Matej Ugrin, CRMT
Poslovna analitka, podatkovna znanost, zahteve po sledljivosti in potreba po zaupanju vrednih podatkov v analitična okolja prinašajo dodatne kompleksnosti s katerimi se je potrebno soočiti. V predavanju si bomo pogledali kako omenjene kompleksnosti poskuša naslavljati podatkovni inženiring in kako lahko pomaga pri hitrejšem uvajanju analitičnih rešitev.
Slavko Kastelic, CRMT
Kritična lastnost današnjih informacijskih sistemov je sposobnost pravočasnega zagotavljanja zaupanja vrednih informacij. V prispevku bodo opisan koncept podatkovnih vozlišč in glavni arhitekturni koncepti kot so ODS vozlišče, DWH vozlišče, MDM in sporočilno vozlišče, ter potrebnih komponent za uspešno implementacijo.
Andrej Skamen, SNT
Predavanje bo naslovilo tematiko izgradnje učinkovitega in predvsem na moderne kibernetske grožnje odpornega podatkovnega okolja. Prikazali bomo pristope, dobro prakso in primere.
Matej Pintar, Elektro Gorenjska,
Aljoša Gruden, Business Solutions
Z vpeljavo rešitve AllForUtility podjetje pridobi vrhunsko orodje za obvladovanje vseh podatkov na enem mestu. Posebnosti naprednega vodenja specifičnih področij elektrodistribucijskega podjetja (primer iz prakse).
Marko Škufca, ADD,
Boris Vezenšek, ADD
Podjetja v panogi se pogosto soočajo s problemom neprimernih okolij za izvajanje podatkovne analitike nad poslovnimi in operativnimi podatki – izvajanje na desktop okoljih, problem prenosa v produkcijo, nezmožnost obdelave velikih količin podatkov, neskladnost med entitetami in definicijami ipd. V sklopu predavanja bomo pokazali, kakšno je primerno okolje za podatkovno analitiko (arhitektura, funkcionalnosti) in dodano vrednost, ki jo takšna okolja prinašajo.
Boris Vezenšek je razvijalec na področju poslovne inteligence v podjetju ADD d.o.o. Ukvarja se z arhitekturo, razvojem in modernizacijo podatkovnih skladišč, analitičnih modelov in podatkovnih integracij s poudarkom na Microsoftovih tehnologijah. Najpogosteje sodeluje pri projektih na področjih energetike in proizvodnje. Rad sledi modernim trendom, zato se v zadnjem času pogosto ukvarja s tehnologijami, kot so Cloudera, Azure Data Factory, Azure Data Lake Analytics in Azure SQL Data Warehouse.
Vito Kumelj, Korona
Glavni cilj načrtovanja distribucijskega električnega omrežja je določiti tehnično in ekonomsko optimalno rešitev, ki bo zagotovila kontinuiteto oskrbe in ustrezno kakovost električne energije ter omogočila nadaljnjo integracijo obnovljivih virov energije (OVE), kljub znatnemu vplivu na delovanje omrežja. V sklopu enega izmed Slovensko-Japonskih projektov je bila razvita funkcionalnost, ki z uporabo podatkovnega modela distribucijskega omrežja in razpoložljivimi zgodovinskimi meritvami oceni največji delež OVE v izbranem delu omrežja. Pri ocenjevanju največjega deleža OVE je poleg spremenljive porabe in proizvodnje pomemben tudi položaj, število in nazivna moč novega OVE, zato je bil izdelana verjetnostna metodologija za umeščanje novih OVE in je skladna z navodili slovenske Agencije za energijo. Analitično orodje je namenjeno za podporo trenutnemu postopek načrtovanja elektrodistribucijskih omrežij. Izvedeno je kot spletna aplikacija za uporabnike (načrtovalce dist. omrežja) in se nahaja na lokalnem strežniku.
Žiga Humar, OurSpace
Pri zagotavljanje informacijske varnosti v podjetju se srečujemo z različnimi izzivi – od obilice orodij, do pomanjkanja znanja in usposobljenih kadrov, ki bi spremljali naše okolje. V predavanju bomo spoznali Dunning-Krugerjev učinek in predstavili, kako s portfeljem rešitev Splunk pridobite oblico potrebnega znanja za zagotavljanje varnosti.
Katarina Gašperlin, IBM
Obvladovanje podatkov zajema celoten krog upravljanja z njihovo dostopnostjo, relevantnostjo, uporabnostjo, integriteto in varnostjo v organizaciji. Pomaga nam odgovarjati na vprašanja o tem kaj vemo o podatkih, iz kje izhajajo in ali so v skladu s pravili ter regulativami. Rešitve obvladovanja podatkov so ključne v procesu DevOps saj organizacijam omogočajo popisovanje, zaščito in upravljanje z občutljivimi podatki, pa tudi podatkovno sled in upravljanje podatkovnih jezer ter s tem podlago za uvedbo umetne inteligence in strojnega učenja.
CEE DS CoE Data Scientist
Primož Sevčnikar, Troia
APM (Asset Performance management), oziroma upravljanje zmogljivosti sredstva je izredno močno analitično in AI orodje. Omogoča določanje strategij upravljanja sredstev, povečanje razpoložljivosti sredstev in zmanjševanje stroškov upravljanja. Poslovite se od napak in izpadov delovanja sredstev in poskrbite za popoln pregled and sredstvi in vzdrževanjem.
Matjaž Breznik, Troia
Obogatena resničnost (AR-augmented reality) je interaktivna izkušnja, ki združuje resnične in virtualne elemente v resničnem okolju. Je temelj lastnega produkta podjetja TROIA – pametne platforme TROIA AR, s pomočjo katere lahko podjetja bolje in enostavneje vzdržujejo infrastrukturo, predvsem pa pozitivno vplivajo na zmanjšanje napak, boljšo učinkovitost, nižanje stroškov in prediktivno ravnanje. TROIA AR Platforma je operativni sistem prihodnosti.
