Profesionálny profil

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.

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.
Trh práce
Nedostatok v krajine Rakúsko a 8 ďalších krajín
ELA/EURES 2025
priemysel
Digitálna technológia
Vzdelávanie
Bakalársky stupeň
24%
Odolnosť Skóre · 2026 (Čím vyššie, tým lepšie)
Bakalársky stupeň 70% Expozícia AI · 2026
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.

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.

Rýchla kontrola vhodnosti

Hodí sa vám dátový 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 vyžadujú Analytické myslenie?

Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Uznanie?

Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Úspech?

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 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.

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: 9/2026

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 ako dátový 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.

Zručnosti a znalosti

Čo potrebujete na túto prácu

Zručnosti, znalosti a nástroje, ktoré táto rola vyžaduje — a vlastnosti a odmeny, ktoré s ňou súvisia.

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.

  • vykonať čistenie údajov
  • realizovať procesy dátovej kvality

    Používať techniky analýzy kvality, validácie a overovania údajov na kontrolu kvality 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
Vedomostné oblasti & Softvér a technológie
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
  • 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.

Softvér a technológie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
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
Ako sa kvalifikovať

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.

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 — 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.

Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 20. septembra 2026 O našich údajoch