1. Podatkovna analitika z Apache NiFi in Apache Superset : diplomsko deloŽak Ternik, 2024, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je prikazana implementacija celovite rešitve za zajem, obdelavo in vizualizacijo podatkov pridobljenih iz sistema za vodenje sredstev IBM Maximo, ter vremenskega API-ja. Predstavili smo postopek namestitve odprtokodnih orodij Apache NiFi in Apache Superset. Znotraj Apache NiFi smo razvili podatkovne tokove za ekstrakcijo in obdelavo podatkov iz sistema IBM Maximo in vremenskega aplikacijskega vmesnika, ter le-te shranili v PostgreSQL podatkovno bazo. Ti podatki služijo kot osnova za vizualizacijo statistike delovnih nalogov ter napovedovanje uspešnosti zaključevanja delovnih nalogov glede na vremensko napoved v orodju Apache Superset.
Ključne besede: Apache NiFi, Apache Superset, podatkovna analitika, pridobivanje podatkov, vizualizacija podatkov
Objavljeno v DKUM: 04.06.2024; Ogledov: 286; Prenosov: 46
 Celotno besedilo (4,35 MB) |
2. Industrija 4.0 in spremembe učnega programa za računovodje in revizorjeDiana 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: 577; Prenosov: 98
Celotno besedilo (1,27 MB) |
3. Zunanje revidiranje in podatkovna analitikaSanja 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: 1309; Prenosov: 191
Celotno besedilo (1,16 MB) |
4. Vloga sistemskega analitika v podjetju comtron d.o.o.Blaž Zadravec, 2020, magistrsko delo Opis: Današnji svet, predvsem v smeri informacijske tehnologije (IT), je obkrožen s številnimi naprednimi tehnologijami, inovacijami in nenehnih razvojem. Z njihovo uporabo, so se iz leta v leto spreminjali poslovni procesi poslovanja podjetja, saj vsi želijo biti čimbolj konkurenčni na trgu. Kot že vemo, je glavni prihodek podjetja stranka, ki z nakupi izdelkov ali storitev omogoča obstoj podjetja v prihodnosti. Večina tehnologij ravno temelji na obdržitvi obstoječih strank in pridobitvi novih, potencialnih strank. Podjetja, ki dandanes ne sledijo trendom, ne spremljajo novih tehnologij in razvoja, bodo ostala za časom, kar lahko povzroči velike težave. Izdelki in storitve, ki so oblikovani na podlagi strankinih želj, bodo deležni največje pozornosti s strani stranke. Magistrsko delo smo razdelili na 3 dele, ki so opisani v nadaljevanju.
V prvem delu se bomo srečali z zelo aktualno zadevo in sicer s podatkovno analitiko. Najprej bomo opredelili definicijo podatkovne analitike in natančno spoznali njen vpliv na poslovanje podjetja. Temu sledijo opredelitev štirih vrst podatkovne analitike, kjer bomo spoznali prednost njihove uporabe in kako podjetju omogoča konkurenčno prednost. V tem delu se bomo prav tako osredotočili na sistemskega analitika, ki bo kasneje predmet tretjega dela. Spoznali bomo vloge in orodja sistemskega analitika ter njegov pomen za podjetje. Na koncu bomo našteli in pojasnili vse prihajajoče trende podatkovne analitike za podjetja.
V drugem delu magistrskega dela, se bomo osredotočili na ERP rešitve, kjer bomo opredelili njihovo definicijo in pomen uporabe v podjetju. V tem delu se bomo tudi spoznali z moduli ERP rešitve, ki predstavljajo njegovo celoto. Čeprav ne moramo izpostaviti le enega modula, ki velja za nujnega, lahko rečemo, da je med pomembnejšimi modul CRM. Ta celoten modul se vrti tako okoli obstoječih strank, kot tudi pridobitev novih, potencialnih strank. Temu sledi zgodovina oz. ravoj ERP rešitev skozi leta, opis njihovih značilnost in koristnosti, ki jih prinašajo za podjetje. Nato se bomo osredotočili na vrste ERP rešitev in potek implementacije v podjetju. Na koncu bomo enako kot pri podatkovni analitiki, predstavili prihajajoče trende na področju ERP rešitev.
V zadnjem, tretjem delu magistrskega dela, pa bomo predstavili podjetje Comtron d.o.o. in njihovo ERP rešitev TIC. Ta del bomo zaključili s prikazom praktičnega primera uvedbe nove funkcionalnosti v TIC ter preverili predloge za optimizacijo obstoječega praktičnega primera.
Ključne besede: podatkovna analitika, ERP rešitve, sistemski analitik
Objavljeno v DKUM: 11.12.2020; Ogledov: 1017; Prenosov: 158
Celotno besedilo (2,11 MB) |
5. Spletni vmesnik za integracijo in vizualizacijo podatkov gibanja slovenskega prebivalstva : diplomsko deloMatic Mesner, 2020, diplomsko delo Opis: Namen diplomskega dela je pridobiti podatke iz nacionalnega portala Odprti podatki Slovenije, jih vizualno predstaviti na spletni strani in učinkovito analizirati. Pri izbiri podatkov bomo omejeni na temo slovenskega prebivalstva. Podane bodo informacije o gibanju prebivalcev v Sloveniji in posameznih regijah. Pri pripravi spletne strani se bodo za pomoč uporabljale dosegljiva dokumentacija in dostopne knjižnice za vizualizacijo podatkov. V namene boljšega razumevanja priprave spletne rešitve se bomo spoznali tudi s fazami zbiranja, integracije, analize in vizualizacije podatkov. Končna rešitev daje enoten vpogled v različne zbirke podatkov, katerih analiza vodi do novih informacij glede naravnega in selitvenega gibanja slovenskega prebivalstva. Ob rednem posodabljanju podatkov na izvirnem viru bo rešitev vedno dajala vpogled v najnovejše podatke.
Ključne besede: podatki o prebivalstvu, uporaba podatkov, zbiranje in integracija podatkov, podatkovna analitika, spletna stran, vizualizacija podatkov, odprti podatki
Objavljeno v DKUM: 04.11.2020; Ogledov: 954; Prenosov: 75
Celotno besedilo (972,07 KB) |
