Skrbnik/skrbnica podatkovnih baz
Posnet
Skrbniki podatkovnih baz preizkušajo, izvajajo in upravljajo računalniške podatkovne baze. Svoje strokovno znanje s področja sistemov upravljanja podatkovnih baz uporabljajo za načrtovanje, usklajevanje in izvajanje varnostnih ukrepov za zaščito računalniških podatkovnih baz. Uporabljajo tudi skripte in datoteke konfiguracij za prilagajanje podatkovne baze potrebam uporabnikov.
Skrbniki/skrbnice podatkovnih baz so odgovorni za vzdrževanje, nadgradnjo in varnost podatkovnih baz. To vključuje redno preizkušanje delovanja, izvajanje varnostnih ukrepov in optimizacijo zmogljivosti. Sodelujejo z drugimi IT specialisti in uporabniki, da zagotovijo, da so podatkovne baze prilagojene njihovim potrebam in delujejo optimalno.
- • Preizkušanje in izvajanje varnostnih protokolov za zaščito podatkovnih baz pred nepooblaščenim dostopom.
- • Načrtovanje in izvajanje varnostnih kopij podatkovnih baz ter obnova podatkov v primeru izpada.
- • Usklajevanje in prilagajanje podatkovnih baz glede na potrebe uporabnikov s pomočjo skript in konfiguracijskih datotek.
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: Belgija, Bolgarija, Ciper, Grčija in še 4.
Najdlje trajajoče pomanjkanje: Belgija, 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 | Ni sporočeno | — | +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Avstrija | Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Hrvaška | Ni sporočeno | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemčija | Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * | — | +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 skrbnik/skrbnica podatkovnih baz
The outlook for skrbnik/skrbnica podatkovnih baz 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 skrbnik/skrbnica podatkovnih baz 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
- izvajati politike družbe
Kjer lahko AI postane kopilot
- uporabljati vmesnike za specifično uporabo
- tolmačiti tehnična besedila
- uporabljati skriptno programiranje
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- opredeliti fizično strukturo podatkovne baze
- upravljati podatkovno bazo
- uporabljati podatkovne baze
Vitalni znaki in AI vektorji
Vektorji izpostavljenosti AI
0-100%Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja
Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov
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 skrbnik/skrbnica podatkovnih baz
09 09:00 · jutro izvajati varnostna kopiranja
10 10:30 · Sredi jutra oblikovati shemo podatkovne baze
12 12:00 · Opoldne oblikovati specifikacije varnostnega kopiranja podatkovnih baz
14 14:00 · popoldan ohranjati zmogljivost podatkovne baze
15 15:30 · Pozno popoldne opredeliti fizično strukturo podatkovne baze
17 17:00 · Zaključek tolmačiti tehnična besedila
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.
-
opredeliti fizično strukturo podatkovne baze
Določevanje fizične konfiguracije datotek v podatkovni bazi na določenem mediju. To vključuje podrobne opredelitve možnosti za indeksiranje ter vrst podatkov in podatkovnih elementov v podatkovnem slovarju.
-
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 sistem z relacijskimi podatkovnimi bazami
Pridobivati, shranjevati in preverjati informacije s pomočjo sistemov za upravljanje baz podatkov, ki temeljijo na modelu relacijskih podatkovnih baz, v katerih so podatki urejeni v tabele vrstic in stolpcev, kot so Oracle Database, Microsoft SQL Server in MySQL.
-
uravnotežiti vire podatkovnih baz
Stabilizirati delovno obremenitev in vire podatkovnih baz z nadzorovanjem povpraševanja po transakcijah, dodeljevanjem prostora na disku in zagotavljanjem zanesljivosti strežnikov, da bi se optimiziralo razmerje med stroški in tveganjem.
-
ohranjati zmogljivost podatkovne baze
Izračunavati vrednosti parametrov podatkovnih zbirk. Uvajati nove izdaje in opravljati naloge rednega vzdrževanja, kot so vzpostavitev strategij varnostnega kopiranja in odprava razdrobljenosti indeksov.
-
upravljati podatkovno bazo
Uporabljati načrte modelov in modele zbirk podatkov, opredeljevati odvisnosti od podatkov, uporabljati jezike za poizvedovanje in sisteme za upravljanje zbirk podatkov (DBMS) za razvoj in upravljanje zbirk podatkov.
-
ustvariti podatkovne modele
Uporabiti posebne tehnike in metodologije za analizo podatkov po poslovnih procesih organizacije, da ustvarite modele za te podatke, kot so konceptualni, logični in fizični modeli. Ti modeli imajo določeno strukturo in obliko.
-
oblikovati shemo podatkovne baze
Oblikovati shemo podatkovne baze z upoštevanjem pravil sistema upravljanja relacijskih zbirk podatkov (RDBMS) za vzpostavitev logično urejene skupine podatkov, kot so tabele, stolpci in postopki.
-
oblikovati specifikacije varnostnega kopiranja podatkovnih baz
Določiti postopke, ki jih je treba izvesti na podatkovnih bazah ter zagotavljajo kopiranje in arhiviranje podatkov za morebitno obnovo v primeru izgube podatkov.
-
izvajati varnostna kopiranja
Izvajati varnostna kopiranja podatkov in sistemov za zagotovitev stalnega in zanesljivega delovanja sistema kot tudi zagotavljanje celovitosti med integracijo sistema in po nastanku izgube podatkov.
-
vzdrževati varnost zbirke podatkov
Obvladati najrazličnejše kontrole varnosti informacij, da bi dosegli maksimalno zaščito podatkovnih baz.
-
uporabljati vmesnike za specifično uporabo
Poznavanje in uporaba vmesnikov, namenjenih za določen primer uporabe.
-
upravljati sistem IKT
Upravljati komponente sistema IKT z vzdrževanjem konfiguracije, upravljanjem uporabniških računov, spremljanjem uporabe virov, izdelovanjem varnostnih kopij ter nameščanjem strojne ali programske opreme za zagotavljanje skladnosti z določenimi zahtevami.
-
izvajati politike družbe
Uporabljati načela in pravila, ki urejajo dejavnosti in procese organizacije.
-
uporabljati skriptno programiranje
Uporabljati specializirana orodja IKT za ustvarjanje računalniške kode, ki jo interpretirajo ustrezna izvajalna okolja, da se razširijo aplikacije in avtomatizirajo skupne računalniške operacije. Uporabljati programske jezike, ki podpirajo to metodo, kot so skripte Unix Shell, JavaScript, Python in Ruby.
-
odpravljati napake v delovanju IKT
Opredeliti težave s strežniki, namiznimi računalniki, tiskalniki, omrežji in dostopom na daljavo ter izvajati ukrepe za reševanje problemov.
-
tolmačiti tehnična besedila
Prebrati in razumeti tehnična besedila, ki zagotavljajo informacije o tem, kako izvesti nalogo, kar je običajno pojasnjeno v korakih.
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.
orodja za razvoj podatkovnih baz
Metodologije in orodja, ki se uporabljajo za oblikovanje logične in fizične strukture podatkovnih zbirk, kot so logične strukture podatkov, sheme, metodologije modeliranja in odnosi med subjekti.
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.
porazdeljeno računalništvo
Postopek izvajanja procesov, v katerem so posamezni računalniki medsebojno povezani prek omrežja in pošiljajo sporočila za komuniciranje o svojih dejanjih.
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.
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.
sistem domenskih imen
Podatkovna zbirka za poimenovanje, ki skrbi za pretvorbo imen internetnih domen v naslove internetnega protokola (IP). Sistem domenskih imen uporabnikom interneta omogoča, da uporabljajo imena, kot so naslovi spletišč, namesto da bi si zapomnili številčne naslove IP, ki jih računalniki uporabljajo za iskanje konkretnega spletišča.
sistemi upravljanja podatkovnih baz
Orodja za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje podatkovnih zbirk, kot so Oracle, MySQL in Microsoft SQL.
struktura informacij
Vrsta infrastrukture, ki določa obliko podatkov: delno strukturirani, nestrukturirani in strukturirani.
DB2
Računalniški program IBM DB2 je orodje za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje zbirk podatkov, ki ga je razvilo podjetje za razvoj programske opreme IBM.
- dobra praksa varnostnega kopiranja sistema
Skrbnik/skrbnica podatkovnih baz: 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
384 izobraževalnih programov v 20 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 206 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 skrbnik/skrbnica podatkovnih baz?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
operater /operaterka podatkovnega centra
38% podobnostarhivist/arhivistka masovnih podatkov
31% podobnostvodja na področju upravljanja podatkov
29% podobnostpovezovalec/povezovalka podatkovnih baz
29% podobnostrazvijalec/razvijalka podatkovnih baz
25% podobnostoblikovalec/oblikovalka podatkovnih baz
25% podobnostZa organizacije
Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.
Pogosta vprašanja
Katere so najpogostejše napake, ki jih delajo skrbniki/skrbnice podatkovnih baz?
Ali je potrebno imeti certifikate za delo kot skrbnik/skrbnica podatkovnih baz?
Kako se delo skrbnika/skrbnice podatkovnih baz razlikuje od dela administratorja sistema?
Skrbnik/Skrbnica Podatkovnih Baz — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 19. oktober 2026 O naših podatkih