| Title: | Podatkovne baze v poslovanju |
|---|
| Authors: | ID Graber, Marsel (Author)
ID Sternad Zabukovšek, Simona (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  UN_Graber_Marsel_2024.pdf (1,62 MB)
MD5: F62B8377AB2D023101C827D956689C19
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | EPF - Faculty of Business and Economics
|
|---|
| Abstract: | S podatki se ljudje srečujemo na vsakem koraku že tisoče let, zato jih je zaradi ogromne količine smiselno urediti in postaviti na ustrezna mesta. Za shranjevanje in delo s podatki uporabljamo podatkovne baze, ki pa so si med seboj različne. Prav tako imamo različne vrste podatkov, ki jih lahko na grobo delimo na strukturirane, nestrukturirane in delno strukturirane podatke. Vsi imajo nekaj skupnih a tudi veliko različnih lastnosti, ki jih delajo drugačne in bolj specifične. Delo s podatki ustvarja veliko število delovnih mest, ker pa je podatkov iz dneva v dan več je vseskozi potreba po novi delovni sili, nastajajo nova delovna mesta in nenehno si je potrebno pridobivati nova strokovna znanja, da lahko izpolnjujemo pričakovanja podjetij na tem področju. S podatkovnimi bazami in podatki lahko delajo tudi osnovni poslovni uporabniki, vendar zgolj v omejeni količini, saj nimajo naprednega znanja s tega področja. V kolikor želimo z našimi podatki doseči dodano vrednost za podjetja moramo te pravilno shranjevati in kasneje za njih uporabljati določena orodja, ki so si glede na tip podatkov lahko zelo raznolika. Podatke modeliramo, da jih spravimo v ustrezno obliko in da lahko iz njih iztisnemo kar se da veliko. Pri tem nam prav pridejo tudi sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami, ki so za doseganje dobrih rezultatov v podjetjih dandanes skoraj nuja. Sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami nam omogočajo, da iz že pridobljenih podatkov z različnimi pristopi analiziramo in pridobimo odgovore na vprašanja, ki smo si jih zastavili in izboljšamo poslovanje podjetja. Za različne tipe podatkov imamo različne strukture baz, ki se skozi čas nenehno spreminjajo in izboljšujejo. Vsekakor pa v zadnjem času v ospredje prihaja umetna inteligenca, ki je v veliki meri že prisotna v podatkovnih bazah in obratno, enako velja tudi za orodja, ki se uporabljajo pri analizi podatkov. Trendi na področju podatkovnih baz pa v zadnjih letih temeljijo tudi na čim večjem vključevanju strojnega učenja, razširjanju sistemov za upravljanje s podatki in širitev teh v oblačne rešitve. |
|---|
| Keywords: | podatkovne baze, strukturirani podatki, nestrukturirani podatki, sistemi za upravljanje s podatkovnimi bazami (SUPB), modeliranje podatkov, orodja za strukturirane in nestrukturirane podatke |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | M. Graber |
|---|
| Year of publishing: | 2024 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-89404 |
|---|
| UDC: | 004.6 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 209096963 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 26.09.2024 |
|---|
| Views: | 168 |
|---|
| Downloads: | 78 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | EPF
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
