| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 45
Na začetekNa prejšnjo stran12345Na naslednjo stranNa konec
1.
Vpeljava poslovne analitike v prodajno podjetje
Katja Hrovatič, 2023, magistrsko delo

Opis: Vedno več podatkov postaja vsakdanje dejstvo za podjetja. To prinaša tako priložnosti kot izzive. Podjetja, ki so sposobna učinkovito upravljati in analizirati svoje podatke, bodo lažje sprejemala premišljene odločitve in ostala konkurenčna v današnjem hitrem poslovnem okolju. Z vlaganjem v prava orodja in tehnologije lahko podjetja svoje podatke spremenijo v dragoceno sredstvo, ki lahko spodbuja rast in uspeh. Te tehnologije so orodja za poslovno inteligenco in poslovno analitiko. Ta orodja podjetjem omogočajo vizualizacijo in analizo podatkov v realnem času, kar olajša prepoznavanje vzorcev in trendov, ki so lahko podlaga za poslovne odločitve. Eno od teh orodji je tudi Qlik Sense. V magistrskem delu smo za prodajno podjetje z orodjem Qlik Sense razvili prodajni modul. Prodajni modul smo ustvarili po načrtu razvoja: (1) Pregled razpoložljivih podatkovnih virov prodajnega podjetja ter urejanje podatkov s procesom integracije podatkov, z upoštevanjem navodil in zahtev naročnika; (2) Razvoj osnovnih vizualizacij za prikaz KPI-jev prodajnega podjetja in testiranja povezav tabel in polj; (3) Razvoj vizualnega dela podajnega modula; (4) Analiza podatkov prodajnega modela s pomočjo vizualizacij in kreiranjem vpogledov. V fazi razvoja smo podatke podjetja z metodologijo ETL ekstrahirali, preoblikovali in naložili v orodje poslovne analitike. Nato smo po metodi DAR predstavili podatke podjetja. V modulu smo pripravili različne vizualizacije, ki omogočajo preprosto analizo poslovanja podjetja. Modul vsebuje sedem zavihkov, ki s pomočjo objektov tabel, grafikonov in KPI predstavljajo prodajne podatke podjetja. Prodajni modul in njegovo analizo smo na koncu predstavili naročniku. Sledi integracija podatkov, testiranje in implementacija prodajnega modula ter izobraževanje zaposlenih.
Ključne besede: poslovna analitika, vizualizacija, modul, ETL proces, DAR metodologija
Objavljeno v DKUM: 23.11.2023; Ogledov: 83; Prenosov: 3
.pdf Celotno besedilo (3,13 MB)

2.
Orodja za analitiko družbenih medijev : diplomsko delo
Sara Tratnjek, 2023, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu so predstavljeni družbeni mediji ter orodja, ki se uporabljajo za analitiko samih družbenih medijev. Spremljanje analitike je ključnega pomena, saj s tem dobimo vpogled v več ključnih dejavnikov, ki pomagajo zagotoviti poslovni uspeh. Preko pridobljenih podatkov lahko lažje razumemo določene ciljne skupine in njeno delovanje na družbenih medijih, hkrati pa s prilaganjem vsebine in drugih dejavnikov zagotovimo večji uspeh pri doseganju zadanih ciljev. Z analizo, ki smo jo izvedli, je bilo ugotovljeno katere podatke lahko z določenimi orodji merimo in na kakšen način lahko do teh podatkov dostopamo.
Ključne besede: družbeni mediji, orodja, analitika
Objavljeno v DKUM: 05.10.2023; Ogledov: 70; Prenosov: 9
.pdf Celotno besedilo (1,98 MB)

3.
The integration of forensic intelligence within crime intelligence - comparing Slovenia and Malta : Bachelor's thesis Academic study programme Criminal Justice and Security
Taša Torbica, 2023, diplomsko delo

Opis: Forensic intelligence represents a field where different crime scenes and their perpetrators are linked based on the various traces, forensic evidence, and other data obtained. These findings or links then help investigators carry out their activity more effectively, particularly when it comes to repetitive crime and organised crime. By linking different crimes based on forensic data, forensic intelligence presents a distinct field on its own, but it also serves as an additional source of information for crime intelligence. In this thesis, we tried to answer the question of integrating forensic intelligence into crime intelligence and the role of forensic case data in the latter. In addition, we were also interested in the situation regarding forensic intelligence in Slovenia and Malta. Through a review of the literature, mainly foreign, we have laid out the theoretical foundations of the key concepts. Due to the limited access to the necessary information on the topics under discussion in Slovenia and Malta, interviews were carried out to obtain the necessary information to compare the two countries. We have noted that defining key terms is a challenge, as they vary depending on the authors, languages, and countries. We further concluded that in the above-mentioned two countries, forensic intelligence is used as an additional tool in investigating crime, but to a limited extent. Considering the answers of the interviewees, we believe that the biggest problem in practice is the lack of communication between the relevant units or departments, which limits the use of forensic information from the very beginning of a criminal investigation. We also recommend that the basic concepts in the field of crime intelligence and forensic science should first be properly (and theoretically) defined, especially in Slovenia. 
Ključne besede: forenzična analitika, kriminalističnoobveščevalna dejavnost, Slovenija, Malta, diplomske naloge
Objavljeno v DKUM: 06.09.2023; Ogledov: 181; Prenosov: 31
.pdf Celotno besedilo (1,73 MB)

4.
Optimizacija YouTube videoposnetkov na primeru kanala Office tečaji
Jan Breznar, 2023, magistrsko delo

Opis: Svetovni splet je postal ikonska , kulturna in vseprisotna stvar vsakdana. V prvem delu magistrskega dela smo zato opisali osnovne koncepte svetovnega spleta, njegovo zgodovino in različice. Ker je vsebin na svetovnem spletu ogromno, se je skozi čas razvila potreba in nato nuja po uporabi spletnih iskalnikov za klasificiranje, razvrščanje in predstavitev rezultatov poizvedb. Spletni iskalniki ponujajo učinkovit način za raziskovanje spletnih vsebin. V tem delu smo definirali spletne iskalnike, njihovo zgodovino in osnovne koncepte delovanja. Kljub temu pa iskalci vseh zadetkov poizvedb v iskalnikih ne morejo pregledati. Zato obstaja težnja in tekmovanje za prikaz svojih vsebin na vrhu seznama z zadetki. V drugem poglavju magistrskega dela smo zato opisali strategije, ki jih lahko uporabimo za dosego boljših rezultatov. Te strategije imenujemo tudi optimizacija spletnih iskalnikov. Skozi prilagoditev metapodatkov, ključnih besed in vsebin samih tako pozitivno vplivamo na prikaz v organskih rezultatih. Svojo uspešnost optimizacije moramo tudi spremljati in meriti skozi čas preko različnih ključnih kazalnikov uspeha. Vsak izmed njih daje drugačen vpogled, ki ga primerjamo v skladu z našimi vsebinami in strategijo. Porast v mobilnih tehnologijah je le pospešil in utrdil zanimanje za digitalne vsebine skozi družbena omrežja. Vsebine, generirane s strani uporabnikov na straneh, kot je YouTube, dandanes pritegne več kot milijardo ljudi. Vsebine v obliki videoposnetka odstranijo lokacijske, monetarne in časovne ovire, ki jih predstavljajo predavanja ter izleti v živo. Prav tako vzpodbujajo razprave in zanimanje za obravnavane vsebine. Gledalcem ponujajo večjo fleksibilnost, moč odločanja in zato predstavljajo odlično orodje za poučevanje. Slednjo platformo smo opisali v tretjem delu. Identificiranje primernih vsebin je za tako ogromna spletna mesta ključnega pomena. Mnoge koncepte, ki smo jih spoznali v drugem poglavju, smo lahko prevedli v optimizacijo videoposnetkov. V zadnjem, praktičnem delu smo opisali YouTube kanal Office tečaji. S kvantitativno analizo celotne statistike kanala in izbranih videoposnetkov, smo ugotavljali vzorce in navade gledalcev ter njihovo demografijo. Ugotovili smo, da vsebine kanala spremljajo predvsem mlajši gledalci, ki jih uspešno zadržimo na lastnih vsebinah. Slednje smo potrdili s pregledom virov ogleda, številom novih in večkratnih gledalcev ter z rastočim trendom naročnin na kanal. Ugotovili smo, da je pri po povpraševanju po vsebinah kanala prisotno močno sezonsko nihanje, kjer čas gledanja upade v poletnih mesecih. Za določanje primerne dolžine videoposnetka smo primerjali odstotek gledanja videoposnetka, samo dolžino videoposnetka ter časom gledanja ter opazili negativno povezanost med večanjem dolžine ter manjšanjem odstotka gledanja. Med dolžino in časom gledanja pa smo ugotovili pozitivno povezanost. Za kanal smo definirali tudi pričakovano stanje v prihodnosti za doseganje boljših rezultatov.
Ključne besede: digitalni marketing, optimizacija spletnih iskalnikov, YouTube optimizacija videoposnetkov, YouTube Studio analitika, Office tečaji
Objavljeno v DKUM: 17.04.2023; Ogledov: 277; Prenosov: 75
.pdf Celotno besedilo (1,93 MB)

5.
Pregled in primerjava sistemov za spletno analitiko : diplomsko delo
Timotej Vošinek, 2022, diplomsko delo

Opis: Spletno analitiko uporablja večina spletnih strani. Omogoča nam zbiranje in analizo podatkov o uporabi spletnih mest. V delu smo si ogledali razliko med notranjo in zunanjo analitiko. Pogledali smo najbolj pogosti metodi zbiranja podatkov, to sta označevanje strani in analiza strežniških zapisov. Pregledali smo šest sistemov za spletno analitiko, med njimi so Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Plausible, Open Web Analytics in GoAccess. Ugotovili smo, da je potrebno plačati za uporabo večine orodij vsaj za večje število uporabnikov in funkcij. Večina sistemov z največjim tržnim deležem uporablja metodo označevanja strani. Uvedli smo Google Analytics in ugotovili, da sama uvedba ni zahtevna.
Ključne besede: spletna analitika, označevanje strani, zbiranje podatkov, sledenje uporabnikom
Objavljeno v DKUM: 20.10.2022; Ogledov: 388; Prenosov: 28
.pdf Celotno besedilo (1,25 MB)

6.
Industrija 4.0 in spremembe učnega programa za računovodje in revizorje
Diana Špilak, 2022, magistrsko delo

Opis: 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.
Ključne besede: Industrija 4.0, računovodstvo, revizija, učni program, masovni podatki, podatkovna analitika, umetna inteligenca, tehnologija veriženja blokov, računalništvo v oblaku, etika, mehke veščine.
Objavljeno v DKUM: 03.10.2022; Ogledov: 318; Prenosov: 42
.pdf Celotno besedilo (1,27 MB)

7.
Primerjalna analiza funkcionalnosti analitičnih CRM rešitev Salesforce in HubSpot
Anže Lenovšek, 2022, magistrsko delo

Opis: CRM rešitve oz. rešitve za upravljanje odnosov s strankami predstavljajo pomemben delež trga poslovnih programskih rešitev, njihov pomen in dostopnost pa se hitro povečuje. Prav tako na pomenu pridobiva analitika, ki temelji na zbiranju relevantnih podatkov in preučevanju oz. obdelavi le-teh za namene izboljševanja poslovnega odločanja. Tako so se razvile analitične CRM rešitve, ki ponujajo funkcionalnosti, kot so nadzorne plošče, poročila, upravljanje podatkov, integracije med različno programsko opremo, poslovno analitiko, uporabo umetne inteligence in strojnega učenja itd. V samem magistrskem delu smo poskušali preučiti razvoj in potrebe po takšnih rešitvah ter njihove funkcionalnosti. V ta namen smo izvedli tudi primerjalno analizo dveh ponudnikov. Salesforce je vodilni ponudnik CRM rešitev na trgu in eden izmed pionirjev oblačnih programskih rešitev (imenovanih tudi SaaS). Primerjali smo ga z CRM rešitvijo ponudnika HubSpot, ki sodi med novejše, a hitro rastoče ponudnike ter je poznan po svoji edinstveni filozofiji pristopa k trženju. Analizo smo izvedli na podlagi uporabe obeh rešitev (prek brezplačnega preizkusa), uporabe obeh učnih okolij, ki ju ponujata (Salesforce Trailhead in HubSpot Academy) ter preučevanja spletnih mest obeh ponudnikov in drugih spletnih virov, kjer lahko najdemo izkušnje z obema rešitvama. Primerjalna analiza je bila izvedena po šestnajstih kriterijih (devet splošnih ter sedem kriterijev, vezanih na analitične zmogljivosti rešitev). Čeprav obe rešitvi ponudita visoko stopnjo prilagodljivosti in širok razpon cen in sta na ta način primerni za večino organizacij, ki potrebujejo tovrstne rešitve, smo vseeno zaznali precej razlik. Ugotovimo lahko, da je Salesforce na področju analitike vodilna CRM rešitev na trgu saj ponudi izreden nabor funkcionalnosti na svoji analitični platformi. To predstavlja tudi njihovo pomembno konkurenčno prednost napram ostalim rešitvam. HubSpot v tem smislu nima tako izpostavljene platforme za analitiko, je pa ta precej bolj cenovno dostopna. V splošnem smo tako ugotovili, da je Salesforce primeren za večje organizacije, organizacije z nišnimi dejavnostmi, ki zahtevajo visoko prilagodljivost, hitro rastoče organizacije ter organizacije, ki imajo potrebo po napredni analitiki. HubSpot je (tudi zaradi svoje brezplačne različice) izredno primeren za manjša in zagonska podjetja ter tudi za večje organizacije, katerih fokus je predvsem na trženju ali prodaji.
Ključne besede: CRM, analitika, podatki, Salesforce, HubSpot
Objavljeno v DKUM: 27.06.2022; Ogledov: 572; Prenosov: 70
.pdf Celotno besedilo (2,85 MB)

8.
Tehnološke in prehranske lastnosti antinutritivov, navzočih v stročnicah
Nika Lichteneger, 2022, magistrsko delo

Opis: Namen magistrskega dela je s pomočjo obsežnega pregleda strokovne literature teoretično predstaviti antinutritive v stročnicah ter njihove tehnološke in prehranske lastnosti. Antinutritivi so sekundarni presnovki, ki imajo specifične biološke učinke na strukturno in fiziološko delovanje specifičnih spojin. Nekateri zavirajo presnovo beljakovin, drugi ovirajo sprejem mineralov, tretji pa zavirajo sprejem vitaminov. Obstajajo razlike v količinah posameznih antinutritivov med različnimi vrstami stročnic ter različnimi sortami znotraj posamezne vrste. Ker stročnice vsebujejo antinutritive, ki lahko negativno vplivajo na njihovo prehransko vrednost, poskušamo v živilih njihovo koncentracijo zmanjšati oz. jih odstraniti z različnimi tehnološkimi procesi. Antinutritivi v stročnicah niso v enaki meri zastopani, kakor tudi različni antinutritivi nimajo enakih fizioloških učinkov. Pri ljudeh in živalih lahko povzročijo neustrezno prehranjenost ali malnutricijo oz. lahko njihovo uživanje povzroči pomanjkanje mikrohranil in mineralnih snovi. Ravnovesje med koristnimi in škodljivimi učinki rastlinskih antinutritivov je odvisno od njihove koncentracije, kemijske strukture, časa izpostavljenosti in interakcije z drugimi prehranskimi komponentami.
Ključne besede: antinutritivi, stročnice, odstranjevanje, zdravje, analitika
Objavljeno v DKUM: 14.02.2022; Ogledov: 567; Prenosov: 59
.pdf Celotno besedilo (1,27 MB)

9.
Poročilni sistem v veliki finančni instituciji na področju javne uprave
Edis Imamović, 2021, magistrsko delo

Opis: V delu najprej obravnavamo poročilne sisteme s teoretičnega vidika. Na podlagi ugotovitev stanje poročilnega sistema proučimo v veliki finančni organizaciji v Sloveniji. Poročilni sistem obravnavamo iz več zornih kotov; najprej proučimo njegov pomen na uspešnost poslovanja in pokažemo vrsto elementov in procesov ki jih povezujejo. Vsi ti elementi morajo biti ustrezno povezani, da bi se uresničil obet poslovne vrednosti poročilnega sistema. V analizi poročilnega sistema nadalje razdelimo na dva nivoja, podatkovno skladišče in analitične aplikacije ter oba podrobno razdelamo po posameznih pomembnih gradnikih. Predstavimo tudi zrelostna modela, ki služita kot instrument za ocenjevanje napredka pri vzpostavitvi podatkovnega skladišča in poslovne analitike. Za študijo primera smo izbrali Finančno upravo republike Slovenja (FURS). Primer analiziramo skozi teoretični okvir, predstavljen zgoraj. Ugotavljamo, da je FURS na področju poročilnega sistema naredil mnogo dela in ima zato solidno podporo odločanja. Ugotovili pa smo tudi precej možnosti za izboljšave, tako na področju podatkovnega skladišča kot tudi pri poslovni analitiki. Skozi nadaljnje delo na poročilnem sistemu in njegovo kontinuirano izboljševanje bo FURS lahko dvigal raven poslovanja, prek izboljšanja poslovnega odločanja.
Ključne besede: poročilni sistem, poslovna analitika, podatkovno skladišče, zrelostni model
Objavljeno v DKUM: 20.10.2021; Ogledov: 732; Prenosov: 57
.pdf Celotno besedilo (3,28 MB)

10.
Zunanje revidiranje in podatkovna analitika
Sanja Zver, 2021, diplomsko delo

Opis: Zaradi tehnologije in tehnološkega napredka ter vse večje digitalizacije poslovanja različnih podjetij sta tudi na področju revidiranja opazna napredek in spremljanje vpeljevanja novih tehnologij, ki bodo v prihodnosti spremenile oziroma prenovile poslovanje z namenom povečanja kakovosti opravljenih storitev revizijskih podjetij. Med najpomembnejše tehnologije za revizijska podjetja spadajo umetna inteligenca, veriženje blokov, internet stvari, robotska avtomatizacija procesov in podatkovna analitika, ki ji v diplomskem delu posvečamo posebno pozornost. Glavna prednost podatkovne analitike je, da omogoča pregled 100 % populacije oziroma množice podatkov revidiranega podjetja in ne le posameznih vzorcev, na katerih je do sedaj temeljilo revidiranje računovodskih izkazov revidiranih podjetij. S tem pa lahko revizijsko podjetje odpravi tveganje pri vzorčenju, ki nastane prav zaradi tega, ker revizorji pri svojem delu ne preizkušajo celotne populacije oziroma množice podatkov, temveč le reprezentativne vzorce. Potreba po podatkovni analitiki je med drugim nastala zaradi vse večjih in obsežnih podatkov, ki so na voljo revizorjem pri revidiranih podjetjih. Revizorji lahko le z uporabo orodij podatkovne analitike omogočijo in v primernem času pregledajo podatke ter s pomočjo orodij prepoznajo trende in anomalije, ki se lahko pojavijo pri posameznih uradnih trditvah poslovodstva, tem pa morajo nameniti posebno pozornost, saj obstaja tveganje za pomembno napačne navedbe v računovodskih izkazih revidiranega podjetja. V raziskovalnem delu smo naprej medsebojno primerjali zaznane koristi in slabosti glede uporabe podatkovne analitike na podlagi mnenj tujih avtorjev, omejili pa smo se na proučevanje le angleških virov. Največjo korist so tuji avtorji izrazili v možnosti analiziranja 100 % populacije podatkov, s čimer je možno v celoti odpraviti tveganje pri vzorčenju določenih revizijskih postopkov. Pri reviziji računovodskih izkazov je podatkovno analitiko mogoče uporabiti pri naslednjih revizijskih postopkih: analitičnih postopkih, preračunavanju oziroma ponovnem izračunavanju, ponovnem izvajanju postopkov in poizvedovanju oziroma izpraševanju. Nekaterih revizijskih postopkov, kot so zunanje potrditve ali fizični pregled sredstev pri revidiranem podjetju, pa ne bo nikoli mogoče 100-odstotno preveriti, saj je namen revizije le-to izvajati učinkovito in gospodarno ter v ustreznem časovnem okvirju. Pri zaznanih slabostih pa je največja težava v neobstoječih standardih. Trenutni standardi niti ne prepovedujejo niti ne predpisujejo uporabe podatkovne analitike. Revizijska podjetja se torej lahko samostojno odločijo, na kakšen način in kako bodo vpeljale uporabo podatkovne analitike pri reviziji računovodskih izkazov. Glavna skrb pa se pojavlja tudi pri varnosti in zasebnosti podatkov, s katerimi bo ravnalo revizijsko podjetje. V raziskovalnem delu ugotavljamo tudi, da je podatkovna analitika že v uporabi v velikih revizijskih podjetjih, ki samostojno razvijajo različne programske rešitve oziroma orodja, ki vključujejo podatkovno analitiko glede na svoje potrebe pri revidiranju. Medtem ko je pri manjših revizijskih podjetjih mogoče zaznati omejitve glede začetne investicije in vlaganja v orodja, preoblikovanje znanja in kompetenc zaposlenih, preoblikovanje revizijskega pristopa k revidiranju ter potencialno izgubo oziroma zmanjšanje obsega obračunanih ur zaradi uporabe avtomatiziranih tehnik podatkovne analitike.
Ključne besede: revidiranje, zunanje revidiranje, revizija računovodskih izkazov, tehnologija, podatkovna analitika, prihodnost.
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 989; Prenosov: 142
.pdf Celotno besedilo (1,16 MB)

Iskanje izvedeno v 0.21 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici