Program Foruma podatkovne analitike 2025

Torek, 25. marec

  • 8.00

    1

    Sprejem in registracija

  • 9.00

    2

    Otvoritev

    Peter Ribarič

    Direktor Planet GV, d.o.o.

  • 3

    Napoved programa in predstavitev rdeče niti

    Jure Jeraj

    Programski direktor

  • 9.10

    Od jezikovnih modelov do AI agentov – prihodnost analitike in odločanja

    mag. Boštjan Kožuh
    Prikaži več

    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: Kako Turtl sledi zanimanju bralcev z Databricks in Medallion arhitekturo

    Žane Korelič, Turtl
    Prikaži več

    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
    Prikaži več

    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.

  • 10.25

    Odmor

  • 10.55

    Demokratizacija napredne analitike in umetne inteligence z Dataiku

    Valentin Gjorgjioski, GrabIT
    Prikaži več

    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 validacij shem

    Anžej Curk, Result
    Prikaži več

    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 učinkovito in enotno izmenjavo podatkov

    Tadej Gabriel, MDP
    Prikaži več

    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

    Prikaži več

  • 12.20

    Kosilo

  • 13.10

    Z AI ekosistemom do statusa samoroga

    Dejan Petelin, Soustanovitelj podjetja ParetoAI
    Prikaži več

    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 gradnja BI kompetenc v NLB d.d.

    NLB Ekipa: Amir Komić, Primož Gale in Miha Gornik
    Prikaži več

    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 – Praktične lekcije z mednarodne poti v AI

    Frenk Dragar, Epistemy
    Prikaži več

    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.

  • 14.20

    Odmor

  • 14.50

    Projekt PoVeJMo: 40 milijard besed za prihodnost slovenščine v digitalni dobi

    Simon Krek, PoVeJMo
    Prikaži več

    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

    Srečko Šestan – Skozi oči odločevalca v realnem času; pogovor s poveljnikom Civilne zaščite

    Pogovor vodi Peter Ribarič
    Prikaži več

  • 15.40

    Vroči stol – inženirski pogovor o podatkovnem ekosistemu

    Dunja Rosina in Jure Jeraj
    Prikaži več

  • 16.00

    Data networking

    Druženje

  • 17.30

    Zaključek

Moderator Foruma podatkovne analitike

Aljoša Ternovšek

Aljoša Ternovšek prihaja iz Maribora. Po končani srednji šoli je doštudiral na Akademiji za gledališče, radio, film in televizijo v Ljubljani, smer dramska igra. Po končanem študiju je dve leti ustvarjal kot svobodni umetnik, kasneje pa se je zaposlil v Mestnem gledališču ljubljanskem. Leta 2005 se je preselil v Mestno gledališče Ptuj, kjer je igral do leta 2009. Od leta 2011 je član igralskega ansambla Prešernovega gledališča Kranj. Je dobitnik nagrade Združenja dramskih umetnikov Slovenije za vlogo Bajana v predstavi Stenica in Borštnikove nagrade za vlogo Wladeka v predstavi Naš razred.

Večina Aljošo pozna po vlogi Dušana Vaupotiča – Duleta iz filma Kleščar ter oddaje Tistega lepega popoldneva in v zadnjih letih kot voditelja kviza Vem.

  • 8.00

    Sprejem in registracija

  • 8.30

    Otvoritev konference

  • 8.35

    S podatki do novih poslovnih modelov

    dr. Boštjan Kaluža

  • 9.20

    Kako z analitiko izboljšujejo igro najboljši tenisači na svetu?

    dr. Miha Mlakar
    Prikaži več

    Na primeru vrhunskega tenisa pokažemo, kako s pomočjo uporabe napredne analitike izboljšamo uspešnost tenisačev. Pri tem so pristopi enaki kot v poslovnem svetu. Primer bo predstavil bivši profesionalni teniški igralec, sedanji selektor slovenske teniške reprezentance, ki se je kot podatkovni analitik prebil v samo svetovno špico vrhunskega tenisa.

  • 10.00

    Okrogla miza – Mi imamo že vse

    Prikaži več

    Če že imamo vse, a smo potem najboljši?” Pa smo res najboljši v vsem? Niti organizacija niti posamezniki se ne smemo zadovoljiti s trenutnim stanjem, saj vsak zastoj lahko še prehitro povzroči, da organizacija “zaspi” in posledično propade (npr. Nokia, Kodak, …). Organizacije se morajo zato stalno prilagajati in razvijati, razvoj pa se ne meri samo v tržnem deležu ali dobičku, temveč v vseh poslovnih vidikih, tudi v zadovoljstvu zaposlenih, strank in ostalih deležnikov.

  • 10.35

    Odmor za druženje

  • 10.50

    Dinamično postavljanje cen

    Damjan Slapar, Nomago InterCity
    Prikaži več

    V Nomagu se osredotočajo na vlaganja v tehnologije, saj se zavedajo njihovega pomena za uspeh podjetja v zahtevnem poslovnem okolju. Predstavljeni bodo izzivi in dosežki pri vpeljavi strojnega učenja za dinamično postavljanje cen. Predavanje ne bo usmerjeno le na tehnološke, temveč tudi na organizacijske izzive, ki jih je potrebno nasloviti, da je podjetje zmožno vpeljati najsodobnejšo tehnologijo.

  • 10:50

    Izzivi, priložnosti in perspektiva poslovne inteligence v državni upravi – projekt Skrinja

    Dr. Karmen Kern Pipan, Paula Kolenko, Sektor za upravljanje s podatki, na Direktoratu za informacijsko družbo in informatiko na MJU
    Prikaži več

    Z vzpostavitvijo sistema poslovne inteligence v državni upravi preko projekta skrinja, uporabnikom omogočamo, da podatki postanejo informacije za boljše odločitve. Prvi podatkovni vir, ki je zaživel v skrinji je sistem plač javnega sektorja, v razvoju je prenos podatkov javnih naročil, ki bo sledil v naslednjih mesecih. Skrinja uporabnikom omogoča pridobivanje podatkov v realnem času, avtomatizacijo analiz in poročil ter napovedno analitiko za pripravo različnih scenarijev tako za potrebe strateškega načrtovanja kot tudi za operativno raven.

  • 11:20

    Ko planiranje preraste v nepogrešljivo orodje za upravljanje

    Senaid Mrkaljević,  A1 Slovenija d.d, Bogomir Jalovec, In516ht d.o.o.
    Prikaži več

    Prisluhnite kako je A1 prešel iz ročnega planiranja v Excelu v avtomatizirani planski proces s pomočjo napredne analitike. Predstavili vam bodo tudi, kako se to odraža v planskih procesih in dejanskem odločanju vodstva podjetja.

  • 11:50

    Dnevno upravljanje zalog, nabave in prodaje

  • 12:10

    Odmor za kosilo

  • 13:00

    Upravljanje prodaje v realnem času s pomočjo poslovne inteligence in analitike

    Patricija Filipič Orel, Mateja Kuhar Zobarič

  • 13.30

    Podpora hitri rasti poslovanja

    Edvard König, EKWB d.o.o.
    Prikaži več

    EKWB je podjetje, ki hitro povečuje obseg poslovanja v vseh ozirih: prodaja, geografija, proizvodnja in logistika. Slišali bomo, kako rešujejo izziv obdržati pregled nad poslovanjem in poslovnimi odločitvami ob vedno večjem obsegu podjetja in razpoložljivih podatkov. Trenutna rešitev vključuje ERP, sistem za planiranje, sistem za podporo proizvodnji in logistiki in sistem za poslovno analitiko. Vsak gradnik zase je specializiran za dejavnost podjetja, podatkih iz vseh skupaj pa povezani v enotno sliko, ki služi bolj učinkovitemu upravljanju, tako na strateškem kot na operativnem nivoju.

  • 11:20

    DWH nove generacije v oblaku

    Andreas Pollinger, Sixt SE
    Prikaži več

    Na predavanju se bo predstavil Sixtov novi interni produkt – Sixt Data Shop, ki je podatkovno skladišče, zgrajeno izključno v oblaku. Eden izmed glavnih namenov tega podatkovnega skladišča je odprtje podatkov poslovnim uporabnikom. Na primeru bo prikazano povezovanje tehnike (in tehničnih oddelkov) ter vsebine (oz. poslovnih oddelkov). Na predavanju se bo tudi ovrglo nekaj mitov in strahov pri uporabi oblačnih rešitev, hkrati pa bomo delili nekaj uporabnih trikov pri migraciji klasičnih sistemov na oblačne storitve.

  • 11:50

    GARBAGE IN <> GARBAGE OUT

    Tomaž Koren, Business Solutions
    Prikaži več

    Ustrezna priprava podatkov je ključni predpogoj uspeha uvedbe poslovne analitike, kot seveda tudi drugih poslovno informacijskih rešitev (ERP, CRM, DWH…), tako z vidika uporabe, kot tudi z vidika »zaupanja« v aplikacijo. Priprava podatkov je časovno zahtevna in hkrati ključna faza podatkovne analize in priprave integracij med sistemi. Če ji ne posvetimo zadosti časa, se običajno razvije sindrom “garbage in, garbage out”. Na konkretnih primerih bomo pokazali, kako nam pri obdelavi podatkov lahko sodobna orodja omogočajo prepoznavo duplikatov, napačnih vnosov, anomalij… ter se tako izognemo »garbage out« učinku, kar nam močno olajša delo pri vzdrževanju kvalitete podatkov, ter tako poveča zaupanje v podatke in posledično v aplikacije, ki le-te uporabljajo.

  • 12:10

    Odmor za kosilo

  • 13:00

    Varnost in varstvo osebnih podatkov

    Miroslav Ekart
    Prikaži več

    Splošna uredba EU o varstvu podatkov nalaga obveznosti naročnikom storitev v oblaku. Ali so ponujene rešitve na naročnike pravno ustrezne in v skladu z GDPR? Kako zagotoviti ustrezno varnost? Kako se je mogoče izogniti sklenitvi pogodbe o pogodbeni obdelavi?

  • 13:30

    Dejavniki odločanja pri izbiri tehnološke podpore in pregled trga

    dr. Bojan Cestnik
    Prikaži več

    Namen poslovne analitike je zagotoviti pravočasne in točne informacije za boljše strateško, taktično in operativno poslovno odločanje. Pri izbiri ustreznih orodij za tehnološko podporo poslovni analitiki so podjetja pogosto soočena s številnimi izzivi. V okviru predavanja bomo analizirali dejavnike odločanja in zastavili ključna vprašanja, na katera morajo podjetja znati odgovoriti, da si izboljšajo možnosti za uspešno vpeljavo poslovne analitike v poslovanje. V kontekstu omenjenih dejavnikov bomo predstavili primerjalni pregled ponudnikov tehnoloških rešitev s področja poslovne analitike.

  • 14:00

    Zaključek foruma

Rezervirajte svoje mesto na Forumu podatkovne analitike, ki bo v torek 25. marca 2025, v Ljubljani.

Prijavite se