专业服务数据表

人力资源（人力资源）是任务招聘最佳人才，并在薪资，绩效和许多其他职责最大的同时在最前沿保持文化。如果您可以节省时间，在您的人力资本领先于曲线以满足您组织的业务目标时，您会省时间如何完成这些任务？

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与各种产品和组件相关的大量保修索赔。消费品制造商每年索赔的体积可以很容易地运行到数百万美元。索赔数据中的模式可能表示新出现的质量或设计问题;因此，识别和优先考虑需要高优先级响应的问题对于提高质量并降低索赔的财务影响至关重要。此解决方案传单传单高级数据分析工具使团队能够清除和组织任何存储库和应用机器学习技术的数据，以确定新兴的质量或设计问题。

使用传感器数据识别机器部件中的异常行为或模式可以防止小故障造成重大操作问题。

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至关重要。尽早发现设计缺陷、原材料问题、制造问题和质量控制缺陷，有助于持续改进产品，提高可靠性和性能，并使公司保持产品品牌的良好声誉。

尽管最近在技术方面取得了进步，但教育部门仍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水平的人访问，生成和使用智能数据作出深刻的，知情的决定。

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，可在使用Monarch桌面解决方案完成的工作中扩展。

留住现有客户的成本要低于收购新客户，这不是行业秘密。

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

医疗保健组织需要一个简单但功能强大的解决方案，该解决方案允许方便地访问许多数据源和格式，并自动执行可重复的工作，而不损害治理和对数据的信任。

通过识别隐藏的异常并提供对下一级生产资产监控和维护的见解，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（从车间到顶层）中利用运营数据，从而提高价值并降低风险。

减少硬成本，节省时间，提高财务报告的输出质量。

知识工作室文本分析附加品是一个行业第一应用程序，将视觉文本发现和情绪分析与预测分析的力量相结合。它提供无与伦比的客户洞察声音，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、黑暗数据和完全不同的数据是阻碍情报分析进程和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有助于情报界更好地利用数据，促进组织间的情报共享，并改进威胁检测/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编码难题的最佳解决方案。数据科学家可以依靠牛郎星高效地建立强大而有见地的预测模型，从而做出更好的商业决策。

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。

全面监控和分析实时交易和市场数据，零编码。在电子交易中，无论是股票、固定收益、外汇、期货还是大宗商品，决策的延迟都是代价高昂的。等待一天结束的报告意味着您可能会错过有利可图的机会，或者在为时已晚之前无法对法规遵从性的威胁做出响应。

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。

在采用君主平台的第一年，一名客户报告了1500万美元的投资回报率，使用下文详述的各种信用社使用案例超过30,000小时。自动化重复数据访问和数据准备挑战，对帐和例外报告，欺诈检测，兼并和收购，系统分析和采购，制度迁移，合规报告，会员支出分析，抵押贷款服务和分支机构奖励计划。执行上述用途的解决方案有助于以下团队/部门：销售，营销，运营，抵押贷款服务，报告，C级，核心系统，合规性和风险，会计和金融，内部审计，贷款，成像/ ECM，采购，IT，欺诈分析师，卡和支付服务，ATM和HR。

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。

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

数据科学家和商业分析师使用Altair从他们的数据中产生可操作的洞察力。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，它可以在快速生成可解释结果的同时快速可视化数据，而无需一行代码。

Apache Spark知识工作室™ 是独一无二的，因为它允许用户向上、向宽和向下扩展。它不仅利用了apachespark对具有大量记录的数据集进行操作的能力，还能够对具有数千列的数据集生成改进的SparkSQL查询。此外，Knowledge Studio for Apache Spark还提供了在数据集非常小的情况下通过避免并行化的开销来缩小规模的能力。

来自知识工作室的决策树提供了对模型中使用的变量进行段，配置文件，识别和应用业务处理的能力。

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。

延长保修，服务合同，无保修维修服务费用，以及其他服务包条件客户对额外优惠和减轻生产质量问题的响应。它们还可以帮助调制需求，使其与公司的服务交付能力相匹配。决定如何最佳包装和价格服务提供帮助转换为制造商成为一个重要的收入发生器可能是一个无利可图的要求。

该解决方案传单探讨了优化服务包以提高盈利能力，客户忠诚度和提高销售以及使优化过程更有效的方法和技术的好处。