数据分析 & AI

数据分析与人工智能(AI)

数据不同于组织拥有的任何其他资产. 它永不磨损,永不枯竭,而且可以反复使用. 但是数据的价值不在于拥有它,而在于你如何使用它. ope苹果客户端通过为团队提供使用数据分析和人工智能的能力来获得竞争优势,并推动更高层次的业务结果,从而实现数据驱动型企业.

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现在的观点
实施你的数据

操作你的数据和人工智能

以便更好地理解您的流程, 客户, 和产品, 您的团队必须在整个组织内协作生成并共享数据驱动的见解. 我们的解决方案是为许多不同的技能集设计的:从数据科学家和工程师到MLOps专家,业务分析师到高管. 与一个没有代码, 云计算接口, 我们提供强大的能力,组织需要充分利用数据分析和人工智能的整个完整的数据管道.

ope苹果客户端数据分析使组织能够操作数据分析和人工智能与安全, 治理, 和可伸缩的策略.

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AI-powered设计

AI-powered设计

人工智能和机器学习(ML)领域的进展, 结合鲁棒仿真的增加可用性, 测试, 而现场数据集已经使工程数据科学成为现代产品开发生命周期的关键组成部分. 人工智能增强的计算机辅助工程(CAE)为制造商提供了发现ml引导的见解的能力, 通过物理和人工智能驱动的工作流程,探索复杂设计问题的新解决方案, 通过合作和设计融合实现更大的产品创新.

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数据转换

数据转换

拥有超过30年数据发现和转换经验的行业领导者, Altair提供了从困难中提取数据的最快、最简单的方法, 半结构化数据,如pdf, 电子表格和文本文件, 以及来自大数据和其他结构化来源的数据. 无论数据是在本地还是在云中, Altair可以自动完成准备任务,并在数秒内(而不是数小时或数天)将您的数据转换为准确和干净的数据集,从而使您可以将时间花在增值活动上, 不平凡的, 重复和容易出错的任务.

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预测分析和机器学习

预测分析和机器学习

ope苹果客户端的机器学习和人工智能解决方案很快就能触及细节, 包含您试图揭示的见解的低延迟数据. 通过AutoML和可解释的AI等特性提供透明性和自动化, 我们简化了模型构建,因此可以花更多的时间进行分析,结果也可以信任. 我们灵活的无代码方法不会限制模型的配置和优化方式, 让你能够控制模型的构建. 用我们的支持来支持大众, 开源语言和引擎, 您可以将使用Altair构建的新模型集成到您现有的分析基础设施中.

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实时操作绩效

数据可视化和流处理

发现异常, 实时数据的趋势和离群值, 并使用rich在整个组织中共享结果, 强大的仪表盘. 我们的流处理和数据可视化解决方案是为需要快速制作的人构建的, 基于大量快速变化的遥测技术做出充分知情的决策, 传感器及交易数据.

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自由电子指南

预测和可视化电动汽车的采用

了解Altair的数据分析产品如何被用于调查(和预测)美国电动汽车的采用水平背后的过程和发现.S.

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特色资源

使用数据分析预防财务欺诈指南

Financial fraud takes countless forms 和 involves many different aspects of business including; insurance 和 government benefit claims, 零售回报, 信用卡购买, 谎报和瞒报税务信息的, 还有抵押贷款和消费贷款申请.

eGuide

利用大数据、人工智能和仿真的力量加速产品创新

在一个一切事物都变得越来越紧密的世界里, 人工养殖珍珠, 家用电器的领导者, 正在利用大数据的融合吗, 分析和模拟加速创新. 马丁·奥尔特加, 人工养殖珍珠高级设计工程师, 解释了他们如何使用ope苹果客户端的人工智能, 数据分析和模拟解决方案,揭示见解, 创造新的商机, 推进产品开发. 了解更多-点击这里阅读互联产品如何带来巨大的投资回报.

客户的故事

实时可视化功率流

The Electric Storage 公司是一家总部位于北爱尔兰的公司,利用电池存储和物联网(IoT)技术管理家庭可再生能源的电力. 该公司为家庭和社区安装智能电池, 还有先进的管理软件,可以让房主在电价高的时候将多余的能源卖回给电网运营商,帮助他们保持尽可能低的能源投入成本. 管理各种基本负荷和间歇性的可再生能源需要摄入的能力, 过程, 并分析来自电网和成千上万个设备的高频信息. 该公司需要实时了解能源市场, 网格, 电池系统, 和发电设施, 以及客户级别的电力消费模式. 了解消耗和发电趋势可以优化电力路线和电池存储,并确保向电网或公开市场出售的电力能够获得可能的最佳价格.

客户的故事

重型设备分析

Serba Dinamik是一家工程公司,专门从事操作和维护(O&M), 工程, 采购, 施工及调试(EPCC), 为能源勘探和生产企业提供IT解决方案. 他们的团队与Altair公司合作,利用Knowledge Studio和Panopticon开发了一个智能预测维护数据系统(SPMDS). 维修人员使用SPMDS内置的panopticon动力仪表板来实时监控安装在运行涡轮机上的每个传感器. Knowledge Studio构建的人工智能模型可以识别潜在的故障或需要工程关注的问题, 和, 基于这样的理解, 只有在必要时才关闭涡轮机.

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