快速数字转型与AI-ML应用于消费品包装

对于工程和制造公司来说，数据科学和人工智能是改变游戏规则的技术。为了满足当今和未来制造业对自助式数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来实现这一切。
在牵牛星，我们展望未来，工程师们将充分利用数据科学技术，获得强大的预测分析，从而改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有大量的应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的鸿沟，您的组织可以分解数据竖井，并提取可操作的见解，以驱动真正的业务价值。
这场运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。

在本次网络研讨会中，我们强调了RPA战略中的挑战和机遇，调查了RPA跨行业的现状，并规划了Altair Monarch可以作为当前和未来RPA部署的补充解决方案的方法。牵牛星解决方案专家主任Stephen Smay战专家故障诊断,讨论的问题2021年企业与区域规划需要问:不管您正在实施或将战集成到您的系统,仔细考虑的预处理和后处理的差距数据准备/格式是至关重要的。在哪些地方可以提高效率?-在明年RPA的世界里有什么关键的东西可以期待?今天RPA最常见的挑战是什么?

Gartner最近发布了 的“2020年10大数据和分析趋势”，他们表示，“数据和分析的碰撞将增加历史上独立的数据和分析角色之间的互动和协作。这不仅会影响所提供的技术和功能，还会影响支持和使用它们的人员和流程。角色范围将从传统的数据和分析扩展到信息探索者和公民开发者。”《福布斯》预测，到2024年，仅美国就将缺少至少25万名数据科学家，我们的数据驱动企业将如何生存?我们应该赋予公民数据科学家权力，体现数据民主化的方法，还是有更好的方法来优化我们的数据科学团队?加入我们，与我们的专家小组讨论 “下一代数据科学家” 。讨论要点:下一代数据科学家是什么样的人?企业如何培养这些高价值的人才?您能解释一下您的组织中最先进的数据科学项目之一，以及在此过程中遇到的一些障碍吗?你认为数据科学中最紧迫的趋势是什么? If you had to boil it down to one sentence, what is the most important thing organisations should do to stay ahead of the competition?

具有令人羡慕的阵容包括;高盛投资银行服务策略师全球主管Frederic de Sibert, Autovista Group首席运营官Paul Downes, Doğuş Otomotiv总经理/首席财务官Kerem Talih，以及Altair首席数据科学家Mamdouh Refaat博士。这个长达一小时的网络研讨会充满了来自全球企业的见解、指导和建议，这些企业处于他们的数据分析旅程的不同阶段。

聆听包括SNCF数据主管David Huguet，以及Inchcape plc欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk在内的权威专家小组的意见。当我们专注于;

• 如何使公司内外的数据民主化;
• 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。

在2019冠状病毒病后以及我们应对新常态的过程中，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济影响的蔓延，金融公司正努力应对消费者和企业客户的大量救助请求。我们的小组成员讨论了现代技术、高级分析和数据驱动方法是否能够成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速发展的情况下继续扩大规模的关键。

增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，Gartner将其定义为“使用机器学习和人工智能等使能技术来协助数据准备、洞察力生成和洞察力解释，以增强人们探索和分析数据的方式”。

欺诈缓解要求技术和业务流程在其构造上具有灵活性，易于被所有参与欺诈预防的人理解，并且足够敏捷，可以适应新的攻击，而无需从头开始重新构建。
必须包括来自所有业务单元和功能竖井的数据，以创建欺诈操作成功的整体视图。经典审计技术和预测性机器学习模型的洞察力，加上欺诈分析师的专业知识，可以培育出一种基于证据的方法，以快速应对新的金融犯罪。