Archiwista danych big data
Soczewka roli
Archiwiści danych big data dokonują klasyfikacji, katalogowania i prowadzą biblioteki mediów cyfrowych. Oceniają oni również i stosują się do norm w zakresie metadanych dotyczących treści cyfrowych oraz aktualizują nieaktualne dane i systemy zapisu.
Praca archiwisty danych big data to kompleksowe zadanie, wymagające zarówno umiejętności technicznych, jak i analitycznego myślenia. Codzienność obejmuje klasyfikację i katalogowanie danych, tworzenie i utrzymywanie metadanych, monitorowanie jakości danych oraz wdrażanie i aktualizację systemów archiwizacji. Często wymaga to współpracy z zespołami IT, analitykami danych i specjalistami od bezpieczeństwa, aby zapewnić zgodność z regulacjami i standardami branżowymi.
- • Klasyfikacja, katalogowanie i archiwizacja dużych zbiorów danych (big data) z różnych źródeł.
- • Tworzenie, utrzymywanie i aktualizacja metadanych opisujących dane, zgodnie z obowiązującymi standardami.
- • Monitorowanie jakości danych i identyfikacja potencjalnych problemów z integralnością danych.
Gdzie ten zawód jest poszukiwany
Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Dane obejmują Średni personel w dziedzinie prawa, spraw społecznych, kultury i w dziedzinach pokrewnych — 108 zawodów, w tym ten.
Niedobór: Dania, Rumunia, Włochy.
Najdłużej trwający niedobór: Włochy, 2 lata.
Wybierz obszar na mapie, aby zobaczyć jego dane.
O tym źródle›
Źródło: ELA/EURES, niedobory i nadwyżki siły roboczej. Dane publikowane są na poziomie grupy zawodowej i obejmują Europę. Wydania różnią się układem załącznika oraz zakresem krajów, więc zmiana między latami nie zawsze oznacza, że zmienił się rynek pracy. Kraje na szaro nie zostały zgłoszone, co nie jest tym samym co równowaga.
Co oznaczają te słowa
Cztery informacje przedstawiane w tej sekcji
- Zgłoszone zapotrzebowanie
- Zgłoszone zapotrzebowanie pokazuje, czy pracodawcy zgłaszają potrzebę zatrudnienia osób w tym zawodzie — jest to ocena opublikowana przez organ krajowy lub unijny, a nie liczba.
- W którą stronę zmierza
- W którą stronę zmierza zatrudnienie w tym zawodzie w nadchodzących latach, zgodnie z oficjalną prognozą.
- Wakaty
- Wakaty pokazują w przybliżeniu, ile wolnych miejsc pracy powstaje w wyniku rozwoju oraz odchodzenia osób z tego zawodu.
- Typowe wynagrodzenie
- Typowe wynagrodzenie osób pracujących w tym zawodzie, jeśli dane źródło je publikuje. Brak danych nie oznacza, że praca jest bezpłatna — oznacza, że nikt nie publikuje takich danych dla danego miejsca.
Informacja jest pomijana, jeśli nikt nie publikuje jej dla danego miejsca, zamiast przedstawiać ją jako zero.
W którą stronę rynek skłania się w Twoim przypadku
- Na Twoją korzyść
- Więcej wolnych miejsc niż szukających — pracodawcy konkurują o kandydatów.
- Zrównoważony
- Liczba wolnych miejsc i szukających jest mniej więcej równa.
- Konkurencyjny
- Więcej szukających niż wolnych miejsc — licz się z konkurencją.
- Sprzeczne dane
- Źródła się różnią albo w tej samej grupie zawodowej w jednym miejscu brakuje ludzi, a w innym jest ich nadmiar.
Każde źródło przypisuje wynik do jednej z tych czterech kategorii, dzięki czemu można posługiwać się jednym zestawem określeń. Różnią się natomiast dane będące ich podstawą, które są podane pod każdym wynikiem — jest to zmierzony stosunek liczby wolnych miejsc pracy do liczby osób poszukujących pracy albo ocena opublikowana przez organ krajowy.
Jak ten zawód wypada na tle innych zawodów w tym samym kraju
- Silny
- Wśród najsilniejszych w kraju that country
- Dobry
- Silniejszy niż większość zawodów w kraju that country
- Niejednoznaczny
- Mniej więcej typowy dla kraju that country
- Słaby
- Słabszy niż większość zawodów w kraju that country
To pozycja w rankingu w jednym kraju, a nie wynik, który można porównywać między krajami — rejestry będące podstawą danych dla dwóch krajów obejmują różne osoby, więc ta sama liczba oznacza w każdym z nich coś innego. Z tego samego powodu zawód może należeć do najsilniejszych w danym kraju, a mimo to mieć wynik Konkurencyjny: zajmuje czołowe miejsce na rynku, na którym ogólnie panuje duża konkurencja.
Skąd pochodzą te dane
Każda liczba jest publikowana przez krajowy urząd statystyczny, publiczne służby zatrudnienia lub organ Unii Europejskiej, a na każdej karcie podano źródło i okres, którego dotyczą dane. W niektórych miejscach dane są zbierane co miesiąc, a w innych oceniane raz lub dwa razy w roku, dlatego dwa miejsca na tej samej mapie mogą opisywać różne momenty — data jest zawsze podana.
Żadna z tych informacji nie przewiduje szans konkretnej osoby. Opisuje rynek.
Zgłoszone zapotrzebowanie · Typowe wynagrodzenie · W którą stronę zmierza (Polska, Niemcy, Holandia, Czechy, Irlandia, Norwegia)
| Zgłoszone zapotrzebowanie | Typowe wynagrodzenie | W którą stronę zmierza | |
|---|---|---|---|
| Polska | Nie zgłoszono | — | +35,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niemcy | Nie zgłoszono | — | +60,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Holandia | Nie zgłoszono | — | +36,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Czechy | Zgłoszona nadwyżka ELA/EURES 2025 * | — | −7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irlandia | Nie zgłoszono | — | +21,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norwegia | Nie zgłoszono | 646 080 NOK 2026K2 | −12,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Czy udzielają Państwo porad zawodowych uczniom, klientom lub pracownikom? Wykorzystajcie dane dotyczące tego zawodu w swojej organizacji.
Perspektywy przyszłości dla archiwista danych big data
The outlook for archiwista danych big data reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Jak są obliczane te wyniki?
Indeks Odporności (0–100) szacuje, jak strukturalnie chroniony jest ten zawód przed automatyzacją i zakłóceniami AI, na podstawie analizy na poziomie zadań. Wyższe wyniki oznaczają więcej zadań wymagających ludzkiej oceny. Narażenie na AI pokazuje szacowany procent godzin zadań, na który mogłyby wpłynąć obecne możliwości AI. Są to strukturalne wskaźniki oparte na modelu, a nie prognozy dotyczące indywidualnego bezpieczeństwa pracy.
Jak archiwista danych big data może się zmienić w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji?
Niektóre obszary zadań mogą przesunąć się w stronę przepływów pracy wspomaganych sztuczną inteligencją, dlatego przekwalifikowanie staje się ważniejsze.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Niektóre obszary zadań mogą przesunąć się w stronę przepływów pracy wspomaganych sztuczną inteligencją, dlatego przekwalifikowanie staje się ważniejsze.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Szacunek oparty na modelu. Użyj go jako sygnału do planowania, a nie gwarancji.
Porównaj to ze swoim profilem
Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę
Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.
Co jeszcze zależy od ludzi
- przestrzegać przepisów prawa
- zarządzać archiwum wytycznych dla użytkowników
Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem
- analizować duże zbiory danych
- zapewniać bezpieczeństwo baz danych
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
- stosować wymagania dotyczące wprowadzania danych
- zarządzać klasyfikacją danych
- zarządzać bazą danych
Parametry życiowe i wektory AI
Wektory narażenia na sztuczną inteligencję
0-100%Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego
Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych
Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów
Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami
Szczegóły techniczne
NexFuture v3.0 szacuje narażenie na automatyzację bezpośrednio na podstawie kluczowych grup umiejętności ESCO, ważonych masą umiejętności i skalibrowanych względem kotwic eksperckich. Wyniki to szacunki probabilistyczne, a nie gwarancje. Pełne szczegóły znajdują się w białej księdze metodologii NexFuture.
Mierzy narażenie na automatyzację. Nie mierzy wynagrodzenia, popytu ani liczby miejsc pracy w Twojej okolicy.
Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią
Edukacja
Typowy dzień jako archiwista danych big data
09 09:00 · Rano przygotowywać dokumentację bazy danych
10 10:30 · Środek poranka stosować wymagania dotyczące wprowadzania danych
12 12:00 · Południe utrzymywać wydajność bazy danych
14 14:00 · Popołudnie zapewniać bezpieczeństwo baz danych
15 15:30 · Późne popołudnie zarządzać archiwami cyfrowymi
17 17:00 · Podsumowanie zarządzać archiwum wytycznych dla użytkowników
Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.
Czego potrzebujesz, aby wykonywać tę pracę
Umiejętności, wiedza i narzędzia wymagane na tym stanowisku — oraz cechy i korzyści, które się z nim wiążą.
-
zarządzać bazą danych
Stosować schematy i modele projektowania baz danych, definiować zależności danych, używać języków zapytań i systemów zarządzania bazami danych (DBMS) do tworzenia baz danych i zarządzania nimi.
-
zarządzać zawartością metadanych
Stosować metody i procedury zarządzania zawartością, aby zdefiniować i wykorzystywać koncepcje metadanych, takie jak dane tworzenia w celu opisywania, organizowania i archiwizowania treści, takich jak dokumenty, pliki wideo i audio, aplikacje i obrazy.
-
zarządzać danymi
Zarządzanie wszystkimi rodzajami zasobów danych w całym ich cyklu życia poprzez sporządzanie profili danych, profilowanie, normalizację, rozstrzyganie kwestii tożsamości, czyszczenie, usprawnianie i badanie sprawozdań finansowych. Zapewnienie, aby dane były adekwatne do zakładanych celów, z wykorzystaniem specjalistycznych narzędzi ICT w celu spełnienia kryteriów dotyczących jakości danych.
-
zarządzać archiwami cyfrowymi
Tworzyć i utrzymywać archiwa komputerowe i bazy danych z uwzględnieniem najnowszych zmian w technologii elektronicznego przechowywania danych.
-
zarządzać klasyfikacją danych
Nadzór systemu klasyfikacji, używanego w organizacji używa do porządkowania swoich danych. Przypisać właściciela do każdej koncepcji danych lub zbioru pojęć i określić wartość każdej pozycji danych.
-
utrzymywać wydajność bazy danych
Obliczać wartości parametrów bazy danych. Wdrażać nowe wersje i wykonywać regularne zadania konserwacyjne, takie jak tworzenie kopii zapasowych strategii i eliminowanie fragmentacji indeksu.
-
przestrzegać przepisów prawa
Zapewniać o odpowiednim poinformowaniu na temat regulacji prawnych, regulujących określoną działalność i przestrzeganiu zasad, procedur oraz przepisów.
-
analizować duże zbiory danych
Zbierać i oceniać dane liczbowe w dużych ilościach, szczególnie w celu identyfikacji wzorców między danymi.
-
przygotowywać dokumentację bazy danych
Opracowywać dokumentację zawierającą informacje o bazie danych, które są istotne dla użytkowników końcowych.
-
stosować wymagania dotyczące wprowadzania danych
Przestrzegać warunków dotyczących wprowadzania danych. Postępować zgodnie z procedurami i stosować techniki transmisji danych.
-
zarządzać archiwum wytycznych dla użytkowników
Opracować wytyczne do polityki w sprawie publicznego dostępu do (cyfrowego) archiwum i świadomego korzystania z obecnych materiałów. Przekazywać wytyczne użytkownikom archiwum.
-
zapewniać bezpieczeństwo baz danych
Opanowanie szerokiego zakresu kontroli bezpieczeństwa informacji w celu maksymalnej ochrony bazy danych.
język zapytań RDF
Języki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.
języki zapytań
Zakres standardowych języków komputerowych do wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje.
modele danych
Techniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.
narzędzia do projektowania baz danych
Metody i narzędzia wykorzystywane do tworzenia logicznej i fizycznej struktury baz danych, takie jak struktury logiczne danych, schematy, metodologie modelowania i stosunki jednostkowe.
system zarządzania bazą danych
Narzędzia do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, takie jak Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.
CA Datacom/DB
Program komputerowy CA Datacom/DB jest narzędziem do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, aktualnie opracowywanym przez firmę programistyczną CA Technologies.
DB2
Program komputerowy IBM DB2 jest narzędziem do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, opracowanym przez firmę IBM.
- baza danych
- digitalizacja
- narzędzia do pozyskiwania, przekształcania i ładowania danych
- rozwiązania business intelligence
Archiwista danych big data: jak zdobyć kwalifikacje i gdzie się uczyć
Co zazwyczaj jest potrzebne, aby się zakwalifikować: poziom wykształcenia, gdzie jest to zawód regulowany i gdzie się uczyć.
Szkolnictwo wyższe I stopnia (krótki cykl)
Obowiązujące przepisy w 1 krajach. Minimalne EQF 3.
Odzwierciedla bazę danych zawodów regulowanych UE. Nie jest to porada prawna – przed oparciem się na niej przy podejmowaniu decyzji dotyczącej kariery lub imigracji należy potwierdzić wymagania z odpowiednim organem krajowym.
201 programów kształcenia w 20 krajach uczy podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 145 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.
Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:
Wyświetlono: 4 z 346
Źródła
- 1. Source: RAD-on, POL-on register of study programmes, Ministry of Science and Higher Education of Poland, dane.gov.pl, CC0 1.0. Data as at 25/09/2026.
Ścieżki rozwoju i podobne role
Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.
Gdzie pasuje archiwista danych big data?
Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.
Dla organizacji
Dane na tej stronie mogą pracować na rzecz Państwa uczniów, klientów i pracowników.
Często zadawane pytania
Jakie umiejętności techniczne są niezbędne dla archiwisty danych big data?
Czy archiwista danych big data pracuje głównie samodzielnie, czy w zespole?
Jakie wykształcenie jest wymagane, aby zostać archiwistą danych big data?
Archiwista Danych Big Data — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
Archiwista Danych Big Data — czy to zawód regulowany?
Źródła: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dane zaktualizowano 3 października 2026 O naszych danych