Altair Monarch与RPA自动化演示

Altair帮助您使用更少的努力从电子表格中获得更多。连接和混合不同的数据源使用电子表格工具导致太多错误，并且故障排除问题是耗时的。Altair Monarch让您的团队建立信任，高度准确的数据集。它提供了数据的安心，让您从数据收集和组织转移到推动更好的商业洞察力。

作为Altair数据分析聚光灯系列的一部分，我们讨论了您组织的数据管理现代化，以便您可以解锁Analytics和AI的全部价值。如果您有兴趣开发可访问的可信数据架构，可集中，并且策略性地设计以实现可扩展性和更智能的决策，那么该网络研讨会非常适合您。在此网络研讨会期间，我们讨论如何： - 集中静坐数据的存储 - 提高数据正常化平台的数据完整性 - 分析所有数据以获得更深的预测洞察力

人力资源（HR）的任务是招募最优秀的人才，并走在了前列保持文化，而对工资，性能，和许多其他责任的顶部停留。越来越做什么，如果你能节省时间这些任务，而你的人力资本是遥遥领先，以满足组织的业务目标？

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

探索抵押贷款，运营和维修组如何利用数据分析解决方案来自动化流程，应用预测和规范分析，并在视觉上监控资产。加入我们，看看数据提取，内容管理，预测信用违约和视觉分析的示范。这次由资深解决方案专家阿利森·凯利和主题专家乔Lovati从牛郎星，在六月2021 Future.AI播出，而且几乎44分钟长。准备探索预测分析和过程自动化？联系我们！查看所有未来.AI 2021演示

随着越来越多的远程医疗和零售商扩展到医疗保健交付，患者对访问和方便的需求仍然发展。许多组织仍然依赖电子表格进行关键报告和数据管理功能，但使用电子表格管理医疗保健数据所需的手动流程是麻烦的并且容易出错。将数据迅速转换为Insight不再是可选的，医疗保健提供者必须使用更高效的数据处理工作流程进行响应。在本次会议中，我们将解释医疗保健组织如何优化其运营，提高患者体验，并使用Monarch和高级数据转换软件与电子表格一起降低成本。解决方案专家John Strazdins的演示文稿，以及Altair Paige Jankowski的医疗保健垂直总监，在未来播出.2021年6月，长度超过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

探索数据转换如何在执行月结束业务流程中扮演至关重要的作用。Marty Menz, CFO of Meyers Constructors, shares insights into how he’s utilized Altair Monarch throughout his career to improving a range of month-end tasks including inventory cost roles, evaluation, slow-moving and excess count, general ledger analysis, trial balance, and income statements, 401K deductions and payroll deductions, and more. Marty also explains how he is leveraging Monarch now and in the future to streamline his processes through automation. Marty's fireside chat with Rebecca Cronin, Customer Success Manager at Altair aired at Future.AI in June 2021, and is about 33 minutes long.经验没有代码，自动化数据转换：免费尝试Altair Monarch，免费。查看所有未来.AI 2021演示

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。经验没有代码，自动化数据转换：免费尝试Altair Monarch，免费。查看所有未来.AI 2021演示

简化Altair Monarch的数据准备使客户端工程服务能够在提高准确度的同时将账户应收账款加速90％。

为了在快节奏的零售业中竞争，一系列超过100个在美国运营的体育用品商店需要更有效和准确的方法来准备和分析数据，以使管理团队能够快速制定战略性的运营决策。

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。经验没有代码，自动化数据转换：免费尝试Altair Monarch，免费。

君主是一个企业级的自助服务数据准备方案。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。君主转换不同的数据格式转换成清洁的行和列秒，并包括80多个预建数据转换功能，以帮助使这个过程快速和容易。从与君主无代码数据转换解决方案的数据花费更多的时间创造价值。

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。

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

探索牵牛星君主如何自动非农就业数据转化成有用的，结构化的数据集精简和解，报告和分析。

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。

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。

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”。

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。

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

审计师是否受到重大压力，以防止支出他们是否为外部审计公司工作或是内部审计团队的一部分。实现经济高效的审计要求组织在维持或增加审计质量的同时做得更多。为了成功审计员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。

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。

电子表格应用普遍存在，灵bob电竞官方活，并为用户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。

数据科学和AI是工程和制造公司的游戏改变技术。为了拥抱今天和未来为制造中的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使其成为可能。
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。

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。

使用抵押贷款服务商黑骑士的脸显著挑战各地快速且经济高效地获取贷款和提前还款风险。抵押贷款服务商依靠客户和交易数据上，以评估预付费风险并执行投资者报告，损失分析和服务转移。像黑骑士MSP平台上，数据是被困在静态报表或通过昂贵的附加件，如BDE访问。牛郎星按揭套房作为通过转化成报告表格数据，将机器学习，并在可视化呈现数据，易于理解的方式补充的抵押贷款服务平台。快来加入我们的内部专家二十年的经验，在抵押贷款服务乔Lovati学习牵牛星按揭套房如何能够带来效率的过程。

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。

在您花费学习复杂的电子表格函数来格式化数据时，您的整个项目已经可以完成。体验Altair Monarch如何在没有编码或复杂的公式的情况下在几分钟内转换数据的解决方案。

电子表格是强大的，但不是专为当今的分析需求。见牛郎星君主如何在几分钟内转换数据。

从擅长的努力中获得更多的摘要。作为Excel用户我们自己，我们了解到Excel处理我们想做的分析类型的能力可能会有一些挫败感。最近，像福布斯和华尔街日报这样的出版物有书面文章，评论了Excel对分析师的缺点。看着我们的内部专家Llewellyn井，因为他展示了如何通过自助数据准备来克服这些限制。

Altair Monarch是从DDF，电子表格和文本文件等暗，半结构化源中提取数据以及从大数据和其他结构化源中提取数据最快和最简单的方法。Monarch清除，转换，混合，并通过无需编码和脚本的易于使用的界面来丰富数据。30年来，君主通过使不同技能组织的人能够快速，精确地进行高效分析，围绕计算欺诈性索赔，识别欺诈性索赔，优化客户保留策略以及优化客户保留策略，优化客户保留策略，优化客户保留策略的高效分析，帮助全世界保险公司省去时间和金钱。

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。

映射出可实现的数字转换策略通常受到差或无法访问的数据或无法访问关键数据源的阻碍。Altair的创新性分析方法有助于避免在尝试运营大量不同数据以解决复杂问题时遇到的广泛陷入困境。Mike Rowley，SR.总监 - 数据分析解决方案营销，主持有关与数字转型相关的共同分析限制和机会的热闹讨论。本次网络研讨会将绘制数据和数字转型旅程，并突出特定的重点领域以获得最佳结果：2011年在2021年的数字转换世界中的新的发展 - 最常见的挑战与数据转换今天 - 表现和管理策划和审计数据集 - 兼容，数据模型和工作流程的透明变化

第412个维护组（MXG）为空军飞行试验中心（Afftc）的美国空军，国防部，国防部，国防部，国防部，国防部，国防部，国防部，外国军事销售和承包商飞机提供维护，以及物流试验和评估（LT＆E）支持。Afftc是空军材料指挥中心，卓越的美国及其盟国航空航天系统的研究，开发，测试和评估。培训部门的使命是第412号MXG内部军事成员和民用雇员培训和准备计划的规划，行政，发展，教学和评估。

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相关的各种产品和部件的保修索赔。权利要求的体积可以轻松地运行到每年数百万的消费品制造商。权利要求书数据内的模式可指示出现质量或设计问题;因此，确定和优先要求高优先级的响应是提高质量和降低的权利要求的财务影响的关键问题。该解决方案传单工具数据如何先进的分析使团队能够净化和从任何一组库的组织数据和应用的机器学习技术来识别新出现的质量或设计问题。

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

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。

Monarch 2020包括称为电子表格设计的新功能。它可以从复杂的电子表格中提取数据，该数据可能包括多个标签，条件单元格格式等。Monarch是唯一的数据准备解决方案，它提供了一种简单的方法，可以从电子表格中提取数据并将这些数据转换为用于分析目的的数据集。

你是在山区或山谷？学习福基尔银行如何利用其数据资产以降低费用，提升流程效率，并改善与自动化和可重复的数据模型，数据治理。几个例子将展示便于从各种如冷库，数据仓库，以及公司网络位置将数据一起的。