Datu analītiķis
Momentuzņēmums
Datu analītiķi importē, pārbauda, attīra, pārveido, validē, modelē vai interpretē datu kolekcijas saskaņā ar uzņēmuma darbības mērķiem. Viņi nodrošina, ka datu avoti un repozitoriji sniedz konsekventus un uzticamus datus. Datu analītiķi izmanto dažādus algoritmus un IT rīkus atkarībā no konkrētās situācijas un esošā datu stāvokļa. Viņi var sagatavot vizuālus ziņojumus, piemēram, grafikus, diagrammas un informācijas paneļus.
Datu analītiķa darbs ietver datu ievadīšanu, pārbaudi, attīrīšanu un transformēšanu, lai nodrošinātu to precizitāti un uzticamību. Izmantojot dažādus algoritmus un IT rīkus, analītiķis modelē datus, interpretē rezultātus un sagatavo vizuāli pievilcīgus ziņojumus, piemēram, grafikus un informācijas paneļus, lai palīdzētu uzņēmumiem saprast savu darbību un pieņemt labākus lēmumus.
- • Datu ievākšana, attīrīšana un sagatavošana analīzei.
- • Datu modelēšana un analīze, izmantojot statistikas metodes un IT rīkus.
- • Vizualizāciju (grafiku, diagrammu, informācijas paneļu) izstrādāšana, lai prezentētu analīzes rezultātus.
Kur šī profesija ir pieprasīta
Ziņotais darbaspēka deficīts un pārpalikums pa gadiem. Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.
Skaitļi attiecas uz grupu Informācijas un komunikāciju tehnoloģiju vecākie speciālisti — 75 profesijas, ieskaitot šo.
Deficīts: Austrija, Beļģija, Bulgārija, Kipra un vēl 6.
Ilgākais deficīts: Austrija, 3 gadi.
Izvēlieties teritoriju kartē, lai redzētu tās datus.
Par šo avotu›
Avots: ELA/EURES, darbaspēka deficīts un pārpalikums. Dati tiek publicēti profesiju grupas līmenī un aptver Eiropu. Izdevumi atšķiras pielikuma uzbūvē un aptverto valstu ziņā, tāpēc atšķirība starp gadiem ne vienmēr nozīmē, ka darba tirgus ir mainījies. Pelēkās valstis nav ziņojušas, kas nav tas pats, kas līdzsvars.
Ko nozīmē šie vārdi
Četras lietas, par kurām ziņo šī sadaļa
- Ziņotais pieprasījums
- Ziņotais pieprasījums rāda, vai darba devēji ziņo, ka šajā profesijā ir vajadzīgi cilvēki — tas ir valsts vai ES iestādes publicēts vērtējums, nevis skaits.
- Kurp tas virzās
- Kurp tas virzās rāda, kā tuvāko gadu laikā, balstoties uz oficiālu prognozi, paredzēts mainīties nodarbin ātībai šajā profesijā.
- Brīvās darbvietas
- Brīvās darbvietas aptuveni raksturo, cik darbvietu rodas gan izaugsmes, gan to cilvēku dēļ, kuri pamet šo profesiju.
- Parastais atalgojums
- Parastais atalgojums rāda, cik parasti pelna cilvēki šajā profesijā, ja avots šos datus publicē. Tukšs lauks nenozīmē, ka darbs ir neapmaksāts; tas nozīmē, ka neviens šo informāciju par attiecīgo vietu nepublicē.
Rādītājs netiek iekļauts, ja neviens to par attiecīgo vietu nepublicē, nevis uzrādīts kā nulle.
Kurā virzienā tirgus sliecas jums par labu
- Jums par labu
- Brīvo vietu ir vairāk nekā meklētāju — darba devēji sacenšas par kandidātiem.
- Līdzsvarā
- Brīvo vietu un meklētāju skaits ir aptuveni vienāds.
- Liela konkurence
- Meklētāju ir vairāk nekā brīvo vietu — rēķinieties ar konkurenci.
- Pretrunīgi dati
- Avoti nesakrīt, vai arī vienā vietā tās pašas profesiju grupas trūkst, bet citā ir pārpalikums.
Katrs avots nonāk pie viena no šiem četriem vērtējumiem, tāpēc jāapgūst viena vārdu kopa. Atšķiras pierādījumi, uz kuriem vērtējums balstās; tie ir norādīti zem katra vērtējuma — izmērīta brīvo darbvietu un darba meklētāju attiecība vai valsts iestādes publicēts novērtējums.
Kā šī profesija salīdzināma ar citām profesijām tajā pašā valstī
- Spēcīgs
- Starp spēcīgākajām valstī that country
- Labs
- Spēcīgāka nekā vairums profesiju valstī that country
- Nevienmērīgs
- Aptuveni ierasta valstij that country
- Vājš
- Vājāka nekā vairums profesiju valstī that country
Tas ir rangējums vienas valsts ietvaros, nevis vērtējums, ko var izmantot pāri robežām — reģistros, uz kuriem balstās dati par abām valstīm, tiek uzskaitīti atšķirīgi cilvēki, tāpēc viens un tas pats skaitlis katrā valstī nozīmē ko citu. Tāpēc profesija var būt viena no spēcīgākajām valstī un tomēr tikt parādīta kā Liela konkurence: tā ieņem vadošo vietu kopumā pārpildītā darba tirgū.
No kurienes šie dati nāk
Katru skaitli publicē valsts statistikas pārvalde, publiskais nodarbinātības dienests vai ES iestāde, un katrā kartītē ir norādīts avots un periods, uz kuru dati attiecas. Dažviet dati tiek apkopoti katru mēnesi, citviet novērtējums tiek veikts reizi vai divas reizes gadā, tāpēc divas vietas vienā kartē var raksturot atšķirīgus laikposmus — datums vienmēr ir norādīts.
Tas viss neprognozē viena cilvēka izredzes. Tas raksturo darba tirgu.
Ziņotais pieprasījums · Parastais atalgojums · Kurp tas virzās (Latvija, Lietuva, Igaunija, Vācija, Somija, Zviedrija)
| Ziņotais pieprasījums | Parastais atalgojums | Kurp tas virzās | |
|---|---|---|---|
| Latvija | Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * | — | +41,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Lietuva | Nav ziņots | — | +54,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Igaunija | Ziņots par deficītu ELA/EURES 2022 * | — | +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Vācija | Ziņots par deficītu ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Somija | Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Zviedrija | Ziņots par deficītu ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Vai jūs sniedzat karjeras konsultācijas studentiem, klientiem vai darbiniekiem? Izmantojiet šos profesijas datus savā organizācijā.
Nākotnes perspektīva datu analītiķis
The outlook for datu analītiķis reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kā tiek aprēķināti šie rezultāti?
Noturības indekss (0–100) novērtē, cik strukturāli aizsargāta šī profesija ir no automatizācijas un MI traucējumiem, pamatojoties uz uzdevumu līmeņa analīzi. Augstāki rādītāji nozīmē vairāk uzdevumu, kas prasa cilvēka spriedumu. AI iedarbība parāda aplēsto uzdevumu stundu procentu, ko varētu ietekmēt pašreizējās MI spējas. Tās ir no modeļa atvasinātas strukturālas indikācijas, nevis prognozes par individuālo darba drošību.
Kā datu analītiķis varētu mainīties, pieaugot AI ieviešanai?
Vairākas uzdevumu jomas var pāriet uz AI atbalstītām darbplūsmām, tāpēc pārkvalificēšanās kļūst svarīgāka.
Ilustratīvs scenārijs, pamatojoties uz uzdevumu automatizējamību — nav prognoze. Vērtības tiek noapaļotas, jo tālāk nākotnē skatāties.
Vairākas uzdevumu jomas var pāriet uz AI atbalstītām darbplūsmām, tāpēc pārkvalificēšanās kļūst svarīgāka.
Ilustratīvs scenārijs, pamatojoties uz uzdevumu automatizējamību — nav prognoze. Vērtības tiek noapaļotas, jo tālāk nākotnē skatāties.
Uz modeli balstīta aplēse. Izmantojiet to kā plānošanas signālu, nevis garantiju.
Salīdziniet to ar savu profilu
Kā AI var mainīt šo lomu
Pašreizējo lomu signālu deterministiska, uz modeļiem balstīta interpretācija — nevis aizstāšanas garantija.
Kas vēl ir atkarīgs no cilvēkiem
- definēt datu kvalitātes kritērijus
Kur AI var kļūt par otro pilotu
- izmantot statistiskās analīzes metodes
- analizēt lielu datu apjomu
- pašreizējo datu interpretācija
Uzdevumi, kas visvairāk pakļauti automatizācijai
- apiešanās ar datu paraugiem
- vākt IKT datus
- analītisku matemātisku aprēķinu veikšana
Dzīvības pazīmes un AI vektori
AI ekspozīcijas vektori
0-100%Ekspozīcija uz AI atbalstītu analīzi, modeļu atpazīšanu un paredzošās modelēšanas uzdevumiem
Ekspozīcija uz satura ģenerēšanu, radošu palielināšanu un lielo valodu modeļu rīku
Ekspozīcija uz darba plūsmas automatizēšanu, lēmumu pieņemšanas atbalsta programmatūru un procesu digitalizāciju
Ekspozīcija uz fizisko automatizēšanu, robotiku un sensoru vadītu uzdevumu nobīdi
Tehniskā informācija
NexFuture v3.0 novērtē automatizācijas ietekmi tieši no ESCO būtiskajām prasmju grupām, kas svērtas pēc prasmju masas un kalibrētas pret ekspertu enkuriem. Rezultāti ir varbūtības aplēses, nevis garantijas. Pilnu informāciju skatiet NexFuture metodoloģijas baltajā grāmatā.
Mēra pakļautību automatizācijai. Tas nemēra atalgojumu, pieprasījumu vai darbvietu skaitu jūsu tuvumā.
Ko cilvēki šajā lomā parasti dara
Ciparu tehnoloģija
Parasta diena kā datu analītiķis
09 09:00 · Rīts datizraces veikšana
10 10:30 · Pusrīta datu procesu izveide
12 12:00 · Pusdienas definēt datu kvalitātes kritērijus
14 14:00 · Pēcpusdiena IKT datu integrācija
15 15:30 · Vēlā pēcpusdienā normalizēt datus
17 17:00 · Iesaiņojums pārvaldīt datus
Uzdevumu secībai ir ilustratīvs raksturs. Atsevišķas dienas atšķiras.
Kas nepieciešams šī darba veikšanai
Prasmes, zināšanas un rīki, kas nepieciešami šai lomai, kā arī ar to saistītās iezīmes un ieguvumi.
-
normalizēt datus
Samazināt datus līdz to precīzai pamatformai (standartformai), lai sasniegtu tādus rezultātus kā atkarības samazināšana, redundances novēršana, konsekvences palielināšana.
-
izmantot datu apstrādes metodes
Apkopot, apstrādāt un analizēt attiecīgos datus un informāciju, pienācīgi uzglabāt un atjaunināt datus un attēlot skaitļus un datus, izmantojot grafikus un statistiskās diagrammas.
-
datu procesu izveide
Izmantot IKT rīkus, lai piemērotu matemātiskus, algoritmiskus vai citādus datu manipulēšanas procesus, radot informāciju.
-
datizraces veikšana
Izpētīt lielas datu kopas, lai atklātu modeļus, izmantojot statistiku, datubāzu sistēmas vai mākslīgo intelektu, un saprotamā veidā iepazīstināt ar informāciju.
-
lietot datubāzes
Izmantot programmatūras rīkus datu pārvaldībai un organizēšanai strukturētā vidē, kas sastāv no atribūtiem, tabulām un relācijām, lai veiktu datu vaicājumus un pārveidotu uzglabātos datus.
-
IKT datu integrācija
Apvienot datus no avotiem, lai nodrošinātu vienotu datu kopuma pārskatu.
-
veikt datu attīrīšanu
Konstatēt bojātus datu kopu ierakstus un tos izlabot, nodrošinot, ka dati kļūst un paliek strukturēti saskaņā ar vadlīnijām.
-
datu kvalitātes procesu īstenošana
Izmantot kvalitātes analīzes, validācijas un verifikācijas metodes attiecībā uz datiem, lai pārbaudītu datu kvalitātes integritāti.
-
izmantot statistiskās analīzes metodes
Izmantot statistiskās analīzes modeļus (aprakstošo vai secinošo statistiku), metodes (datizraci vai mašīnmācīšanos) un IKT rīkus, lai analizētu datus, atklātu korelācijas un prognozētu tendences.
-
analizēt lielu datu apjomu
Apkopot un novērtēt skaitliskus datus lielos daudzumos, jo īpaši, lai noteiktu sakarības starp tiem.
-
apiešanās ar datu paraugiem
Vākt un atlasīt datu kopu no populācijas, izmantojot statistisku datu apstrādi vai citu noteiktu procedūru.
-
vākt IKT datus
Vākt datus, projektējot un piemērojot meklēšanas un paraugu ņemšanas metodes.
-
pašreizējo datu interpretācija
Analizēt datus, kas iegūti no tādiem avotiem kā tirgus dati, zinātniskie raksti, klientu prasības un aptaujas, kas ir aktuālas un atjauninātas, lai novērtētu attīstību un inovāciju pētāmajās jomās.
-
analītisku matemātisku aprēķinu veikšana
Izmantot matemātiskās metodes un aprēķinu tehnoloģijas, lai analīzētu un izstrādātu risinājumus konkrētām problēmām.
-
definēt datu kvalitātes kritērijus
Noteikt kritērijus, pēc kuriem mēra datu kvalitāti uzņēmējdarbības mērķiem, piemēram, neatbilstības, nepilnības, izmantojamību mērķim un precizitāti.
-
pārvaldīt datus
Pārvaldīt visu veidu datu resursus to aprites cikla laikā, veicot datu profilēšanu, parsēšanu, standartizāciju, identitātes noteikšanu, tīrīšanu, uzlabošanu un revīziju. Nodrošināt datu atbilstību mērķim, izmantojot specializētus IKT rīkus, lai izpildītu datu kvalitātes kritērijus.
datizrace
Mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās, statistikas un datubāzu metodes, ko izmanto satura iegūšanai no datu kopas.
datu kvalitātes novērtēšana
Datu problēmu atklāšanas process, izmantojot kvalitātes rādītājus, mērījumus un metriku, lai plānotu datu tīrīšanas un datu bagātināšanas stratēģijas saskaņā ar datu kvalitātes kritērijiem.
datu modeļi
Paņēmieni un esošās sistēmas, ko izmanto, lai strukturētu datu elementus un parādītu saistību starp tiem, kā arī metodes datu struktūru un attiecību interpretēšanai.
dokumentu veidi
Preces aprites ciklam un tās konkrētā satura veidam pieskaņoto iekšējo un ārējo dokumentu veidu īpašības.
informācijas izvilkšana
Paņēmieni un metodes, ko izmanto, lai iegūtu un izvilktu informāciju no nestrukturētiem vai daļēji strukturētiem digitāliem dokumentiem un avotiem.
informācijas kategorizācija
Process, kurā informāciju klasificē kategorijās un raksturo attiecības starp datiem kādiem skaidri noteiktiem nolūkiem.
informācijas konfidencialitāte
Mehānismi un noteikumi, kas ļauj veikt selektīvu piekļuves kontroli un garantē, ka piekļuve datiem ir tikai pilnvarotām personām (cilvēkiem, procesiem, sistēmām un ierīcēm); veids, kā ievērot informācijas konfidencialitāti un novērst neatbilstības riskus.
informācijas struktūra
Infrastruktūras veids, ar ko nosaka datu formātu: daļēji strukturēti, nestrukturēti un strukturēti.
nestrukturēti dati
Informācija, kas nav sakārtota iepriekš noteiktā veidā vai kam nav iepriekš noteikta datu modeļa un ko ir grūti saprast un kurā ir grūti atrast sakarības, neizmantojot tādas metodes kā datizraci.
resursu aprakstīšanas ietvara vaicājumvaloda
Vaicājumvalodas, piemēram, “SPARQL”, kuras izmanto, lai izgūtu un manipulētu ar resursu apraksta sistēmas (RDF) formāta datiem.
uzņēmējdarbības analītika
Uzņēmējdarbības problēmu risināšanas disciplīnas un tehnoloģijas, kas izmanto kvantitatīvas metodes, piemēram, datu analīzi un statistikas modeļus.
vaicājumvalodas
Standartizētas datorvalodas, kas paredzētas informācijas izgūšanai no datubāzes un dokumentiem, kuros ir vajadzīgā informācija.
Datu analītiķis: kā iegūt kvalifikāciju un kur mācīties
Kas parasti nepieciešams, lai kvalificētos: izglītības līmenis, kur tā ir reglamentēta profesija un kur mācīties.
Bakalaura grāds
Šī amata pamatprasmes māca studiju programmas; programmu skaits ir 2039, savukārt valstu skaits, kurās tās pieejamas, ir 30. Turklāt ir 436 īsi kursi, no kuriem katrs attīsta vienu prasmi.
Izaugsmes ceļi un līdzīgas lomas
Izpētiet tipiskos karjeras ceļus, blakus esošās prasmes un līdzīgas lomas, lai plānotu savu nākamo pāreju.
Kur datu analītiķis iederas?
Līdzības rādītāji, kas balstīti uz prasmju pārklāšanos no ESCO datiem.
Organizācijām
Izmantojiet šīs lapas datus savu studentu, klientu un darbinieku labā.
Bieži uzdotie jautājumi
Kāds IT rīku un programmu zināšanas ir nepieciešamas datu analītiķim?
Kādas ir galvenās personīgās īpašības, kas nepieciešamas datu analītiķa profesijai?
Vai datu analītiķa darbs ir pieejams gan pilnas slodzes, gan brīvprakse veidā?
Datu Analītiķis — cik par to maksā Amerikas Savienotajās Valstīs?
Avoti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati atjaunināti 2026. gada 3. oktobris Par mūsu datiem