Profesionálny profil

dátový analytik/dátová analytička

Snímka

Ste analytický typ, ktorý vidí skryté vzorce v dátach? Ako dátový analytik/dátová analytička budete kľúčový pre informované rozhodovanie v spoločnosti, premeníte surové dáta na cenné poznatky a vizualizácie.

Zhrnutie

Práca dátového analytika/dátovej analytičky zahŕňa import, kontrolu, čistenie a transformáciu dát s ohľadom na obchodné ciele spoločnosti. Budete zabezpečovať spoľahlivosť a konzistenciu dátových zdrojov a archívov, používať rôzne algoritmy a IT nástroje na modelovanie a interpretáciu dát. Vašou úlohou bude vytvárať prehľadné správy a vizualizácie (grafy, diagramy, prehľady ukazovateľov) pre rôznych stakeholderov.

Kľúčové zodpovednosti:
  • • Import, kontrola a čistenie dát z rôznych zdrojov.
  • • Modelovanie dát a identifikácia trendov a vzorcov.
  • • Vytváranie vizualizácií a reportov pre prezentáciu dátových poznatkov.
24%
Odolnosť Skóre · 2026 (Čím vyššie, tým lepšie)
Bakalársky stupeň 70% Expozícia AI
Spustiť hodnotenie Career DNA
Labour market

Kde je toto povolanie žiadané

Nahlásený nedostatok a prebytok pracovných síl, podľa roku. Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.

Nahlásený nedostatokNahlásený prebytokNahlásené obojeNahlásené v inom rokuTýmto zdrojom nepokryté

Sýtejšia farba: hlásené rovnako viac rokov po sebe.

Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.

10 z 14 s nedostatkom2025Všetkých 30 rastie3.7Mvoľné miesta do roku 2035

Nedostatok: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus a ďalších 6.

Najdlhšie trvajúci nedostatok: Austria, 3 roky.

Vyberte územie na mape a zobrazia sa jeho čísla.

O tomto zdroji

Zdroj: ELA/EURES, nedostatok a prebytok pracovných síl. Údaje sa zverejňujú na úrovni skupiny povolaní a pokrývajú Európu. Vydania sa líšia usporiadaním prílohy aj rozsahom krajín, takže rozdiel medzi rokmi neznamená vždy, že sa trh práce zmenil. Krajiny v sivej neboli nahlásené, čo nie je to isté ako byť v rovnováhe.

Preskúmať viac

Nájdite svoju kariérnu cestu a spoznajte vedu za našimi odporúčaniami.

Vediete ostatných? Pozrite si NexPath pre školy a poradne.
Rýchla kontrola vhodnosti

Hodí sa vámdátový analytik/dátová analytička?

Odpovedzte na tri rýchle otázky. Toto nie je úplné hodnotenie – je to ukážka, ktorá vám pomôže rozhodnúť sa, či chcete porovnať svoj profil.

Pokrok0/3

Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúAnalytické myslenie?

Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúUznanie?

Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúÚspech?

NexFuture™

Budúce vyhliadky pre dátový analytik/dátová analytička

The outlook for dátový analytik/dátová analytička reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Ako sa tieto skóre počítajú?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, ako štrukturálne je táto profesia chránená pred automatizáciou a narušeniami AI, na základe analýzy na úrovni úloh. Vyššie skóre znamená viac úloh vyžadujúcich ľudský úsudok. Expozícia AI ukazuje odhadované percento pracovných hodín, ktoré by mohli ovplyvniť súčasné schopnosti AI. Sú to štrukturálne ukazovatele odvodené z modelu, nie predpovede individuálnej istoty zamestnania.

Hrať budúcnosť

Ako by sa mohlo zmeniťdátový analytik/dátová analytičkas rastúcim využívaním AI?

Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.

Významná transformácia na úrovni úloh sa odhaduje o 9 rokov (okolo roku 2035) v rámci vybraného scenára „Očakáva sa“.
~20%
Odolnosť
Riziko automatizácie
EXP~75%
Ľudská hrana
MOAT~20%

Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.

2026
2031
2040
Rýchlosť osvojenia AI:

Ako môže AI zmeniť túto úlohu

Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.

Vlastnené ľuďmi 24% Vlastnené ľuďmi
Čo ešte závisí od ľudí
  • definovať kritériá kvality údajov
Ľudská výhoda Aby ste zostali na čele v tejto úlohe, zamerajte sa na dátové modely a dopytovací jazyk RDF. Tieto zručnosti zamerané na človeka sú najtažšie na replikáciu AI v nasledujúcich 20 rokoch.
Asistencia 36% Asistencia
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
  • uplatniť postupy štatistickej analýzy
  • analyzovať veľké dáta (big data)
  • vyložiť aktuálne údaje
Automatizovať 70% Automatizovať
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
  • narábať so vzorkami údajov
  • zbierať údaje IKT
  • vykonať analytické matematické výpočty
Podrobná analýza

Životné funkcie a AI vektory

vektory expozície AI

0-100%
AI / strojové učenie 36%

Expozícia AI-podporovanej analýze, rozpoznávaniu vzorov a úlohám prediktívneho modelovania

Generatívna AI 4%

Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov

Kognitívny softvér 3%

Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov

Robotická a fyzikálna automatizácia 0%

Expozícia fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi

Technické podrobnosti
Metodológia: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizované: 8/2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozíciu automatizácii priamo zo základných skupín zručností ESCO, vážených podľa objemu zručností a kalibrovaných podľa expertných kotiev. Skóre sú pravdepodobnostné odhady, nie záruky. Úplné podrobnosti nájdete v metodickom dokumente NexFuture.

Meria vystavenie automatizácii. Nemeria mzdu, dopyt ani počet pracovných miest vo vašom okolí.

Deň v živote

Čo ľudia v tejto úlohe zvyčajne robia

Digitálna technológia

Deň v živote

Typický deň akodátový analytik/dátová analytička

09
09:00 · ráno
definovať kritériá kvality údajov
10
10:30 · Poludnie
integrovať údaje IKT
Kombinovať údaje zo zdrojov s cieľom poskytnúť jednotný pohľad na súbor týchto údajov.
12
12:00 · Poludnie
normalizovať údaje
Zredukovanie údajov na presnú základnú formu (bežné formy) s cieľom dosiahnuť také výsledky, ako je minimalizácia závislosti, odstránenie redundancie, zvýšenie konzistentnosti.
14
14:00 · poobede
riadiť údaje
15
15:30 · Neskoro popoludní
vykonať hĺbkovú analýzu údajov
Preskúmať veľké súbory údajov s cieľom odhaliť vzory používajúc štatistiky, databázové systémy alebo umelú inteligenciu a prezentovať informácie zrozumiteľným spôsobom.
17
17:00 · Zábal
zaviesť spracovanie údajov
Využívať nástroje IKT na uplatňovanie matematických, algoritmických procesov alebo iných procesov manipulácie s údajmi s cieľom vytvoriť informácie.

Poradie úloh je ilustračné. Jednotlivé dni sa líšia.

Softvér a technológie & Vedomostné oblasti
Softvér a technológie
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
Vedomostné oblasti
  • dátové modely

    Techniky a existujúce systémy používané na štruktúrovanie údajových prvkov a zobrazovanie vzťahov medzi nimi, ako aj metódy výkladu štruktúr a vzťahov údajov.

  • dopytovací jazyk RDF

    Dopytovacie jazyky, ako je SPARQL, ktoré sa používajú na vyhľadávanie údajov uložených vo formáte RDF a narábanie s nimi.

  • dopytovacie jazyky

    Oblasť štandardných počítačových jazykov na vyhľadávanie informácií z databázy a dokumentov obsahujúcich potrebné informácie.

  • dôvernosť informácií
  • hĺbková analýza údajov

    Metódy umelej inteligencie, strojového učenia, štatistiky a databáz, ktoré sa používajú na získavanie obsahu z množín údajov.

  • hodnotenie kvality údajov
Základné zručnosti
spravovať, zhromažďovať a uchovávať digitálne údaje
  • normalizovať údaje

    Zredukovanie údajov na presnú základnú formu (bežné formy) s cieľom dosiahnuť také výsledky, ako je minimalizácia závislosti, odstránenie redundancie, zvýšenie konzistentnosti.

  • používať techniky spracovania údajov

    Zhromažďovať, spracúvať a analyzovať príslušné údaje a informácie, riadne uchovávať a aktualizovať údaje a vyjadrovať čísla a údaje pomocou grafov a štatistických diagramov.

  • zaviesť spracovanie údajov

    Využívať nástroje IKT na uplatňovanie matematických, algoritmických procesov alebo iných procesov manipulácie s údajmi s cieľom vytvoriť informácie.

  • vykonať hĺbkovú analýzu údajov

    Preskúmať veľké súbory údajov s cieľom odhaliť vzory používajúc štatistiky, databázové systémy alebo umelú inteligenciu a prezentovať informácie zrozumiteľným spôsobom.

  • používať databázy

    Používať softvérové nástroje na riadenie a organizovanie údajov v štruktúrovanom prostredí, ktoré pozostáva z atribútov, tabuliek a vzťahov s cieľom vyhľadávať a upravovať uložené údaje.

  • integrovať údaje IKT

    Kombinovať údaje zo zdrojov s cieľom poskytnúť jednotný pohľad na súbor týchto údajov.

analyzovať a vyhodnocovať informácie a údaje
  • uplatniť postupy štatistickej analýzy

    Používanie modelov (deskriptívna alebo deduktívna štatistika) a techník (hĺbková analýza údajov alebo strojové učenie) na účely štatistickej analýzy a nástrojov IKT na analýzu údajov, zistenie korelácií a predpoveď trendov.

  • analyzovať veľké dáta (big data)
zhromažďovať informácie z fyzických alebo elektronických zdrojov
  • narábať so vzorkami údajov

    Zhromažďovať a vyberať súbor údajov od obyvateľstva prostredníctvom štatistického alebo iného vymedzeného postupu.

  • zbierať údaje IKT

    Zhromaždiť údaje navrhovaním a uplatňovaním metód vyhľadávania a odberu vzoriek.

monitorovať vývoj v oblasti špecializácie
  • vyložiť aktuálne údaje
robiť výpočty
  • vykonať analytické matematické výpočty
navrhovať operačné stratégie a postupy
  • definovať kritériá kvality údajov
riadiť informácie
  • riadiť údaje
DNA zručnosti

DNA zručnosti

Charakteristiky pracovnej osobnosti a hodnoty, ktoré definujú túto úlohu

Kľúčové vlastnosti, ktoré potrebujete
Analytické myslenie Uznanie Úspech Rozmanitosť Spolupráca Spoľahlivosť Prispôsobivosť/Flexibilita Úspech/Snaha Integrita Inovácia Tolerancia stresu Nezávislosť Vedenie Sebakontrola Starostlivosť o druhých Sociálna orientácia
Kľúčové odmeny, ktoré môžete očakávať
ÚspechPracovné podmi…UznanieVzťahyPodporaNezávislosť
Kariérny postup

Cesty rastu a podobné roly

Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.

Časté otázky

Často kladené otázky

Aký typ IT nástrojov by som mal/a ovládať?
Používajú sa rôzne nástroje, vrátane nástrojov na vizualizáciu dát (napr. Tableau, Power BI), programovacích jazykov (napr. Python, R) a databázových systémov (napr. SQL). Konkrétne nástroje sa budú líšiť v závislosti od spoločnosti a projektu.
Je potrebné mať špeciálne vzdelanie pre túto pozíciu?
Zvyčajne sa vyžaduje vysokoškolské vzdelanie v oblasti informatiky, matematiky, štatistiky alebo príbuzných odboroch. Dôležité sú aj analytické schopnosti a schopnosť efektívne komunikovať zistenia.
Môžem pracovať ako dátový analytik/dátová analytička na voľnej nohe?
Áno, táto pozícia je často vyhľadávaná aj pre freelancov. Väčšina pozícií je však zamestnanecká, pričom freelancing predstavuje bežnú alternatívu.
Dátový Analytik/Dátová Analytička — je v Európe nedostatok?
Áno. Vo vydaní ELA/EURES z roku 2025 bol nedostatok nahlásený v 10 z 14 európskych krajín, ktoré túto skupinu povolaní hodnotili: Rakúsko, Belgicko, Bulharsko, Cyprus a ďalších 6. Rakúsko ho hlási 3 rokov po sebe. Tieto hodnotenia sa zverejňujú za skupiny povolaní, nie za jednotlivé názvy pozícií.
Dátový Analytik/Dátová Analytička — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
112 590 dolárov ročne v mediáne, k 2025-05. Mediány jednotlivých štátov sa pohybujú od 69 490 do 163 350 dolárov. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj sa týka Spojených štátov a nie je projekciou pre Európu.