NexPath
Poklicni profil

podatkovni analitik/podatkovna analitičarka

Posnet

Ste analitični in radi raziskujete podatke, da odkrijete koristne vpoglede? Podatkovni analitik/podatkovna analitičarka je ključna vloga, ki podjetjem pomaga sprejemati boljše odločitve na podlagi dejstev in trendov.

Povzetek

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.

Ključne odgovornosti:
  • • 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.
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Prvostopenjski diplomi
24%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Prvostopenjski diplomi 70% Izpostavljenost AI
Začni oceno DNA kariere
Labour market

Kje je ta poklic iskan

Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Sporočeno pomanjkanjeSporočen presežekSporočeno obojeSporočeno v drugem letuTa vir tega ne zajema

Globlja barva: enako sporočeno več zaporednih let.

Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje za informacijske in komunikacijske tehnologije — 75 poklicev, vključno s tem.

10 od 14 s pomanjkanjem2025Vseh 30 raste3.7Mprosta mesta do 2035

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.

Razišči več

Poiščite svojo poklicno pot in spoznajte znanost za našimi priporočili.

Preverite svoje ujemanje — brezplačno Kako deluje ujemanje
Vodite druge? Oglejte si NexPath za šole in svetovalnice.
Za šole → Za svetovalce →
Hitro preverjanje prileganja

Bi vampodatkovni analitik/podatkovna analitičarkaustrezal?

Odgovorite na tri hitra vprašanja. To ni popolna ocena – je zbadljivka, ki vam pomaga pri odločitvi, ali boste primerjali svoj profil.

Napredek0/3

Ali uživate v opravilih, ki zahtevajoAnalitično razmišljanje?

Ali uživate v opravilih, ki zahtevajoPriznanje?

Ali uživate v opravilih, ki zahtevajoDosežek?
Prihodnji signal
24/100
Rezultat odpornosti
Oglejte si celotno analizo
Preverjanje primernosti
3 hitra vprašanja
Bi vam lahko ustrezalpodatkovni analitik/podatkovna analitičarka?
Preizkusite kviz
Dan v življenju
izvajati normalizacijo podatkov
Prva naloga dneva
Oglejte si dnevno razčlenitev
Vrhunska lastnost
Dosežek/Napor
Ključni stil dela
Oglejte si DNK spretnosti
Podobne vloge
6
Sorodni poklici
Razišči podobno
Brezplačna ocena
Kako dobro vam pristajapodatkovni analitik/podatkovna analitičarka?
10-minutna karierna DNK. Prijava ni potrebna.
Začni brezplačno
NexFuture™

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.

Igrajte prihodnost

Kako bi se lahkopodatkovni analitik/podatkovna analitičarkaspremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?

Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.

Pomembna transformacija na ravni nalog se ocenjuje čez 9 let (okoli leta 2035) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~20%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~75%
Človeški rob
MOAT~20%

Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.

2026
2031
2040
Hitrost sprejemanja umetne inteligence:

Kako lahko AI spremeni to vlogo

Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.

V lasti človeka 24% V lasti človeka
Kaj pa je še odvisno od ljudi
  • opredeliti merila za kakovost podatkov
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na ekstrakcija podatkov in kategorizacija informacij. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
asist 36% asist
Kjer lahko AI postane kopilot
  • uporabiti tehnike statistične analize
  • analizirati velepodatke
  • razložiti aktualne podatke
Avtomatiziraj 70% Avtomatiziraj
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
  • ravnati s podatkovnimi vzorci
  • zbirati podatke IKT
  • izvajati analitične matematične izračune
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 36%

Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja

Generativni AI 4%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Kognitivna programska oprema 3%

Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov

Robotska in fizična avtomatizacija 0%

Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji

Tehnični podrobnosti
Metodologija: NexFuture v3.0 Viri: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Posodobljeno: avg. 2026

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.

Dan v življenju

Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo

Digitalna tehnologija

Dan v življenju

Tipičen dan kotpodatkovni analitik/podatkovna analitičarka

09
09:00 · jutro
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.
10
10:30 · Sredi jutra
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.
12
12:00 · Opoldne
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.
14
14:00 · popoldan
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.
15
15:30 · Pozno popoldne
vzpostavljati podatkovne procese
Uporabljati orodja IKT z matematičnimi, algoritemskimi ali drugimi postopki za obdelavo podatkov, da se ustvarijo informacijski sklopi.
17
17:00 · Zaključek
združevati podatke IKT
Združevati podatke iz virov za zagotovitev enotnega pogleda na sklop teh podatkov.

Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.

Programska oprema in tehnologije & Področja znanja
Programska oprema in tehnologije
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
Področja znanja
  • 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.

Bistvene veščine
upravljanje, zbiranje in shranjevanje digitalnih podatkov
  • 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.

analizirati in vrednotiti informacije in podatke
  • 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.

zbirati informacije iz fizičnih ali elektronskih virov
  • 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.

spremljati razvoj na strokovnem področju
  • 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.

računati
  • izvajati analitične matematične izračune

    Uporabljati matematične metode in tehnologije izračunavanja za opravljanje analiz in iskanje rešitev za specifične težave.

razvoj operativnih politik in postopkov
  • 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 informacije
  • 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.

DNA spretnosti

DNA spretnosti

Lastnosti osebnosti dela in vrednote, ki definiranjo to vlogo

Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Analitično razmišljanje Priznanje Dosežek Raznolikost Sodelovanje Zanesljivost Prilagodljivost/Prilagodljivost Dosežek/Napor Integriteta Inovacija Toleranca do stresa Neodvisnost Vodenje Samokontrola Skrb za druge Socialna orientacija
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.

Karierna pokrajina

Kam se prilegapodatkovni analitik/podatkovna analitičarka?

Ta vloga
podatkovni analitik/podatkovna analitičarka Ta vloga

Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.

Podobne in sorodne vloge

strokovnjak /strokovnjakinja za podatke

45% podobnost

vodja na področju upravljanja podatkov

36% podobnost

strokovnjak /strokovnjakinja za kakovost podatkov

32% podobnost

vnašalec /vnašalka podatkov

28% podobnost

vodja za informacije in znanje na področju IKT

21% podobnost

nadzornik/nadzornica za vnos podatkov

21% podobnost
Pogosta vprašanja

Pogosta 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 — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Da. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bilo pomanjkanje sporočeno v 10 od 14 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Avstrija, Belgija, Bolgarija, Ciper in še 6. Avstrija ga sporoča že 3 let zapored. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
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.