Poklicni profil

Vodja na področju upravljanja podatkov

Leča vloge

Vodje na področju upravljanja podatkov upravljajo podatke na ravni celotnega podjetja in podatkovno rudarjenje. Zagotavljajo, da se podatki uporabljajo kot strateško sredstvo poslovanja na izvršni ravni ter izvajajo in podpirajo bolj sodelovalno in usklajeno infrastrukturo za upravljanje informacij v korist organizacije na splošno.

Trg dela
Pomanjkanje v državi Belgija in še 11 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Drugostopenjski diplomi
40%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Drugostopenjski diplomi 51% 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 Menedžerji/menedžerke za proizvodnjo in specializirane storitve — 186 poklicev, vključno s tem.

7 od 11 s pomanjkanjem202514 od 26 raste2.5Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Belgija, Bolgarija, Ciper, Danska in še 3.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Belgija, 4 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 — −42,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Ni sporočeno — +11,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +12% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * — +76,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Ni sporočeno — −14,8% 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 vodja na področju upravljanja podatkov

The outlook for vodja na področju upravljanja podatkov 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 vodja na področju upravljanja 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 12 let (okoli leta 2038) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~35%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~55%
Človeški rob
MOAT~40%

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

2026
2033
2043
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.

40% V lasti človeka

Kaj pa je še odvisno od ljudi

  • izvajati politiko za varnost informacij
  • opredeliti tehnološke strategije
  • opredeliti merila za kakovost podatkov
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na podatkovno rudarjenje in shranjevanje podatkov. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
28% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih
  • uporabljati sisteme za podporo odločanju
  • upravljanje arhitekture podatkov IKT
51% Avtomatiziraj

Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji

  • upravljati razvrščanje podatkov IKT
  • upravljati podatke
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 28%

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

Generativni AI 6%

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 vodja na področju upravljanja 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
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.
12
12:00 · Opoldne
opredeliti tehnološke strategije
Oblikovati celovit načrt ciljev, praks, načel in taktik, povezanih z uporabo tehnologij v organizaciji, ter opisati sredstva za doseganje ciljev ob upoštevanju analiz in ustreznih predpisov.
14
14:00 · popoldan
uporabljati sisteme za podporo odločanju
Uporabljati razpoložljive sisteme IKT, ki se lahko uporabijo za podporo poslovnim ali organizacijskim odločitvam.
15
15:30 · Pozno popoldne
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.
17
17:00 · Zaključek
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.

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
  • upravljati razvrščanje podatkov IKT

    Nadzorovanje sistema razvrščanja, ki ga uporablja organizacija za organiziranje svojih podatkov. Dodeljevanje lastnika posamezni zasnovi podatkov ali več zasnovam ter določiti vrednost posameznih podatkov.

pripravljati finančne, poslovne ali trženjske načrte
  • opredeliti tehnološke strategije

    Oblikovati celovit načrt ciljev, praks, načel in taktik, povezanih z uporabo tehnologij v organizaciji, ter opisati sredstva za doseganje ciljev ob upoštevanju analiz in ustreznih predpisov.

projektirati sisteme ali aplikacije ikt
  • 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.

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.

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.

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.

analizirati poslovne dejavnosti
  • sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih

    Zbirati podatke, kot so ključni kazalniki uspešnosti, za podjetje ter uporabljati informacije za oblikovanje ukrepov in strategij.

uporabljati digitalna orodja za sodelovanje in produktivnost
  • uporabljati sisteme za podporo odločanju

    Uporabljati razpoložljive sisteme IKT, ki se lahko uporabijo za podporo poslovnim ali organizacijskim odločitvam.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
Področja znanja
  • podatkovno rudarjenje

    Metode umetne inteligence, strojnega učenja, statistike in zbirk podatkov, ki se uporabljajo za pridobivanje vsebin iz nabora podatkov.

  • 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 za podporo pri odločanju

    Sistemi IKT, ki se lahko uporabijo za podporo pri poslovnem ali organizacijskem odločanju.

  • 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.

  • CA Datacom/DB

    Računalniški program CA Datacom/DB je orodje za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje podatkovnih baz, ki jih razvija podjetje za razvoj programske opreme CA Technologies.

  • DB2

    Računalniški program IBM DB2 je orodje za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje zbirk podatkov, ki ga je razvilo podjetje za razvoj programske opreme IBM.

  • ekstrakcija podatkov

    Tehnike in metode, ki se uporabljajo za pridobivanje in ekstrakcijo podatkov iz nestrukturiranih ali polstrukturiranih digitalnih dokumentov in virov.

  • FileMaker (sistemi upravljanja podatkovnih baz)

    Računalniški program FileMaker je orodje za ustvarjanje, posodabljanje in upravljanje podatkovnih baz, ki ga razvija podjetje za razvijanje programske opreme FileMaker Inc.

Medsektorske spretnosti
  • podatkovna etika
  • podatkovne vede
  • poslovni procesi
Programska oprema in tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioSplunk EnterpriseApache HiveApache CassandraNoSQLMicrosoft .NET FrameworkAmazon RedshiftPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLApache Subversion SVNMongoDBApache KafkaAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BI
Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Integriteta Zanesljivost Samokontrola Toleranca do stresa Priznanje Sodelovanje Dosežek Prilagodljivost/Prilagodljivost Neodvisnost Analitično razmišljanje Skrb za druge Raznolikost Dosežek/Napor Vodenje Inovacija Socialna orientacija
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Kako se kvalificirati

Vodja na področju upravljanja 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

Drugostopenjski diplomi

Kje študirati

972 izobraževalnih programov v 28 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 291 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

Kakšna je razlika med vlogo vodje na področju upravljanja podatkov in analitika podatkov?
Analitik podatkov se osredotoči na analizo podatkov in izrisovanje zaključkov, medtem ko vodja na področju upravljanja podatkov skrbi za celotno upravljanje podatkov, vključno s strategijo, kakovostjo, varnostjo in infrastrukturo. Vodja določa smer in zagotavlja, da so podatki zanesljivi in pripravljeni za analizo s strani analitikov.
Ali je potrebno imeti tehnično znanje za programiranje v tej vlogi?
Čeprav ni nujno, da imate globoko znanje programiranja, je koristno razumeti osnove tehnologij za upravljanje podatkov, kot so baze podatkov, ETL procesi in orodja za analizo podatkov. Pomembnejše je poznavanje poslovnih procesov in sposobnost povezovanja podatkov z poslovnimi cilji.
Kako lahko vodja na področju upravljanja podatkov prispeva k izboljšanju poslovnih procesov?
Z analizo podatkov lahko vodja identificira neučinkovitosti v poslovnih procesih, predlaga izboljšave in zagotovi, da se te izboljšave podpirajo s podatki. Prav tako lahko pomaga pri sprejemanju bolj informiranih odločitev, kar vodi k boljšim poslovnim rezultatom.
Vodja Na Področju Upravljanja Podatkov — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Da. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bilo pomanjkanje sporočeno v 7 od 10 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Belgija, Bolgarija, Ciper, Češka in še 3. Belgija ga sporoča že 4 let zapored. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
Vodja Na Področju Upravljanja Podatkov — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
135.980 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 95.620 do 170.160 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