利用您的人力资源数据增益洞察
人力资源(HR)的任务是招聘最优秀的人才，保持企业文化的领先地位，同时保持工资、业绩和许多其他职责的领先地位。如果您可以节省完成这些任务的时间，而您的人力资本能够超前于曲线以满足组织的业务目标，那会怎么样?
数据表
公共部门对人工智能的需求
正如您考虑在公共部门追求AI业务需求的选择，以认识到某些关键因素将为成功提供框架。基本的考虑应该适用于能够有效地集成到特定政府结构的运营环境中的解决方案的发展中。在深入了解各自的组织业务的情况下，与战略合作伙伴合作的专业知识 - 提供全面的工具，技术和/或服务 - 增加您的价值。Samuel Massenberg JR，Shutforth Solutions的首席增长战略师沿着在公共部门成功探索AI追求的道路上讨论了一些关键节点。这个行业介绍在未来的播出。2021年6月，超过20分钟。探索政府的Altair数据分析查看所有未来.AI 2021演示
ATC演示
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！查看所有未来.AI 2021演示
ATC演示
用君主和高级数据转换工具提高患者经验和运营效率
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。探索医疗保健的Altair数据分析查看所有未来.AI 2021演示
ATC演示
炉边聊天：数据转换 - 有效月底关闭进程的关键
探索数据转换如何在执行月末业务流程中发挥重要作用。Meyers Constructors的首席财务官Marty Menz分享了他如何利用Altair Monarch在他的整个职业生涯中改善一系列月末任务，包括库存成本角色，评估，缓慢移动和超额计算，总账分析，试算平衡表，收入表，401K扣除和工资扣除等。Marty还解释了他现在和将来如何利用Monarch通过自动化来简化流程。马蒂与瑞贝卡·克罗宁的炉边聊天，她是牵牛星公司的客户成功经理。人工智能将于2021年6月发布，时长约33分钟。体验无代码、自动数据转换：今天免费试用Altair Monarch。查看所有未来.AI 2021演示
ATC演示
专题小组:通过数据准备提高您的RPA投资
机器人过程自动化（RPA）是一种新兴技术，可复制业务流程，以提高准确性和/或缓解人类参与。自动化释放团队专注于战略项目，减少工作量和时间在艰苦的业务流程中。加入行业专家Paul Nerger，Blue Prism Digital Exchange，David Griffith，Amdosoft董事总经理，Baba Majekodunmi SR.Manager Da客户支持，Altair，因为他们讨论了一般的RPA景观，如何帮助组织看到价值并实现价值您的数据和投资的全部潜力。本面板讨论录制在将来播出。在2021年6月，大约28分钟。体验无代码、自动数据转换：今天免费试用Altair Monarch。查看所有未来.AI 2021演示
ATC演示
人事服务节省成本和时间
通过Altair Monarch简化数据准备，客户工程服务部门可以将应收账款处理速度提高90%，同时提高准确性。
客户案例
体育用品链燃料带来数据
为了在快节奏的零售业中竞争，遍布美国的100多家体育用品连锁店需要一种更高效、更准确的方法来准备和分析数据，使管理团队能够快速做出战略运营决策。
客户案例
Altair Monarch:企业级数据转换
Altair®Monarch®是全面的自助式数据转换和过程自动化解决方案。它直接连接到各种结构化和半结构化数据源，包括PDF，文本，复杂电子表格，JSON，XML，大数据源，关系数据库和许多其他数据库。业务用户和分析师可以在没有专门的知识或培训的情况下提取，清洁和转换数据，并在没有专业知识或培训的情况下进行一致，治理和安全的行和列，并且不需要编写任何代码。该平台包括80多个预构建的数据准备功能，使其在几分钟内容易构建新的无错误工作流程。
技术论文
君主产品概述
纪据是企业级自助服务数据准备解决方案。它连接到多个数据源，包括PDF，电子表格，基于云的数据，大数据和其他结构化和半结构化源。Monarch将不同的数据格式转换为在几秒钟内的清洁行和列中，包括80多个预构建的数据变换功能，以帮助快速简便地进行过程。使用Monarch No-Code Data Transocation解决方案从您的数据中花费更多时间生成值。
产品概述视频
君主突发节点自动解绑定报告和标记错误
Altair Monarch的Burster节点使您能够删除文件并将分段结果分发到单独的文件和位置。例如，包含多个报告的文件可以不捆绑，然后放置在可用于监视其他进程或摄取到内容服务器的位置。Monarch的Bureder节点还检测到错误，并自动将故障文件移动到在进一步使用之前可以更正的特殊位置。Monarch的Burster节点易于设置，并且业务用户可以在几分钟内实现突发函数的工作流程。
用例
数据转换和RPA：如何简化数据流程
了解数据转换工具如何完美地恭维RPA流程以释放人力资本，防止损失收入，最终最大限度地提高您的投资。如果您使用大量数据并有兴趣了解更多关于RPA的信息，或者您目前拥有RPA过程，那么这个网络研讨会非常适合您。与Amdosoft系统合作，我们展示了： - 如何组合数据准备和RPA以提高生产力和敏捷性 - 如何清除和格式化您的数据以获得最大化的机器人消耗 - 我们的解决方案如何消除恐怖使用和错误的手动任务
网络研讨会
工资单自动数据准备
了解Altair Monarch如何自动将工资数据转换为可用的结构化数据集，以简化调解、报告和分析。
用例
11原因您仍需要数据准备用于电子医疗记录系统
电子医疗记录（EMR）和电子健康记录（EHR）具有大大提高的数据访问，但有效的收入周期管理仍然需要大量的数据准备，以满足运营需求和健康标准。这可能是耗时和延迟收入。Altair的市场领先的数据准备工具Monarch使医疗保健专业人员能够节省时间，限制文书错误，轻松自动化收入周期管理中的重复流程并更快地收集收入。
技术论文
工程师将使AI工作
Anthony Mc Loughlin VP销售数据分析，EMEA呈现如何授权工程来制作数据和AI工作。
ATC演示文稿，演示文稿
数据分析在智能工厂中的价值
Marco Fliesser技术总监数据分析EMEA介绍了“智能工厂中数据分析的价值”。
ATC演示文稿，演示文稿
深度潜水：实用AI和工程数据科学
制造业工程师可以花费多达50％的时间获取和综合执行其日常角色所需的数据。我们确信，工程师擅长使用AI工具，占据减少屏障的关键，以在各种复杂的制造问题上成功地描述数据集 - 从产品设计和新的开发到持续的维护。这些技能不仅能够实现快速，数据驱动的决策并显着提高生产力，而且还赋予工程师，以满足对AI熟练劳动力的不断增长的需求。参加下一步解锁即时机会为您的制造业务。观看我们深入的会话，深度潜水：工程师的实用AI和数据科学。
网络研讨会
通过协作将数据分析性能货币化
我们如何从目前的流程中退回并通过新的机器学习工具来改进它们，或者只是聪明的报告？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通过以下方式将您的流程（关于数据分析）的当前趋势 - 了解组织内的战略联盟 - 利用当前供应商的合作伙伴关系
介绍
简化具有自助数据准备的审计流程
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。
用例
通过Altair制造分析，加速数据驱动的智能运营
探索Altair如何使企业能够利用整个完整数据生命周期的运营数据 - 从商店地板到顶层 - 具有自助数据分析和机器学习解决方案。
产品概述视频
Powerhouse Data Prep: Altair Monarch for Excel Users
Microsoft Excel和其他电子表格应用程序普遍存在，灵活，并为用户bob电竞官方提供开发复杂宏和公式驱动应用程序的权力。然而，下行的是，电子表格容易出错，难以编程，产生易于误解的结果，不容易处理来自多个不同源的数据，并且由于它们的尺寸增加而极难维护和调试。君主可以大大减少错误，节省时间，并支持最复杂的要求。
用例
工程数据科学
数据科学和人工智能是工程和制造公司的改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来对制造业自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来实现这一切。
在Altair，我们设想了未来工程师的设备，以应用数据科学技术来推导强大的预测性分析，以改变它们的运行方式。制造业数据科学普遍存在的应用 - 从产品设计，供bob电竞官方应链优化和故障预测，以及预防性维护需求预测，质量保证。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以击穿数据孤岛，并提取可操作的见解来驱动真正的商业价值。
这个运动刚刚开始。观看我们的按需网络研讨会了解更多信息。
网络研讨会
Monarch Spotlight系列 - 审计准备和优化
授权您的分析师和组织以优化君主的审计准备过程。为和进行审计准备可以是劳动密集型，麻烦和易于易受的过程。但是，它不需要那样。通过利用君主，分析师和组织可以利用其不同的数据来源，以优化审计准备。
网络研讨会
Monarch Spotlight系列 - 抵押贷款服务的数据自动化
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。
网络研讨会
不要浪费时间在电子表格中手动准备数据
停止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Altair Monarch如何快速，自动无差错数据转换的解决方案。
用例
停止学习复杂的电子表格函数来分析数据
在您学习复杂的电子表格函数来格式化数据的过程中，您的整个项目可能已经完成了。体验一下Altair Monarch是如何在几分钟内转换数据的解决方案，无需编码或复杂的公式。
用例
在电子表格上花更少的时间
电子表格功能强大但不是为今天的分析需求设计的。查看Altair Monarch如何在几分钟内转换数据。
用例
Monarch Spotlight系列 - Excel用户的数据准备和诱捕
用更少的努力从Excel中获得更多。作为Excel的用户，我们理解Excel处理我们想要做的分析的能力可能会有一些挫折。最近，《福布斯》(Forbes)和《华尔街日报》(Wall Street Journal)等出版物都发表了文章，评论Excel的不足之处。请关注我们的内部专家Llewellyn Wells，他将向您展示如何通过自助数据准备来克服这些限制。
网络研讨会
没有Altair Monarch的保险代码数据转换
Altair Monarch是最快速和最简单的方法从黑暗的，半结构化的来源，如pdf，电子表格和文本文件，以及从大数据和其他结构化的来源提取数据。Monarch使用易于使用的界面来清理、转换、混合和丰富数据，无需编写代码和脚本。30年来，Monarch帮助全球的保险公司节省了时间和金钱，使不同技能组的人员能够快速而准确地转换数据，以便围绕保费计算、识别欺诈性索赔、优化客户保留策略等进行有效分析。
数据表
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以及PLC，SCADA和其他来源的传感器中的历史和实时数据可以准确地造成整个机器和/或关键部件的潜在故障，然后才能导致停机时间。
数据表
2021年的战略转型：第一个数据，然后是数字
制定一个可实现的数字化转型战略往往受到数据质量差或无法访问或无法访问关键数据源的阻碍。Altair的创新分析方法有助于避免在尝试操作大量不同数据以解决复杂问题时通常遇到的广泛陷阱。Mike Rowley，数据分析解决方案营销部高级总监，主持了一场关于数字转型相关的常见分析限制和机遇的生动讨论。本次网络研讨会将规划数据和数字化转型之旅，并突出重点领域以获得最佳结果：-2021年数字化转型世界的新发展-当今数据转型最常见的挑战-集中和管理经策划和审核的数据集-可跟踪，数据模型和工作流中的透明更改
网络研讨会
信息优化使爱德华兹空军基地随时待命
412维护组(MXG)为美国空军、国防部、对外军售和空军飞行测试中心(AFFTC)的承包商飞机提供维护以及后勤测试和评估(LT&E)支持。AFFTC是空军物资指挥中心，为美国及其盟国提供卓越的航空航天系统研究、开发、测试和评估。训练司的任务是为412 MXG内的军事成员和文职雇员的训练和准备计划进行规划、管理、发展、指导和评估。
客户案例
使用机器学习预测剩余的使用寿命
机器学习（ML）和流处理技术是剩余使用寿命（RUL）分析的强大解决方案。制造商可以使用传感器产生的大量数据，结合成品的人体检查，以培训ML算法。然后，当工具接近其生命结束时，ML工具可以主动警告操作员，使其能够安排更换的方便时间。流处理算法还可以处理由任何数量的生产机器生成的所有传感器数据，以与历史数据为单位的比较，并提高ML算法的准确性。此解决方案传单解释了ML工具的智能选择和应用与清洁的可用性相结合，有助于制造商优化其维护和佩戴部件更换时间表。
数据表
数据驱动保修风险概况分析
大多数制造商必须处理大量与各种产品和部件相关的保修索赔。消费品制造商每年的索赔量很容易达到数百万。索赔数据中的模式可能表明出现质量或设计问题;因此，查明需要作出高度优先反应的问题并确定其优先次序对于提高质量和减少索赔的财务影响至关重要。该解决方案展示了先进的数据分析工具如何帮助团队从任何一组存储库中清理和组织数据，并应用机器学习技术来识别出现的质量或设计问题。
数据表
从扰乱到分散：2021年偷看建筑优势
您如何利用来自今年的中断和经验教训，以对您与数据的关系进行有意义的变化？随着我们今年的所有经验丰富，变革的催化剂可能是疯狂的。可以在工作条件发生变化后立即放大进程内的低效率，而不是寻求现状或返回事物的方式，我们可以将这次作为改进进程的机会，或者将所需的补充分析改进到预先存在的过程进入2021年更健康的比2020？在此网络研讨会期间，我们将讨论： - 识别现有的限制，切实和感知 - 剧本与分散流程：我们如何确保敏捷和治理？- 为行业的数据趋势和如何实现的数据趋势与防御策略
网络研讨会
Altair Monarch与RPA自动化演示
这个演示涵盖了数字转换中的一个用例，将更多的客户转移到电子报表，以减少邮寄成本和邮件的人性化。Altair Monarch简化了从核心银行平台提取数据的过程，以识别那些仍然通过邮件接收对账单的客户。RPA将经过Monarch清理和正确格式化的信息输入到核心银行平台，将邮件状态更改为电子状态。
演示模型
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中的异常行为或模式可以防止小故障造成重大操作问题。
数据表
在帝王的Excel工作表设计中获取数据
Monarch 2020包含了一个称为电子表格设计的新功能。它可以从可能包含多个选项卡、条件单元格格式等的复杂电子表格中提取数据。Monarch是唯一的数据准备解决方案，它提供了一种从电子表格中提取数据的简单方法，并将这些数据转换为用于分析目的的数据集。
产品概述视频
攀登数据山脉
你在山上还是在山谷？了解Fauquier Bank如何使用其数据资产来减少费用，提高流程效率，并通过自动化和可重复的数据模型提高数据治理。有几个例子将易于从各种位置带来数据，例如冷库，数据仓库和公司网络。
ATC演示
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。
电子书
牛郎星采购与财务应用在线研讨会
观看本次点播数据分析网络研讨会，了解Altair Monarch如何帮助采购和财务团队提高数据效率和自动化数据准备。
网络研讨会
君主和君主服务器自动概述
君主和君主服务器自动轻松地转换来自不同来源的数据。
产品概述视频
帝王聚光灯系列-数据小吃:优化，导入和导出数据
任何数据准备过程的第一步都是访问数据本身，但并非所有数据都是容易获得的。了解Monarch如何加速从几乎任何数据源、从表数据库到本地驱动器的数据提取过程，以及如何获得一致的结果。各种各样的数据带来了各种各样的挑战。Monarch能够满足每个数据源所呈现的各种挑战，方法是迎合这种类型，并让最终用户选择他们想要如何与之交互。一旦您的数据被导入和清理，您将了解如何管理您的导出，以准确地将数据以所需的格式推送到它需要的位置。
网络研讨会
使用数据分析指南以防止金融欺诈
金融欺诈采取无数形式，涉及许多不同的业务方面，包括;保险和政府福利索赔，零售回报，信用卡购买，税收信息下和误报，以及抵押贷款和消费贷款申请。bob电竞官方
电子书
君主聚光灯系列-数据小吃:建立模型与数据预备工作室(DPS)
帝王的最新版本使得它更容易使用我们的数据准备工作室构建或调整模型。从我们改进的发动机版本自动将凌乱数据自动对齐至我们的点击地图并报告验证，以确保正确捕获数据，具有DPS的建筑模型从未如此简单。Data Prep Studio不仅改进了最终用户现在捕获数据的方式，而且还改变了对建模的方法以及如何考虑建模。具有DPS完全集成的手段您可以花费更少的时间捕获数据和更多时间从中获得洞察力。我们的专家向您展示了一些我们改进了该Monarch Spotlight系列会话中的数据捕获过程的方法。
网络研讨会
数据驱动策略来改变保修过程
保修声称包含有关产品质量和可靠性，客户期望的有价值的信息，并且可以揭示设计或制造缺陷。正确利用此数据使制造商能够改进现有产品，开发更可靠的新产品，并推动盈利能力提高。
数据表
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。
数据表
自动机器学习简化了根本原因分析
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。
数据表