Wo liegen die "menschlichen Probleme", die aktuelle Daten- und KI-Strategien in Unternehmen erschweren? Wie lassen sie sich überwinden? Lesen Sie mehr
Niemand bezweifelt die umwälzende Kraft von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) - jedoch scheitern zu viele KI-Projekte aufgrund unnötiger Reibungsverluste. Die Ursachen dafür können organisatorischer, technologischer oder finanzieller Natur sein. Sie rauben Ihrem Team Zeit, Geld, Produktivität und Ressourcen, die Sie sich hart erarbeitet haben.
Dank Altairs durchgängiger Daten- und KI-Lösungen, lassen Sie unnötige Reibungsverluste der Vergangenheit angehören.
Hindernisse für KI Einsatz: Die drei Hauptursachen für Reibungsverluste
Die Infografik zeigt, wie die häufigsten Ursachen - organisatorische, technologische und finanzielle - für Probleme mit der Datenverarbeitung und KI Unternehmen und Abteilungen in Mitleidenschaft ziehen. Lesen Sie mehr.
Warum scheitern KI- und Datenprojekte?
Auf der ganzen Welt scheitern zu viele Unternehmen mit ihren Daten- und KI-Strategien. Finden Sie heraus, warum - und was Sie dagegen tun können. Mehr lesen
KI ohne Reibungsverluste: Wie geht das?
Der Schlüssel zum Erfolg von Innovationen ist die Entwicklung einer KI-Strategie ohne Reibungsverluste. Lesen Sie hier, wie Unternehmen heute innovative Daten- und KI-Initiativen entwickeln. Mehr lesen
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
Identifying potentially impactful use cases is one of the most cited roadblocks for organizations seeking to leverage AI in their business. To complicate things further, best practices dictate that you should have a portfolio of use cases ready to experiment with. If finding one is a challenge, developing a whole portfolio of use cases may prove to be very difficult.
In this guide, we'll cover:
Dr. Ingo Mierswa, Senior Vice President of Product Development at Altair, shared how Altair + RapidMiner removes the friction between people, data, and the business impact AI should have.
In this session you will learn how Altair RapidMiner:
Accelerates users from concept to production by offering AutoML, visual workflows, and coding for all aspects of data science in a single, seamlessly integrated platform
Modernizes established data analytics environments such as SAS and Python
Caters to enterprise needs in a seamless, future-proof way with desktop and cloud offerings
Presented as part of Altair's 2023 Future.Industry conference.
The presentation is in English by default. The following languages are available by clicking on Audio Description 'AD))' on the video screen: DE, ES, FR, IT, ES, PT, KO, and CN.
Duration: 20 minutes
If you have mountains of data at your fingertips that you're not using, you risk falling behind your competition. But, if you actively work toward becoming a more data-driven organization and closing the pervasive data science skills gap, you can promote internal alignment around how data is used, make a tangible impact with AI, and come out on top. The best time to start optimizing how data is viewed and used at your organization is right now, and in this whitepaper, we're going to walk you through how to do just that.