Altair® RapidMiner®
데이터 분석 및 AI 플랫폼
조직이 데이터 여정의 어느 단계에 있든, Altair RapidMiner는 가장 까다로운 장애물을 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기존 데이터 분석 팀에게는 현대화를 위한 경로를, 이제 막 시작한 팀에게는 자동화를 위한 경로를 제공합니다. 조직이 인력, 프로세스, 컴퓨팅 환경 또는 기존 데이터 환경을 근본적으로 바꾸지 않고도 데이터 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.
조직에 엔드투엔드 데이터 과학 플랫폼이 필요하든 포인트 솔루션이 필요하든, Altair RapidMiner를 사용하면 다양한 팀에 적합한 도구를 적시에 제공할 수 있습니다.
Altair® AI Studio™를 통해 복잡하지 않은 생성형 AI를 경험해보세요
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통합된 엔드투엔드 데이터 과학 플랫폼
프로세스, 고객, 제품을 더 잘 이해하려면 다양한 팀이 협업하여 조직 전체에서 데이터 기반 인사이트를 생성하고 공유해야 합니다. 알테어의 엔터프라이즈급 데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학자, 엔지니어부터 비즈니스 분석가, 경영진에 이르기까지 다양한 기술 세대가 하나의 통합 환경에서 이러한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
코드가 필요 없는 환경에서 코드 친화적인 환경으로 데이터 및 기계 학습 파이프라인을 구축하세요. 대화형 의사 결정 트리, 모델 시뮬레이터 및 기타 고도로 설명 가능한 기능으로 신뢰도를 높입니다. 데스크톱에서 온프레미스 서버까지 필요에 따라 확장하여 안전한 멀티테넌트 클라우드 구현이 가능합니다. 모델을 쉽게 배포하고 가장 영향력이 큰 곳에 인사이트를 공유하세요.
팀을 위한 강력한 타겟 데이터 및 분석 기능
데이터 추출 및 변환
복잡한 문제를 해결하려면 PDF, 스프레드시트, 텍스트 파일과 같은 어려운 반정형 데이터를 포함하여 다양한 소스의 데이터에 액세스해야 합니다. 이러한 원시 데이터는 깨끗하거나 완전히 정확한 경우가 드물기 때문에 머신 러닝 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 변환해야 합니다.
데이터가 정형 데이터든 비정형 데이터든, 온프레미스든 클라우드든, 알테어의 솔루션은 준비 작업을 자동화하고 몇 시간 또는 며칠이 아닌 몇 초 만에 데이터를 깨끗하고 정확한 데이터 세트로 변환할 수 있습니다. 일상적이고 반복적이며 오류가 발생하기 쉬운 작업을 부가가치가 높은 활동으로 대체하여 비즈니스에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
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데이터 및 머신러닝 워크플로우 구축
데이터에서 예측 신호를 찾으려면 실험과 반복이 필요합니다. 비즈니스 사례와 데이터에 가장 적합한 모델을 신속하게 식별한 다음, 모델을 쉽게 개선하고 이해 관계자에게 설명해야 합니다.
Altair RapidMiner를 사용하면 데이터 과학을 처음 접하거나 숙련된 전문가이든 상관없이 자동화된 시각적 코드 기반 접근 방식을 통해 모델 생성을 간소화할 수 있습니다. 알테어의 머신러닝 솔루션을 사용하면 최신 기술을 사용하여 예측 및 처방 모델을 쉽게 훈련, 평가, 설명 및 배포할 수 있습니다.
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실시간 데이터 처리 및 시각화
시간이 중요한 비즈니스에서 의사 결정이 지연되면 많은 비용이 발생합니다. 하루 일과가 끝날 때까지 보고서를 기다리다 보면 수익성 있는 기회를 놓치거나 원활한 운영, 규정 준수 또는 수익성에 대한 위협에 너무 늦게 대응할 수 있습니다.
Altair RapidMiner를 사용하면 실시간 데이터로 몇 초 만에 이상 징후, 추세, 이상값을 발견하고, 풍부하고 강력한 대시보드를 사용하여 조직 전체에 결과를 공유할 수 있습니다. 알테어의 스트림 처리 및 데이터 시각화 솔루션은 빠르게 변화하는 방대한 양의 원격 측정, 센서 및 거래 데이터를 기반으로 충분한 정보를 바탕으로 신속하고 정확한 의사 결정을 내려야 하는 사람들을 위해 만들어졌습니다.
자세히 보기“다른 병원들과 이야기를 나누다 보면 Altair Monarch에서 수집할 수 있는 정보와 인사이트의 양에 놀라움을 금치 못합니다. 매일 시간을 절약할 수 있습니다. 이 솔루션 없이 분석을 하는 것은 상상도 할 수 없습니다.”
Tom Sigmund, Director of Financial Reporting and Reimbursement, Cape Regional Health Systems | 전체 고객 사례 보기
“알테어를 사용하면 SAS language에 대한 광범위한 지식을 활용하여 처음부터 모델을 생성하고, SAS language 기반 도구와 Python 및 R로 구축된 머신러닝 모델을 결합하고, 고객의 기존 프로세스와 함께 작업할 수 있습니다.”
Paul Matthews, Partner, Vestigo | 전체 고객 사례 보기
“알테어는 데이터 시각화를 위한 최고의 솔루션을 보유하고 있습니다. 이 파트너십을 통해 얻은 ROI는 놀랍고, 고객들은 이러한 기능 덕분에 FlexTrade에서 입증 가능한 ROI를 보고 있습니다.”
Paul Clarke, SVP Global Strategy, FlexTrade | 전체 고객 사례 보기
SAS Language 환경 현대화
SAS language를 사용해 수년간 IP 개발에 투자한 조직은 오픈 소스 언어로 전환하거나, 조직에 가장 적합한 인프라를 선택하거나, 소프트웨어 비용을 절감할 수 있는 다양한 옵션을 선택할 수 있습니다.
알테어는 타사 제품 없이도 기존 SAS language 프로그램을 유지 관리하고 실행할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 업무에 가장 적합한 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 중심 애플리케이션을 작성하고, 단일 프로그램 내에서
다양한 언어의 구문을 혼합하여 사용할 수 있습니다. 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 인프라를 선택할 수 있습니다.
스마트 제품 생태계 구축
사물 인터넷(IoT)을 통해 조직은 진정한 데이터 중심 조직으로 거듭나고 데이터에 의존하는 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있게 되었습니다. 데이터 과학 도구와 결합된 IoT 장치는 분석 팀과 이해관계자가 효율성을 개선하고, 데이터 분석 인사이트를 제공하며, 의사 결정 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
자세히 보기Altair RapidMiner 플랫폼의 주요 제품
시뮬레이션, HPC, AI의 융합
혁신의 속도가 가속화됨에 따라 알테어는 기업이 디지털 트윈, 지능형 모델, 시뮬레이션, HPC 및 인공지능(AI)의 융합을 사용하여 시스템 결과를 예측하고 최적화할 수 있도록 지원하고 있습니다. Altair One™과 Altair Units으로 모든 알테어 솔루션에 액세스하는 방법을 알아보세요.
지금 바로 알테어 데이터 분석 소프트웨어를 체험해보세요.
신청하기관련 자료
Enabling Data Science at Avery Dennison
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
A Human's Guide to Generative AI
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.
Break Down Data Science Language Barriers
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.
Harnessing the Power of Big Data, AI and Simulation to Accelerate Product Innovation
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.
