数据分析自助服务的未来

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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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

通过Altair知识工作室发现采用机器学习的优惠和易于使用Altair知识工作室。这款网络研讨会非常适合任何人在实现和使用ML / AI上实现速度的人 - 无论技能水平还是行业。在这个网络研讨会期间，我们涉及以下内容： - 使用机器学习（ML）和人工智能（AI）以及最佳实践以及申请和自动化无代码ML建模的最佳实践 - 了解负责，可解释的AI（XAI）能力 - 从预测到对规定的分析进行更智能的商业决策

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。我们深信，熟练使用人工智能工具集的工程师掌握着减少障碍的关键，可以成功地利用各种复杂制造问题的数据集——从产品设计和新开发到日常维护。这些技能不仅能够实现快速、数据驱动的决策，显著提高生产率，而且还使工程师能够满足对人工智能熟练劳动力不断增长的需求。采取下一步行动，为您的生产运营打开眼前的机遇。请观看我们的深入课程“深入研究：工程师的实用人工智能和数据科学”。

欺诈影响着从个人消费者到大公司的每一个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和过时了。由于需要处理和检查大量数据以检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此这变得更加具有挑战性。随着数据系统(如大数据、流数据)和计算系统(如高性能计算、GPU)的发展，最近开发的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。bob官网 bob体育下载因此，可以在不断从日常活动中捕获的数据中识别出欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战是可行的。

授权您的分析师和组织与Monarch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Monarch，分析人员和组织可以在无代码环境中利用其完全不同的数据源来优化审计就绪性。

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Altair，我们展望了一个未来，工程师可以很好地应用数据科学技术，得出强大的预测分析，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很多应用。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竖井，提取可操作的见解，以推动真正的业务价值。
运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。

使用“黑骑士”的抵押贷款服务商在快速、低成本地获取贷款和提前还款风险方面面临重大挑战。抵押贷款服务依靠客户和交易数据来评估预付风险，并执行投资者报告，损失分析和服务转移。在Black Knight MSP这样的平台上，这些数据要么被困在静态报表中，要么可以通过成本高昂的附加组件(如BDE)访问。Altair抵押套件通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，并以可视化、易于解释的方式呈现数据，作为抵押服务平台的补充。加入我们的内部专家与20年的经验，在抵押贷款服务乔洛瓦蒂学习如何Altair抵押套件可以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)。
倾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，什么是工业4.0?
• 如何从预防性转向预测影响质量专业人员？
• 数据分析如何影响异常检测，根本原因分析，预测性维护和保修分析？

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15年，由全球各界公司和商业人士使用。但困惑仍然是关于组织在连续统一体上的究竟。Chris Long，全球数据分析解决方案的副总裁 - 谁是SAS的原始团队的一部分，其中包含了分析成熟度模型的想法 - 分享了他对许多迭代的宝贵观点，以及其在2021年及以后的应用。聘请内幕看看需要被要求真正弄清楚你站立的问题： - 关于分析成熟度模型的最常见的误解是什么？- 你能验证你在模型上的位置吗？- 我们看到客户在模型上升级的操作是什么？

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

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

探索Knowledge Studio在2020年发布的新功能，以保持工具随着科学的发展而快速移动。对于某些行业来说，2020年是一个缓慢而复杂的一年，但对于科技行业来说却不是。技术继续快速发展，支持技术的解决方案也应该如此。Knowledge Studio在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的发展趋势。观看我们对以下新特性的生动讨论：-黑匣子模型的可解释人工智能功能-非数据科学家分析师的自动机器学习-模型叠加以结合许多模型的学习-通过编码创建自定义节点以保持工具内的工作-其他新功能

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。

观看本次点播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和自动化数据准备。

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。

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？

最新发布的君主使它更容易建立或调整您的模型使用我们的数据准备工作室。从我们改进的引擎版本，自动对齐您的混乱数据到我们的点击地图和报告验证，以确保您的数据被正确捕获，建立DPS模型从来没有这么容易。Data Prep Studio不仅改进了终端用户现在获取数据的方式，而且还改变了我们对建模的方法和思考方式。完全集成DPS意味着您可以花更少的时间捕获数据，而花更多的时间从中获得见解。我们的专家将向您展示我们改进数据捕获过程的一些方法。

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”.

在后COVID-19时代，随着我们驾驭新常态，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济危机的蔓延，金融公司正在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、先进的分析和数据驱动的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。

营销人员需要更好地理解不断变化的偏好和需求，这样他们才能使他们的互动个性化。Altair Data Analytics解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户获得更深入、更快的客户和前景洞察，无需任何编码或IT依赖。

并不是所有的数据都是平等的-学习如何利用Monarch的计算字段功能来创建应用于整个数据集的动态函数。我们的解决方案专家Joseph Alvarez向您展示了如何充分利用数据的一些技巧和窍门。

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来增强您正在进行的RPA投资。

欺诈减轻需要在其构建体中灵活的技术和业务流程，所有参与欺诈预防的人都很容易理解，并且足以适应新的攻击，而无需从头开始重建。
必须包括来自所有业务单位和功能孤岛的数据，以创建欺诈行为成功的整体视图。古典审计技术和预测机器学习模型中的见解与欺诈分析师的专业知识相结合，可以促进基于证明的方法，以便快速应对新的金融罪行。

数据分析是通过数字转换驾驶业务价值的核心。模型建设和解释模型结果的透明度导致自信地决策。了解Altair知识工作室如何符合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。

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。
通过包含工作表设计，我们现在可以使用结构化、格式化的电子表格（例如，Microsoft Excel或Google Sheets），只需单击几下即可简化数据提取。我们还升级了我们的PDF引擎，使得即使是最不规则的PDF也能很快被捕获。

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。

在本网络研讨会中，我们讨论了分析盘区交易风险和绩效的好处，等待日期报告的缺陷，以及与建设和使用风险合规性仪表板相关的挑战，贸易商和合规管理人员可以有效地通知交易决定。我们还将展示可以定制的复杂实时分析系统的无代理开发的方法，以满足公司，书桌或交易员的独特要求。

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。

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。