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.
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.
- • Import, kontrola a čistenie dát z rôznych zdrojov.
- • Modelovanie dát a identifikácia trendov a vzorcov.
- • Vytváranie vizualizácií a reportov pre prezentáciu dátových poznatkov.
Kde je toto povolanie žiadané
Nahlásený nedostatok a prebytok pracovných síl, podľa roku. Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Sýtejšia farba: hlásené rovnako viac rokov po sebe.
Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.
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.
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.
Preskúmať viac
Nájdite svoju kariérnu cestu a spoznajte vedu za našimi odporúčaniami.
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.
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúAnalytické myslenie?
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúUznanie?
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúÚspech?
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.
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.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
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.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Ako môže AI zmeniť túto úlohu
Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.
Čo ešte závisí od ľudí
- definovať kritériá kvality údajov
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
- uplatniť postupy štatistickej analýzy
- analyzovať veľké dáta (big data)
- vyložiť aktuálne údaje
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
- narábať so vzorkami údajov
- zbierať údaje IKT
- vykonať analytické matematické výpočty
Životné funkcie a AI vektory
vektory expozície AI
0-100%Expozícia AI-podporovanej analýze, rozpoznávaniu vzorov a úlohám prediktívneho modelovania
Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov
Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov
Expozícia fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi
Technické podrobnosti
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.
Čo ľudia v tejto úlohe zvyčajne robia
Digitálna technológia
Typický deň akodátový analytik/dátová analytička
09 09:00 · ráno definovať kritériá kvality údajov
10 10:30 · Poludnie integrovať údaje IKT
12 12:00 · Poludnie normalizovať údaje
14 14:00 · poobede riadiť údaje
15 15:30 · Neskoro popoludní vykonať hĺbkovú analýzu údajov
17 17:00 · Zábal zaviesť spracovanie údajov
Poradie úloh je ilustračné. Jednotlivé dni sa líšia.
-
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
-
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.
-
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)
-
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.
- vyložiť aktuálne údaje
- vykonať analytické matematické výpočty
- definovať kritériá kvality údajov
- riadiť údaje
DNA zručnosti
Charakteristiky pracovnej osobnosti a hodnoty, ktoré definujú túto úlohu
Zistite, či táto rola vyhovuje vašej kariérnej DNA
Urobte si bezplatný test Career DNA a zistite, ako jedátový analytik/dátová analytičkav súlade s vašimi záujmami, pracovným štýlom a budúcou cestou. Za menej ako 10 minút získate prispôsobený fit signál a plán, čo robiť ďalej.
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestídátový analytik/dátová analytička?
Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.
dátový špecialista/dátová špecialistka
45% podobnosťdátový riaditeľ/dátová riaditeľka
36% podobnosťodborník/odborníčka na dátovú kvalitu
32% podobnosťoperátor dát/operátorka dát
28% podobnosťinformačný a znalostný manažér IT/informačná a znalostná manažérka IT
21% podobnosťsupervízor/supervízorka operátorov dát
21% podobnosťČasto 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 — 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.