Poklicni profil

Vnašalec /vnašalka podatkov

Posnet

Vnašalci podatkov posodabljajo, vzdržujejo in pridobivajo informacije, shranjene v računalniških sistemih. Pripravijo izvorne podatke za vnos v računalnik z zbiranjem in razvrščanjem informacij, obdelujejo dokumente strank in kupcev s pregledovanjem podatkov zaradi morebitnih napak ter preverjajo vnesene podatke o strankah in kupcih.

Trg dela
Več kandidatov kot delovnih mest v državi Avstrija in še 13 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Osnovno izobraževanje
24%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Osnovno izobraževanje 71% 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 Uradniki/uradnice za pisarniško poslovanje — 5 poklicev, vključno s tem.

3 od 15 s pomanjkanjem202516 od 28 raste1.9Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Danska, Grčija, Italija.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Italija, 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 Ni sporočeno — +5,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * — −26,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Ni sporočeno — −0,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +19,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * — −34,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Sporočen presežek ELA/EURES 2022 * — +3,2% 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 vnašalec /vnašalka podatkov

vnašalec /vnašalka podatkov 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.

Igrajte prihodnost
Kako bi se lahko vnašalec /vnašalka podatkov 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~80%
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

  • izvajati politiko za varnost informacij
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na povpraševalni jezik okvira za opis virov in povpraševalni jeziki. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
42% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • uporabiti tehnike statistične analize
  • uporabljati programsko opremo za urejanje besedil
71% Avtomatiziraj

Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji

  • upoštevati zahteve za vnos podatkov
  • obdelovati podatke
  • izvajati čiščenje podatkov
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 42%

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

Generativni AI 2%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Robotska in fizična avtomatizacija 0%

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

Kognitivna programska oprema 0%

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

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 vnašalec /vnašalka podatkov

09
09:00 · jutro
izvajati politiko za varnost informacij
Izvajati politike, metode in predpise za varnost podatkov in informacij, da se upoštevajo načela zaupnosti, celovitosti in razpoložljivosti.
10
10:30 · Sredi jutra
upoštevati zahteve za vnos podatkov
Ohranjati pogoje za vnos podatkov. Upoštevati postopke in uporabljati tehnike podatkovnega programa.
12
12:00 · Opoldne
izvajati čiščenje podatkov
Odkrivati in popravljati poškodovane zapise v podatkovnih nizih ter zagotavljati, da podatki postanejo in ostanejo strukturirani v skladu s smernicami.
14
14:00 · popoldan
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.
15
15:30 · Pozno popoldne
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.
17
17:00 · Zaključek
uporabljati programsko opremo za urejanje besedil
Uporabiti aplikacije računalniške programske opreme za sestavo, urejanje, oblikovanje in tiskanje vseh vrst pisnega gradiva.

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
vpisovati in preoblikovati informacije
  • upoštevati zahteve za vnos podatkov

    Ohranjati pogoje za vnos podatkov. Upoštevati postopke in uporabljati tehnike podatkovnega programa.

  • 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.

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.

upravljanje, zbiranje in shranjevanje digitalnih podatkov
  • izvajati čiščenje podatkov

    Odkrivati in popravljati poškodovane zapise v podatkovnih nizih ter zagotavljati, da podatki postanejo in ostanejo strukturirani v skladu s smernicami.

uporabljati programsko opremo za urejanje, objavljanje in predstavitev besedil
  • uporabljati programsko opremo za urejanje besedil

    Uporabiti aplikacije računalniške programske opreme za sestavo, urejanje, oblikovanje in tiskanje vseh vrst pisnega gradiva.

varovati zasebnost in osebne podatke
  • izvajati politiko za varnost informacij

    Izvajati politike, metode in predpise za varnost podatkov in informacij, da se upoštevajo načela zaupnosti, celovitosti in razpoložljivosti.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
Področja znanja
  • 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.

  • vrste dokumentacije

    Značilnosti vrst notranje in zunanje dokumentacije, skladne z življenjskim ciklom proizvoda, in njihova vsebina.

  • ABBYY FineReader

    Računalniški program ABBYY FineReader je programska oprema, ki elektronsko pretvori tiskane in tipkane slike v strojno kodirano besedilo, tako da se lahko dokumenti elektronsko shranijo, uredijo in digitalno prikažejo.

  • LDAP

    Računalniški jezik LDAP je jezik za poizvedovanje in priklic informacij iz podatkovne zbirke in dokumentov, ki vsebujejo potrebne informacije.

  • LINQ

    Računalniški jezik LINQ je poizvedovalni jezik za pridobivanje informacij iz podatkovnih baz in dokumentov, ki vsebujejo potrebne informacije. Razvija ga družba za razvoj programske opreme Microsoft.

  • MDX

    Računalniški jezik MDX je poizvedovalni jezik za iskanje informacij iz zbirke podatkov in dokumentov, ki vsebujejo potrebne informacije. Razvija ga družba za razvoj programske opreme Microsoft.

  • N1QL

    Računalniški jezik N1QL je poizvedovalni jezik za iskanje informacij iz zbirke podatkov in dokumentov, ki vsebujejo potrebne informacije. Razvilo jo je podjetje za razvoj programske opreme Couchbay.

  • OmniPage

    Računalniški program OmniPage je programska oprema, ki elektronsko pretvori tiskane in natipkane tekste v strojno kodirano besedilo, tako da se lahko dokumenti elektronsko shranijo, uredijo in digitalno prikažejo.

  • 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.

Medsektorske spretnosti
  • zbirka podatkov
Programska oprema in tehnologije
Intuit QuickBooksFileMaker ProGoogle DriveMicrosoft Dynamics GPSage 50 AccountingBlackbaud The Raiser's EdgeData entry softwareMedical condition coding softwareHealthcare common procedure coding system HCPCSMedical procedure coding softwareFaceTimeSalesforce.com Salesforce CRMElectronic medical record EMR softwareIBM InformixJenzabar ERPPerceptive Software Intelligent Capture
Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Priznanje Integriteta Zanesljivost Sodelovanje Analitično razmišljanje Raznolikost Dosežek/Napor Vodenje Dosežek Toleranca do stresa Prilagodljivost/Prilagodljivost Samokontrola Socialna orientacija Neodvisnost Skrb za druge Inovacija
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Kako se kvalificirati

Vnašalec /vnašalka podatkov: 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

Osnovno izobraževanje

Kje študirati

93 izobraževalnih programov v 18 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 124 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

Kakšne spretnosti so potrebne za uspešno delo kot vnašalec/vnašalka podatkov?
Potrebujete natančnost, dobro organiziranost, sposobnost hitrega in natančnega vnašanja podatkov ter znanje osnovnega računalništva. Pomembna je tudi pozornost na podrobnosti in sposobnost prepoznavanja napak.
Kje se najpogosteje zaposlujejo vnašalci/vnašalke podatkov?
Zaposlujejo se v različnih sektorjih, kot so finance, bančništvo, zavarovalništvo, logistika, trgovina in javni sektor. Pogosto so zaposleni v administrativnih službah podjetij.
Ali je potrebno imeti določilo izobrazbo za to delovno mesto?
Za to delovno mesto je običajno zahtevana vsaj srednješolska izobrazba. Nekatera podjetja lahko zahtevajo tudi višjo strokovno izobrazbo, odvisno od kompleksnosti delovnih nalog.
Vnašalec /Vnašalka Podatkov — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Ne. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bil presežek sporočen v 12 od 15 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Avstrija, Bolgarija, Češka, Nemčija in še 8. 3 držav je sporočilo pomanjkanje. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
Vnašalec /Vnašalka Podatkov — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
39.850 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 23.940 do 55.170 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 19. oktober 2026 O naših podatkih