Monarch Spotlight系列-数据小吃：最大化计算字段的使用

了解数据转换工具如何完美地补充RPA流程，以释放人力资本，防止收入损失，并最终实现投资最大化。如果您处理大量数据，并且有兴趣了解更多有关RPA的信息，或者您目前有一个RPA流程，那么本网络研讨会非常适合您。通过与AmdoSoft Systems的合作，我们演示了：-如何将数据准备和RPA结合起来以提高生产效率和灵活性-如何清理和格式化数据以最大限度地消耗机器人程序-我们的解决方案如何消除筒仓式使用和易出错的手动任务

制造业的工程师可以花费高达50%的时间来获取和合成执行日常任务所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师们对于减少障碍，成功利用数据集跨越一系列复杂制造问题——从产品设计和新开发到持续维护——的关键。这些技能不仅能够快速、数据驱动的决策并显著提高生产力，而且还使工程师能够满足日益增长的人工智能技术劳动力需求。下一步，为您的生产运营打开即时机会。观看我们的深入会议，深入的潜水：实用人工智能和数据科学的工程师。

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。
在阿尔泰，我们设想未来工程师们有充分的能力应用数据科学技术，以得出强大的预测分析，从而改变他们的操作方式。数据科学在制造业中有着广泛的应用，从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需求预测和质量保证。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以分解数据仓库，并提取可操作的见解，以推动实际业务价值。bob电竞官方
运动刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会，了解更多信息。

授权您的分析人员和组织与帝王一起优化审计准备过程。准备和执行审计可能是一个劳动密集型、繁琐且容易出错的过程。但是，不需要这样。通过利用帝王，分析师和组织可以在无代码环境中利用各自不同的数据源来优化审计准备。

使用Black Knight的抵押贷款服务商在快速且经济高效地获取贷款和提前还款风险方面面临重大挑战。抵押贷款服务商依赖客户和交易数据来评估预付款风险，并执行投资者报告、损失分析和服务转移。在Black Knight MSP等平台上，这些数据要么被困在静态报告中，要么通过BDE等昂贵的附加组件访问。Altair Mortgage Suite通过将报告转换为表格数据、应用机器学习以及以直观、易于解释的方式呈现数据，作为抵押服务平台的补充。来加入我们的内部专家在抵押贷款服务二十年的经验乔洛瓦蒂，了解如何牛郎星抵押贷款套件可以为您的过程带来效率。

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。

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

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

观看OnDemand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并自动化数据准备。

任何数据准备过程的第一步都在访问数据本身，但并非所有数据都很容易获得。了解Monarch如何从几乎任何源从表格数据库到本地驱动器的几乎任何源加快数据提取过程，以及如何获得一致的结果。各种各样的数据都有各种各样的挑战。君主能够通过满足每个数据来源来满足每个数据来源给予那种类型的个人挑战，并为最终用户提供关于他们希望如何与之交互的选择。导入和清理数据后，了解如何管理导出的方式，以推动其需要进入的数据，以其所需的格式。

Monarch的最新版本使得使用我们的Data Prep Studio构建或调整模型更加容易。从我们改进的引擎版本到自动将您的杂乱数据与我们的命中图和报告验证对齐，以确保您的数据被正确捕获，使用DPS构建模型从未如此简单。dataprepstudio不仅改进了最终用户现在捕获数据的方式，而且还改变了方法和我们对建模的看法。完全集成DPS意味着您可以花费更少的时间捕获数据，并从中获得更多的洞察力。我们的专家向您展示了我们在Monarch Spotlight系列课程中改进数据捕获过程的一些方法。

具有令人羡慕的阵容，包括;Frederic de Sibert，Goldman Sachs，Paul Downes，Autovista Group的Coo，Kerem Talih，总经理/ CFO ofTožuşOtomotiv和Altair的首席数据科学家Mamdouh Refaat博士的COO，Paul Downes策略师这个小时长的网络研讨会充满了全球企业的洞察力，指导和提示，这些业务是他们的数据和分析旅程的各个阶段。

您可以从包括David Huguet，SNCF的数据领导，Plus Martijn Van Baardwijk，CFO - 欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧洲欧洲大陆欧洲欧洲欧洲欧洲大陆欧盟我们专注于;

• 如何在公司内外民主化数据;
• 如何管理与数据民主化相关的安全和风险;
• 统一访问数据带来的改进。

Augmented Analytics is being touted as the next frontier in AI’s Evolution with Gartner defining it as “the use of enabling technologies such as machine learning and AI to assist with data preparation, insight generation, and insight explanation to augment how people explore and analyze data”.

在COVID-19之后，随着我们的新常态——银行业和贷款业无疑将发生转变。随着经济影响的蔓延，金融公司正努力应对来自消费者和企业客户的大量救济请求。我们的小组成员讨论了现代技术、先进的分析方法和数据驱动的方法能否成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速演变的情况下继续扩大规模的关键。

随着越来越多的企业将机器人流程自动化（RPA）作为一种简化操作和评估效率差距的手段，要充分实现其优势还存在一些障碍。例如，对于RPA进程来说，现有数据通常是很难处理的。如果没有一个好的解决方案，研究表明，花在RPA上的时间有80%与数据准备有关。
了解如何使用正确的数据分析堆栈增强正在进行的RPA投资。

友好的数据不必保持这种方式。将数据集与几乎任何位置或格式与Monarch组合以创建均匀的，一致的输出，准备用于分析。加入是在一个地方创建所有数据的统一视图的一个组成部分。通过君主，我们将向您展示如何执行标准的连接，查找和负连接，以创建您正在寻找的输出，而无需代码或脚本。

君主一直是30多年来自助数据准备的领导者。凭借我们最新版本，我们甚至更加困难的数据准备挑战甚至更加简单。
在工作表设计的同时，我们现在可以使用结构化的格式化电子表格（例如，Microsoft Excel或Google工作表），并通过几次单击简化数据提取。我们还升级了PDF引擎，使最不受控制的PDF成为陷阱。

基本数据准备涵盖从报告设计中提取数据后可以进行的最简单的更改。一旦数据进入准备窗口，就可以在创建可重复和有效的过程的同时进一步操纵。掌握基本数据准备将允许用户改进他们想要专注的信息。

在使用半结构化的第2号和.pdf报告时，高级诱捕将涵盖最难以解决挑战。并非每份报告都很整洁，格式化足以允许标准捕获，这就是了解可用的可用工具和技术非常重要。掌握高级陷阱将使用户在始终捕获数据时，用户会解决他们最困难的挑战。

在基本捕获会话中，我们在使用半结构化的.txt和.pdf报告时涵盖了最直接的挑战。对于在整个报告中遵循一致结构的文档，标准诱捕方法将提供可靠和可重复的解决方案。掌握基本诱捕方法将允许最终用户在始终捕获数据时解决所有基本挑战。

Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测性分析，帮助情报界实现并优化高级互操作性，使安全分析师能够快速访问、清理来自不同来源的困难数据，并将其转换为可利用的共享资产，以实现高效的报告。在最近举行的Intelligence Analytics虚拟峰会（Intelligence Analytics Virtual Summit）上的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测性分析来自动化与访问和协调数据相关的重复、易出错的过程，消除了手工工作，并促进了全面的智能决策。

我们的许多客户在Altair Monarch投资Altair Monarch以获得来自复杂源的数据并将其转换为可行的行和列。但是，他们经常使用解决方案来解决非常具体的问题并从一个特定的报告中捕获数据，而无需探索产品的真实潜力。

您的组织是否希望降低技术成本、做出更有效的决策以及利用未实现的机会？这可能意味着写更多的抵押贷款，提供更好的客户服务，或者更好地服务于业务。抵押贷款提供者很难找到、提取和分析被困在专有数据格式、PDF文件或报告中的数据。组织可以使用强大的自助工具来获取您需要的数据，而不是重新键入数据或等待它的帮助，而可以在您需要的时候获取您需要的数据，从而做出适合业务的决策。

企业正在变得更加数据驱动和缩放其数据收集。但数据量如何转化为数据质量？如何从几个来源获得洞察力和浓缩的复杂数据，以简单，连贯的战略信息，可以轻松地传达给经理，工程师和决策者？在这个网络研讨会上，Jakob Svensson将向您展示如何使用Altair Monarch来通过分析大量数据来获得洞察力，而无需使用任何代码。网络研讨会始于Altair Monarch和数据准备简要介绍，并随之而来。