Poklicni profil

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.

Trg dela
Pomanjkanje v državi Slovenija in še 8 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Prvostopenjski diplomi
24%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Prvostopenjski diplomi 70% Izpostavljenost AI · 2026
Trg dela

Kje je ta poklic iskan

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

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: Avstrija, Belgija, Bolgarija, Ciper in še 6.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Avstrija, 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.

Kaj pomenijo te besede

Štiri stvari, o katerih poroča ta razdelek

Sporočeno povpraševanje
Sporočeno povpraševanje pove, ali delodajalci sporočajo, da potrebujejo ljudi za ta poklic — gre za presojo, ki jo objavi nacionalni organ ali organ EU, ne za število ljudi.
Kam gre
Kam gre pove, v katero smer naj bi se zaposlovanje v tem poklicu v prihodnjih letih gibalo, na podlagi uradne napovedi.
Prosta delovna mesta
Prosta delovna mesta približno pokažejo, koliko delovnih mest nastane zaradi rasti in zaradi ljudi, ki zapustijo ta poklic.
Običajno plačilo
Običajno plačilo pove, koliko ljudje v tem poklicu običajno zaslužijo tam, kjer vir ta podatek objavlja. Prazno polje ne pomeni, da delo ni plačano, temveč da tega podatka za ta kraj nihče ne objavlja.

Merilo se izpusti, kadar ga za ta kraj nihče ne objavlja, namesto da bi bilo prikazano kot nič.

V katero smer se trg nagiba za vas

V vašo korist
Prostih mest je več kot iskalcev — delodajalci tekmujejo za kandidate.
Uravnoteženo
Prosta mesta in iskalci so približno izenačeni.
Konkurenčno
Iskalcev je več kot prostih mest — pričakujte konkurenco.
Nasprotujoči si podatki
Viri se ne ujemajo ali pa v isti poklicni skupini ponekod primanjkuje ljudi, drugod pa jih je preveč.

Vsak vir se razvrsti v eno od teh štirih možnosti, zato se lahko naučite enotnega izrazja. Razlikujejo se dokazi, na katerih temeljijo; ti so navedeni pod vsako oznako — izmerjeno razmerje med prostimi delovnimi mesti in iskalci zaposlitve ali ocena, ki jo objavi nacionalni organ.

Kako se ta poklic primerja z drugimi poklici v isti državi

Močno
Med najmočnejšimi v državi that country
Dobro
Močnejši od večine poklicev v državi that country
Mešano
Približno običajen za državo that country
Šibko
Šibkejši od večine poklicev v državi that country

To je uvrstitev znotraj ene države, ne ocena, ki bi jo lahko primerjali čez meje — registri, na katerih temelji, v dveh državah štejejo različne ljudi, zato ima isto število v vsaki državi drugačen pomen. Zato je lahko poklic med najmočnejšimi v državi in je še vedno prikazan kot Konkurenčno: v celoti gledano vodi na trgu, ki je zelo zasičen.

Od kod prihajajo ti podatki

Vsak podatek objavi nacionalni statistični urad, javna služba za zaposlovanje ali organ EU, vsaka kartica pa navede vir in obdobje, ki ga zajema. Na nekaterih območjih se podatki zbirajo mesečno, na drugih pa se ocenijo enkrat ali dvakrat na leto, zato lahko dve območji na istem zemljevidu opisujeta različna trenutka — datum je vedno prikazan.

Nič od tega ne napoveduje možnosti posameznika. Opisuje trg.

Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre (Slovenija, Avstrija, Hrvaška, Italija, Nemčija, Madžarska)
Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre
Sporočeno povpraševanje Običajno plačilo Kam gre
Slovenija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2022 * — +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Ni sporočeno — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Ni sporočeno — +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Ali karierno svetujete dijakom, klientom ali zaposlenim? Uporabite te podatke o poklicu v svoji organizaciji.

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 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.

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:

Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.

Kako lahko AI spremeni to vlogo

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

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.
36% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • uporabiti tehnike statistične analize
  • analizirati velepodatke
  • razložiti aktualne podatke
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: okt. 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 kot podatkovni 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.

Veščine in znanje

Kaj potrebujete za to delo

Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.

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.

  • 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.

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.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
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.

  • 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.

Programska oprema in tehnologije
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
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
Kako se kvalificirati

Podatkovni analitik: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati

Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.

Tipična stopnja izobrazbe

Prvostopenjski diplomi

Kje študirati

2039 izobraževalnih programov v 30 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 436 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.

Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

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

Za organizacije

Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.

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 — 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 3. oktober 2026 O naših podatkih