Dátový analytik/dátová analytička
Snímka
Dátoví analytici importujú, kontrolujú, čistia, transformujú, validujú, modelujú alebo interpretujú súbory dát so zreteľom na obchodné ciele spoločnosti. Zabezpečujú, aby zdroje dát a archívy poskytovali konzistentné a spoľahlivé dáta. Dátoví analytici používajú rôzne algoritmy a nástroje IT podľa toho, ako si to vyžadujú situácia a aktuálne dáta. Môžu vypracúvať správy vo forme vizualizácií, ako sú grafy, diagramy a prehľady ukazovateľov.
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.
Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.
Nedostatok: Belgicko, Bulharsko, Cyprus, Holandsko a ďalších 6.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Rakúsko, 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.
Čo tieto slová znamenajú
Štyri veci, ktoré táto časť uvádza
- Nahlásený dopyt
- Nahlásený dopyt vyjadruje, či zamestnávatelia uvádzajú potrebu ľudí na toto pracovné miesto — ide o posúdenie zverejnené národným orgánom alebo orgánom EÚ, nie o počet.
- Ktorým smerom smeruje
- Ktorým smerom smeruje zamestnanosť v tomto povolaní v nasledujúcich rokoch podľa oficiálnej prognózy.
- Voľné miesta
- Voľné miesta približne vyjadrujú, koľko pracovných príležitostí vzniká v dôsledku rastu a odchodov ľudí z tohto povolania.
- Obvyklá odmena
- Obvyklá odmena ľudí v tomto povolaní, ak ju zdroj zverejňuje. Prázdne pole neznamená, že práca nie je platená; znamená, že ju pre dané miesto nikto nezverejňuje.
Ukazovateľ sa vynechá, ak ho pre dané miesto nikto nezverejňuje, namiesto toho, aby sa zobrazil ako nula.
Ktorým smerom sa trh prikláňa vo vašom prípade
- Vo váš prospech
- Voľných miest je viac než uchádzačov — zamestnávatelia o kandidátov súťažia.
- Vyrovnané
- Voľné miesta a uchádzači sú zhruba v rovnováhe.
- Konkurenčné
- Uchádzačov je viac než voľných miest — počítajte s konkurenciou.
- Rozporuplné údaje
- Zdroje sa nezhodujú, alebo v tej istej skupine povolaní je niekde nedostatok a inde prebytok.
Každý zdroj vedie k jednému zo štyroch označení, takže sa treba naučiť jednu spoločnú sústavu pojmov. Líšia sa však podklady, z ktorých vychádzajú; tie sú uvedené pod každým hodnotením — ide o vypočítaný pomer voľných miest k uchádzačom o zamestnanie alebo o posúdenie zverejnené národným orgánom.
Ako sa toto povolanie porovnáva s ostatnými povolaniami v tej istej krajine
- Silný
- Medzi najsilnejšími v krajine that country
- Dobrý
- Silnejšie než väčšina povolaní v krajine that country
- Zmiešaný
- Zhruba obvyklé pre krajinu that country
- Slabý
- Slabšie než väčšina povolaní v krajine that country
Ide o poradie v rámci jednej krajiny, nie o skóre, ktoré možno prenášať cez hranice — registre používané v dvoch krajinách evidujú odlišné skupiny ľudí, takže rovnaké číslo má v každej z nich iný význam. Preto môže byť povolanie medzi najsilnejšími v krajine a napriek tomu sa zobraziť ako Konkurenčné: v celkovo preplnenom trhu je na čele.
Odkiaľ tieto údaje pochádzajú
Každý údaj zverejňuje národný štatistický úrad, verejná služba zamestnanosti alebo orgán EÚ a na každej karte je uvedený jeho zdroj aj obdobie, ktoré pokrýva. V niektorých miestach sa údaje zhromažďujú mesačne, v iných sa hodnotia raz alebo dvakrát ročne, takže dve miesta na tej istej mape môžu opisovať odlišné okamihy — dátum je vždy uvedený.
Nič z toho nepredpovedá šance konkrétneho človeka. Opisuje to trh.
Nahlásený dopyt · Obvyklá odmena · Ktorým smerom smeruje (Slovensko, Česko, Rakúsko, Nemecko, Maďarsko, Poľsko)
| Nahlásený dopyt | Obvyklá odmena | Ktorým smerom smeruje | |
|---|---|---|---|
| Slovensko | Nahlásený prebytok ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Česko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakúsko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemecko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Maďarsko | Nenahlásené | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Poľsko | Nenahlásené | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Poskytujete kariérne poradenstvo študentom, klientom alebo zamestnancom? Využite tieto údaje o profesii vo svojej organizácii.
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 zmeniť dátový analytik/dátová analytička s 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.
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.
Odhad založený na modeli. Použite ho ako plánovací signál, nie ako záruku.
Porovnajte to so svojím profilom
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 ako dátový 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.
Čo potrebujete na túto prácu
Zručnosti, znalosti a nástroje, ktoré táto rola vyžaduje — a vlastnosti a odmeny, ktoré s ňou súvisia.
-
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.
- vykonať čistenie údajov
-
realizovať procesy dátovej kvality
Používať techniky analýzy kvality, validácie a overovania údajov na kontrolu kvality 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
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
informačná štruktúra
Typ infraštruktúry, ktorý vymedzuje formát údajov: pološtruktúrované, neštruktúrované a štruktúrované.
kategorizácia informácií
Proces klasifikácie informácií do kategórií a preukázanie vzťahov medzi údajmi na jasne vymedzené účely.
neštruktúrované údaje
Informácie, ktoré nie sú usporiadané vopred určeným spôsobom alebo nemajú vopred určený dátový model a je ťažké ich pochopiť a nájsť medzi nimi vzory bez použitia techník, ako je hĺbková analýza údajov.
obchodná analytika
Disciplíny a technológie na riešenie obchodných problémov pomocou kvantitatívnych metód ako analýza údajov a štatistické modely.
- techniky vizuálnej prezentácie
typy dokumentácie
Charakteristiky interných a externých typov dokumentácie v súlade so životným cyklom výrobku a špecifickými typmi obsahu.
Dátový analytik: ako sa kvalifikovať a kde študovať
Čo je zvyčajne potrebné na získanie kvalifikácie: úroveň vzdelania, kde ide o regulované povolanie a kde študovať.
Bakalársky stupeň
2 039 študijných programov v 30 krajinách učí základné zručnosti potrebné pre toto povolanie. Navyše 436 krátkych kurzov, z ktorých každý rozvíja jednu zručnosť.
Niekoľko príkladov vyučovaných v jazyku tejto stránky:
Zobrazené: 3 z 2 475.
Zdroje
- 1. Source: Portál vysokých škôl, Ministry of Education, Research, Development and Youth of the Slovak Republic (portalvs.sk).
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestí dátový 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% podobnosťPre organizácie
Údaje na tejto stránke, ktoré môžete využiť pre svojich študentov, klientov a zamestnancov.
Často kladené otázky
Aký typ IT nástrojov by som mal/a ovládať?
Je potrebné mať špeciálne vzdelanie pre túto pozíciu?
Môžem pracovať ako dátový analytik/dátová analytička na voľnej nohe?
Dátový Analytik/Dátová Analytička — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 3. októbra 2026 O našich údajoch