Profesionálny profil

dátový špecialista/dátová špecialistka

Snímka

Ste analytický typ, ktorý vidí skryté vzorce v dátach? Ako dátový špecialista/dátová špecialistka budete využívať dáta na tvorbu strategických rozhodnutí a pomôžete organizáciám lepšie porozumieť ich zákazníkom a trhu.

Zhrnutie

Práca dátového špecialistu/dátovej špecialistky je zameraná na hľadanie, interpretáciu a správu rozsiahlych dátových zdrojov. Denné aktivity zahŕňajú analýzu dát, vytváranie matematických modelov, vizualizáciu dát a prezentáciu zistení. Vašou úlohou bude zabezpečiť konzistenciu dátových súborov a prekladať komplexné dáta do zrozumiteľných informácií pre rôznych používateľov, od odborníkov po laickú verejnosť.

Kľúčové zodpovednosti:
  • • Hľadanie a interpretácia rozsiahlych dátových zdrojov.
  • • Spravovanie a zlučovanie dátových súborov, zabezpečenie ich konzistencie.
  • • Vytváranie vizualizácií a matematických modelov na základe dát.
34%
Odolnosť Skóre · 2026 (Čím vyššie, tým lepšie)
Bakalársky stupeň 58% 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 špecialista/dátová špecialistka?

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 vyžadujúIntegrita?

Máte radi úlohy, ktoré vyžadujúUznanie?

NexFuture™

Budúce vyhliadky pre dátový špecialista/dátová špecialistka

The outlook for dátový špecialista/dátová špecialistka 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 špecialista/dátová špecialistkas 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 11 rokov (okolo roku 2037) v rámci vybraného scenára „Očakáva sa“.
~30%
Odolnosť
Riziko automatizácie
EXP~60%
Ľudská hrana
MOAT~35%

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

2026
2032
2042
Rýchlosť osvojenia AI:

Ako môže AI zmeniť túto úlohu

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

Vlastnené ľuďmi 34% Vlastnené ľuďmi
Čo ešte závisí od ľudí
  • pôsobiť profesionálne vo výskume a v profesionálnom prostredí
  • hodnotiť výskumné činnosti
  • spravovať práva duševného vlastníctva
Ľudská výhoda Aby ste zostali na čele v tejto úlohe, zamerajte sa na analytické spracovanie online a dátové modely. Tieto zručnosti zamerané na človeka sú najtažšie na replikáciu AI v nasledujúcich 20 rokoch.
Asistencia 27% Asistencia
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
  • spravovať verejne prístupné publikácie
  • preukázať odborné znalosti vo vednom odbore
  • spravovať vyhľadateľné, prístupné, interoperabilné a opätovne použiteľné údaje
Automatizovať 58% Automatizovať
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
  • narábať so vzorkami údajov
  • zbierať údaje IKT
  • uplatňovať syntézu pri informáciách
Podrobná analýza

Životné funkcie a AI vektory

vektory expozície AI

0-100%
AI / strojové učenie 27%

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

Generatívna AI 9%

Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov

Kognitívny softvér 1%

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 špecialista/dátová špecialistka

09
09:00 · ráno
tvoriť odporúčacie systémy
Vytváranie odporúčacích systémov založených na rozsiahlych údajových súboroch, ktoré používajú programovacie jazyky alebo počítačové nástroje, s cieľom vytvoriť podtriedu systému filtrovania informácií, ktorej cieľom je predpovedať umiestnenie alebo uprednostňovať používateľov.
10
10:30 · Poludnie
vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
12
12:00 · Poludnie
navrhnúť schému databázy
14
14:00 · poobede
normalizovať údaje
Zredukovanie údajov na presnú základnú formu (bežné formy) s cieľom dosiahnuť také výsledky, ako je minimalizácia závislosti, odstránenie redundancie, zvýšenie konzistentnosti.
15
15:30 · Neskoro popoludní
riadiť systémy zberu dát
17
17:00 · Zábal
spravovať práva duševného vlastníctva
Zaoberať sa súkromnými právami, ktoré ochraňujú duševné produkty pred nezákonným porušením.

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
  • analytické spracovanie online

    Online nástroje, ktoré analyzujú, agregujú a predkladajú viacrozmerné údaje umožňujúce používateľom interaktívne a selektívne extrahovať a zobrazovať údaje z konkrétnych hľadísk.

  • 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.

  • hĺbková analýza údajov

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

  • kategorizácia informácií

    Proces klasifikácie informácií do kategórií a preukázanie vzťahov medzi údajmi na jasne vymedzené účely.

Medzisektorové zručnosti
  • dátová etika
  • dátová veda
  • dátové inžinierstvo
Základné zručnosti
vykonávať akademický výskum alebo prieskum trhu
  • spravovať vyhľadateľné, prístupné, interoperabilné a opätovne použiteľné údaje

    Vyrábať, opísať, skladovať, uchovávať a (opakovane) používať vedecké údaje založené na zásadách FAIR (vyhľadateľné, prístupné, interoperabilné a opätovne použiteľné údaje), prostredníctvom ktorých sa údaje stávajú také otvorené, ako je len možné a také uzavreté, ako je potrebné.

  • realizovať vedecký výskum

    Zapájať sa do koncepcie alebo vytvárania nových znalostí prostredníctvom formulácie výskumných otázok, výskumu, zlepšovania alebo vývoja konceptov, teórií, modelov, techník, prístrojov, softvéru alebo operatívnych metód a používaním vedeckých metód a techník.

  • uplatňovať etiku výskumu a zásady vedeckej integrity vo výskumných činnostiach

    Uplatňovať základné etické zásady a právne predpisy pri vedeckom výskume vrátane otázok vedeckej integrity Uskutočniť, posúdiť alebo nahlásiť výskum s cieľom predchádzať podvodom, akým je výmysel, falšovanie a plagiátorstvo.

  • podporovať otvorené inovácie vo výskume

    Podporovať prípady integrovanej spolupráce, v rámci ktorej rôzne zainteresované strany spoluvytvárajú inovácie na základe spoločných hodnôt.

  • začleniť rodový rozmer do výskumu

    V celom procese výskumu zohľadniť biologické charakteristiky a vyvíjajúce sa sociálne a kultúrne osobitosti žien a mužov (rod).

  • vykonávať výskum v rôznych vedných odboroch
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.

  • 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.

  • vykonať čistenie údajov
  • realizovať procesy dátovej kvality

    Používať techniky analýzy kvality, validácie a overovania údajov na kontrolu kvality údajov.

technické alebo akademické písanie
  • vypracovávať vedecké alebo akademické články a technickú dokumentáciu

    Vypracovávať a upravovať vedecké, akademické alebo technické texty týkajúce sa rôznych tém.

  • šíriť výsledky vo vedeckej komunite
  • publikovať výsledky akademického výskumu
  • písať vedecké publikácie

    Prezentovať hypotézu, zistenia a závery svojho vedeckého výskumu vo svojej oblasti odbornosti v odbornej publikácii.

programovať počítačové systémy
  • vyvíjať softvér s otvoreným zdrojovým kódom
  • tvoriť odporúčacie systémy

    Vytváranie odporúčacích systémov založených na rozsiahlych údajových súboroch, ktoré používajú programovacie jazyky alebo počítačové nástroje, s cieľom vytvoriť podtriedu systému filtrovania informácií, ktorej cieľom je predpovedať umiestnenie alebo uprednostňovať používateľov.

  • vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
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.

  • uplatňovať syntézu pri informáciách

    Kriticky čítať, vykladať a zhrnúť nové a komplexné informácie z rôznych zdrojov.

riadiť informácie
  • spravovať výskumné údaje
  • riadiť systémy zberu dát
prezentovať výskumné alebo technické informácie
  • poskytnúť vizuálnu prezentáciu údajov

    Vytvárať vizuálnu prezentáciu údajov, ako sú grafy alebo diagramy, na uľahčenie porozumenia.

  • informovať o vedeckých zisteniach

    Informovať širokú verejnosť o nedávnych zisteniach a zdieľať nadšenie pre vedu, zvýšiť povedomie verejnosti o vede, jej uznávanie a chápanie, podporovať využívanie vedeckých výsledkov pri tvorbe verejnej mienky.

monitorovať vývoj v oblasti špecializácie
  • vyložiť aktuálne údaje
DNA zručnosti

DNA zručnosti

Charakteristiky pracovnej osobnosti a hodnoty, ktoré definujú túto úlohu

Kľúčové vlastnosti, ktoré potrebujete
Analytické myslenie Integrita Uznanie Spoľahlivosť Spolupráca Úspech Úspech/Snaha Rozmanitosť Prispôsobivosť/Flexibilita Tolerancia stresu Sebakontrola Nezávislosť Inovácia Vedenie 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.

Kariérna krajina

Kam sa zmestídátový špecialista/dátová špecialistka?

Táto rola
dátový špecialista/dátová špecialistka Táto rola

Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.

Časté otázky

Často kladené otázky

Aký typ zručností je pre dátového špecialistu/dátovú špecialistku najdôležitejší?
Okrem analytických schopností a zručností v oblasti matematického modelovania sú kľúčové aj zručnosti v práci s dátovými nástrojmi (napr. SQL, Python, R) a schopnosť vizualizovať dáta pomocou nástrojov ako Tableau alebo Power BI. Dôležitá je aj komunikačná zručnosť na prekladanie technických zistení do zrozumiteľnej formy.
Je potrebné mať špeciálne vzdelanie pre túto pozíciu?
Zvyčajne sa vyžaduje vysokoškolské vzdelanie v oblasti informatiky, matematiky, štatistiky alebo príbuzných odboroch. Dôležité sú aj praktické skúsenosti s analýzou dát a používaním dátových nástrojov. Niektoré spoločnosti môžu uprednostňovať špecializované kurzy alebo certifikácie.
Aké sú možnosti kariérneho postupu pre dátového špecialistu/dátovú špecialistku?
S postupom času a získaním skúseností sa môžete venovať strategickejšiemu riadeniu dát, stať sa dátovým analytikom, dátovým architektom alebo viesť tím dátových špecialistov. Možnosti postupu závisia od vašich záujmov a zamerania.
Dátový Špecialista/Dátová Špecialistka — 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 Špecialista/Dátová Špecialistka — 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.