20.500.12556/DKUM-98644 Poslovno poročanje in vizualizacija podatkov v dobi umetne inteligence Business reporting and data visualization in the era of artificial intelligence Magistrsko delo obravnava poslovno poročanje in vizualizacijo podatkov v dobi umetne inteligence. Izhodišče dela je, da organizacije razpolagajo z vedno večjimi količinami podatkov, vendar podatki sami po sebi še ne zagotavljajo kakovostnega odločanja. Uporabni postanejo šele takrat, ko so ustrezno zbrani, obdelani, povezani, analizirani, predstavljeni in interpretirani v poslovnem kontekstu. Zato se delo osredotoča na pomen kakovostnih podatkov, jasnih poročil, ustreznih kazalnikov in preglednih vizualizacij za razumevanje poslovnih informacij. V delu so predstavljeni razvoj poslovnega poročanja, arhitektura sistemov poslovnega poročanja, vrste poročil, temeljna načela učinkovitega poročanja in koncept poslovne inteligence. Pomemben del magistrskega dela predstavlja vizualizacija podatkov. Obravnavani so primeri dobrih in slabih praks, kot so neustrezna uporaba grafov, preobremenjeni prikazi, zavajajoča uporaba barv, slikovni elementi in nepregledne tabele. Pri posameznih primerih so predstavljene tudi ustreznejše rešitve, na primer enostavni stolpčni grafi, jasnejše barvne lestvice in preglednejša struktura poročil. S tem delo pokaže, da način predstavitve podatkov neposredno vpliva na razumevanje, interpretacijo in uporabnost informacij. Poseben poudarek je namenjen tudi umetni inteligenci in njenemu vplivu na poslovno poročanje. V delu so predstavljene razlike med umetno inteligenco, strojnim učenjem, globokim učenjem in generativno umetno inteligenco. Hkrati delo opozarja na tveganja, povezana z uporabo umetne inteligence, predvsem na možnost napačnih ali nepreverjenih rezultatov, odvisnost od kakovosti vhodnih podatkov in potrebo po človeškem nadzoru. Na podlagi obravnavane literature, teoretičnih izhodišč in analiziranih primerov je ugotovljeno, da učinkovita vizualizacija in interpretacija podatkov izboljšata razumevanje poslovnih informacij ter podpirata kakovostnejše odločanje. Nasprotno lahko neustrezno oblikovana poročila in slabe vizualizacije povzročijo napačne interpretacije, tudi kadar so podatki pravilni. Umetna inteligenca lahko pomembno nadgradi poslovno poročanje, vendar le, če temelji na kakovostnih podatkih, preverljivih virih, jasnih metodoloških izhodiščih in odgovorni strokovni presoji uporabnikov. This master's thesis examines business reporting and data visualization in the era of artificial intelligence. The starting point of the thesis is that organizations have access to increasingly large amounts of data; however, data alone do not ensure high-quality decision-making. Data become useful only when they are properly collected, processed, integrated, analyzed, presented, and interpreted within a business context. Therefore, the thesis focuses on the importance of high-quality data, clear reports, appropriate performance indicators, and transparent visualizations for understanding business information. The thesis presents the development of business reporting, the architecture of business reporting systems, different types of reports, the fundamental principles of effective reporting, and the concept of business intelligence. A significant part of the thesis is devoted to data visualization. Examples of both good and poor practices are discussed, including the inappropriate use of charts, overloaded visual displays, misleading use of colors, pictorial elements, and unclear tables. For each example, more appropriate alternatives are proposed, such as simple bar charts, clearer color scales, and more transparent report structures. In this way, the thesis demonstrates that the way data are presented directly affects the understanding, interpretation, and usefulness of information. Special emphasis is also placed on artificial intelligence and its impact on business reporting. The thesis explains the differences between artificial intelligence, machine learning, deep learning, and generative artificial intelligence. At the same time, it highlights the risks associated with the use of artificial intelligence, particularly the possibility of incorrect or unverified results, dependence on the quality of input data, and the need for human oversight. Based on the reviewed literature, theoretical foundations, and analyzed examples, the thesis concludes that effective data visualization and interpretation improve the understanding of business information and support higher-quality decision-making. In contrast, poorly designed reports and ineffective visualizations may lead to misinterpretations, even when the underlying data are accurate. Artificial intelligence can significantly enhance business reporting, but only when it is based on high-quality data, verifiable sources, clear methodological foundations, and responsible professional judgment by users. poslovno poročanje poslovna inteligenca vizualizacija podatkov umetna inteligenca poslovno odločanje business reporting business intelligence data visualization artificial intelligence decision-making true true false V. Anastasova] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2026-06-27 10:55:21 2026-08-27 10:54:45 2026-08-28 03:14:12 0000-00-00 00:00:00 2026 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.8:005 289089539 MAG_Anastasova_Veronika_2026.pdf MAG_Anastasova_Veronika_2026.pdf 1 1FBFB23A5CE34D1187D93E0641E50818 a027ebdbd6db177b967af06d477b9385155dccc46540d6dd275807b0b5edfc5b 6c363603-7f02-11f1-a5fa-00155d580e34 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=208213 Ekonomsko-poslovna fakulteta 0 0 0