Data-analyytikko
Tilannekuva
Data-analyytikot tuovat, tarkastavat, puhdistavat, muuttavat, validoivat, mallintavat tai tulkitsevat yrityksen liiketoiminnan tavoitteita koskevia tietoja. He varmistavat, että tietolähteistä ja -varastoista saadaan johdonmukaisia ja luotettavia tietoja. Data-analyytikot käyttävät erilaisia algoritmeja ja tietoteknisiä välineitä, joita tilanne ja nykyiset tiedot edellyttävät. He voivat laatia visuaalisia raportteja, kuten graafisia esityksiä, kaavioita ja koontinäyttöjä.
Data-analyytikon työssä pääset käsittelemään ja analysoimaan yrityksen dataa, jotta siitä saadaan arvokasta tietoa päätöksenteon tueksi. Työskentelet sekä suurten tietomäärien kanssa että yksittäisten havaintojen parissa, ja varmistat datan laadun ja luotettavuuden. Käytät erilaisia analyysimenetelmiä ja työkaluja löytääksesi trendejä, tunnistat poikkeamia ja teet ennusteita, jotka auttavat yritystä saavuttamaan tavoitteensa.
- • Datan kerääminen, tarkastaminen, puhdistaminen ja muokkaaminen analyysiä varten.
- • Eri tietolähteiden yhdistäminen ja varmistaminen datan johdonmukaisuudesta.
- • Analyysien suorittaminen ja tulosten tulkinta liiketoiminnan näkökulmasta.
Missä tästä ammatista on pulaa
Raportoidut työvoimapulat ja -ylitarjonnat vuosittain. Julkaistaan ammattiryhmille, ei yksittäisille ammattinimikkeille.
Syvempi väri: raportoitu samoin useampana peräkkäisenä vuotena.
Luvut kattavat ryhmän Tieto- ja viestintäteknologian erityisasiantuntijat — 75 ammattia, tämä mukaan lukien.
Pulaa: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus ja 6 muuta.
Pisin yhtäjaksoinen pula: Austria, 3 vuotta.
Valitse alue kartalta nähdäksesi sen luvut.
Tietoa lähteestä›
Lähde: ELA/EURES työvoimapulat ja -ylitarjonnat. Tiedot julkaistaan ammattiryhmätasolla ja kattavat Euroopan. Julkaisujen liitteiden rakenne ja maakattavuus vaihtelevat, joten vuosien välinen muutos ei aina tarkoita työmarkkinoiden muuttumista. Harmaat maat eivät ole raportoineet, mikä ei ole sama asia kuin tasapaino.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Tutki lisää
Löydä urapolkusi ja tutustu taustalla olevaan tieteeseen.
Sopiiko data-analyytikko sinulle?
Vastaa kolmeen nopeaan kysymykseen. Tämä ei ole täysi arviointi, vaan lyhyt testi auttamaan sinua päättämään, kannattaako profiileja verrata.
Nautitko tehtävistä, joissa tarvitaan ominaisuutta: Analyyttinen ajattelu?
Nautitko tehtävistä, joissa tarvitaan ominaisuutta: Tunnustus?
Nautitko tehtävistä, joissa tarvitaan ominaisuutta: Saavutus?
Tulevaisuuden nakyma ammatille data-analyytikko
The outlook for data-analyytikko reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Miten nämä pisteet on laskettu?
Resilienssipistemäärä (0–100) arvioi, kuinka hyvin tämä ammatti on rakenteellisesti suojattu automaatiolta ja tekoälyn häiriöiltä, tehtävätasoanalyysin perusteella. Korkeammat pisteet tarkoittavat enemmän inhimilliseen arviointiin perustuvia tehtäviä. Tekoälyvaikutus näyttää arvioidun prosenttiosuuden tehtävätunneista, joihin nykyiset tekoälykyvyt voisivat vaikuttaa. Nämä ovat mallipohjaisia rakenteellisia indikaattoreita, eivät ennusteita yksilökohtaisesta työn turvallisuudesta.
Miten data-analyytikko voi muuttua tekoälyn yleistyessä?
Jotkin tehtäväalueet saattavat siirtyä kohti tekoälyavusteisia työnkulkuja, joten uudelleenkouluttautuminen korostuu.
Havainnollistava skenaario tehtävien automatisoitavuuden perusteella — ei ennuste. Arvot pyöristetään, mitä kauemmas katsotaan.
Jotkin tehtäväalueet saattavat siirtyä kohti tekoälyavusteisia työnkulkuja, joten uudelleenkouluttautuminen korostuu.
Havainnollistava skenaario tehtävien automatisoitavuuden perusteella — ei ennuste. Arvot pyöristetään, mitä kauemmas katsotaan.
Miten tekoäly voi muuttaa tätä roolia
Deterministinen, mallipohjainen tulkinta nykyisistä roolin signaaleista – ei lupaus korvaamisesta.
Mikä riippuu edelleen ihmisistä
- määritellä tietojen laatukriteerit
Missä tekoälystä voi tulla co-pilot
- soveltaa tilastoanalyysitekniikoita
- analysoida massadataa
- tulkita ajantasaista tietoa
Automaatiolle eniten altistuneet tehtävät
- käsitellä tietonäytteitä
- kerätä ICT-tietoja
- suorittaa analyyttisia matemaattisia laskelmia
Elintoiminnot ja tekoälyvektorit
Tekoälyaltistusvektorit
0-100%Altistus analyyttiselle tekoalyille, koneoppimismalleille ja ennustavalle analytiikalle
Altistus sisallontuotannolle, luoville kielimalleille ja generatiivisille tekoalyvalineille
Altistus tyonkulun automaatiolle, paatostukijarjestelmille ja prosessien digitalisoinnille
Altistus fyysiselle automaatiolle, robotiikalle ja sensoriohjautuville tehtaville
Tekniset tiedot
NexFuture v3.0 arvioi automaatioaltistuksen suoraan ESCO:n keskeisistä taitoryhmistä, painotettuna taitojen massalla ja kalibroituna asiantuntija-ankkureihin. Pisteet ovat todennäköisyysarvioita, eivät takeita. Katso täydelliset tiedot NexFuture-metodologiajulkaisusta.
Mittaa altistumista automaatiolle. Se ei mittaa palkkaa, kysyntää eikä sitä, kuinka monta työpaikkaa lähelläsi on.
Mitä tässä roolissa yleensä tehdään
Digitaalinen teknologia
Tyypillinen päivä data-analyytikko-ammattilaisena
09 09:00 · Aamu hallita tietoja
10 10:30 · Myöhäinen aamu integroida ICT-tietoja
12 12:00 · Keskipäivä määritellä tietojen laatukriteerit
14 14:00 · Iltapäivä normalisoida tietoja
15 15:30 · Myöhäinen iltapäivä perustaa tietoprosesseja
17 17:00 · Lopetus suorittaa tietojen louhintaa
Tehtäväjärjestys on havainnollistava. Yksittäiset päivät vaihtelevat.
Mitä tämän työn tekemiseen tarvitaan
Tämän roolin edellyttämät taidot, tietämys ja työkalut — sekä siihen liittyvät ominaisuudet ja palkitsevat puolet.
-
normalisoida tietoja
Tietojen pelkistäminen niiden tarkkaan ydinmuotoon (tavanomaiset muodot) tulosten saavuttamiseksi, esimerkiksi riippuvuuden vähentämiseksi, päällekkäisyyden välttämiseksi ja johdonmukaisuuden lisäämiseksi.
-
käyttää tiedonkäsittelytekniikoita
Asianmukaisten tietojen kerääminen, käsittely ja analysointi, niiden tallentaminen ja päivittäminen asianmukaisesti sekä kaavioiden ja tilastollisten kuvaajien teko tietojen perusteella.
-
perustaa tietoprosesseja
Käyttää tieto- ja viestintätekniikan välineitä matemaattisten, algoritmisten tai muiden tietojen käsittelyyn tietojen luomista varten.
-
suorittaa tietojen louhintaa
Tarkastella laajoja tietojoukkoja ja selvittää malleja käyttämällä tilastoja, tietokantajärjestelmiä tai tekoälyä ja esittää tiedot ymmärrettävällä tavalla.
-
käyttää tietokantoja
Hallita ja järjestää ohjelmistotyökaluilla tietoja jäsennellystä ympäristössä, joka koostuu attribuuteista, taulukoista ja suhteista, jotta tallennettuja tietoja voidaan hakea ja muokata.
-
integroida ICT-tietoja
Yhdistää lähteistä peräisin olevat tiedot, jotta saadaan yhtenäinen käsitys näistä tiedoista.
-
puhdistaa tietoja
Havaita ja korjata korruptoituneita tietueita ja varmistaa, että tietojen jäsentely säilyy ohjeiden mukaisesti.
-
soveltaa tietojen laatuprosesseja
Tarkastaa tietojen laatu soveltamalla laatuanalyysi-, validointi- ja todentamistekniikoita.
-
soveltaa tilastoanalyysitekniikoita
Käyttää malleja (tilastollista kuvausta tai päättelyä) ja tekniikoita (tiedonlouhintaa tai koneoppimista) tilastollisia analyysejä varten sekä tieto- ja viestintätekniikan välineitä tietojen analysointiin, korrelaatioiden tunnistamiseen ja suuntausten ennustamiseen.
-
analysoida massadataa
Kerätä ja arvioida suuria määriä numeerisia tietoja, erityisesti tietojen välisten mallien tunnistamista varten.
-
käsitellä tietonäytteitä
Kerätä ja valita datajoukko populaatiosta tilastollisen tai muun määritellyn menettelyn avulla.
-
kerätä ICT-tietoja
Kerätä tietoja suunnittelemalla ja soveltamalla haku- ja näytteenottomenetelmiä.
-
tulkita ajantasaista tietoa
Eri lähteistä, kuten markkinatiedoista, tutkimustuloksista, asiakkaiden vaatimuksista ja kyselytutkimuksista kerättyjen ajantasaisten tietojen analysointi kehityksen ja innovoinnin arvioimiseksi omalla asiantuntemuksen alalla.
-
suorittaa analyyttisia matemaattisia laskelmia
Soveltaa matemaattisia menetelmiä ja käyttää laskentatekniikoita analysointiin ja tiettyjen ongelmien ratkaisemiseen.
-
määritellä tietojen laatukriteerit
Määrittää kriteerit, joilla tietojen laatu mitataan liiketoimintaa varten, kuten epäjohdonmukaisuudet, puutteellisuudet, tarkoitukseen soveltuvuus ja täsmällisyys.
-
hallita tietoja
Hallita kaikentyyppisiä tietoresursseja niiden elinkaaren aikana tekemällä tietojen profilointia, jäsentämistä, standardointia, identiteetin selvitystä, puhdistusta, parantamista ja tarkastusta. Varmistaa käyttämällä tieto- ja viestintätekniikan välineitä, että tiedot ovat tarkoituksenmukaisia ja täyttävät tietojen laatua koskevat kriteerit.
datamallit
Tekniikat ja olemassa olevat järjestelmät, joita käytetään jäsentämään dataelementtejä ja osoittamaan niiden välisiä suhteita, sekä menetelmät datarakenteiden ja -suhteiden tulkitsemiseksi.
dokumentaatiotyypit
Tuotteen elinkaareen ja sen erityisiin sisältötyyppeihin mukautettujen sisäisten ja ulkoisten asiakirjatyyppien ominaisuudet.
kyselykielet
Standardoitujen tietokonekielien ala tietojen hakemiseksi tietokannasta ja tarvittavia tietoja sisältävistä asiakirjoista.
liiketoiminta-analytiikka
Tieteenalat ja tekniikat, joiden avulla liiketoimintaongelmia voidaan ratkaista käyttämällä kvantitatiivisia menetelmiä, kuten data-analyysia ja tilastollisia malleja.
rakenteettomat tiedostot
Tiedot, joita ei ole järjestetty ennalta määritellyllä tavalla tai joissa ei ole ennalta määriteltyä tietomallia, joita on vaikea hahmottaa ja joille on vaikea löytää malleja käyttämättä esimerkiksi tiedonlouhintaa tai muuta samanlaista tekniikkaa.
resurssin kuvausviitekehyksen kyselykieli
Hakukielet, esim. SPARQL, joilla haetaan resurssin kuvausviitekehysformaattiin (RDF) tallennettuja tietoja ja käsitellään niitä.
tiedon luokitus
Tietojen luokitusta eri luokkiin ja niiden suhteiden esittämistä koskeva prosessi selkeästi määritettyjä tarkoituksia varten.
tiedon rakenne
Infrastruktuurityyppi, joka määrittelee tietojen muodon: osittain jäsennelty, jäsentelemätön tai jäsennelty.
tiedonpoiminta
Tekniikat ja menetelmät, joita käytetään hankkimaan ja poimimaan tietoja, jotka on saatu jäsentämättömistä tai osittain jäsennetyistä digitaalisista asiakirjoista ja lähteistä.
tietojen laadunarviointi
Prosessi, jolla voidaan paljastaa ongelmia tiedon laadussa laatuindikaattoreita, -toimenpiteitä ja -mittareita käyttämällä. Näiden avulla suunnitellaan myös tietojen puhdistus- ja rikastusstrategioita tietojen laatua koskevien kriteerien mukaisesti.
tietojen luottamuksellisuus
Mekanismit ja säännökset, joiden avulla käyttöoikeuksia voidaan valvoa valikoidusti ja taata, että vain valtuutetuilla osapuolilla (ihmisillä, prosesseilla, järjestelmillä ja laitteilla) on pääsy tietoihin ja että tietojen salassapitoa noudatetaan ja vaatimustenvastaisuuden riskejä seurataan.
tietojenlouhinta
Tekoälyn, koneoppimisen, tilastoinnin ja tietokantojen menetelmät, joilla haetaan sisältöä tietokokonaisuudesta.
Näe, sopiiko tämä rooli Career DNA -profiiliisi
Tee maksuton Career DNA -arvio ja näe, miten ammatti data-analyytikko sopii kiinnostuksenkohteisiisi, työskentelytapaasi ja tulevaan suuntaasi. Alle 10 minuutissa saat henkilökohtaisen sopivuussignaalin ja tiekartan seuraaviin askeliin.
Skannaa ja jatka mobiilissaData-analyytikko: miten pätevöityä ja missä opiskella
Mitä pätevyyden saaminen yleensä vaatii: koulutustaso, missä se on säännelty ammatti ja missä opiskella.
Alempi korkeakoulututkinto
Todelliset ohjelmat, jotka johtavat tähän ammattiin maittain.
Kasvupolut ja samankaltaiset roolit
Tutki tyypillisiä urapolkuja, läheisiä taitoja ja samankaltaisia rooleja suunnitellaksesi seuraavaa siirtymääsi.
Mihin data-analyytikko sopii?
Samankaltaisuuspisteet perustuvat ESCO-datan taitojen päällekkäisyyteen.
Usein kysytyt kysymykset
- Millaisia taitoja data-analyytikolta odotetaan?
- Data-analyytikolta odotetaan vahvaa analyyttistä ajattelukykyä, kykyä hahmottaa kokonaisuuksia ja ongelmanratkaisutaitoja. Lisäksi tarvitset hyvät tiedonhallinta- ja visualisointitaidot sekä kokemusta erilaisista analyysityökaluista ja ohjelmointikielistä (esim. SQL, Python, R).
- Onko data-analyytikon työ pääasiassa toimistotyötä?
- Pääosin kyllä, mutta työ voi sisältää myös yhteistyötä eri sidosryhmien kanssa ja esityksiä tuloksista. Työympäristö on yleensä toimisto, mutta etätyö on yhä yleisempää.
- Millaisia urakehitysmahdollisuuksia data-analyytikolla on?
- Data-analyytikon roolista voi edetä esimerkiksi data scientistin, data engineering -asiantuntijan tai liiketoimintajohtajan tehtäviin. Kokemuksen ja erikoistumisen myötä voit myös ottaa vastuuta tiiminvetämisestä tai konsultointiprojekteista.
- Data-Analyytikko — mikä on palkka Yhdysvalloissa?
- Mediaanipalkka 112 590 dollaria vuodessa, tilanne 2025-05. Osavaltioiden mediaanit vaihtelevat 69 490 ja 163 350 dollarin välillä. Lähde: US Bureau of Labor Statistics. Luku koskee Yhdysvaltoja eikä ole ennuste Euroopalle.
Lähteet: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Tiedot päivitetty 20. syyskuuta 2026 Tietoa tiedoistamme