Odborník/odborníčka na dátovú kvalitu
Snímka
Odborníci na dátovú kvalitu kontrolujú presnosť dát organizácie, odporúčajú vylepšenia v záznamových systémoch a procesoch získavania dát a posudzujú referenčnú a historickú integritu dát. Okrem toho vypracúvajú a zachovávajú ciele a normy kvality dát, dohliadajú na politiku organizácie v oblasti ochrany osobných údajov a monitorujú súlad tokov dát so štandardmi kvality dát.
Práca odborníka/odborníčky na dátovú kvalitu zahŕňa neustále monitorovanie a zlepšovanie kvality dát v rôznych systémoch. Analyzujete dáta, identifikujete problémy s presnosťou, úplnosťou a konzistenciou a navrhujete opatrenia na ich odstránenie. Spolupracujete s rôznymi oddeleniami, aby ste zabezpečili, že procesy získavania a spracovania dát sú v súlade s definovanými štandardmi a politikami.
- • Kontrola presnosti a integrity dát v rôznych databázach a systémoch.
- • Návrh a implementácia vylepšení v procesoch získavania, spracovania a ukladania dát.
- • Vypracovanie a aktualizácia cieľov a noriem kvality dát, ako aj politík ochrany osobných údajov.
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: Bulgaria, Cyprus, Czechia, Finland a ďalších 6.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Luxembourg, 4 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 vám odborník/odborníčka na dátovú kvalitu?
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 vyžadujú Uznanie?
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Integrita?
Máte radi úlohy, ktoré vyžadujú Spoľahlivosť?
Budúce vyhliadky pre odborník/odborníčka na dátovú kvalitu
The outlook for odborník/odborníčka na dátovú kvalitu 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 odborník/odborníčka na dátovú kvalitu 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.
Ako môže AI zmeniť túto úlohu
Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.
Čo ešte závisí od ľudí
- kriticky riešiť problémy
- definovať kritériá kvality údajov
- riadiť normy na výmenu údajov
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
- použiť zaužívané výrazy
- navrhnúť schému databázy
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
- narábať so vzorkami údajov
- spracovať údaje
- referovať o výsledkoch analýzy
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 odborník/odborníčka na dátovú kvalitu
09 09:00 · ráno použiť zaužívané výrazy
10 10:30 · Poludnie definovať kritériá kvality údajov
12 12:00 · Poludnie navrhnúť schému databázy
14 14:00 · poobede normalizovať údaje
15 15:30 · Neskoro popoludní riadiť normy na výmenu údajov
17 17:00 · Zábal riadiť údaje
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 čistenie údajov
-
realizovať procesy dátovej kvality
Používať techniky analýzy kvality, validácie a overovania údajov na kontrolu kvality údajov.
-
riadiť databázu
Používať systémy a modely navrhovania databáz, vymedziť prepojenie údajov, používať vyhľadávacie jazyky a systémy správy databáz (DBMS) na vývoj a riadenie databáz.
- riadiť údaje
- definovať kritériá kvality údajov
-
riadiť normy na výmenu údajov
Stanoviť a dodržiavať normy na transformáciu údajov zo zdrojových schém do potrebnej dátovej štruktúry výslednej schémy.
-
narábať so vzorkami údajov
Zhromažďovať a vyberať súbor údajov od obyvateľstva prostredníctvom štatistického alebo iného vymedzeného postupu.
- použiť zaužívané výrazy
- navrhnúť schému databázy
- kriticky riešiť problémy
- referovať o výsledkoch analýzy
-
spracovať údaje
Zadávať informácie do systému ukladania a uchovávania údajov pomocou procesov, ako je napríklad skenovanie, manuálne kódovanie alebo elektronický prenos údajov s cieľom spracovať veľké objemy 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.
informačná štruktúra
Typ infraštruktúry, ktorý vymedzuje formát údajov: pološtruktúrované, neštruktúrované a štruktúrované.
analytika v oblasti zdravotnej starostlivosti
Používanie kvalitatívnych a kvantitatívnych metód na analýzu vzorcov v údajoch o zdravotnej starostlivosti s cieľom zlepšiť správu v oblasti zdravotnej starostlivosti, kvalitu starostlivosti o pacientov a diagnostiku ochorení.
- hodnotenie kvality údajov
LDAP
Počítačový jazyk LDAP je dopytovacím jazykom na vyhľadávanie informácií z databázy a dokumentov obsahujúcich potrebné informácie.
LINQ
Počítačový jazyk LINQ je dotazovací jazyk na získavanie informácií z databázy a dokumentov obsahujúcich potrebné informácie. Vyvíja ho softvérová spoločnosť Microsoft.
MDX
Počítačový jazyk MDX je dotazovací jazyk na získavanie informácií zdatabázy a dokumentov obsahujúcich potrebné informácie. Vyvíja ho softv érová spoločnosť Microsoft.
- N1QL
SPARQL
Počítačový jazyk SPARQL je dotazovací jazyk na získavanie informácií z databázy a dokumentov obsahujúcich potrebné informácie. Vyvíja ho organizácia medzinárodných noriem World Wide Web Consortium.
- databáza
- dátová etika
Zistite, či táto rola vyhovuje vašej kariérnej DNA
Urobte si bezplatný test Career DNA a zistite, ako je odborník/odborníčka na dátovú kvalitu v súlade s vašimi záujmami, pracovným štýlom a budúcou cestou. Za menej ako 10 minút získate prispôsobený fit signál a plán, čo robiť ďalej.
Naskenujte a pokračujte v mobileOdborník/odborníčka na dátovú kvalitu: 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
Skutočné programy vedúce k tejto okupácii podľa krajín.
Master's Programme in Sociotechnical Systems Engineering
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestí odborník/odborníčka na dátovú kvalitu?
Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.
Často kladené otázky
- Aké sú najčastejšie nástroje a technológie, s ktorými by som mal/a pracovať?
- Práca s nástrojmi na profilovanie dát, dátovú kvalitu a ETL (Extract, Transform, Load) procesmi je bežná. Znalosť SQL a relačných databáz je nevyhnutná. V závislosti od organizácie sa môžu používať aj špecifické softvérové riešenia na správu dát.
- Ako sa táto pozícia hodí do oblasti ochrany osobných údajov (GDPR)?
- Odborník/odborníčka na dátovú kvalitu zohráva kľúčovú úlohu pri zabezpečovaní súladu s GDPR. Zodpovednosťou je dohliadať na politiky ochrany osobných údajov a zabezpečiť, aby dáta boli spracovávané v súlade s platnými predpismi.
- Aký je bežný pracovný model pre odborníkov/odborníčky na dátovú kvalitu?
- Táto pozícia je prevažne zamestnaním v spoločnosti. Práca sa typicky vykonáva v kancelárskom prostredí ako súčasť tímu.
- Odborník/Odborníčka Na Dátovú Kvalitu — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
- 135 980 dolárov ročne v mediáne, k 2025-05. Mediány jednotlivých štátov sa pohybujú od 95 620 do 170 160 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