Podatkovni analitik/podatkovna analitičarka
Posnet
Podatkovni analitiki uvažajo, pregledujejo, čistijo, preoblikujejo, preverjajo, modelirajo ali razlagajo zbirke podatkov v zvezi s poslovnimi cilji družbe. Zagotavljajo, da podatkovni viri in repozitoriji zagotavljajo dosledne in zanesljive podatke. Podatkovni analitiki uporabljajo različne algoritme in orodja informacijske tehnologije, kot zahtevajo razmere in trenutni podatki. Pripravljajo lahko poročila v obliki vizualnih prikazov, kot so grafikoni, karte in nadzorne plošče.
Podatkovni analitik/podatkovna analitičarka je strokovnjak/inja, ki dela z obsežnimi količinami podatkov, da jih razume in pretvori v uporabne informacije. To vključuje uvoz, preverjanje, čiščenje in obdelavo podatkov iz različnih virov. Analitik/inja nato s pomočjo različnih orodij in metod oblikuje poročila, vizualizacije in predloge, ki pomagajo pri strateških poslovnih odločitvah.
- • Uvoz, preverjanje in čiščenje podatkov iz različnih virov.
- • Analiza podatkov z uporabo statističnih metod in orodij informacijske tehnologije.
- • Priprava vizualnih prikazov (grafikonov, kartic, nadzornih plošč) za lažje razumevanje podatkov.
Kje je ta poklic iskan
Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.
Globlja barva: enako sporočeno več zaporednih let.
Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje za informacijske in komunikacijske tehnologije — 75 poklicev, vključno s tem.
Pomanjkanje: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus in še 6.
Najdlje trajajoče pomanjkanje: Austria, 3 leta.
Izberite območje na zemljevidu za prikaz njegovih podatkov.
O tem viru›
Vir: ELA/EURES, pomanjkanja in presežki delovne sile. Podatki so objavljeni na ravni poklicne skupine in zajemajo Evropo. Izdaje se razlikujejo po zasnovi priloge in po zajetih državah, zato razlika med leti ne pomeni vedno, da se je trg dela spremenil. Sive države niso bile sporočene, kar ni isto kot uravnoteženost.
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.
Razišči več
Poiščite svojo poklicno pot in spoznajte znanost za našimi priporočili.
Bi vam podatkovni analitik/podatkovna analitičarka ustrezal?
Odgovorite na tri hitra vprašanja. To ni popolna ocena – je zbadljivka, ki vam pomaga pri odločitvi, ali boste primerjali svoj profil.
Ali uživate v opravilih, ki zahtevajo Analitično razmišljanje?
Ali uživate v opravilih, ki zahtevajo Priznanje?
Ali uživate v opravilih, ki zahtevajo Dosežek?
Prihodnje izglede za podatkovni analitik/podatkovna analitičarka
The outlook for podatkovni analitik/podatkovna analitičarka reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kako se izračunajo ti rezultati?
Indeks odpornosti (0–100) ocenjuje, kako je ta poklic strukturalno zaščiten pred avtomatizacijo in motnjami AI, na podlagi analize na ravni nalog. Višje ocene pomenijo več nalog, ki zahtevajo človeško presojo. Izpostavljenost AI prikazuje ocenjeni delež ur nalog, ki bi jih lahko prizadeli sedanji zmogljivosti AI. To so strukturalni kazalniki, pridobljeni iz modela, ne napovedi individualne varnosti zaposlitve.
Kako bi se lahko podatkovni analitik/podatkovna analitičarka spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?
Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Kako lahko AI spremeni to vlogo
Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.
Kaj pa je še odvisno od ljudi
- opredeliti merila za kakovost podatkov
Kjer lahko AI postane kopilot
- uporabiti tehnike statistične analize
- analizirati velepodatke
- razložiti aktualne podatke
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- ravnati s podatkovnimi vzorci
- zbirati podatke IKT
- izvajati analitične matematične izračune
Vitalni znaki in AI vektorji
Vektorji izpostavljenosti AI
0-100%Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja
Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov
Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji
Tehnični podrobnosti
NexFuture v3.0 ocenjuje izpostavljenost avtomatizaciji neposredno iz ključnih skupin spretnosti ESCO, uteženo z maso spretnosti in umerjeno glede na strokovna sidra. Ocene so verjetnostne ocene, ne jamstva. Za vse podrobnosti glejte belo knjigo o metodologiji NexFuture.
Meri izpostavljenost avtomatizaciji. Ne meri plače, povpraševanja ali števila delovnih mest v vaši bližini.
Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo
Digitalna tehnologija
Tipičen dan kot podatkovni analitik/podatkovna analitičarka
09 09:00 · jutro izvajati normalizacijo podatkov
10 10:30 · Sredi jutra izvajati podatkovno rudarjenje
12 12:00 · Opoldne opredeliti merila za kakovost podatkov
14 14:00 · popoldan upravljati podatke
15 15:30 · Pozno popoldne vzpostavljati podatkovne procese
17 17:00 · Zaključek združevati podatke IKT
Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.
Kaj potrebujete za to delo
Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.
-
izvajati normalizacijo podatkov
Zmanjšanje podatkov na njihovo točno temeljno obliko (normalne oblike) za doseganje rezultatov, kot so čim manjša odvisnost, odstranitev odvečnih podatkov, povečanje doslednosti.
-
uporabljati metode za obdelavo podatkov
Zbirati, obdelovati in analizirati ustrezne podatke in informacije, ustrezno shranjevati in posodabljati podatke ter prikazovati številke in podatke s preglednicami in statističnimi diagrami.
-
vzpostavljati podatkovne procese
Uporabljati orodja IKT z matematičnimi, algoritemskimi ali drugimi postopki za obdelavo podatkov, da se ustvarijo informacijski sklopi.
-
izvajati podatkovno rudarjenje
Proučevati najrazličnejše sklope podatkov, da bi odkrili vzorce, pri katerih se uporabljajo statistični podatki, sistemi podatkovnih zbirk ali umetna inteligenca, in da bi informacije razumljivo predstavili.
-
uporabljati podatkovne baze
Uporabljati programska orodja za upravljanje in organizacijo podatkov v strukturiranem okolju, ki je sestavljeno iz atributov, tabel in razmerij za iskanje in spreminjanje shranjenih podatkov.
-
združevati podatke IKT
Združevati podatke iz virov za zagotovitev enotnega pogleda na sklop teh podatkov.
-
izvajati čiščenje podatkov
Odkrivati in popravljati poškodovane zapise v podatkovnih nizih ter zagotavljati, da podatki postanejo in ostanejo strukturirani v skladu s smernicami.
-
izvajati postopke preverjanja kakovosti podatkov
Uporabljati tehnike analize, potrjevanja in preverjanja kakovosti podatkov.
-
uporabiti tehnike statistične analize
Uporabiti modele (opisne ali sklepne statistike) in tehnike (podatkovnega rudarjenja ali strojnega učenja) za statistične analize in orodja IKT za analizo podatkov, odkrivanje soodvisnosti in napovedi trendov.
-
analizirati velepodatke
Zbirati in vrednotiti številčne podatke v velikih količinah, zlasti za namen določanja vzorcev med podatki.
-
ravnati s podatkovnimi vzorci
Zbirati in izbrati iz populacije niz podatkov s statističnim ali drugim opredeljenim postopkom.
-
zbirati podatke IKT
Zbrati podatke z načrtovanjem in uporabo metod iskanja in vzorčenja.
-
razložiti aktualne podatke
Analizirati podatke, pridobljene iz virov, kot so podatki o trgu, znanstveni članki, zahteve strank in vprašalniki, ki so aktualni in posodobljeni, da bi ocenili razvoj in inovacije na strokovnih področjih.
-
izvajati analitične matematične izračune
Uporabljati matematične metode in tehnologije izračunavanja za opravljanje analiz in iskanje rešitev za specifične težave.
-
opredeliti merila za kakovost podatkov
Opredeliti merila, na podlagi katerih se meri kakovost podatkov za poslovne namene, kot so neskladnosti, nepopolnost, uporabnost za namen in natančnost.
-
upravljati podatke
Upravljati vse vrste virov podatkov v njihovem življenjskem ciklu s profiliranjem podatkov, razčlenjevanjem, standardizacijo, določanjem identitete, čiščenjem, izboljševanjem in revidiranjem. S posebnimi orodji IKT zagotoviti izpolnjevanje meril kakovosti podatkov in tako poskrbeti, da podatki ustrezajo svojemu namenu.
ekstrakcija podatkov
Tehnike in metode, ki se uporabljajo za pridobivanje in ekstrakcijo podatkov iz nestrukturiranih ali polstrukturiranih digitalnih dokumentov in virov.
kategorizacija informacij
Postopek razvrščanja podatkov v kategorije in prikazovanje razmerij med podatki za nekatere jasno opredeljene namene.
nestrukturirani podatki
Podatki, ki niso urejeni na vnaprej določen način ali nimajo vnaprej določenega podatkovnega modela ter jih je težko razumeti in najti njihove vzorce brez uporabe tehnik, kot je podatkovno rudarjenje.
ocena kakovosti podatkov
Ugotavljanje pomanjkljivosti v zvezi s kakovostjo podaktov, z uporabo kazalnikov in sisemtov za ugotavljanje kakovosti in z namenom, da se načrtujejo strategije za čiščenje in bogatitev podatkov.
podatkovni modeli
Tehnike in obstoječi sistemi, ki se uporabljajo za strukturiranje podatkovnih elementov in prikazovanje razmerij med njimi, ter metode za razlago podatkovnih zbirk in razmerij.
podatkovno rudarjenje
Metode umetne inteligence, strojnega učenja, statistike in zbirk podatkov, ki se uporabljajo za pridobivanje vsebin iz nabora podatkov.
poslovna analitika
Discipline in tehnologije za reševanje poslovnih problemov z uporabo kvantitativnih metod, kot so analiza podatkov in statistični modeli.
povpraševalni jezik okvira za opis virov
Povpraševalni jeziki, kot je SPARQL, ki se uporabljajo za pridobivanje in manipulacijo podatkov, shranjenih v podatkovnem modelu za formalno opisovanje spletnih virov in njihovih metapodatkov (RDF).
povpraševalni jeziki
Polje standardiziranih računalniških jezikov za priklic informacij iz zbirke podatkov in dokumentov, ki vsebujejo potrebne informacije.
struktura informacij
Vrsta infrastrukture, ki določa obliko podatkov: delno strukturirani, nestrukturirani in strukturirani.
tehnike vizualne predstavitve
Tehnike vizualne predstavitve in medsebojnega vplivanja, kot so histogrami, razsevni grafikoni, površinski grafikoni, drevesni grafikoni in grafikoni z vzporednimi koordinatami, ki se lahko uporabijo za predstavitev abstraktnih numeričnih in nenumeričnih podatkov, da bi ljudje bolje razumeli te informacije.
vrste dokumentacije
Značilnosti vrst notranje in zunanje dokumentacije, skladne z življenjskim ciklom proizvoda, in njihova vsebina.
Preverite, ali ta vloga ustreza vaši karierni DNK
Opravite brezplačno oceno kariernega DNK, da vidite, kako se podatkovni analitik/podatkovna analitičarka ujema z vašimi interesi, stilom dela in prihodnjo potjo. V manj kot 10 minutah boste prejeli prilagojen signal za fit in načrt za naslednje korake.
Skenirajte za nadaljevanje v mobilni napraviPodatkovni analitik: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati
Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.
Prvostopenjski diplomi
Pravi programi, ki vodijo do tega poklica, po državah.
Poti rasti in podobne vloge
Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.
Kam se prilega podatkovni analitik/podatkovna analitičarka?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
strokovnjak /strokovnjakinja za podatke
45% podobnostvodja na področju upravljanja podatkov
36% podobnoststrokovnjak /strokovnjakinja za kakovost podatkov
32% podobnostvnašalec /vnašalka podatkov
28% podobnostvodja za informacije in znanje na področju IKT
21% podobnostnadzornik/nadzornica za vnos podatkov
21% podobnostPogosta vprašanja
- Katere spretnosti so ključne za uspešno delo kot podatkovni analitik/podatkovna analitičarka?
- Pomembne so analitične sposobnosti, znanje statističnih metod, spretnost pri delu z orodji za analizo podatkov (npr. Excel, SQL, Python, Tableau, Power BI) ter sposobnost jasnega in razumljivega prikazovanja rezultatov analize.
- Kakšne so možnosti zaposlitve za podatkovne analitike/analitičarke v Sloveniji?
- Zaposlitvene možnosti so raznolike in so prisotne v različnih panogah, od finančnih institucij in telekomunikacij do maloprodaje in javnega sektorja. Delo je najpogosteje zaposleno, vendar se ponujajo tudi možnosti za freelancing.
- Ali je potrebno imeti formalno izobrazbo za to delovno mesto?
- Čeprav ni nujno, je večina zaposlenih v tem poklicu imela izobrazbo iz področja matematike, statistike, računalništva ali ekonomije. Pomembno je tudi pridobiti praktične izkušnje z delom z podatki.
- Podatkovni Analitik/Podatkovna Analitičarka — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
- 112.590 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 69.490 do 163.350 dolarjev. Vir: US Bureau of Labor Statistics. Podatek se nanaša na Združene države in ni napoved za Evropo.
Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 20. september 2026 O naših podatkih