| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 9 / 9
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Industrija 4.0 in spremembe učnega programa za računovodje in revizorje
Diana Špilak, 2022, master's thesis

Abstract: Industrija 4.0 prinaša na področje računovodstva in revizije številne spremembe, zaradi česar je eno izmed najpomembnejših vprašanj razprava o razvoju interdisciplinarnega znanja in veščin računovodij ter revizorjev. Namen magistrskega dela je bil raziskati, kakšne spremembe prinaša četrta industrijska revolucija na področje računovodstva in revizije ter kako bi v povezavi z le-temi bilo potrebno spremeniti učni program za omenjena poklica. Na podlagi pregleda literature ugotavljamo, da bodo v prihodnosti računovodje in revizorji morali razvijati veščine in znanja, ki se nanašajo predvsem na masovne podatke ter z njimi povezano podatkovno analitiko, umetno inteligenco, tehnologijo veriženja blokov, računalništvo v oblaku, spletno varnost, prav tako pa bo zaradi spremenjene vloge računovodij, ki bodo v večji meri nudili podporo poslovodstvu pri sprejemanju poslovnih odločitev, poudarek na razvoju mehkih veščin. V magistrskem delu ugotavljamo, da bi bilo potrebno glede na spremembe, ki jih prinaša Industrija 4.0, preoblikovati učni program za računovodje in revizorje na način, da bi navedene teme integrirali v že obstoječe predmete ali pa jih v učni program vključili kot samostojne predmete. Prav tako ugotavljamo, da bi v času študija moral biti večji poudarek na praktičnem izobraževanju in spodbujanju vseživljenjskega učenja.
Keywords: Industrija 4.0, računovodstvo, revizija, učni program, masovni podatki, podatkovna analitika, umetna inteligenca, tehnologija veriženja blokov, računalništvo v oblaku, etika, mehke veščine.
Published in DKUM: 03.10.2022; Views: 577; Downloads: 108
.pdf Full text (1,27 MB)

2.
Razvoj spletne aplikacije mojportal : diplomsko delo
Matjaž Centrih, 2022, undergraduate thesis

Abstract: Zaradi vse večje potrebe po čim lažjem pridobivanju informacij in komunikaciji med podjetjem ter zaposlenim sem se odločil, da za svojo diplomsko delo s pomočjo podjetja Bass d. o. o., Celje izdelam spletno aplikacijo »MojPortal«. Namen aplikacije je pridobivanje podatkov iz ostalih BASS programov in vizualizacijo le-teh, obenem pa tudi za olajševanje komunikacije med zaposlenim in upravo podjetja. Aplikacija je izdelana po načrtu vseh ostalih aplikacij omenjenega podjetja v jeziku Java s pomočjo platforme Vaadin.
Keywords: Osebni portal, Java, Vaadin, Payara, spletne aplikacije, spletni servisi, masovni podatki, zaposleni, podjetje in komunikacija
Published in DKUM: 04.08.2022; Views: 879; Downloads: 0

3.
Uporaba sklada Elastic za obdelavo in vizualizacijo podatkov : diplomsko delo
Matej Sojer, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo predstavili pojem masovnih podatkov in poudarili njihovo pomembnost za prihodnost moderne informacijske družbe. Opisali smo podatkovno rudarjenje, način pridobivanja znanja iz masovnih podatkov in strojno učenje, način obdelave podatkov. V nadaljevanju smo predstavili in analizirali Sklad Elastic, ekosistem komponent za shranjevanje, pridobivanje in obdelavo podatkov, ki smo ga uporabili pri razvoju spletne strani za iskanje med dobitniki Nobelove nagrade.
Keywords: masovni podatki, Sklad Elastic, Elasticsearch, vizualizacija, obdelava podatkov
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 1148; Downloads: 50
.pdf Full text (1,32 MB)

4.
Digitalna transformacija podjetja s pomočjo rešitve SAP Leonardo
Špela Berglez, 2020, master's thesis

Abstract: Vstopili smo v digitalno dobo, v kateri nove nastajajoče digitalne tehnologije, kot so internet stvari, masovni podatki, strojno učenje, napredna analitika, veriženje blokov, podatkovno obveščanje, umetna inteligenca itd. spreminjajo svet in vplivajo na vsa področja človeškega delovanja. Predvsem pereče učinke imajo v poslovnem svetu, na katerega smo se v magistrskem delu podrobneje osredotočili. Spreminjajo se pričakovanja strank, izdelki postajajo okrepljeni s podatki, nastajajo nova partnerstva, operacijski modeli pa se preoblikujejo v nove digitalne modele. Vse to prisili podjetja v digitalno transformacijo, ki jo opredeljujemo kot uporabo tehnologij za vplivanje na tri organizacijske razsežnosti. Zunanje, s poudarkom na digitalni izboljšavi uporabniških izkušenj in spreminjanju celotnega življenjskega cikla, notranje, ki vplivajo na poslovanje, odločanje ter organizacijske strukture, in celostno, ki zadeva vse poslovne segmente in funkcije, ki pogosto vodijo do novih poslovnih modelov. S tem podjetja vstopajo v obdobje »pametnih« procesov, kjer podatke in inteligenco postavljajo v jedro svoje prihodnosti, gradijo nove sposobnosti, veščine, tehnologije in razvijajo novo kulturo. Zaradi tega bo naslednje obdobje določeno s tako imenovanimi pametnimi podjetji, ki s pomočjo pametnih poslovnih aplikacij uporabljajo podatke in inteligenco za zajemanje novih poslovnih priložnosti, omogočajo boljše sprejemanje odločitev na vseh organizacijskih ravneh in razbijajo silose med tradicionalnimi tehnologijami. Na trgu obstaja veliko različnih ponudnikov informacijskih rešitev, ki pomagajo podjetju izvesti uspešno digitalno transformacijo. V magistrskem delu smo se osredotočili na najprodornejšega ponudnika na tem področju – na podjetje SAP in podrobno predstavili najnovejšo rešitev SAP Leonardo. Gre za kombinacijo najnovejših tehnologij in storitev, ki pomagajo obvladovati digitalno transformacijo, in sicer internet stvari, strojno učenje, masovni podatki, poslovna analitika, veriženje blokov in podatkovno obveščanje. Integrirani v celovito rešitev SAP Leonardo, s pristopom inovativnega dizajnerskega razmišljanja, pa skupaj predstavljajo zmagovalno kombinacijo na poti uspešne digitalne transformacije in preoblikovanja v pametno podjetje. Za konec smo predstavili še študije primera, s katerimi smo združili teorijo in prakso v zaokroženo celoto in prikazali resnično vrednost rešitve SAP Leonardo v nenehno spreminjajočem in tekmovalnem poslovnem okolju digitalne dobe. Z magistrskim delom smo tako izpostavili vladajočo resnico – digitalna doba nagrajuje spremembe in kaznuje zastoj. Kako uspešno bodo podjetja preoblikovala svoje jedro, bo razlika med zmagovalci in poraženci digitalne dobe.
Keywords: digitalna transformacija, pametno podjetje, SAP Leonardo, internet stvari, strojno učenje, masovni podatki, poslovna analitika, veriženje blokov
Published in DKUM: 25.08.2020; Views: 1456; Downloads: 270
.pdf Full text (3,53 MB)

5.
Uporaba napredne analitike pri upravljanju z veliko količino podatkov na primeru cortana intelligence suite
Špela Berglez, 2017, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem projektu Uporaba napredne analitike pri upravljanju z veliko količino podatkov na primeru Cortana Intelligence Suite, smo se osredotočili na dve temeljni tematiki – masovne podatke in napredno analitiko. Z masovnimi podatki poimenujemo velike količine, visoke hitrosti in raznolike vrste informacijskih sredstev ter podatkov, ki zahtevajo stroškovno učinkovito in inovativno obdelavo, ki omogoča nadgrajeno pridobivanje spoznanj, sprejemanje odločitev ter avtomatizacijo procesov. Ti so tesno povezani z napredno analitiko, pri kateri gre za analiziranje podatkov in vsebin z uporabo naprednih tehnik in orodij, ki presegajo tradicionalne analitične postopke. S pomočjo napredne analitike lahko odkrivamo globlja spoznanja, oblikujemo napovedi in ustvarjamo priporočila. Obe tematiki smo podrobno predstavili in pojasnili temeljne teoretične zakonitosti in najnovejše trende na teh področjih. V zadnjem delu diplomskega projekta smo teoretično znanje iz področja masovnih podatkov in napredne analitike združili in njuno povezavo pojasnili na praktičnem primeru rešitve Cortana Intelligence Suite. Cortana Intelligence Suite je zbirka integriranih orodij in storitev, namenjenih vključevanju in avtomatizaciji napredne analitike v podjetja. Posamezna orodja, platforme in storitve smo natančno razložili in pojasnili koncepte delovanja. Za konec smo predstavili še študiji primera, ter z njima podkrepili vse predstavljene teoretične zakonitosti.
Keywords: masovni podatki, napredna analitika, cortana intelligence suite, podatkovno rudarjenje, strojno učenje
Published in DKUM: 28.11.2017; Views: 1723; Downloads: 191
.pdf Full text (1,94 MB)

6.
Orodje za vizualno analitiko večdimenzionalnih podatkov
Matej Brumen, 2017, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu predstavimo orodje za vizualno analitiko večdimenzionalnih podatkov. V analizi sorodnega dela predstavimo tehnike vizualizacije masovnih podatkov in tradicionalne ter napredne tehnike odkrivanja znanja. Na tej osnovi podrobneje opišemo razvito orodje in s primeri uporabe demonstriramo njegovo učinkovitost. Z rezultati pa tudi potrdimo pravilnost delovanja implementiranih funkcionalnosti.
Keywords: vizualna analitika, masovni podatki, analiza odvisnosti, korelacija, odkrivanje znanja
Published in DKUM: 24.10.2017; Views: 1194; Downloads: 141
.pdf Full text (13,82 MB)

7.
TESTIRANJE »ORACLE BIG DATA VM«
Marko Kopač, 2016, bachelor thesis/paper

Abstract: Diplomska naloga obravnava testiranje virtualnega stroja Oracle Big Data Lite (BDL), ki vsebuje že nameščeno demo aplikacijo Movieplex s pripadajočimi podatki. Podana je definicija podatkov in informacij. Predstavljeni so načini shranjevanja in obdelave podatkov. Prikazane so posebnosti manipulacije z masovnimi podatki, ki so tako strukturirani kot tudi nestrukturirani. Opisane so osnove virtualizacije in virtualizacijsko okolje Oracle VirtualBox. Preskušene so izbrane komponente obravnavanega virtualnega stroja in funkcije demo aplikacije Movieplex.
Keywords: • Masovni podatki – Big Data • Virtualizacija • Oracle Big Data Lite • Apache Hadoop • Big Data Management System • Oracle Big Data Discovery
Published in DKUM: 12.10.2016; Views: 2902; Downloads: 456
.pdf Full text (3,36 MB)

8.
INTEGRIRAN MONITORING KOT ORODJE ZA UČINKOVITO IN EKONOMIČNO ENERGETSKO UPRAVLJANJE JAVNIH STAVB
Primož Praper, 2016, master's thesis

Abstract: V javnih stavbah (šolah, vrtcih) obstaja velik potencial za prihranke energije z učinkovitim energetskim upravljanjem. Cilj naloge je s pomočjo energetskega monitoringa in obdelave masovnih podatkov poiskati konkretne potenciale za te prihranke. Na osnovi podatkov, pridobljenih s pomočjo digitalnega obratovalnega monitoringa stavb, je bila analizirana večletna baza podatkov z okoli 2 MIO podatkov o urni porabi toplotne in električne energije ter o notranji in zunanji temperaturi. Ugotovljeno je bilo, da javne stavbe porabijo veliko več energije takrat, ko so nezasedene, in da se pogosto ogrevajo, ko so nezasedene in notranja temperatura že presega 20 °C. Na osnovi raziskave je bil identificiran potencial za prihranek energije, ki ga predstavlja predvsem zmanjšanje delovanja ogrevalnega sistema, ko je stavba nezasedena. Predlagan in predstavljen je bil izboljšan model energetskega upravljanja stavb z integracijo merilnikov porabe, senzorjev temperature in programabilnih krmilnikov v enoten sistem, s pomočjo katerega se na osnovi podatkovnega rudarjenja, poslovne analitike masovnih podatkov (angl. big data) in strojnega učenja optimizira delovanje sistema ogrevanja. Za ugotovitev potenciala prihranka s pomočjo energetskega upravljanja in spremljanje doseganja zastavljenih ciljev je ključna uvedba sistema energetskega monitoringa na urnem ali krajšem intervalu odčitavanju podatkov. Predstavljeno je, da je vzpostavitev avtomatiziranega krmiljenja delovanja ogrevanja na osnovi podatkovnega rudarjenja finančno upravičena.
Keywords: Energetsko upravljanje stavb, prihranki energije, javne stavbe, energetski monitoring, podatkovno rudarjenje, masovni podatki
Published in DKUM: 04.08.2016; Views: 1619; Downloads: 195
.pdf Full text (3,49 MB)

9.
Razvoj spletne aplikacije za analitiko podatkov v realnem času s Spring XD
Grega Vrbančič, 2015, undergraduate thesis

Abstract: Živimo v sodobni informacijski družbi, katera nevedoč, na vsakem koraku z uporabo trenutnih razpoložljivih tehnologij ter spleta, dnevno ustvari več eksabajtov podatkov v različnih oblikah. Želja po pridobivanju dodane vrednosti – znanja, iz na prvi pogled nepomembnih podatkov, je v gospodarstvu prisotna že dalj časa, kot so tudi že dalj časa prisotne tehnike, metode za analitiko podatkov. Te so se razvile do te mere, da nam lahko v sprejemljivem času ponudijo rezultate naših povpraševanj. Kljub temu pa ostaja želja po instantnem pridobivanju rezultatov, analitiki podatkov praktično v trenutku, ko se ti ustvarijo. V diplomskem delu smo se posvetili uporabi platforme Spring XD ter v povezavi z njo razvili spletno aplikacijo za analitiko podatkov v realnem času.
Keywords: analitika podatkov, spletna aplikacija, Spring XD, masovni podatki
Published in DKUM: 14.10.2015; Views: 2093; Downloads: 138
.pdf Full text (4,80 MB)

Search done in 0.18 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica