Profesní přehled

pracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat

Snímek

Jste detailista a máte rádi práci s daty? Jako pracovník/pracovnice vkládání dat hrajete klíčovou roli v udržování aktuálních a spolehlivých informací v počítačových systémech, což je základ pro efektivní fungování mnoha firem.

Souhrn

Práce pracovníka/pracovnice vkládání dat spočívá v pečlivém zpracování a vkládání dat do počítačových systémů. Denně se budete zabývat přípravou dat, kontrolou jejich správnosti a ověřováním informací o zákaznících a účtech. Důležitá je přesnost a schopnost identifikovat a opravovat případné nesrovnalosti. Práce vyžaduje soustředění a pozornost k detailu, ale i schopnost efektivně pracovat s počítačovými programy a databázemi.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Aktualizace a údržba dat v počítačových systémech.
  • • Příprava zdrojových dat pro vkládání – třídění, kompilace a zpracování.
  • • Kontrola a ověřování dat o zákaznících a účtech, identifikace a oprava chyb.
79%
Odolnost Skóre

Jste detailista a máte rádi práci s daty? Jako pracovník/pracovnice vkládání dat hrajete klíčovou roli v udržování aktuálních a spolehlivých informací v počítačových systémech, což je základ pro efektivní fungování mnoha firem.

Digitální technologie Základní vzdělávání 26% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámpracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíUznání?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíIntegrita?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíSpolehlivost?

NexFuture

Budoucí perspektiva pro pracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat

Vyhlídky pro pracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat jsou mimořádně stabilní. Zatímco nástroje AI budou pomáhat s každodenními úkoly, jádro této role se opírá o lidský úsudek, což vede k vysokému skóre odolnosti 79,4%.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohlopracovník vkládání dat/pracovnice vkládání datzměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Lidský úsudek, důvěra a kontext zůstávají silnými ochránci této role.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 19 let (kolem roku 2045) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
79%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP33%
Lidská hrana
MOAT75%
2026
2036
2050
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 79% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech

Tato role zůstává silně vedena lidmi, kdeudržovat požadavky na vstup datzávisí na důvěře, nuancích a úsudku v reálném světě.

Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na dotazovací jazyk systému popisu zdrojů a dotazovací jazyky. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 50% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem

Umělá inteligence pravděpodobněji pomůže podpůrným úkolům, jako jeuplatňovat informační bezpečnostní politiky, dokumentace, vyhledávání a koordinace pracovních postupů.

automatizovat 26% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

Tlak automatizace se zdá být spíše selektivní než široký, přičemž nejsilnější signál aktuálně přichází zAI / strojové učení.

Podrobná analýza

Životní funkce, AI vektory a megatrendy

Zobrazit více

Vitální znaky

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 50%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 21,8%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 20,2%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Megatrendové signály

0-100%
Digitální transformace 100%
Prostorová změna 50%
Demografický posun 6%
Zelený přechod 0%
Regulační tlak 0%
Geopolitická změna 0%

Skóre odvozené z modelu. Ukazuje strukturální expozici megatrendům, nikoli přímou poptávku.

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v2.0 Zdroje: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aktualizováno: květen 2026

NexFuture v2.0 kombinuje profily schopností a aktivit O*NET s distribucemi skupin dovedností ESCO a šesti globálními signály megatrendů. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Podrobnosti viz NexFuture Methodology White Paper.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jakopracovník vkládání dat/pracovnice vkládání dat

09
09:00 · ráno
udržovat požadavky na vstup dat
Dodržovat podmínky pro zadávání dat. Dodržovat postupy a používat techniky programování dat.
10
10:30 · Dopoledne
uplatňovat informační bezpečnostní politiky
Provádět politiky, metody a předpisy v oblasti bezpečnosti údajů a informací s cílem respektovat zásady důvěrnosti, integrity a dostupnosti.
12
12:00 · poledne
použít metodu statistické analýzy
Použít modely (popisné nebo inferenční statistiky) a techniky (vytěžování dat nebo strojové učení) pro účely statistické analýzy a nástroje informačních a komunikačních technologií (ICT) pro analýzu dat, odhalování korelací a předpověď trendů.
14
14:00 · odpoledne
používat textový procesor
Používat aplikace počítačového softwaru pro kompozici, editaci, formátování a tisk jakéhokoli druhu písemného materiálu.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
provádět čištění dat
Zjistit a napravit špatné záznamy ze souborů dat; zajistit strukturalizaci dat podle pokynů.
17
17:00 · Zábal
zpracovávat data
Zadávat informace do systému uchovávání dat a systému vyhledávání dat prostřednictvím procesů, jako je skenování, ruční kódování nebo přenos dat za účelem zpracování velkého množství dat.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
5AM Glassbox Translational ResearchAllscripts healthcare automation softwareAutocodersC#C++Citrix cloud computing softwareClearTrialClinical trial management softwareDrug coding softwareDZS Software Solutions ClinPlusElectronic data capture EDC softwareePharmaSolutions eMVREpicCare Ambulatory Electronic Medical Records (EMR) softwareEpic SystemsExtensible markup language XMLFortress Medical ClindexGoIBM SPSS StatisticsInforSense InforSenseInvivo Data EPX ePRO Management System
Oblasti znalostí
  • dotazovací jazyk systému popisu zdrojů

    Vyhledávací jazyky jako SPARQL, které se používají k získávání dat uložených ve formátu Resource Description Framework (RDF) a k manipulaci s nimi.

  • dotazovací jazyky

    Obor standardizovaných počítačových jazyků pro vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace.

  • druhy dokumentace

    Charakteristiky různých druhů interní a externí dokumentace podle životního cyklu výrobku a specifické typy jejich obsahu.

  • ABBYY FineReader

    Počítačový program ABBYY FineReader je software, který elektronicky přeměňuje vytištěné a typizované obrázky na strojově kódovaný text tak, aby dokumenty mohly být uchovávány elektronicky, editovány a digitálně zobrazovány.

  • datové modely

    Techniky a stávající systémy používané ke strukturování datových prvků a zobrazování jejich vzájemných vztahů, jakož i metody k interpretaci datových struktur a vztahů.

  • důvěrnost informací

    Mechanismy a předpisy, které umožňují selektivní kontrolu přístupu a zaručují, že přístup k údajům mají pouze oprávněné strany (osoby, procesy, systémy a zařízení), způsob, jak zajistit soulad s předpisy pro důvěrné informace a vyvarovat se rizika jejich nedodržení.

Meziodvětvové dovednosti
  • databáze
Základní dovednosti
zadávat a upravovat informace
  • udržovat požadavky na vstup dat

    Dodržovat podmínky pro zadávání dat. Dodržovat postupy a používat techniky programování dat.

  • zpracovávat data

    Zadávat informace do systému uchovávání dat a systému vyhledávání dat prostřednictvím procesů, jako je skenování, ruční kódování nebo přenos dat za účelem zpracování velkého množství dat.

analyzovat a vyhodnocovat informace a data
  • použít metodu statistické analýzy

    Použít modely (popisné nebo inferenční statistiky) a techniky (vytěžování dat nebo strojové učení) pro účely statistické analýzy a nástroje informačních a komunikačních technologií (ICT) pro analýzu dat, odhalování korelací a předpověď trendů.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • provádět čištění dat

    Zjistit a napravit špatné záznamy ze souborů dat; zajistit strukturalizaci dat podle pokynů.

používat software na zpracování textů, publikování a prezentace
  • používat textový procesor

    Používat aplikace počítačového softwaru pro kompozici, editaci, formátování a tisk jakéhokoli druhu písemného materiálu.

chránit soukromí a osobní údaje
  • uplatňovat informační bezpečnostní politiky

    Provádět politiky, metody a předpisy v oblasti bezpečnosti údajů a informací s cílem respektovat zásady důvěrnosti, integrity a dostupnosti.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Uznání Integrita Spolehlivost Spolupráce Analytické myšlení Rozmanitost Úspěch/Snaha Vedení Úspěch Tolerance ke stresu Přizpůsobivost/Flexibilita Sebekontrola Sociální orientace Nezávislost Zájem o druhé Inovace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

)}
Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Klíčové jsou pečlivost, pozornost k detailu, dobrá orientace v počítačových programech a databázích, a schopnost rychle a efektivně zpracovávat velké množství informací. Důležitá je i komunikační schopnost pro případné dotazy a upřesňování dat.
Jaké typy systémů a programů mohu používat?
To se liší v závislosti na konkrétní firmě a jejích systémech. Často se používají systémy pro správu databází (např. Microsoft SQL Server, Oracle), tabulkové procesory (např. Microsoft Excel) a specializované software pro vkládání a správu dat.
Je tato práce vhodná pro lidi, kteří preferují samostatnou práci?
Práce pracovníka/pracovnice vkládání dat je obvykle vykonávána v rámci zaměstnání, kde je důležitá týmová spolupráce a komunikace s ostatními odděleními. Nicméně, vyžaduje i schopnost samostatného řešení problémů a zodpovědnosti za kvalitu své práce.