų rekomendacijos.
Ar duomenų analitikas jums tiktų?
Atsakykite į tris greitus klausimus. Tai nėra išsamus įvertinimas – tai anonsas, padėsiantis nuspręsti, ar palyginti savo profilį.
Ar jums patinka užduotys, kurioms reikia Analitinis mąstymas?
Ar jums patinka užduotys, kurioms reikia Pripažinimas?
Ar jums patinka užduotys, kurioms reikia Pasiekimas?
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.
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.
Pažiūrėkite, ar šis vaidmuo atitinka jūsų karjeros DNR
Atlikite nemokamą karjeros DNR vertinimą ir sužinokite, kaip duomenų analitikas atitinka jūsų interesus, darbo stilių ir ateities kelią. Mažiau nei per 10 minučių gausite suasmenintą tinkamumo signalą ir planą, ką daryti toliau.
Nuskaitykite, kad galėtumėte tęsti mobiliajame įrenginyjeDuomenų 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
Tikros programos, vedančios į šią profesiją, pagal šalį.
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.
Dažnai užduodami klausimai
- Kokie įgūdžiai svarbiausi duomenų analitiko darbui?
- Svarbūs analitiniai gebėjimai, statistikos žinios, duomenų bazių išmanymas (pvz., SQL), duomenų vizualizacijos įrankių (pvz., Tableau, Power BI) naudojimo įgūdžiai bei gebėjimas aiškiai komunikuoti išvadas.
- Ar duomenų analitikas gali dirbti nuotoliniu būdu?
- Taip, duomenų analitikas dažnai dirba pagal darbo sutartį, bet šis darbas taip pat yra populiarus freelancerių tarpe. Daug įmonių siūlo galimybę dirbti nuotoliniu būdu, ypač jei projektas leidžia.
- Kaip duomenų analitikas prisideda prie įmonės sėkmės?
- Duomenų analitikas padeda priimti pagrįstus sprendimus, optimizuoti procesus, nustatyti rizikas ir galimybes, o tai tiesiogiai prisideda prie įmonės efektyvumo ir pelningumo didinimo.
- Duomenų Analitikas — kiek už tai moka Jungtinėse Valstijose?
- 112 590 dolerių per metus pagal medianą, 2025-05 duomenimis. Valstijų medianos svyruoja nuo 69 490 iki 163 350 dolerių. Šaltinis: US Bureau of Labor Statistics. Skaičius taikomas Jungtinėms Valstijoms ir nėra prognozė Europai.
Šaltiniai: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Duomenys atnaujinti 2026 m. rugsėjo 20 d. Apie mūsų duomenis