下一个级别的运营业务智能:计算每一纳秒的数据

几个OEM目前由于产品生命周期跨越模型的不良整合而面临信息筒仓的挑战。此外，节目之间的模型和各种工程学科的建模成熟度变化的重用有限的重复使用导致缺乏可追溯性。在这简短的演示中，我们将研究解决方案和工作流程，该解决方案和工作流程利用系统模型作为通信的共同语言，同时促进各种类型的实时仪表板和可视化，以帮助理解和优化整个机电系统性能。

在2021年5月在ATCX重型设备上提出。

扬声器：Keshav Sundaresh，全球总监 - 智能系统和机电一体化，Altair

持续时间:20分钟

EMEA销售数据分析副总裁Anthony Mc Loughlin介绍了如何授权工程使数据和人工智能工作。

EMEA数据分析技术总监Marco Fliesser介绍“数据分析在智能工厂中的价值”。

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

银行和信用工会如何使用数据自动化和预测分析来重新评估由于Covid相关的失业率？加入Altair Bank和Credit Union团队主任Dylan Tancill，在最近举行的第5届年度基金虚拟峰会2020年举行的热闹讨论。

James R. Scapa为Altair主席和首席执行官带来了超过35年的工程经验，他是自1985年公司成立以来他举行的标题。通过Scapa的领导，该公司现在是一家提供软件的全球技术公司和云解决方案在产品开发，高性能计算（HPC）和数据分析中。今天，该公司拥有3000多名工程师，科学家和创造者，在25个国家拥有超过86个办事处。全球超过11,000名客户，Altair软件使客户能够提高产品性能，压缩开发时间并降低成本。Scapa赢得了哥伦比亚大学机械工程学士学位，以及密歇根大学的工商管理学位硕士学位。

探索五个关键领域要投资，以便与数据进行更智能的决策。

Altair Solver技术有助于释放创造性思维的无限潜力。我们通过我们的技术来激励和赋予人们解决最大的工程挑战。2020软件释放进一步前进，从概念到跨越多学科的概念进行仿真和优化的前瞻性技术，包括结构，流体，热管理，电磁和电子产品。对于我们的多物理求解器组合进行了主要的补充，我们更接近能够可靠地预测设计性能。

你是在山上还是在山谷里?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改进数据治理。几个示例将展示如何轻松地将来自各种位置(如冷库、数据仓库和公司网络)的数据集中在一起。

ML和AI正在在使用范围和应用范围内经历革命。bob电竞官方ML模型开发过程中的常见和频繁步骤是使用数据来提取关于正在建模和优化的过程的见解。但是，基于数据的见解通常可能显示不真实的趋势和关系。

加入Sam Mahalingam和Carsten Bange博士，讨论影响数据分析世界的最新趋势。

利用企业数据解决方案的全部好处不会过夜。在Altair，我们理解运营分析是一段旅程，我们希望成为您的伴侣的每一步。了解我们如何通过我们的综合企业数据分析解决方案，灵活的许可模型和专家全球支持服务提供最有价值。

明智的决策始于可信、准确的数据。了解如何使用来自Altair的无代码数据准备，使用可重复任务无缝连接和轻松转换不同的数据。

探索业务分析师和数据科学家如何在所有技能级别上利用数据科学建模，而无需编写代码。快速构建预测性和规范性模型，可以很容易地解释和量化数据中发现的见解。

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了解Altair的数据分析平台如何帮助您摄取和准备大量的不同数据，允许您识别使用我们的预测分析解决方案可能最有可能流失的客户。

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医院和卫生系统看到虚拟医疗访问的巨大增加，预计这一趋势将继续。了解如何最好地利用远程医疗将需要协调的分析方法。了解医疗保健组织如何利用现有的数据和预测分析，以提高护理质量，优化患者遵守，并通过Teleheath啮合减少住院和预留率。

通过识别制造资产中未来停机时间的隐藏指标，提高车间效率。探索Altair如何使企业能够在整个数据生命周期中利用运营数据——从车间到顶层——以增加价值和降低风险。

探索Altair的自助式数据分析平台如何使人们所有技能级别访问，生成和使用智能数据以使富有洞察力的，知情的决策。我们将通过我们的解决方案专家加入，看看如何轻松转换不同联邦政府数据集，包括维护分析数据，会计数据和刑事侦查数据，以及自动化的业务流程。

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了解银行和信用社每年如何使用Altair Monarch自动识别每日借记卡对账流程中的例外情况，从而节省数百个小时。我们将演示如何从核心银行系统和借方处理解决方案提取和转换数据，并使用过滤和计算字段来识别需要调查的事务。

基本数据准备将包括从报表设计中提取数据后可以进行的最简单的更改。一旦数据被带入准备窗口，就可以在创建一个可重复和有效的过程时对其进行进一步操作。掌握基本数据准备将允许用户细化他们想要关注的信息。

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从财务到营销再到人力资源，数据不仅仅是数字，它还有有待发现的商业价值。探索Altair的自助数据分析平台如何为团队提供解决问题和创造机会所需的工具。凭借在数据准备和无代码机器学习方面30年的经验，我们解决了涉及多个数据源、人才保留和客户细分的监管和报告协调等共同挑战。对于拥有机器人过程自动化解决方案的大型企业，Altair改进了这些体系结构，并从数据提取中自动进行数据转换。

演示将通过一个智能工厂的场景(沿着工业4.0的倡议)，其中制药公司的化学过程产生一种对药物生产至关重要的物质。

James R. Scapa为Altair主席和首席执行官的双重作用带来了超过35年的工程经验，自公司于1985年开始以来他举行的标题。

“Altair通过应用仿真，机器学习和整个产品生命周期优化来改造设计和决策”。我们设想并成熟我们的平台，以提供帮助我们客户通过数字转型之旅来实现业务转型的帮助。

交互式演示展示了30年与Altair Monarch的数据分析创新。

Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测分析帮助智能界实现和简化高级互操作性，允许安全分析师快速访问，清洁和转换从不同源中的困难数据到杠杆式共享资产，以获得有效的报告。在最近举行的智能分析虚拟峰会的20分钟会议期间，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析，以自动化与访问和协调数据相关的重复，错误的进程，消除手动工作和培养智能决策- 在董事会上制作。