数据分析 & AI

数据分析与人工智能

数据不同于组织拥有的任何其他资产. 它不会磨损,也不会流失,而且可以反复使用. 但数据的价值不在于拥有它,而在于你如何使用它. 亚博爱游戏官网通过为团队提供使用数据分析和AI的能力来获得竞争优势并推动下一阶段的业务结果,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

操作化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, 您的团队必须协同生成并在整个组织中共享数据驱动的见解. 我们的解决方案针对许多不同的技能集:从数据科学家和工程师到MLOps专家,从业务分析师到高管. 与一个没有代码, 云计算接口, 我们提供组织需要的强大功能,在整个数据管道中充分利用数据分析和人工智能的全部力量.

爱游戏网页版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, 与健壮仿真的可用性相结合, 测试, 现场数据集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引导的洞察力的能力, 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, 并通过协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年的数据发现和转换经验的行业领导者, 牛郎星提供了从困难中提取数据的最快和最简单的方法, 像pdf这样的半结构化数据, 电子表格和文本文件, 以及大数据和其他结构化资源. 无论数据是在内部还是在云端, 亚博爱游戏官网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,从而使您能够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

牛郎星的机器学习和人工智能解决方案很快就能得到细化, 低延迟数据,包含您试图揭示的见解. 通过AutoML和可解释的AI等功能提供透明度和自动化, 我们简化了模型的构建,从而可以花费更多的时间进行分析,并使结果可信. 我们灵活的无代码方法并不限制模型的配置和调优方式, 让你控制模型的建立. 用我们的支持广受欢迎, 开源语言和引擎, 您可以将使用亚博爱游戏官网构建的新模型集成到现有的分析基础设施中.

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实时操作性能

数据可视化和流处理

发现异常, 实时数据几秒内的趋势和异常值, 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那些需要快速的人而构建的, 基于大量快速变化的遥测技术的完全知情的决策, 传感器和交易数据.

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新的原生云解决方案

数据驱动的决策

解决复杂问题的动态工具和协作环境, 加快转变, 并推动业务价值

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特色资源

使用数据分析防止财务欺诈指南

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, 漏报或误报税务资料, 以及抵押贷款和消费贷款申请.

eGuide

福特提高生产效率

钣金冲压是汽车制造业的基础. 大量不同的工具, 死, 工艺组合被用来创造同样多样化的组件阵列. 传统上, 确定每个部件的最佳方法是一项劳动密集型和耗时的任务,需要具有高水平技能和经验的工程团队. 本案例研究展示了牛郎星知识工作室, 一个通用的数据分析工具, 能否让工程经理和数据分析师在制造领域提供清晰和可量化的效益. 福特, 这反映在速度和效率的显著提高,与最好的钣金冲压工艺被选择.

客户的故事

数据自助服务的未来 & 分析

Featuring an enviable lineup including; Frederic de Sibert, 高盛投资银行服务策略师全球主管, 保罗·唐斯, Autovista Group的首席运营官, Kerem Talih, Doğuş Otomotiv总经理/首席财务官. 马姆杜·雷法特,爱游戏网页版公司的首席数据科学家. 这个长达一小时的网络研讨会充满了洞察力, 指导, 以及来自处于不同数据阶段的全球企业的建议 & 分析旅程.

在线研讨会

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, 建造及投产(EPCC), 以及能源勘探和生产公司的IT解决方案. 他们的团队与亚博爱游戏官网合作,利用Knowledge Studio和Panopticon开发了智能预测性维护数据系统(SPMDS). 维修人员使用SPMDS内置的panopticon驱动的仪表盘,实时监控安装在运行涡轮机上的每个传感器. 使用Knowledge Studio构建的人工智能模型可以识别需要工程师关注的潜在故障或问题, 和, 基于这种理解, 只有在必要时才关闭涡轮机.

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