牵牛星数据分析为联邦政府

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?

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。

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。

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。

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。

使用传感器数据识别机器组件中的异常行为或模式可以防止小故障创造主要的操作问题。

保修索赔包含有关产品质量和可靠性、客户期望的宝贵信息，并能揭示设计或制造缺陷。正确利用这些数据可以使制造商改进现有产品，开发更可靠的新产品，并提高盈利能力。

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。

根本原因分析对于任何制造产品的持续成功令人统称至关重要。尽早检测设计缺陷，原料问题，建立问题，质量控制缺口，促进了持续的产品改进，增加可靠性和性能，并允许公司保持对产品品牌的强烈声誉。

尽管技术最近的技术进步，但教育部门已经努力利用数据分析提供的机会。

Altair Monarch Server Automator提供了一个全面的、企业范围的数据准备解决方案，该解决方案扩展了使用Monarch桌面解决方案完成的工作。

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

留住现有客户的成本要低于收购新客户，这不是行业秘密。

医疗组织需要一个简单但强大的解决方案，可以轻松访问许多数据源和格式，并在不影响数据的情况下实现可重复的工作，并在数据中进行可重复的工作。

通过识别隐藏的异常并提供下一级监测和维护制造资产的洞察力来提高车间效率。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 - 从车间到顶层 - 具有综合自助式数据分析和机器学习平台的价值增加和降低风险。

减少硬成本，节省时间，提高财务报告的输出质量。

Knowledge Studio Text Analytics Add-On是一个行业领先的应用程序，它结合了视觉文本发现和情感分析以及预测分析的能力。它提供无与伦比的客户洞察的声音，以支持客户体验管理。

Altair Monarch™是业界领先的自助数据准备解决方案。对于具有多个用户的大型部署，Altair提供了集中管理许可证的能力。

数据过载，暗数据和不同数据是三个障碍，减慢智能分析过程并使威胁检测复杂化。随着数据量增加，这些挑战只会加剧。自助数据准备解决方案援助情报界更好地利用数据，促进跨组织的情报分享，提高威胁检测/事件预防。

Altair Mortgage Data Suite客户已经认识到，通过消除来自金融服务技术提供商的数据访问和使用费，每年节省50万美元。一个客户通过部分部署Altair抵押套件，永久每月减少了2万美元的超额费用。

Altair Knowledge Studio是解决Python编码挑战的最佳解决方案。数据科学家可以依靠Altair高效地构建强大而富有洞察力的预测模型，以做出更好的业务决策。

Knowledge Studio预测分析软件使用户能够从大量不同的数据源中有效地找到见解，并消除创建复杂的统计模型时经常遇到的复杂性。

数据素养是大多数组织在努力实现更多数据驱动时需要克服的主要缺点之一。只是没有足够的个人能够找到正确的数据，操纵它，使它有用，产生有见地的输出，然后与正确的背景分享它，以灌输信心，发现是可以信任的。为了产生有价值的分析和报告，从而推动更好的决策，这一技能集是必需的，但不幸的是，这种情况非常罕见。学习必要的技能可以让你通过使用公司的数据来快速优化结果，从而推动你的公司发展，这也将促进你的职业发展。了解关于如何使用Altair的自助数据准备解决方案来掌握您的数据的更多信息。

Panopticon主动提醒可以很容易地突出交易和/或市场活动中的异常。您可以在几分钟内设置一个新的警报，并指定指定的用户是否将通过电子邮件和/或声音在他们的屏幕上收到警报。

Panopticon Streams是与Panopticon Visual Analytics软件一起工作的流处理引擎，以形成Panopticon流分析平台。流直接连接到广泛的流和历史源，包括Kafka，并支持这些关键功能，如实时数据准备，计算，聚合和警报引擎。

具有零编码的实时交易和市场数据的全面监测与分析。电子交易中决策延误昂贵 - 无论您是处理股票，固定收益，外汇，期货还是商品。等待日期的报告意味着您可能会错过有利可图的机会，或者未能应对遵守遵守的威胁，直到它为时已晚。

机器人过程自动化(RPA)是使用机器人软件来自动化耗时、大批量、重复性的后台工作。无论是减少FTE还是其他成本措施，RPA对一个组织的好处是显著的。RPA正在推动下一波数字化转型，其目标是简化业务活动，以降低成本和消除人为错误。Altair解决方案旨在自动化您的可重复过程，消除重新关键数据的需要(节省昂贵的FTE时间)和消除人为错误-使它们成为RPA的完美适合。

Panopticon流分析平台为企业用户和工程师提供了他们需要构建和部署自己的实时数据监控和分析应用程序的工具，而无需编写任何一行代码。bob电竞官方Panopticon Visual Analytics为处理时间关键数据进行了优化，包括可能以极快的速度变化的数据。Panopticon支持实时操作的持续优化。

在采用Monarch平台的第一年，一个客户报告说，使用下面详细介绍的各种信用合作社用例，其投资回报率达到了1500万美元，节省了超过3万小时的时间。自动化重复数据访问和数据准备挑战、和解和异常报告、欺诈检测、并购、IT和采购系统分析、系统迁移、合规报告、成员支出分析、抵押贷款服务和分支机构激励计划。执行上述用例的解决方案帮助服务于以下团队/部门:销售、市场、运营、抵押贷款服务、报告、C-Level、核心系统、合规与风险、会计与财务、内部审计、贷款、成像/ECM、采购、IT、欺诈分析、银行卡与支付服务、ATM和人力资源。

Altair专业服务为我们的客户提供负担得起的、高回报的选择，他们正努力在整个企业中培养更好的数据智能。Altair专业服务团队由经验丰富的数据科学家和分析专家组成，帮助您选择、部署和管理最适合您的组织的解决方案。无论您是寻找轻度辅导服务，还是全面外包，我们的团队都可以帮助您——我们希望成为您可信赖的顾问。我们希望我们的客户能够接受培训，并能够从Altair的解决方案中获得最大的好处。因此，我们提供了一系列灵活的培训选择，以匹配任何学习风格。

Monarch是从任何来源提取数据的最快速和最简单的方法，包括将非结构化数据如pdf和文本文件转换为行和列。

数据科学家和业务分析师使用Altair从他们的数据中生成可操作的见解。Knowledge Studio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。

面向Apache Spark™的Knowledge Studio是独特的，因为它允许用户扩展、扩展范围和缩小规模。它不仅利用了Apache Spark对具有大量记录的数据集进行操作的能力，还能够在具有数千列的数据集上生成改进的SparkSQL查询。此外，在数据集非常小的情况下，Knowledge Studio for Apache Spark通过避免并行化的开销，提供了缩小规模的能力。

Python代码节点允许用户将Python例程中的数据带入Knowledge Studio进行进一步建模。用户还可以使用此节点来本地编写Python脚本。Python中提供的所有数据操作函数和数据挖掘算法都可以在Knowledge Studio中使用。这样就不需要使用其他工具来利用Python作为现有Knowledge Studio模型的一部分，或者用于新的预测模型。

预测性分析通常被定义为利用从数据分析中学习的技术来预测人们或流程的未来行为，从而推动更好的决策制定。为了有效地部署涉及多种产品和分销渠道的大规模运营，预测分析对结果进行了概率分析。

知识工作室的决策树提供了对建模中使用的变量进行分割、配置、识别和应用业务处理的能力。

延长保修期、服务合同、保修期外维修服务费和其他服务包会影响客户对额外报价的反应，并减轻产品质量问题。他们还可以帮助调节需求，使之与公司的服务交付能力相匹配。决定如何以最优的方式包装和定价服务，有助于将制造商可能无利可图的要求转化为一个重要的收入来源。

本解决方案传单探讨了优化服务包的好处，以提高盈利能力、客户忠诚度和增加销售，以及使优化过程更有效的方法和技术。