Unabhängig davon, wie versiert Ihr Unternehmen auf dem Gebiet der Datenanalyse ist, kann Altair RapidMiner Ihnen dabei helfen, die größten Hürden auf diesem Weg zu überwinden. Wir bieten sowohl Möglichkeiten zur Modernisierung für Teams, die bereits im Bereich der Datenanalyse tätig sind, als auch Möglichkeiten zur Automatisierung für Teams, die gerade erst anfangen. Dabei müssen Sie weder Ihre Mitarbeiter noch Ihre Prozesse, Ihre Infrastruktur oder Ihre bestehende Datenstruktur grundlegend verändern. Wir helfen Ihnen, Ihre Ziele im Bereich Datenanalyse zu erreichen, ohne dass Sie Ihre Organisation oder Ihre Ressourcen verändern müssen.
Ganz gleich, ob Ihr Unternehmen eine durchgängige Data Science Plattform oder Einzellösungen benötigt, Altair RapidMiner ermöglicht es Ihnen, das richtige Werkzeug zur richtigen Zeit für das jeweilige Team bereitzustellen.
Damit Sie Ihre Prozesse, Kunden und Produkte besser verstehen, müssen Ihre Teams gemeinsam datengestützte Erkenntnisse generieren und im gesamten Unternehmen austauschen können. Altairs unternehmenstaugliche Data Science Plattform wurde für unterschiedliche Kompetenzen entwickelt, von Data Scientists und Ingenieuren bis hin zu Wirtschaftsanalytikern und Führungskräften, um genau dies in einer einheitlichen Umgebung zu ermöglichen.
Erstellen Sie Daten- und Machine Learning-Pipelines auf einfache Art und Weise - entweder ganz ohne Code oder indem Sie Ihren eigenen Code integrieren. Erhöhen Sie Ihr Vertrauen mittels interaktiver Decision Trees, Modellsimulatoren und mithilfe von erklärbaren Einflussfaktoren. Sie können die Lösung je nach Bedarf skalieren - von Desktops über lokale Server bis hin zu sicheren Multi-Tenant-Cloud-Implementierungen. Setzen Sie die Modelle ein und geben Sie die gewonnenen Erkenntnisse mühelos an diejenigen weiter, die den größten Nutzen daraus ziehen können.
Um komplexe Probleme zu lösen, müssen Sie auf Daten aus vielen Quellen zugreifen, darunter auch komplexe, semi-strukturierte Datenquellen wie PDFs, Tabellenkalkulationen und Textdateien. Diese Rohdaten sind in den seltensten Fällen sauber oder akkurat, sodass Ihr Team sie für die Nutzung in Anwendungen für maschinelles Lernen entsprechend aufbereiten muss.
Unabhängig davon, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt, ob sie lokal oder in der Cloud gespeichert sind, können die Lösungen von Altair die Datenaufbereitung automatisieren und Ihre Daten in Sekundenschnelle in saubere, akkurate Datensätze umwandeln - anstatt in Stunden oder Tagen. Ersetzen Sie alltägliche, sich wiederholende und fehleranfällige Aufgaben durch wertschöpfende Aktivitäten, um so den Geschäftserfolg zu steigern.
Erfahren Sie mehrUm Prognosen aus Ihren Daten abzuleiten, müssen Sie immer wieder neue Varianten testen. Das beste Modell für Ihr Szenario und Ihre Daten muss schnell identifiziert werden, anschließend kann das Modell leicht präzisiert und den Stakeholdern erklärt werden.
Mit Altair RapidMiner können Sie die Modellerstellung durch automatisierte, visuelle und codebasierte Ansätze rationalisieren - egal ob Sie neu im Bereich Data Science sind oder ein erfahrener Profi. Mit den Lösungen für maschinelles Lernen von Altair können Sie auf einfache Weise prädiktive und präskriptive Modelle mit Hilfe der neuesten Techniken entwickeln, bewerten, erklären und einsetzen.
Erfahren Sie mehrVerzögerungen bei der Entscheidungsfindung sind in zeitkritischen Geschäftsprozessen kostspielig. Auf Tagesberichte zu warten bedeutet, dass Sie womöglich profitable Chancen verpassen oder nicht auf Störungen des Betriebsablaufs, der Einhaltung von Vorschriften oder der Rentabilität reagieren, bis es zu spät ist.
Mithilfe von Altair RapidMiner können Sie Anomalien, Trends und Ausreißer in Ihren Daten in Sekundenschnelle und Echtzeit erkennen und die Ergebnisse mit Hilfe von aussagekräftigen, leistungsstarken Dashboards im gesamten Unternehmen teilen. Die Lösungen von Altair für Stream Processing und die Visualisierung von Daten wurden für Anwender entwickelt, die schnelle und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage großer Mengen sich schnell ändernder Telemetrie-, Sensor- und Handelsdaten treffen müssen.
Erfahren Sie mehr“Wenn wir mit anderen Krankenhäusern sprechen, sind sie erstaunt über die Menge an Informationen und Erkenntnissen, die wir mit Altair Monarch sammeln können. Es spart täglich Stunden. Ich könnte mir nicht vorstellen, irgendeine Analyse ohne das Tool durchzuführen.”
Tom Sigmund, Director of Financial Reporting and Reimbursement, Cape Regional Health Systems | Vollständigen Kundenbericht lesen
“Mit Lösungen von Altair können wir unser umfangreiches Wissen über die SAS Sprache nutzen, um Modelle von Grund auf zu erstellen, SAS sprachbasierte Werkzeuge mit in Python und R erstellten Modellen für maschinelles Lernen zu kombinieren und in die bestehenden Prozesse unserer Kunden zu integrieren.”
Paul Matthews, Partner, Vestigo | Vollständigen Kundenbericht lesen
“Altair bietet die beste Lösung für die Visualisierung von Daten. FlexTrade erzielt durch diese Partnerschaft und Funktionalitäten einen phänomenalen ROI, der auch für unsere Kunden nachweisbar ist.”
Paul Clarke, SVP Global Strategy, FlexTrade | Vollständigen Kundenbericht lesen
So bringen Sie Ihre SAS-Sprachumgebung auf den neuesten Stand. Wenn Ihr Unternehmen viele Jahre in die Entwicklung von IP in SAS-Sprache investiert hat, müssen Sie wählen zwischen der Umstellung auf Open-Source-Sprachen, einer Infrastruktur, die für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, oder der Einsparung von Softwarekosten.
Altair bietet Lösungen an, mit denen Sie Ihre bestehenden Anwendungen in SAS Sprache pflegen und ausführen können, ohne dass Sie Produkte von Drittanbietern benötigen. Datenzentrierte Anwendungen können in den für die jeweilige Aufgabe am besten geeigneten Programmiersprachen geschrieben werden. Dabei kann in einem einzigen Programm die Syntax aus verschiedenen Sprachen verwendet werden. Sie haben die Wahl zwischen Cloud-, On-Premises- oder Hybrid-Infrastruktur.
Erfahren Sie mehrDurch das Internet der Dinge (IoT) können Unternehmen ihre Prozesse zunehmend datengestützt gestalten und datenabhängige Geschäftsabläufe automatisieren. IoT-Geräte in Kombination mit Data-Science-Tools helfen Analytik-Teams und Stakeholdern dabei, die Effizienz zu steigern, Erkenntnisse aus der Datenanalyse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu verbessern.
Erfahren Sie mehrAngesichts des steigenden Innovationsdrucks unterstützt Altair Unternehmen dabei, digitale Zwillinge, intelligente Modellierung und die Konvergenz von Simulation, HPC und künstlicher Intelligenz (KI) zu nutzen, um das Systemverhalten vorauszusagen und zu optimieren. Erfahren Sie, wie Sie mit Altair One™ und Altair Units auf alle Altair Lösungen zugreifen können.
In this presentation, Karan Bedi, Senior Digital Innovation Lead at Avery Dennison, takes us through the company's Data Science journey. He discusses how Avery Dennison works with data today and what their goal is with regards to democratizing data science. He introduces RapidMiner, an end-to-end data science platform now part of Altair, and explain how they are using it.
This presentation was part of the 2nd Altair Northern UK Seminar and was filmed live in Newcastle, UK in December 2022.
Speaker: Karan Bedi, Senior Digital Innovation Lead, Avery Dennison
Duration: 18 minutes
In this eGuide, we’ll provide a levelheaded, easy-to-understand overview of generative AI technology – what it is, where it came from, how it works, and what it can (and can’t) do. We’ll go over the considerations and responsibilities of any enterprise implementing generative AI, including how to access it, the risks and costs involved, and critically, the tasks at which generative AI excels. We’ll compare generative AI’s strongest use cases to problems that are still better suited to other kinds of machine learning algorithms and outline why it’s important to pick the right tool for the job. Finally, we’ll break down niche use cases industry by industry, highlighting opportunities in each field.
For developers of analytics and ML tools, free-to-use resources like Python, R, and SQL have redefined the landscape. And this isn't simply a matter of cost. These open-source languages offer greater productivity, flexibility, and their own specific sets of capabilities and benefits. But there's a catch. While it may no longer be the preferred choice for coders who have grown up with open source, the long-established, SAS language remains a staple of the data science ecosystem. As a result, many enterprises still rely on a host of business-critical applications that were built using SAS language.
In a world where everything is becoming more and more connected, Mabe, a leader in home appliances, is leveraging the convergence of big data, analytics and simulation to accelerate innovation. Martin Ortega, Senior Design Engineer at Mabe, explains how they are using Altair's AI, data analytics and simulation solutions to uncover insights, create new business opportunities, and advance product development. Learn more - click here to read how connected products deliver big ROI.