数据驱动的保修风险分析

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。

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。制造商可以利用传感器产生的大量数据结合人工对成品的检测来训练ML算法。当工具使用寿命接近尾声时，ML工具可以主动提醒操作人员，以便他们在方便的时间安排更换。流处理算法还可以处理由任意数量生产机器产生的所有传感器数据，与历史数据进行实时比较，并提高ML算法的准确性。该解决方案传单解释了ML工具的智能选择和应用，结合干净、受治理的数据集的可用性，帮助制造商优化其维护和磨损部件更换计划。

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。

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。

预测性维护提供了一个主动解决设备健康和预测失败的解决方案。它使组织能够避免机器故障和计划计划的停机，增加设备和生产线生产力，降低维护成本（包括硬组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生产产品的持续成功都是至关重要的。尽早发现设计缺陷、原材料问题、制造问题和质量控制缺陷可以促进产品的持续改进，提高可靠性和性能，并使公司保持产品品牌的良好声誉。

尽管最近技术有所进步，但教育部门一直在努力利用数据分析提供的机会。

Altair数据分析使政府机构和所有技能层面的人们访问，生成和使用智能数据，以使洞察力，知情的决策。

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。

Telco提供商有巨大的机会，通过增加忠诚度

它没有行业秘密，仍然减少了保留现有客户的成本，而不是获得新的客户。

医疗保健组织需要一种简单但功能强大的解决方案，可以方便地访问许多数据源和格式，并在不损害治理和对数据的信任的情况下实现可重复工作的自动化。

通过识别隐藏的异常，并为制造资产的下一级监控和维护提供见解，提高车间效率。探索Altair如何通过全面的自助数据分析和机器学习平台，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——增加价值，降低风险。

降低努力成本，节省时间，提高财务报告中的产出质量。

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™是该行业领先的自助式数据准备解决方案。对于具有多个用户的较大部署，Altair提供集中管理许可证的能力。

数据过载、暗数据和不同数据是延缓情报分析过程、使威胁检测复杂化的三大障碍。随着数据量的增加，这些挑战只会加剧。自助数据准备解决方案帮助情报机构更好地利用数据，促进跨组织的情报共享，改善威胁检测/事件预防。

Altair抵押贷款数据套件客户通过消除金融服务技术提供商的数据访问和使用费用，确认年度节省500,000美元。一名客户在永久部署Altair抵押套件的永久性下，每月每月减少超过20,000美元。

知识工作室预测分析软件使用户能够在创建复杂统计模型时有效地查找大量不同数据源的洞察，并在创建复杂的统计模型时常常遇到复杂性。

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。

数据素养是大多数组织需要克服的主要缺点之一，因为他们努力更加数据驱动。简单地没有足够的个人能够找到正确的数据，操纵它，使其可以使用，产生富有洞察力的输出，然后与正确的上下文共享，以灌输调查可以信任的信心。为了产生有价值的分析和报告，这将推动更好的决策，这一技能设置是必需的，不幸的是，这是非常罕见的。学习必要的技能将允许您通过使用其数据来优化苍蝇的结果来推进组织......它也将推进您的职业生涯。详细了解如何使用Altair的自助式数据准备解决方案掌握您的数据。

机器人过程自动化（RPA）是使用机器人软件自动化耗时，大容量，重复的后台活动。无论是FTE还是其他成本测量，RPA对组织的益处都可能很重要。RPA正在推动下一波数字变换，较小的业务活动，以降低成本并消除人为错误。Altair解决方案旨在自动化可重复流程，消除重新关键数据（节省昂贵的FTE小时数）并删除人为错误 - 使它们完美适合RPA。

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是从任何源中提取数据的最快和最简单的方法 - 包括将非结构化数据（如PDF和文本文件）变为行和列。

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洞察力。知识工作室是一种市场领先的机器学习和预测分析解决方案，可快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果 - 无需单行代码。

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。