Program Foruma podatkovne analitike 2025

Torek, 25. marec 2025
Kongresni center – Ljubljana

Na Forumu podatkovne analitike 2025 nas čaka povsem svež koncept in poglobljen vpogled v najnovejše pristope podatkovne analitike. Zakaj je letošnji FPA drugačen? Ne bomo le govorili o podatkih – raziskovali bomo, kako različni viri podatkov (strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani) skupaj z napredno analitiko odpirajo povsem nove priložnosti za poslovne preboje. Osredotočili se bomo na:

• Podatkovne ekosisteme prihodnosti: Od virov do vpogledov – kako graditi celovite podatkovne platforme.
• Napredno analitiko za strateške odločitve: Kako iz podatkov izluščiti ključne vpoglede in jih predstaviti z močjo vizualizacije.
• Generativna umetna inteligenca (LLM): Kako umetna inteligenca omogoča analizo tudi nestrukturiranih podatkov in odpira nove dimenzije vpogledov.
• Prehod od prototipa do produkcije: Kako analitične rešitve uspešno implementirati v realnem poslovnem okolju.
• Podatkovno upravljanje kot strateški steber: Od kakovosti podatkov do podatkovne strategije, ki vodi v poslovni uspeh.

Letošnji program ponuja drugačen pristop – manj teorije, več praktičnih primerov in poglobljenih diskusij, ki jih bodo vodili vrhunski domači in mednarodni strokovnjaki s področja podatkovne analitike, umetne inteligence in digitalne transformacije. Rdeča nit foruma je bila: “Celovit pogled na podatke: od različnih virov do napredne analitike za pametnejše odločitve”.

9.00 – Otvoritev in uvodni nagovor

Peter Ribarič, direktor Planet GV

Jure Jeraj, programski direktor – predstavitev rdeče niti dogodka

TEMATSKI SKLOP: Analitika prihodnosti in AI agenti

9.10 – Od jezikovnih modelov do AI agentov – prihodnost analitike in odločanja
mag. Boštjan Kožuh

Generativna UI prinaša v analitiko podatkov veliko spremembo – od pasivnih orodij prek LLM-ov prehajamo k AI agentom, ki bodo samostojno analizirali podatke, oblikovali zaključke in izvajali odločitve. Ti sistemi že danes presegajo tradicionalne nadzorne plošče, v prihodnje pa bodo še bolj aktivno sodelovali v poslovnih procesih, omogočali samostojno analizo in izvajali odločitve. Pogledali bomo trenutno stanje razvoja AI v kontekstu analitike, pokazali, kaj AI agenti zmorejo že danes, in napovedali, kaj lahko pričakujemo v bližnji prihodnosti. Izpostavili bomo tudi, kako tehnološki preskok spreminja vlogo analitikov in odločevalcev ter vpliva na to, katere veščine in pristopi bodo ključni v prihodnje.

9.35 – Od zajema podatkov do vpogledov: Turtl in Medallion arhitektura
Žane Korelič, Turtl

Odkrijte, kako Turtl zajema in obdeluje podatke o interakcijah bralcev v realnem času z uporabo AWS Lambda, S3, DBT in Databricks Spark Streaming. Ta predstavitev vas bo popeljala skozi celoten podatkovni tok – od zajema dogodkov na strani odjemalca do strukturiranja podatkov z Medallion arhitekturo (Bronasta, Srebrna, Zlata plast). Spoznajte, kako zagotavljamo skalabilne in zanesljive ETL-procese ter kako podatke pretvorimo v uporabne vpoglede za stranke preko analitične aplikacije.

10.00 – Kako bodo podatkovni prostori pospešili razvoj umetne inteligence?
prof. dr. Domen Mongus, FERI

Čeprav še vedno v fazi razvoja, podatkovni prostori že nekaj časa dvigujejo prah in so predmet številnih debat, idej o njihovi konceptualni zasnovi ter obsegu storitev, ki jih naj bi jih ponujali. Na tem mestu bomo povzeli trenutno stanje razvoja na presečišču podatkovnih prostorov in sodobnih sistemov umetne inteligence ter nekoliko podrobneje povzeli ključne funkcionalne zahteve, ki jih lahko tako naslavljamo. Predstavili bomo visokonivojsko referenčno arhitekturo in nekatere njene ključne gradnike. V zaključku pa bomo na kratko predstavili še trenutne izsledke in izkušnje pri vzpostavitvi aplikacij na različnih nivojih tehnološke zrelosti.

TEMATSKI SKLOP: Dostopnost napredne analitike

10.55 – Demokratizacija napredne analitike in umetne inteligence z Dataiku
Valentin Gjorgjioski, GrabIT

Umetna inteligenca in napredna analitika spreminjata način delovanja podjetij, vendar se njun polni potencial uresniči šele, ko postaneta dostopna širšemu krogu uporabnikov. Ta predstavitev prikazuje, kako Dataiku omogoča organizacijam, da poslovnim uporabnikom približajo napredno analitiko in generativno umetno inteligenco (GenAI), hkrati pa ohranjajo upravljanje in sodelovanje.

Odkrijte, kako Dataiku spodbuja sodelovanje med podatkovnimi strokovnjaki in poznavalci domenskih področij, pospešuje uvajanje umetne inteligence in zagotavlja odgovorno upravljanje, s čimer podjetjem omogoča, da podatke pretvorijo v resnične poslovne učinke.

11.20 – Grižljaj znanja: podatkovni cevovodi in validacija shem
Anžej Curk, Result

V modernih podatkovnih arhitekturah je validacija podatkovnih shem pomemben dejavnik, ki pripomore k zanesljivosti celotne podatkovne platforme. Je element, ki bi ga želeli imeti na vseh podatkovnih cevovodih, ki skrbijo, da podatki pritekajo v izbrano podatkovno platformo. Pri načrtovanju novih podatkovnih cevovodov je vselej smotrno razmisliti že vnaprej, ali potrebujemo validacijo shem ali ne – in tukaj naj bo odgovor večinoma pritrdilen. V predstavitvi si bomo pogledali, kaj so pozitivni in negativni učinki sistemov za validacijo podatkovnih shem in kakšne so vse posledice, če tega sistema, nimamo.

11.45 – Pladenj: gradnik za enotno izmenjavo podatkov
Tadej Gabriel, MDP

Sistem Pladenj je bil prvotno razvit leta 2011 za potrebe E-Sociale, kjer je bilo potrebno v kratkem času povezati veliko število zelo heterogenih podatkovnih virov iz državne uprave in tudi izven nje. Rešitev je dokazala uporabnost tudi v številnih drugih kontekstih in predstavlja prilagodljiv in zanesljiv sistem za podporo varni in učinkoviti izmenjavi podatkov med podatkovnimi viri in odjemalci podatkov, v okviru zakonskih možnosti. Za zagotavljanje kar največje stabilnosti delovanja in blaženje motenj uporablja metode strojnega učenja, v zadnjem letu pa je bil tudi nadgrajen v podporo čezmejni izmenjavi podatkov na podlagi EU uredbe o enotnem digitalnem portalu SDG.

12.05 – Pogovor pred kosilom: Inženirski mostovi med državo, znanostjo in gospodarstvom

Dr. Aida Kamišalić Latifić, državna sekretarka, MDP
Peter Ribarič, direktor Planet GV
(Sproščen pogovor o vlogi analitike, izmenjavi praks in prihodnosti digitalne družbe)

TEMATSKI SKLOP: Ekosistemi, transformacija in razvoj talentov

13.10 – Z AI ekosistemom do statusa samoroga
Dejan Petelin, ParetoAI

Uporaba umetne inteligence je pogosto osredotočena na reševanje posameznih problemov. Vendar lahko še večjo vrednost dosežemo, ko algoritme povežemo v celovit ekosistem, kjer medsebojno sodelujejo, se učijo drug od drugega in skupaj optimizirajo celotno poslovanje. Na predavanju si bomo ogledali konkreten primer takega ekosistema, ki smo ga zgradili pri podjetju Gousto, in pokazali kako smo z njim dosegli večjo učinkovitost in konkurenčno prednost na trgu. Pri tem bomo izpostavili ključne izzive in pogoste pasti ter pristop za pridobitev podpore vodstva in zaupanja ostalih deležnikov, kar je ključno za uspešno izvedbo takšnih projektov.

13.30 – Analitika 2.0: Uvajanje v oblak in BI kompetence v NLB d.d.
Amir Komić, Primož Gale in Miha Gornik, NLB

Pri prehodu v oblak je potrebno načrtovati ustrezno arhitekturo, urediti ustrezne razvojne standarde in procese. Seveda so za načrtovanje in izvedbo potrebni »inovativni načrtovalci sprememb« – strokovnjaki z ustreznim znanjem in veliko predanostjo, ki se ob nepredvidenih izzivih ne ustavijo ampak so se pripravljeni poglobiti in poiskati ustrezno rešitev. Ekipa arhitektov analitičnih rešitev/platform bo predstavila, kako smo se v NLB d.d. lotili transformacije analitičnega področja.

14.00 – Od študenta do startupa: Lekcije iz AI kariere
Frenk Dragar, Epistemy

Predavanje prikazuje pot od študentskega dela na IJS in tekmovanju na Evropskih hackathonih, do študija AI na Nizozemskem in raziskovalnega obiska na UC Berkeley v Kaliforniji. Frenk Dragar bo delil konkretne lekcije iz vsakega obdobja svoje poti, vključno z delom podatkovnega inžinirja in internshipom v nizozemskem startupu. V drugem delu bo predstavil, kako te izkušnje oblikujejo današnje delo v njegovem startupu – od hitrih iteracij in prototipiranja z AI do znanstvenega pristopa pri eksperimentiranju. Poseben poudarek bo na tem, kako AI orodja za programiranje (Cursor, Loveable, …) spreminjajo delovne procese v mladih tehnoloških podjetjih.

TEMATSKI SKLOP: Jezikovni modeli v slovenščini in digitalna suverenost

14.50 – Projekt PoVeJMo: 40 milijard besed za prihodnost slovenščine
Simon Krek, UL

Veliki jezikovni modeli imajo daljnosežen vpliv na celotno družbo. Trenutno javno dostopni veliki jezikovni modeli so naučeni in optimizirani za angleščino in druge večje jezike in za slovenščino delujejo slabše, predvsem pri podatkih, ki so vezani na slovenski jezik in kulturo. Zato na Centru za jezikovne vire in tehnologije Univerze v Ljubljani v okviru projekta PoVeJMo gradijo veliki generativni jezikovni model za slovenščino. Jezikovni model bo odprt in javno dostopen, kar pomeni, da ga bodo lahko prilagajali tako posamezniki kot podjetja. Omogočil bo razvojno neodvisnost na področju jezikovnih tehnologij, ki so trenutno v domeni tujih korporacij, kar prinaša številna tveganja. Za gradnjo velikega jezikovnega modela potrebujejo veliko število podatkov – besedila v obsegu 40 milijard besed. V ta namen organizirajo nacionalno zbiralno akcijo besedil v slovenščini. Nagovarjajo tako večje institucije kot tudi posameznike. Vodja projekta Dr. Simon Krek bo na predavanju predstavil pomen projekta za gospodarstvo, izzive pri zbiranju 40 milijard besed ter priložnosti za posameznike in institucije, ki želijo prispevati k razvoju odprto dostopne umetne inteligence v slovenščini.

15.15 – Pogled odločevalca v realnem času

Pogovor s Srečkom Šestanom, poveljnikom Civilne zaščite
Pogovor vodi Peter Ribarič

15.40 – Vroči stol: Inženirski pogovor o podatkovnem ekosistemu

Dunja Rosina in Jure Jeraj

16.00 – Data networking

Neformalno druženje in priložnost za povezovanje

17.30 – Zaključek Foruma