Podatkovni inženir/inženirka
Posnet
Podatkovni inženirji razvijajo arhitekturo, potrebno za obdelavo, upravljanje in shranjevanje velikih količin podatkov, ki jih bodo podatkovni znanstveniki uporabljali za analizo. Oblikujejo infrastrukturo ter vzdržujejo podatkovne kanale in shrambe za izkoriščanje podatkov za strateško prednost.
Kot podatkovni inženir/inženirka boste odgovorni za načrtovanje, izgradnjo in vzdrževanje podatkovnih kanalov in skladišč. To vključuje razvijanje arhitekture za obdelavo, upravljanje in shranjevanje velikih količin podatkov, ki jih bodo kasneje analizirali podatkovni znanstveniki. Vaše delo bo omogočalo učinkovito uporabo podatkov za pridobivanje strateških prednosti za podjetje.
- • Načrtovanje in implementacija podatkovne arhitekture, ki podpira poslovne potrebe.
- • Razvijanje in vzdrževanje ETL (Extract, Transform, Load) procesov za prenos podatkov iz različnih virov.
- • Optimizacija podatkovnih zbirk za hitro in učinkovito analizo.
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.
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 | |
|---|---|---|---|
| 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.
Prihodnje izglede za podatkovni inženir/inženirka
podatkovni inženir/inženirka vstopa v obdobje transformacije. Z 42% izpostavljenostjo orodjem AI se ta vloga ne nadomešča, ampak se razvija. Obvladovanje novih digitalnih orodij bo ključ do uspeha.
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 inženir/inženirka 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.
Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.
Primerjajte to s svojim profilom
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
Večina nalog tukaj je podprtih z umetno inteligenco in ni zgolj človeško vodenih.
Kjer lahko AI postane kopilot
- izvajati zmanjševanje dimenzij
- razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
- upravljanje arhitekture podatkov IKT
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- obdelovati podatke
- upravljati raziskovalne podatke
- uporabljati metode za obdelavo podatkov
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 fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji
Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
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 inženir/inženirka
09 09:00 · jutro razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
10 10:30 · Sredi jutra izvajati tehnike podatkovnega skladiščenja
12 12:00 · Opoldne načrtovati podatkovno zbirko v oblaku
14 14:00 · popoldan upravljanje arhitekture podatkov IKT
15 15:30 · Pozno popoldne upravljati podatke
17 17:00 · Zaključek vzpostavljati podatkovne procese
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.
-
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.
-
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.
-
upravljati kvantitativne podatke
Zbirati, obdelovati in predstavljati kvantitativne podatke. Uporabljati ustrezne programe in metode za preverjanje veljavnosti, organiziranje in razlaganje podatkov.
-
shranjevati digitalne podatke in sisteme
Uporabljati orodja programske opreme za arhiviranje podatkov s kopiranjem in ustvarjanjem varnostnih kopij, da se zagotovi njihova celovitost in prepreči izguba podatkov.
-
izvajati tehnike podatkovnega skladiščenja
Uporabiti modele in orodja, kot sta spletna analitična obdelava (OLAP) in obdelava spletnih transakcij (OLTP), za povezovanje strukturiranih ali nestrukturiranih podatkov, da se vzpostavi centralni register.
-
upravljati raziskovalne podatke
Pripravljati in analizirati znanstvene podatke, ki izhajajo iz kvalitativnih in kvantitativnih raziskovalnih metod. Shranjevati in vzdrževati podatke v podatkovnih zbirkah raziskav. Podpirati ponovno uporabo znanstvenih podatkov in poznati načela upravljanja odprtih podatkov.
-
oblikovati podatkovne nize
Ustvariti zbirko novih ali obstoječih povezanih podatkovnih nizov, ki so sestavljeni iz ločenih elementov, vendar jih je mogoče obdelovati kot eno enoto.
-
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.
-
izvajati zmanjševanje dimenzij
Zmanjšati število spremenljivk ali funkcij za nabor podatkov v algoritmih strojnega učenja z metodami, kot so analiza glavnih komponent, faktorizacija matrik, metode samodejnega kodiranja in druge.
-
razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
Razviti prilagojeno programsko opremo za obdelavo podatkov z izbiro in uporabo ustreznega računalniškega jezika za programiranje, da lahko sistem IKT zagotovi zahtevane rezultate na podlagi vnosov.
-
upravljanje arhitekture podatkov IKT
Nadzorovati skladnost s predpisi in uporabljati tehnike IKT za opredelitev arhitekture informacijskih sistemov ter za nadzor zbiranja, shranjevanja, konsolidacije, urejanja in uporabe podatkov v organizaciji.
-
načrtovati podatkovno zbirko v oblaku
Načrtovati prilagodljive, prožne, avtomatizirane, ohlapno povezane podatkovne zbirke z uporabo infrastrukture v oblaku. Odpravljati napake z ustreznim načrtovanjem podatkovnih zbirk.
-
obdelovati podatke
Vnašati informacije v sistem za shranjevanje in pridobivanje podatkov s postopki, kot so optično branje, ročni vnos ali elektronski prenos podatkov za obdelavo velikih količin podatkov.
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.
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.
shranjevanje podatkov
Fizični in tehnični koncepti shranjevanja digitalnih podatkov v posebnih sistemih na lokalni ravni, kot so trdi diski in RAM pomnilniki (RAM), in na daljavo, prek omrežja, interneta ali oblaka.
sistemi upravljanja podatkovnih baz
Orodja za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje podatkovnih zbirk, kot so Oracle, MySQL in Microsoft SQL.
tehnologije v oblaku
Tehnologije, ki omogočajo dostop do strojne opreme, programske opreme, podatkov in storitev prek oddaljenih strežnikov in programskih omrežij, ne glede na njihovo lokacijo in arhitekturo.
SAS Data Management
Računalniški program SAS Data Management je orodje za vključevanje informacij iz več aplikacij, ki jih oblikujejo in vzdržujejo organizacije, v eno dosledno in pregledno strukturo podatkov; razvilo ga je podjetje za razvoj programske opreme SAS.
Teradata Database
Računalniški program Teradata Database je orodje za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje podatkovnih zbirk, ki jih razvija podjetje za razvoj programske opreme Termias Corporation.
- podatkovna analitika
- računalništvo
- statistika
Podatkovni inženir/inženirka: 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
786 izobraževalnih programov v 26 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 213 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.
Poti rasti in podobne vloge
Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.
Kam se prilega podatkovni inženir/inženirka?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
podatkovni analitik/podatkovna analitičarka
16% podobnostvnašalec /vnašalka podatkov
13% podobnostvodja na področju upravljanja podatkov
11% podobnostIoT razvijalec/IoT razvijalka
11% podobnostvodja za informacije in znanje na področju IKT
11% podobnoststrokovnjak /strokovnjakinja za podatke
11% podobnostZa organizacije
Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.
Pogosta vprašanja
Kakšne veščine so potrebne za uspešno delo kot podatkovni inženir/inženirka?
Ali je mogoče delati kot podatkovni inženir/inženirka na projektni osnovi?
Kako se razlikuje vloga podatkovnega inženirja/inženirke od vloge podatkovnega znanstvenika?
Podatkovni Inženir/Inženirka — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 19. oktober 2026 O naših podatkih