数据民主化的未来

采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临着很高的压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造矿业的未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和数字双胞胎、机器学习和物联网等先进技术如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将听到行业领袖和技术专家关于如何使用Altair的解决方案进行高效开发和运营。

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采矿业面临着许多挑战，在控制成本、提高运营效率以及满足更严格的环境法规方面仍面临着很高的压力。创新和技术的使用在解决这些问题和塑造矿业的未来方面发挥着关键作用。本次网络研讨会将探讨模拟和数字双胞胎、机器学习和物联网等先进技术如何帮助矿山提高生产率、降低成本和提高安全性。您将听到行业领袖和技术专家关于如何使用Altair的解决方案进行高效开发和运营。

了解数据转换工具如何完美地恭维RPA流程以释放人力资本，防止损失收入，最终最大限度地提高您的投资。如果您使用大量数据并有兴趣了解更多关于RPA的信息，或者您目前拥有RPA过程，那么这个网络研讨会非常适合您。与Amdosoft系统合作，我们展示了： - 如何组合数据准备和RPA以提高生产力和敏捷性 - 如何清除和格式化您的数据以获得最大化的机器人消耗 - 我们的解决方案如何消除恐怖使用和错误的手动任务

通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策

制造业工程师可以花费多达50％的时间获取和综合执行其日常角色所需的数据。我们确信，工程师擅长使用AI工具，占据减少屏障的关键，以在各种复杂的制造问题上成功地描述数据集 - 从产品设计和新的开发到持续的维护。这些技能不仅能够实现快速，数据驱动的决策并显着提高生产力，而且还赋予工程师，以满足对AI熟练劳动力的不断增长的需求。参加下一步解锁即时机会为您的制造业务。观看我们深入的会话，深度潜水：工程师的实用AI和数据科学。

欺诈会影响每个人 - 从个别消费者到大公司。基于传统的规则系统可能在过去识别欺诈时生效，但它们变得无效和陈旧，因为欺诈者学会如何绕过这些规则。除了需要处理和检查欺诈的大量数据，除了不断变化的欺诈的策略之外，还有较大的数据，它变得更具挑战性，这些活动通常是隐藏在大量数据中的活动。最近开发的机器学习技术越来越有效地检测欺诈，以及数据系统的进步（例如，大数据，流数据）和计算系统（例如，高性能计算，GPU）。bob官网 bob体育下载结果，可以识别在日常活动中不断捕获的数据中的欺诈行为模式。此外，应对与欺诈者相关的挑战来改变他们的策略是可行的。

授权您的分析师和组织以优化君主的审计准备过程。为和进行审计准备可以是劳动密集型，麻烦和易于易受的过程。但是，它不需要那样。通过利用君主，分析师和组织可以利用其不同的数据来源，以优化审计准备。

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数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师使这一切成为可能。
在Altair，我们设想了未来工程师的设备，以应用数据科学技术来推导强大的预测性分析，以改变它们的运行方式。制造业数据科学普遍存在的应用 - 从产品设计，供bob电竞官方应链优化和故障预测，以及预防性维护需求预测，质量保证。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以击穿数据孤岛，并提取可操作的见解来驱动真正的商业价值。
这个运动刚刚开始。观看我们的按需网络研讨会了解更多信息。

使用黑骑士的抵押贷款服务器面临着快速，经济有效地访问贷款和预付风险的重大挑战。抵押贷款服务机构依靠客户和交易数据来评估预付款风险并在投资者报告，损失分析和服务转移方面执行。在像黑骑士MSP这样的平台上，该数据被捕获在静态报告中或通过昂贵的加载项等访问，如BDE。Altair抵押套房通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，以视觉，易于解释的方式呈现数据，作为抵押维修平台的补充。通过两十年的抵押贷款服务，加入我们的内部专家，以便于维修乔Lovati学习Altair抵押套房如何为您的流程带来效率。

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。

不断变化的制造业和数据分析世界正在融合——这种交集将很快对过程管理和质量工程产生重大影响。然而，在各个层面上，高质量的专业人士都在努力解决集成数据分析的内容和方法。最近，Altair Data Analytics与ASQ合作，为您带来一场关于数据分析的前瞻性讨论，特别嘉宾是来自Altair的Sony Pauly(东北技术总监)和Tom Zougas博士(全球数据分析服务副总裁)。
听他们讨论重要的问题和定义:

• “质量和制造中的数据分析”需要什么?
• 什么是智能制造或行业4.0？
• 从预防到预测的转变将如何影响质量专业人员?
• 数据分析如何影响异常检测、根本原因分析、预测维护和保修分析?

在这个网络研讨会中，我们强调了RPA战略中的挑战和机遇，调查了行业的当前RPA状态，并绘制了Altair Monarch可以是对当前和未来RPA部署的互补解决方案。Stephen Smay, Altair Solution Specialist Director and expert in RPA troubleshooting, discussed the questions businesses working with RPA need to ask in 2021: -Whether you’re implementing or integrating RPA into your systems, careful consideration of the pre- and post- processing gaps in data preparation/formatting is crucial. Where are some common areas to find efficiency? -What are the key things to expect in the world of RPA in the next year? -What are the most common challenges with RPA today?

分析成熟度模型已经存在了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?

制定一个可实现的数字转换策略通常会受到糟糕的或不可访问的数据或无法访问关键数据源的阻碍。Altair的创新分析方法有助于避免在操作大量不同数据以解决复杂问题时经常遇到的陷阱。Mike Rowley，数据分析解决方案营销高级总监，主持了一场关于数字转型中常见的分析局限性和机遇的生动讨论。本次网络研讨会将描绘出数据和数字转型之旅，并突出关注的特定领域以获得最佳结果:- 2021年数字转型世界的新发展-今天数据转型最常见的挑战-集中和管理策划和审计数据集-数据模型和工作流中可跟踪、透明的变化

你如何利用今年的中断和教训，对你与数据的关系做出有意义的改变?正如我们今年所经历的那样，改变的催化剂可能是不稳定的。低效流程内就可以被放大的工作条件的变化,而不是寻求现状或回到事情的方式,我们可以利用这段时间为契机,改善流程或需要补充分析已有的流程介绍进入2021年比2020年更健康吗?在本次网络研讨会中，我们将讨论:-识别现有的制约因素，包括有形的和可感知的-集中的和分散的过程:我们如何确保敏捷性和治理?-行业数据趋势的进攻性和防御性策略以及如何取得领先

发现2020年发布的知识工作室的新功能，以保持工具随着科学演变而快速移动。对于某些行业而言，2020年是一种缓慢而复杂的一年，但不是技术。技术继续快速发展，也应该支持的解决方案。知识工作室在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们对以下新功能的热闹讨论：-Explainable AI功能为黑匣子模型 - 用于分析师的分析师的机器学习 - 没有数据科学家 - 模型堆叠，以组合来自许多模型的学习 - 通过编码在工具中保持工作- 其他新能力

我们将通过知识工作室，这是一个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。知识工作室是一个完美的契合，以帮助管理信用和欺诈风险，营销分析，产品生命周期设计，客户忠诚度计划和供应链。从医疗保健到金融服务，电信到产品保修声明，知识工作室使分析团队能够获得其数据的有用，可操作的洞察力。技术人员将通过：代码交互式自动ML可解释的AI模型堆叠谁应该参加？此活动非常适合与其组织一起使用和分析复杂数据的人。

观看此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其数据准备。

任何数据准备过程的第一步都是访问数据本身，但并非所有数据都是容易获得的。了解Monarch如何加速从几乎任何数据源、从表数据库到本地驱动器的数据提取过程，以及如何获得一致的结果。各种各样的数据带来了各种各样的挑战。Monarch能够满足每个数据源所呈现的各种挑战，方法是迎合这种类型，并让最终用户选择他们想要如何与之交互。一旦您的数据被导入和清理，您将了解如何管理您的导出，以准确地将数据以所需的格式推送到它需要的位置。

Gartner最近发布了他们的“2020”中的十大数据和分析趋势，在那里他们表示“数据和分析的碰撞将增加历史上单独的数据和分析角色之间的交互和协作。这不仅影响了所提供的技术和能力，还影响了技术和能力支持和使用它们的人员和流程。角色的频谱将从传统数据和分析扩展到信息资源管理器和公民开发人员作为示例“。福布斯预测，在2024年，我们将在美国的至少250,000个数据科学家缺乏至少250,000个数据库，我们的数据驱动企业将如何生存？我们是否应该赋予公民数据科学家并体现数据民主化方法，或者有更好的方法来优化我们的数据科学团队吗？加入我们，因为我们与我们的专家小组讨论了“下一代数据科学家”。讨论点：下一代数据科学家是什么类型的人？组织如何发展这些高度珍贵的人？您能解释组织中最先进的数据科学项目之一，以及您沿途遇到的一些绊脚石吗？您认为数据科学中最紧迫的趋势是什么？如果你必须把它煮沸到一句话，组织应该在竞争领先方面的最重要的事情是什么？

帝王的最新版本使得它更容易使用我们的数据准备工作室构建或调整模型。从我们改进的发动机版本自动将凌乱数据自动对齐至我们的点击地图并报告验证，以确保正确捕获数据，具有DPS的建筑模型从未如此简单。Data Prep Studio不仅改进了最终用户现在捕获数据的方式，而且还改变了对建模的方法以及如何考虑建模。具有DPS完全集成的手段您可以花费更少的时间捕获数据和更多时间从中获得洞察力。我们的专家向您展示了一些我们改进了该Monarch Spotlight系列会话中的数据捕获过程的方法。

以令人羡慕的阵容为特色，包括;Frederic de Sibert，高盛投资银行服务策略师全球主管，Paul Downes, Autovista Group首席运营官，Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/CFO, Mamdouh Refaat博士，Altair首席数据科学家。这场长达一小时的网络研讨会充满了来自处于数据分析旅程不同阶段的全球企业的见解、指导和建议。

增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，高德纳将其定义为“使用机器学习和人工智能等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”。

POST COVID-19，当我们导航新的正常 - 银行和贷款时无疑会改变。随着经济的辐射差价，金融公司正在努力，消费者和商业客户的重大涌入。我们的小组成员讨论了现代技术，先进的分析和数据驱动的方法是否可以将钥匙持有确保银行和金融技术领导者尽管这种快速发展的信贷危机，但仍然不断扩大。

营销人员需要更好地了解更改的偏好和转换需求，因此它们可以个性化他们的互动。Altair数据分析解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户提供更深入，更快的客户和潜在客户洞察力，而无需任何编码或IT依赖性。

并非所有数据都是相同的 - 了解如何利用Monarch的计算字段功能以创建动态功能以应用于整个数据集。我们的解决方案专家Joseph Alvarez向您展示了一些关于如何获得最大数据的提示和技巧。

随着越来越多的企业使用机器人过程自动化(RPA)作为一种简化操作和评估效率差距的手段，在充分实现其好处方面存在障碍。例如，对于RPA进程来说，处理现有数据通常是一项挑战。研究表明，在没有一个好的解决方案的情况下，RPA 80%的时间都花在了数据准备上。
了解如何使用正确的数据分析堆栈增强您的正在进行的RPA投资。

减少欺诈需要的技术和业务流程在结构上灵活，易于参与欺诈预防的所有人理解，并且足够敏捷，能够适应新的攻击，而不需要从头开始重新构建。
必须包括来自所有业务单位和职能部门的数据，以建立欺诈业务成功的整体视图。经典审计技术和预测机器学习模型中发现的洞察力，再加上欺诈分析师的专业知识，可以培养一种基于证据的方法，以快速应对新的金融犯罪。

数据分析是通过数字化转型推动业务价值的核心。模型构建和解释模型结果的透明度导致了自信的决策。了解Altair Knowledge Studio如何适应组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。

“竖井数据”不必一直这样。结合数据集从几乎任何位置或格式与君主创建统一的，一致的输出准备分析。连接是在单个位置创建所有数据的统一视图的不可或缺的一部分。通过Monarch，我们将向您展示如何执行标准连接、查找和负连接来创建您想要的输出，而不需要编写代码或脚本。

30多年来，Monarch一直是自助数据准备领域的领导者。通过我们的最新版本，我们已经使您最困难的数据准备挑战甚至更简单。
在包含工作表设计中，我们现在可以采用结构化的格式化电子表格（例如，Microsoft Excel或Google纸张），并简化了几下的数据提取。我们还升级了我们的PDF引擎，即使是最不守规矩的PDFS陷入困境。

这个演示是关于制造机器学习模式及其决定可解释，为什么它是重要和有价值的。

在本次网络研讨会中，我们将讨论分析日内交易风险和表现的好处，等待收盘报告的缺点，以及与构建和使用风险遵从性仪表盘相关的挑战，交易员和遵从性经理可以有效地使用这些仪表盘来为交易决策提供信息。我们还将演示复杂实时分析系统的无代码开发方法，可以定制，以适应公司，办公桌或交易员的独特需求。

什么是预测建模?为什么它有用?你如何在实际意义上利用预测建模为您的业务?在结束这个会议时，用户将对如何将预测建模应用到他们自己的潜在用例有更好的想法。在本次网络研讨会中，我们将介绍预测建模，帮助业务和分析用户如何最好地利用预测建模工具，挑战和测试预测模型以确保性能的信心，以及如何部署预测结果的最佳实践示例。

基本数据准备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。

Advanced Trapping将涵盖使用半结构化的.txt和. pdf报告时最难解决的挑战。并不是每个报告都很整洁，格式足够允许标准的陷阱，这就是为什么了解可用的工具和技术是如此重要。掌握高级捕获将允许用户解决在一致的基础上捕获数据时最困难的挑战。

在基本捕获会话中，我们讨论了使用半结构化的。txt和。pdf报告时最直接的挑战。对于在整个报告中遵循一致结构的文档，标准捕获方法将提供可靠和可重复的解决方案。掌握基本捕获方法将允许最终用户在一致的基础上捕获数据时解决所有的基本挑战。

使用Altair数据分析软件的CAE应用的机器学习技术。bob电竞官方

世界经济中的深刻转变意味着企业将更多地依赖分析来预测到特定置信区间的行为。收入流和减轻其他风险的损失突出了使用数据在旨在维持收入，降低成本和驾驭其他挑战的策略中的决策的重要性。