Diplomsko delo obravnava vpeljavo podatkovnega cevovoda v manjšem podjetju KG-EKO, d. o. o. z namenom izboljšanja učinkovitosti obdelave in zanesljivosti podatkov ter avtomatskega generiranja poročil.
V okviru diplomskega dela je bil zasnovan in implementiran podatkovni cevovod na osnovi vzorca ETL (Extract, Transform, Load).
Rezultati so pokazali, da avtomatizacija prinaša občutni časovni prihranek, pri čemer je PostgreSQL primernejši za večje količine podatkov, Pandas pa za manjše projekte in razvojne faze.
Diplomsko delo obravnava vpeljavo podatkovnega cevovoda v manjšem podjetju KG-EKO, d. o. o. z namenom izboljšanja učinkovitosti obdelave in zanesljivosti podatkov ter avtomatskega generiranja poročil. Predstavljeno je obstoječe stanje, pri katerem podjetje pri vsakodnevnem poslovanju uporablja ročni vnos in obdelavo podatkov v programu Microsoft Excel, kar se ob večjih količinah podatkov izkaže kot časovno potratno in omejeno za nadaljnje analize. V okviru diplomskega dela je bil zasnovan in implementiran podatkovni cevovod na osnovi vzorca ETL (Extract, Transform, Load). Rezultati so pokazali, da avtomatizacija prinaša občutni časovni prihranek, pri čemer je PostgreSQL primernejši za večje količine podatkov, Pandas pa za manjše projekte in razvojne faze. Pomemben del naloge je namenjen tudi vizualizaciji podatkov.
Zakaj je problem resničen
Diplomsko delo obravnava vpeljavo podatkovnega cevovoda v manjšem podjetju KG-EKO, d. o. o. z namenom izboljšanja učinkovitosti obdelave in zanesljivosti podatkov ter avtomatskega generiranja poročil. Predstavljeno je obstoječe stanje, pri katerem podjetje pri vsakodnevnem poslovanju uporablja ročni vnos in obdelavo podatkov v programu Microsoft Excel, kar se ob večjih količinah podatkov izkaže kot časovno potratno in omejeno za nadaljnje analize. Analiza obstoječega stanja je pokazala, da podatki zaradi nekonsistentnih zapisov, manjkajočih vrednosti in neustrezne strukture niso ustrezno pripravljeni za avtomatsko obdelavo.
Takšno stanje povečuje verjetnost napak, zmanjšuje zanesljivost poročanja ter omejuje sledljivost podatkov, kar predstavlja dodatno tveganje pri poslovnih procesih, zlasti pri izdajanju računov. Ročna obdelava podatkov je poleg tega časovno neučinkovita in ne omogoča enostavne uvedbe avtomatiziranega poročanja.
Metoda
V okviru diplomskega dela je bil zasnovan in implementiran podatkovni cevovod na osnovi vzorca ETL (Extract, Transform, Load). Podatki se zajemajo prek kontroliranega vnosnega obrazca, razvitega v programskem jeziku Python, pri čemer se že ob vnosu izvajajo validacija, standardizacija in logične omejitve. Prečiščeni podatki se nato uporabijo za avtomatizirano generiranje poročil, hkrati pa močno skrajšajo čas obdelave.
Izvedena je bila primerjava treh pristopov obdelave podatkov: ročne obdelave v Excelu, obdelave s knjižnico Pandas in obdelave v relacijski podatkovni bazi PostgreSQL.
Kaj je nastalo
Rezultati so pokazali, da avtomatizacija prinaša občutni časovni prihranek, pri čemer je PostgreSQL primernejši za večje količine podatkov, Pandas pa za manjše projekte in razvojne faze. Pomemben del naloge je namenjen tudi vizualizaciji podatkov. Razvite so bile nadzorne plošče v orodjih Microsoft Power BI in Tableau, pri čemer se je Power BI na podlagi praktične uporabe izkazal kot primernejša rešitev za manjše podjetje.
Zaključni del naloge obravnava varnost podatkovnih cevovodov s poudarkom na SQL injection ranljivostih ter potrjuje pomen dosledne uporabe uveljavljenih varnostnih praks. Poseben poudarek je namenjen pravilni obravnavi vhodnih podatkov in uporabi parametriziranih poizvedb, ki bistveno zmanjšujejo tveganje za zlorabe, ter pomenu doslednega upoštevanja varnostnih smernic v vseh fazah obdelave podatkov.
Objavljeno 13. 3. 2026 · licenca CC BY-NC 4.0 (besedilo in PDF diplomskega dela; fotografije in videi © Academia) · izvirna objava: academia.si.
Slike, sheme in zaslon
Še iz modula Podatkovna znanost
Razvoj varne komunikacijske platforme NutriCare z uporabo ogrodij PHP: primerjava ogrodij Laravel in Yii
Primerjava izbranih spletnih platform za učenje jezika SQL
Implementacija mobile device management sistema v podjetju Jöbstl
Želite v dveh letih narediti tak projekt?
Pustite e-pošto. V enem delovnem dnevu dobite osebni odgovor karierne svetovalke: ali je modul pravi za vas, kako se prizna vaša služba kot praksa in koliko stane – plus predmetnik, urnik in cenik.
Go Higher.