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。
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
制造业的工程师可能要花费多达50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师是降低成功利用数据集的障碍的关键，这些数据集涉及广泛的复杂制造问题，从产品设计、新开发到持续维护。这些技能不仅能帮助工程师快速做出数据驱动的决策，并显著提高生产率，还能帮助工程师满足对具有人工智能技能的劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的制造业务解锁立即的机会。观看我们的深度会议:工程师的实用人工智能和数据科学。
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。
授权您的分析师和组织优化审计准备过程与君主。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。然而，它并不需要这样。通过利用Monarch，分析师和组织可以在无代码环境中利用他们的不同数据源来优化审计准备。
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。
用更少的努力从Excel中获得更多。作为Excel的用户，我们理解Excel处理我们想要做的分析的能力可能会有一些挫折。最近，《福布斯》(Forbes)和《华尔街日报》(Wall Street Journal)等出版物都发表了文章，评论Excel的不足之处。请关注我们的内部专家Llewellyn Wells，他将向您展示如何通过自助数据准备来克服这些限制。
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
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。
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。
来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;
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。
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。
随着更多企业使用机器人过程自动化（RPA）作为简化运营和评估效率差距的手段，障碍能够充分实现其利益。例如，现有数据通常是挑战用于处理的RPA进程。如果没有良好的解决方案，研究表明，80％的RPA时间与数据准备有关。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。
“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。通过包含工作表设计，我们现在可以使用您的结构化、格式化电子表格(例如，Microsoft Excel或谷歌Sheets)，并通过几次点击简化数据的提取。我们还升级了我们的PDF引擎，使甚至最不守规则的PDF是一个捕捉。
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。
Altair Data Analytics通过智能数据准备和预测分析，帮助情报社区实现并简化先进的互操作性，允许安全分析师快速访问、清理并将来自不同来源的困难数据转换为可利用的、共享的资产，以实现高效的报告。在最近举行的智能分析虚拟峰会(Intelligence Analytics Virtual Summit)上的20分钟会议中，我们讨论了如何利用数据准备和预测分析来自动化与访问和协调数据相关的重复、易出错的流程，消除人工工作，并促进全面的智能决策。
我们的许多客户都对Altair Monarch进行了投资，以获得从复杂数据源访问数据并将其转换为可行的行和列的高级功能。然而，他们经常使用该解决方案来解决非常具体的问题，并从非常具体的报告中获取数据，而没有探索产品的真正潜力。
您的组织是否愿意降低技术成本，做出更有效的决策，并利用未实现的机会?这可能意味着发放更多的抵押贷款，提供更好的客户服务，或者更好地为企业服务。抵押贷款提供者很难找到、提取和分析困在专有数据格式、PDF文件或报告中的数据。组织可以使用强大的、自服务的工具来获取所需的数据(当您需要时)，而不是重新键入数据或等待IT人员的帮助，从而做出适合业务的决策。
企业越来越受数据驱动，数据收集规模也越来越大。但是如何将数据量转化为数据质量呢?一个人如何从多个来源获得见解，并将复杂的数据浓缩成简单、连贯的战略信息，以便轻松地与经理、工程师和决策者沟通?在本次网络研讨会中，Jakob Svensson将向您展示如何使用Altair君主通过分析大量数据来获得洞察，而不使用任何代码。本次网络研讨会将以牵牛星的简介和数据准备开始，然后进行现场演示。