Data Warehousing Specialists
Computer and Mathematical Occupations- رمز O*NET-SOC
- 15-1243.01
Design, model, or implement corporate data warehousing activities. Program and configure warehouses of database information and provide support to warehouse users.
التعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع جدًا· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)
831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.579
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745قيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر
مربوط بمهام O*NET
منشورة لكل مهنة في SOC 2018؛ وكل مهنة في O*NET تحمل رمز SOC 2018 نفسه تأخذ هذه القيمة
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.49–0.57· 3 مجموعات ISCO-08
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر
قيمة منشورة على مستوى مجموعة الوحدة في ISCO-08. رُبطت بهذه المهنة بتطبيق جداول التناظر الرسمية لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) (من ISCO-08 إلى SOC 2010، ومن SOC 2010 إلى SOC 2018) كما نُشرت، والتناظر كلي أو جزئي
ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر
فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.
قيمة ILO لكل مجموعة ISCO-08 مرتبطة
- ISCO-08 2519Software and Applications Developers and Analysts Not Elsewhere Classified0.55
- ISCO-08 2521Database Designers and Administrators0.57
- ISCO-08 2529Database and Network Professionals Not Elsewhere Classified0.49
Task-level exposure
المهام ذات التعرض فقط18 مهمة مقيَّمة · 18 مهمة بقيمة β ≥ 0.5 (100.0%)
β = التعرّض المباشر (E1) + 0.5 × التعرّض عند توفر الأدوات (E2)، وفق تعريف المستودع المصدري.
- وحدة المصدر: مهام O*NET 27.2 ← رمز المهنة في O*NET 31.0
- جميع المهام المقيَّمة موجودة في قائمة مهام O*NET 31.0.
- المصدر
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- الإصدار
- gh-main-0471612
- الترخيص
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
مهام مهنة O*NET-SOC 2010 15-1199.07 Data Warehousing Specialists، ربطناها بهذه المهنة باستخدام جدول التقابل الرسمي O*NET-SOC 2010 إلى 2019
| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Write new programs or modify existing programs to meet customer requirements, using current programming languages and technologies.15-1199.07 | 3.672995.3 | 3.472287.7 |
Create supporting documentation, such as metadata and diagrams of entity relationships, business processes, and process flow.15-1199.07 | 0.05431.4 | 0.05501.4 |
Provide or coordinate troubleshooting support for data warehouses.15-1199.07 | 0.02430.6 | 0.01190.3 |
Develop and implement data extraction procedures from other systems, such as administration, billing, or claims.15-1199.07 | 0.02260.6 | 0.03110.8 |
Design and implement warehouse database structures.15-1199.07 | 0.01690.4 | 0.01310.3 |
Prepare functional or technical documentation for data warehouses.15-1199.07 | 0.01470.4 | 0.00250.1 |
Map data between source systems, data warehouses, and data marts.15-1199.07 | 0.00980.3 | 0.03220.8 |
Develop or maintain standards, such as organization, structure, or nomenclature, for the design of data warehouse elements, such as data architectures, models, tools, and databases.15-1199.07 | 0.00830.2 | 0.00860.2 |
Perform system analysis, data analysis or programming, using a variety of computer languages and procedures.15-1199.07 | 0.00760.2 | 0.26796.8 |
Design, implement, or operate comprehensive data warehouse systems to balance optimization of data access with batch loading and resource utilization factors, according to customer requirements.15-1199.07 | 0.00760.2 | 0.00690.2 |
| Not observed on any surface — 3 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Review designs, codes, test plans, or documentation to ensure quality. | —0 | —0 |
Verify the structure, accuracy, or quality of warehouse data. | —0 | —0 |
Create plans, test files, and scripts for data warehouse testing, ranging from unit to integration testing. | —0 | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Test software systems or applications for software enhancements or new products.O*NET Task ID 16116 | 1.0 |
Review designs, codes, test plans, or documentation to ensure quality.O*NET Task ID 16117 | 1.0 |
Prepare functional or technical documentation for data warehouses.O*NET Task ID 16119 | 1.0 |
Write new programs or modify existing programs to meet customer requirements, using current programming languages and technologies.O*NET Task ID 16120 | 1.0 |
Select methods, techniques, or criteria for data warehousing evaluative procedures.O*NET Task ID 16122 | 1.0 |
Perform system analysis, data analysis or programming, using a variety of computer languages and procedures.O*NET Task ID 16123 | 1.0 |
Map data between source systems, data warehouses, and data marts.O*NET Task ID 16124 | 1.0 |
Implement business rules via stored procedures, middleware, or other technologies.O*NET Task ID 16125 | 1.0 |
Develop and implement data extraction procedures from other systems, such as administration, billing, or claims.O*NET Task ID 16126 | 1.0 |
Develop or maintain standards, such as organization, structure, or nomenclature, for the design of data warehouse elements, such as data architectures, models, tools, and databases.O*NET Task ID 16127 | 1.0 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
جميع مهام O*NET 31.0 (18)
جميع مهام O*NET 31.0 لهذه المهنة (بالإنجليزية كما نُشرت؛ نوع المهمة أساسية أو تكميلية). لا تُدرج قيم التعرّض في هذه القائمة؛ فهي في الجدول أعلاه، بجوار كل مهمة بالصيغة الواردة في إصدار O*NET الذي استخدمه كل مصدر.
| المهمة | النوع |
|---|---|
| Test software systems or applications for software enhancements or new products. | أساسية |
| Review designs, codes, test plans, or documentation to ensure quality. | أساسية |
| Provide or coordinate troubleshooting support for data warehouses. | أساسية |
| Prepare functional or technical documentation for data warehouses. | أساسية |
| Write new programs or modify existing programs to meet customer requirements, using current programming languages and technologies. | أساسية |
| Verify the structure, accuracy, or quality of warehouse data. | أساسية |
| Select methods, techniques, or criteria for data warehousing evaluative procedures. | أساسية |
| Perform system analysis, data analysis or programming, using a variety of computer languages and procedures. | أساسية |
| Map data between source systems, data warehouses, and data marts. | أساسية |
| Implement business rules via stored procedures, middleware, or other technologies. | أساسية |
| Develop and implement data extraction procedures from other systems, such as administration, billing, or claims. | أساسية |
| Develop or maintain standards, such as organization, structure, or nomenclature, for the design of data warehouse elements, such as data architectures, models, tools, and databases. | أساسية |
| Design and implement warehouse database structures. | أساسية |
| Create supporting documentation, such as metadata and diagrams of entity relationships, business processes, and process flow. | أساسية |
| Create plans, test files, and scripts for data warehouse testing, ranging from unit to integration testing. | أساسية |
| Create or implement metadata processes and frameworks. | أساسية |
| Develop data warehouse process models, including sourcing, loading, transformation, and extraction. | أساسية |
| Design, implement, or operate comprehensive data warehouse systems to balance optimization of data access with batch loading and resource utilization factors, according to customer requirements. | أساسية |
مؤشر التعرض للروبوتات
Anthropic، «What work can robots do?» (2026)
0.00/ 3
تُمنح كل مهمة بدنية من مهام O*NET 29.3 لهذه المهنة درجة من 0 إلى 3 بحسب البيئة التي يمكن فيها لروبوتات سبق نشرها أو بيعها أو عرضها أن تؤديها (0 لا شيء · 1 بيئات مخصصة للروبوتات مثل خلية آلات مسيّجة أو خط تعبئة زجاجات · 2 منشآت منظَّمة مثل صيدلية مستشفى أو ميناء حاويات · 3 بيئات غير منظَّمة مثل منزل خاص أو موقع بناء)، ثم يُحسب متوسط الدرجات بحسب حصة كل مهمة من وقت العمل. قدّرت Anthropic الدرجات وحصص الوقت باستخدام Claude Opus 5 مع البحث على الويب (الوضع في 2026). لا يقيس المؤشر التبني الفعلي ولا التكلفة، ويشمل الصفر أيضًا المهن التي لا تتضمن مهام بدنية. وهو مقياس مختلف عن أرقام التعرض للذكاء الاصطناعي في هذا الموقع، فلا يمكن جمعه معها ولا مقارنته بها.
درجة كل مهمة بدنية (نصوص المهام كما وردت في O*NET 29.3)
لم تُصنَّف أي مهمة من مهام O*NET 29.3 لهذه المهنة على أنها مهمة بدنية.
معلومات مهنية
مصادر بيانات هذه الصفحة وتراخيصها وإشعارات التعديل والترجمة الصادرة عن AI Changing Work: الاعتمادات والمصادر