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.
Vodja na področju upravljanja podatkov je odgovoren za celovito upravljanje podatkov v podjetju, od zbiranja in shranjevanja do analize in uporabe. To vključuje zagotavljanje kakovosti podatkov, razvoj strategij za njihovo uporabo in vzpostavljanje učinkovite podatkovne infrastrukture. Delo je usmerjeno k izrabi podatkov kot strateškega sredstva za doseganje poslovnih ciljev in podpira sodelovanje ter usklajenost informacijskega okolja v celotni organizaciji.
- • Razvoj in izvajanje strategij upravljanja podatkov na ravni celotnega podjetja.
- • Zagotavljanje kakovosti, varnosti in dostopnosti podatkov.
- • Analiza podatkov in identificiranje trendov ter vpogledov za podporo strateškim odločitvam.
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.
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 | |
|---|---|---|---|
| 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.
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.
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.
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 politiko za varnost informacij
- opredeliti tehnološke strategije
- opredeliti merila za kakovost podatkov
Kjer lahko AI postane kopilot
- sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih
- uporabljati sisteme za podporo odločanju
- upravljanje arhitekture podatkov IKT
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- upravljati razvrščanje podatkov IKT
- upravljati podatke
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 avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
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 vodja na področju upravljanja podatkov
09 09:00 · jutro izvajati politiko za varnost informacij
10 10:30 · Sredi jutra opredeliti merila za kakovost podatkov
12 12:00 · Opoldne opredeliti tehnološke strategije
14 14:00 · popoldan uporabljati sisteme za podporo odločanju
15 15:30 · Pozno popoldne upravljanje arhitekture podatkov IKT
17 17:00 · Zaključek upravljati podatke
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
izvajati politiko za varnost informacij
Izvajati politike, metode in predpise za varnost podatkov in informacij, da se upoštevajo načela zaupnosti, celovitosti in razpoložljivosti.
-
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.
-
sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih
Zbirati podatke, kot so ključni kazalniki uspešnosti, za podjetje ter uporabljati informacije za oblikovanje ukrepov in strategij.
-
uporabljati sisteme za podporo odločanju
Uporabljati razpoložljive sisteme IKT, ki se lahko uporabijo za podporo poslovnim ali organizacijskim odločitvam.
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.
- podatkovna etika
- podatkovne vede
- poslovni procesi
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.
Drugostopenjski diplomi
972 izobraževalnih programov v 28 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 291 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 vodja na področju upravljanja podatkov?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
podatkovni analitik/podatkovna analitičarka
36% podobnostarhivist/arhivistka masovnih podatkov
33% podobnostoperater /operaterka podatkovnega centra
31% podobnostskrbnik/skrbnica podatkovnih baz
29% podobnostpovezovalec/povezovalka podatkovnih baz
28% podobnostvodja za informacije in znanje na področju IKT
27% podobnostZa organizacije
Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.
Pogosta vprašanja
Kakšna je razlika med vlogo vodje na področju upravljanja podatkov in analitika podatkov?
Ali je potrebno imeti tehnično znanje za programiranje v tej vlogi?
Kako lahko vodja na področju upravljanja podatkov prispeva k izboljšanju poslovnih procesov?
Vodja Na Področju Upravljanja Podatkov — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Vodja Na Področju Upravljanja Podatkov — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 19. oktober 2026 O naših podatkih