
Visualisation des données et traitement de flux
Altair propose une suite complète de logiciels de visualisation de données adaptée au déploiement en entreprise. Les utilisateurs professionnels, les ingénieurs et les analystes peuvent se connecter à pratiquement n'importe quelle source de données et créer des applications de surveillance, d'analyse et de reporting des données sans écrire une seule ligne de code.
Exploiter toutes les sources de données
Les logiciels d'analyse visuelle et les solutions de visualisation de données d'Altair comprennent des connecteurs natifs pour pratiquement toutes les sources de données - depuis les référentiels big data et les sources de streaming en temps réel, jusqu'aux bases de données SQL et NoSQL, et aux fichiers plats.

Solutions de données à l'échelle de l'entreprise
Altair offre une gamme de solutions et de produits de visualisation de données de classe entreprise qui peuvent être déployés dans le nuage (public ou privé) ou sur site. Déployez notre logiciel rapidement (en quelques jours, pas en plusieurs mois) et invitez les nouveaux utilisateurs à commencer à élaborer leurs propres tableaux de bord personnalisés et leurs applications d'analyse en continu en quelques heures.
Notre moteur de traitement des flux se connecte directement aux sources de données en temps réel et aux séries chronologiques historiques, notamment MQTT, Kafka, Solace, etc. Les utilisateurs peuvent créer des applications de traitement d'événements qui combinent les données de streaming avec les données historiques, calculer les mesures de performance à l'aide de tout un ensemble de fonctions statistiques et mathématiques, agréger, modéliser et comparer les ensembles de données, et mettre automatiquement en évidence les anomalies par rapport à des seuils définis par l'utilisateur.
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Optimisez vos opérations
Utilisez Altair® Panopticon™, le logiciel de visualisation de données pour extraire une réelle valeur de vos données. Repérez en quelques secondes les valeurs aberrantes, les anomalies, les tendances et les clusters dans les données. Les outils d'analyse visuelle d'Altair sont optimisés pour traiter les données critiques, y compris celles qui peuvent changer très rapidement. Les outils de filtrage permettent aux utilisateurs de faire un zoom avant et arrière sur la ligne de temps, de supprimer les faux positifs de l'écran et de se concentrer sur les exceptions. Les utilisateurs peuvent résoudre rapidement les problèmes difficiles, comprendre les relations complexes en quelques secondes et identifier les questions nécessitant un examen plus approfondi en quelques clics seulement.
Ressources

Guide to Using Data Analytics to Prevent Financial Fraud
Financial fraud takes countless forms and involves many different aspects of business including; insurance and government benefit claims, retail returns, credit card purchases, under and misreporting of tax information, and mortgage and consumer loan applications.
Combating fraud requires technologies and business processes that are flexible in their construct, can be understood by all who are involved in fraud prevention, and are agile enough to adapt to new attacks without needing to be rebuilt from scratch. Armed with advanced data analytics, firms and government agencies can identify the subtle sequences and associations in massive amounts of data to identify trends, patterns, anomalies, and exceptions within financial transaction data. Specialists can use this insight to concentrate their attention on the cases that are most likely fraud.
This guide will help you understand the complex environment of financial fraud and how to identify and combat it effectively.

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.

Guide to Using Altair RapidMiner to Estimate and Visualize Electric Vehicle Adoption
Data drives vital elements of our society, and the ability to capture, interpret, and leverage critical data is one of Altair's core differentiators. While Altair's data analytics tools are applied to complex problems involving manufacturing efficiency, product design, process automation, and securities trading, they're also useful in a variety of more common business intelligence applications, too.
Explore how machine learning drives EV adoption insights - click here.
An Altair team undertook a project utilizing Altair® Knowledge Studio® machine learning (ML) software and Altair® Panopticon™ data visualization tools to investigate a newsworthy topic of interest today: the adoption level of electric vehicles, including both BEVs and PHEVs, in the United States at the county level.
This guide explains the team's findings and the process they used to arrive at their conclusions.

Make Machine Learning Work for You
Protecting consumers and enterprises involved in online transactions is just one example of how machine learning (ML) influences our daily lives. In fact, the list of use cases is already long, diverse and growing fast. The reason is clear – ML is a game-changing tool that enables organizations to make better decisions faster. What's more, ML is highly effective at balancing conflicting objectives.
Given the breadth and depth of potential use cases, one thing is clear – more and more people will find themselves working in environments where ML plays a critical role. And thanks to the emergence of low-code and no-code software, ML is no longer the exclusive preserve of programmers, data scientists, and people who paid attention in math class. More of us can, and will, be involved in developing and deploying practical ML solutions.
This eGuide will help you understand the key concepts behind ML, some common applications, and how ML becoming more useful to people at all levels of the modern organization.