通过你的人力资源数据获得未来洞察力

人力资源（人力资源）是任务招聘最佳人才，并在薪资，绩效和许多其他职责最大的同时在最前沿保持文化。如果您可以节省时间，在您的人力资本领先于曲线以满足您组织的业务目标时，您会省时间如何完成这些任务？

从用户生成的数据中获取工程知识

在一个所有事物都变得越来越互联的世界里，也许，家用电器的领导者，正在利用产品互联来推动数字化战略，通过他们的解决方案和服务给消费者提供最好的体验。了解他们如何利用大数据、人工智能和分析来发现见解，创造新的商业机会，并为产品开发提供信息。由Martin Ortega, Mabe的高级设计工程师，在未来发布的报告。它将于2021年6月发布，时长17分钟多一点。了解构建智能产品需要什么——以及从哪里开始。下载我们的免费电子指南。查看所有的未来。AI 2021报告

数据驱动的动态设计—健壮的系统组件应该是什么样子的？

安全性和可靠性是航空发动机开发工作的最重要的目标。全面的动态仿真和测试可确保安全可靠的产品。然而，在较短的时间尺度上需要开发具有越来越高的功率密度需求的新设计架构。强大的结构动态是需要在概念设计中很早解决的一个关键目标。今天的分析工具需要在系统级别进行准确的动态预测，这需要很长时间由于非常大的设计迭代和鲁棒性评估。提出了一种通过基于频率的耦合和数据科学思维结合Altair Simsolid来解决这种困境的方法。Carsten Buchholz的介绍，劳斯莱斯罗伊斯卷罗伊斯的卷发式演示者项目工程师，在未来播出。2021年6月，近13分钟。准备好看看你的公司如何通过人工智能驱动的设计来推动创新了吗?请立即联系我们的解决方案专家。查看所有的未来。AI 2021报告

作为全球科技公司，如何准确评估IT支出

首席信息官和首席财务官在管理IT支出时面临的挑战之一是获得有助于优化支出的准确数据。在牵牛星，我们理解您的需求，我们希望成为您的合作伙伴。了解我们如何为Aptiv的IT财务团队提供最全面的数据分析解决方案，帮助减少操作时间，并自动计算管理报告的全球IT支出。由牵牛星专业服务和客户支持总监Ripan Barot在Future上发表的演讲。人工智能将于2021年6月上映，时长超过22分钟。看看Altair的预测分析解决方案如何支持计算准确的IT支出。与我们联系。查看所有的未来。AI 2021报告

按揭投资组合的过程自动化和预测分析

探讨抵押贷款、操作和服务部门如何利用数据分析解决方案来自动化流程、应用预测和规定性分析以及可视化地监控资产。加入我们来看看关于数据提取、内容管理、信用违约预测和可视化分析的演示。该报告由高级解决方案专家Alyson Kelley和来自Altair的主题专家Joe Lovati在Future上播出。这部电影将于2021年6月上映，时长接近44分钟。准备好探索预测分析和流程自动化了吗?联系我们!查看所有的未来。AI 2021报告

使用Monarch和高级数据转换工具改善患者体验和操作效率

随着越来越多的人采用远程保健服务，零售商也在向医疗保健服务领域扩张，患者对便利性的需求也在不断增长。许多组织仍然依赖电子表格来实现关键的报告和数据管理功能，但是使用电子表格管理医疗保健数据所需的手动流程非常繁琐，而且容易出错。快速将数据转化为洞察力不再是可选的，医疗保健提供商必须以更高效的数据处理工作流作出响应。在本节中，我们将解释医疗保健组织如何使用Monarch和高级数据转换软件结合电子表格来优化其运营、改善患者体验并降低成本。由解决方案专家John Strazdins和Altair Healthcare Vertical总监Paige Jankowski在Future上发表的演讲。人工智能将于2021年6月上映，时长超过28分钟。探索Altair医疗保健数据分析查看所有的未来。AI 2021报告

AI在零售业的未来

零售业的数据科学家和商业分析师使用Altair从他们的数据中产生可操作的洞察力。在本次会议中，我们将探讨易于使用的机器学习和预测分析工具如何授权快速分析数据并快速产生可解释的结果 - 无需单行代码。Solutions专家Jack Lynch的演示文稿，以及Altair Mark Burns的国家，地方和教育垂直总监，在未来播出。在2021年6月，超过21分钟。查看所有的未来。AI 2021报告

使用牵牛星多物理解决方案最大化采矿设备性能

采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。

数字双胞胎:矿业物联网

采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。

使用散装材料仿真传输滑槽设计和优化

采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临巨大压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造采矿业未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和先进技术（如数字双胞胎、机器学习和物联网）如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将从行业领导者和技术专家那里了解如何使用Altair的解决方案进行高效的开发和操作。

结合系统建模和数据优化重型装备产品性能

由于产品生命周期内模型集成不佳，一些原始设备制造商目前面临着信息孤岛的挑战。此外，程序之间有限的模型重用和跨各种工程规程建模成熟度的变化导致了可追溯性的缺乏。在这个简短的介绍中，我们将着眼于利用系统模型作为公共交流语言的解决方案和工作流，同时促进各种类型的实时仪表盘和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。

在2021年5月的ATCx重型设备上展示。

发言人:Keshav Sundaresh，牵牛星智能系统和机电一体化全球总监

持续时间:20分钟

提高数据的价值：机器学习入门

通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策

工程师将让人工智能工作

EMEA销售数据分析副总裁Anthony Mc Loughlin介绍了如何授权工程使数据和人工智能工作。

数据分析在智能工厂中的价值

EMEA数据分析技术总监Marco Fliesser介绍“数据分析在智能工厂中的价值”。

Deep Dive:实用人工智能和工程数据科学

制造业的工程师可能要花费多达50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师是降低成功利用数据集的障碍的关键，这些数据集涉及广泛的复杂制造问题，从产品设计、新开发到持续维护。这些技能不仅能帮助工程师快速做出数据驱动的决策，并显著提高生产率，还能帮助工程师满足对具有人工智能技能的劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的制造业务解锁立即的机会。观看我们的深度会议:工程师的实用人工智能和数据科学。

通过协作来盈利你的数据分析表现

我们如何能从当前的流程中退一步，并使用新的机器学习工具来改进它们，或者仅仅是巧妙的报告?在本次会议中，我们的内部解决方案专家Alyson Kelley讨论了如何通过以下方式来货币化您当前的流程:—了解当前的数据分析趋势—在您的组织内创建战略联盟—利用与当前供应商的合作关系

通过自助数据准备简化审计流程

无论是为外部审计公司工作还是作为内部审计团队的一员，审计人员都承受着降低支出的巨大压力。实现具有成本效益的审计要求组织在保持或提高审计质量的同时，用更少的钱做更多的事。为了继任，审计师不仅需要正确的专业知识和流程，还需要正确的数据分析工具。

通过Altair制造分析，加速数据驱动的智能运营

探索Altair如何通过自助数据分析和机器学习解决方案，使企业能够在整个数据生命周期内利用运营数据——从车间到顶层。

知识工作室聚焦系列-欺诈检测和预防:数据驱动的方法

欺诈会影响每个人 - 从个别消费者到大公司。基于传统的规则系统可能在过去识别欺诈时生效，但它们变得无效和陈旧，因为欺诈者学会如何绕过这些规则。除了需要处理和检查欺诈的大量数据，除了不断变化的欺诈的策略之外，还有较大的数据，它变得更具挑战性，这些活动通常是隐藏在大量数据中的活动。最近开发的机器学习技术越来越有效地检测欺诈，以及数据系统的进步（例如，大数据，流数据）和计算系统（例如，高性能计算，GPU）。bob官网 bob体育下载结果，可以识别在日常活动中不断捕获的数据中的欺诈行为模式。此外，应对与欺诈者相关的挑战来改变他们的策略是可行的。

Powerhouse Data Prep: Altair Monarch for Excel Users

Microsoft Excel和其他电子表格应用程序无处不在，而且非常灵活，bob电竞官方用户可以开发复杂的宏和公式驱动的应用程序。然而，电子表格的缺点是容易出错，难以编程，产生容易误解的结果，不能轻松地处理来自多个不同来源的数据，并且随着其规模的增加，维护和调试极其困难。君主可以大大减少错误，节省时间，并支持最复杂的需求。

工程数据科学

对于工程和制造公司来说，数据科学和人工智能是改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来制造业对自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师使这一切成为可能。
在Altair，我们展望了一个未来，工程师可以很好地应用数据科学技术，得出强大的预测分析，改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有很多应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以分解数据竖井，提取可操作的见解，以推动真正的业务价值。
运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。

君主聚光灯系列-数据自动化抵押服务

使用“黑骑士”的抵押贷款服务商在快速、低成本地获取贷款和提前还款风险方面面临重大挑战。抵押贷款服务依靠客户和交易数据来评估预付风险，并执行投资者报告，损失分析和服务转移。在Black Knight MSP这样的平台上，这些数据要么被困在静态报表中，要么可以通过成本高昂的附加组件(如BDE)访问。Altair抵押套件通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，并以可视化、易于解释的方式呈现数据，作为抵押服务平台的补充。加入我们的内部专家与20年的经验，在抵押贷款服务乔洛瓦蒂学习如何Altair抵押套件可以为您的流程带来效率。

不要在手动准备电子表格中浪费时间

不要再浪费时间在电子表格中重复相同的手动数据准备任务。体验如何Altair君主是快速，自动无错误的数据转换的解决方案。

数据分析，制造运营和质量

不断变化的制造业和数据分析领域正在融合，这种融合将很快对流程管理和质量工程产生重大影响。然而，在各个层面上，高质量的专业人员都在努力解决整合数据分析的内容和方式。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来关于数据分析的前瞻性讨论，特别嘉宾有来自Altair的Sony Pauly（东北技术总监）和Tom Zougas博士（全球数据分析服务副总裁）。
听他们讨论重要的问题和定义:

• “质量和制造中的数据分析”需要什么?
• 什么是智能制造，什么是工业4.0?
• 如何从预防性转向预测影响质量专业人员？
• 数据分析如何影响异常检测、根本原因分析、预测维护和保修分析?

关于分析成熟之旅的真相:2021年版

分析成熟度模型已经存在了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?

建立失效和多类失效的预测模型

机器学习技术利用安装在生产设备上的传感器以及plc、SCADA和其他来源的历史和实时数据，可以在整机和/或关键部件可能导致停机前准确地标记出潜在故障。

使用机器学习来预测剩余使用寿命

机器学习（ML）和流处理技术是剩余使用寿命（RUL）分析的有力解决方案。制造商可以利用传感器产生的大量数据，结合人类对成品的检查，来训练ML算法。当工具接近使用寿命时，ML工具可以主动提醒操作员，使他们能够在方便的时间安排更换。流处理算法还可以处理任意数量的生产机器生成的所有传感器数据，与历史数据进行动态比较，提高ML算法的精度。此解决方案传单解释了如何智能选择和应用ML工具，并结合可用的干净、受管理的数据集，帮助制造商优化其维护和磨损零件更换计划。

数据驱动的保修风险分析

大多数制造商必须处理与各种产品和组件相关的大量保修索赔。消费品制造商每年索赔的体积可以很容易地运行到数百万美元。索赔数据中的模式可能表示新出现的质量或设计问题;因此，识别和优先考虑需要高优先级响应的问题对于提高质量并降低索赔的财务影响至关重要。此解决方案传单传单高级数据分析工具使团队能够清除和组织任何存储库和应用机器学习技术的数据，以确定新兴的质量或设计问题。

AutoML，可解释的AI，自定义节点+更多:新的工作流方便Altair知识工作室

探索2020年发布的Knowledge Studio的新功能，以保持该工具随着科学的发展而快速发展。对一些行业来说，2020年是缓慢而复杂的一年，但对科技行业来说并非如此。技术继续以快速的速度发展，因此支持的解决方案也应该如此。Knowledge Studio在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们关于以下新功能的生动讨论:-可解释的人工智能模型的能力-自动机器学习的分析人员，不是数据科学家-模型堆叠结合学习从许多模型-自定义节点创建编码，以保持工作在工具内-其他新功能

检测制造设备和系统中的异常

使用传感器数据识别机器部件的异常行为或模式可以防止小故障产生重大操作问题。

下一代数据科学家的创新工具

我们将带您通过Knowledge Studio，这是一个市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码。Knowledge Studio是帮助管理信用和欺诈风险、营销分析、产品生命周期设计、客户忠诚度计划和供应链的完美选择。从医疗保健到金融服务，从电信到产品保修，Knowledge Studio使分析团队能够从他们的数据中获得有用的、可操作的见解。代码交互自动ML可解释AI模型堆叠谁应该参加?这个活动非常适合在自己的组织中处理和分析复杂数据的人。

实施有效的制造过程分析

通过从数据中提取真实价值，制造商可以准确预测零部件寿命、更换需求、能源效率、利用率以及其他直接影响生产能力、吞吐量、质量、销售、客户接受度和整体效率的因素。

使用数据分析防止财务舞弊指南

财务欺诈有无数种形式，涉及商业的许多不同方面，包括;保险和政府福利索赔、零售退货、信用卡购买、税务资料虚报及抵押贷款和消费贷款申请。bob电竞官方

使用预测分析推进资产维护策略

预测性维护提供了一个主动的解决方案来监控设备的健康状况和预测故障。它使组织能够避免机器故障和计划外停机时间，增加设备和生产线生产力，降低维护成本(包括硬件部件更换成本和相关人员时间)，并提高输出质量。

自动化机器学习简化根本原因分析

根本原因分析对于任何制造产品的持续成功至关重要。尽早发现设计缺陷、原材料问题、制造问题和质量控制缺陷，有助于持续改进产品，提高可靠性和性能，并使公司保持产品品牌的良好声誉。

牵牛星数据分析为联邦政府

Altair数据分析使政府机构和所有技能水平的人访问，生成和使用智能数据作出深刻的，知情的决定。

在COVID-19时代使用数据自动化和预测分析重新评估风险

银行和信用社如何利用数据自动化和预测分析来重新评估新冠肺炎相关失业带来的风险?加入迪伦·坦吉尔，牵牛星的银行和信用联盟团队的董事，在最近举行的第五届CULYtics虚拟峰会2020上进行热烈的讨论。

下一代数据驱动贷款

POST COVID-19，当我们导航新的正常 - 银行和贷款时无疑会改变。随着经济的辐射差价，金融公司正在努力，消费者和商业客户的重大涌入。我们的小组成员讨论了现代技术，先进的分析和数据驱动的方法是否可以将钥匙持有确保银行和金融技术领导者尽管这种快速发展的信贷危机，但仍然不断扩大。

数据分析自助服务的未来

以令人羡慕的阵容为特色，包括;Frederic de Sibert，高盛投资银行服务策略师全球主管，Paul Downes, Autovista Group首席运营官，Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/CFO, Mamdouh Refaat博士，Altair首席数据科学家。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自处于数据分析旅程不同阶段的全球企业的见解、指导和建议。

数据民主化的未来

来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;

• 如何让公司内外的数据民主化;
• 如何管理与数据民主化相关的安全和风险;
• 数据统一访问带来的改进。

增强分析的未来

增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，高德纳将其定义为“使用机器学习和人工智能等技术来协助数据准备、洞察力生成和洞察力解释，以增强人们探索和分析数据的方式”。

Knowledge Studio Spotlight系列:使用数据分析优化营销留存活动

营销人员需要更好地理解不断变化的偏好和需求，这样他们才能使他们的互动个性化。Altair Data Analytics解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户获得更深入、更快的客户和前景洞察，无需任何编码或IT依赖。

机器学习之旅:从Angoss到Altair知识工作室的更新和用例

数据分析是通过数字化转型推动业务价值的核心。模型构建和解释模型结果的透明度导致了自信的决策。了解Altair Knowledge Studio如何适应组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。

通过数据分析减少财务欺诈

减少欺诈需要的技术和业务流程在结构上灵活，易于参与欺诈预防的所有人理解，并且足够敏捷，能够适应新的攻击，而不需要从头开始重新构建。
必须包括来自所有业务单位和职能部门的数据，以建立欺诈业务成功的整体视图。经典审计技术和预测机器学习模型中发现的洞察力，再加上欺诈分析师的专业知识，可以培养一种基于证据的方法，以快速应对新的金融犯罪。

Genworth按揭机器学习经验与Altair知识工作室

Genworth Global Mortgage Insurance (GMI)用Altair Knowledge Studio和Text Mining概述了他们的机器学习之旅。

电信交叉销售增加忠诚度和收入

对于电信供应商来说，通过提高用户忠诚度来增加每用户年收益是一个巨大的机会

利用Altair数据分析优化预防性流失策略

留住现有客户的成本要低于收购新客户，这不是行业秘密。

牵牛星2020数据分析峰会

James R. Scapa拥有超过35年的工程经验，担任Altair的董事长兼首席执行官，自该公司1985年成立以来，他一直担任该职位。通过Scapa的领导，该公司现在是一家全球性的技术公司，在产品开发、高性能计算(HPC)和数据分析领域提供软件和云解决方案。如今，该公司在25个国家拥有超过86个办事处，拥有超过3000名工程师、科学家和创意人员。Altair软件在全球拥有11000多家客户，可帮助客户提高产品性能、压缩开发时间和降低成本。他获得了Columbia University的机械工程学士学位和University of Michigan的工商管理硕士学位。