Altair® Knowledge Studio®
Veri bilimciler ve iş analistleri, verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretmek için Altair'i kullanır. Knowledge Studio, tek bir kod satırı gerektirmeden açıklanabilir sonuçlar üretirken verileri hızla görselleştiren, pazar lideri, kullanımı kolay bir makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik çözümüdür.
Tanınmış bir analitik lideri olan Knowledge Studio, modellerin nasıl yapılandırıldığını ve ayarlandığını kısıtlamadan AutoML ve Açıklanabilir Yapay Zeka gibi özelliklerle makine öğrenimine şeffaflık ve otomasyon getirerek model oluşturma üzerinde kontrol sahibi olmanızı sağlar.
Tüm beceri setleri için tasarlanmıştır
Knowledge Studio, işletme genelinde işbirliğini mümkün kılmak için tasarlanmıştır. Veri bilimciler ve iş analistleri karmaşık projeleri haftalar veya aylar değil, dakikalar veya saatler içinde tamamlayabilirler.Sonuçlar kolayca anlaşılır ve açıklanır.
İş sorunlarını çözmek için tasarlandı
Knowledge Studio, kredi ve dolandırıcılık riski, pazarlama analitiği, ürün yaşam döngüsü tasarımı, müşteri sadakat programları ve tedarik zincirlerinin yönetilmesine yardımcı olmak için mükemmel bir seçimdir. Knowledge Studio, sağlık hizmetlerinden finansal hizmetlere, telekomünikasyondan ürün garanti taleplerine kadar analitik ekiplerinin verilerinden yararlı, eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmelerini sağlar.
Veri bilimi ve makine öğreniminin yüksek taleplerini karşılar
Modelleme sürecinin adımlarının kullanım kolaylığı ve otomasyonu, veri bilimcilerin kodlama veya diğer araçları kullanmaktan daha hızlı bir şekilde daha fazla makine öğrenimi modelini verimli bir şekilde geliştirmelerini sağlar.
Kodsuz makine öğrenimi modellemesi
Etkileşimli ve sezgisel bir arayüz, farklı beceri setlerine sahip kullanıcıların çok çeşitli veri kaynaklarına hızlı bir şekilde bağlanmasına, farklı veri formatlarını kullanılabilir veri kümelerine dönüştürmesine ve karar ağaçlarından regresyon modellerine ve derin öğrenmeye (sinir ağları) kadar çok çeşitli modelleme teknikleri ve algoritmaları kullanarak içgörüler oluşturmasına olanak tanır.
Şeffaf, açıklanabilir yapay zeka
Bir modelin nasıl yapılandırıldığı ve modelin çıktısının ne anlama geldiği ile ilgili ayrıntılar Açıklanabilir Yapay Zeka kullanılarak gösterilir. AutoML Knowledge Studio'nun sorumlu yapay zeka yaklaşımı ile birlikte, bir modelin çıktısının tüm kullanıcıları, bir tahminin nasıl ve neden yapıldığını bilerek karar verme konusunda emin olabilirler.
Öngörüselden kuralcı analitiğe
Knowledge Studio'nun patentli Strateji Ağaçları, iş hakkındaki bilgilerinizi tahmine dayalı modelleme sonuçlarıyla birleştirerek, müşteri tabanlarınızın farklı segmentlerine yönelik tedaviler önermenize olanak tanır. Kontrol edilebilir değişikliklerin birden fazla senaryoya etkisini puanlayarak stratejileri ve kampanyaları optimize edin. Yeni iş fırsatlarına yönelirken aradığınız yatırım getirisini en üst düzeye çıkarın.
Kredi Riskinin Azaltılması
Finans şirketleri, bir başvuru sahibine kredi limiti sunarken geliri en üst düzeye çıkarmak ile başvuru sahibinin ödemede temerrüde düşme eğilimini en aza indirmek arasındaki dengeyi bulmakta zorlanmaktadır. Kârı maksimize etmek ile riski en aza indirmek için müşteri yetkilendirme kampanyalarına getirilen kısıtlamalar arasındaki çatışma, genellikle önemli gelir fırsatlarının gerçekleşmemesine neden olur.
Artan kredi limiti tekliflerindeki birçok olası artışa karşı yüz binlerce veri noktasının profilini çıkarırken çok sayıda matematiksel olasılık, elektronik tablolar gibi geleneksel araçların etkisiz olduğu anlamına gelir. Veri bilimi ekipleri, Altair'i kullanarak en yüksek geliri getirecek bir kampanya için gereken uygun bütçeyi belirlemek için modeller oluşturabilir; bir başvuru sahibinin kredi limiti artışı teklifine hangi dağıtım kaynağından (örn. e-posta, çağrı merkezi, doğrudan posta) yanıt vereceğini tahmin edebilir; ve kredi limitinde bir artış kabul edilirse hangi başvuru sahibinin risk altında kabul edileceğini anlayabilir.
Pazarlama Analitiği
İyi yürütülen pazarlama kampanyaları karmaşıktır, genellikle birden fazla ürün sunumunu kapsar ve çeşitli dağıtım kanallarına dayanır. Pazarlama ekipleri genellikle müşterilerin kampanyalara nasıl tepki vereceğini tahmin etmekte zorlanır. Kampanya ister müşteri sadakatini artırmak ister yeni iş çekmek için olsun, müşterilerin önceki tekliflere nasıl yanıt verdiğine ilişkin geçmiş veriler; demografik veriler ve son işlem kayıtları ve kredi puanlaması gibi finansal veriler de dahil olmak üzere birkaç farklı ve çok farklı veri kümesinin kullanılması yaygındır.
Altair, pazarlama ekiplerinin müşteri segmentlerinin özel bir teklifi kabul etme eğilimini daha doğru bir şekilde tahmin etmesine, farklı kampanya harcama miktarlarına ve kanal yeteneklerindeki değişikliklere göre hangi pazarlama stratejisinin en yüksek geliri sağlayacağını belirlemesine ve kampanyanın sonuçlarını yorumlamak için zaman serisi grafikleriyle pazarlama panoları oluşturmasına yardımcı olur.
Kestirimci Bakım
İster planlanmış ister planlanmamış olsun, üretim ortamlarındaki kesinti sürelerinin maliyeti işletme için son derece maliyetli olabilir - yıllık milyonlarca dolar. Beklenmedik duruş süreleri maddi ve maddi olmayan işletme maliyetlerini önemli ölçüde etkileyebilir. Arıza süresiyle ilişkili riski azaltmak için, üretim operasyonları genellikle ekipman bakım takvimleri geliştirir, ekipmana ihtiyaç olup olmadığına bakılmaksızın bakım yapar ve bu da gerekenden daha yüksek genel giderlere yol açar.
Teknolojideki gelişmeler, kuruluşların ekipmanlarının nasıl çalıştığına dair gerçek zamanlı veri toplamasına olanak sağlamıştır. Bu veriler, gelecekteki ekipman arızalarının gizli göstergelerini içerir. Tahmine dayalı analitik kullanarak üreticiler bu gizli bilgileri çıkarabilir ve böylece risk yüksek olduğunda bakım yapmayı seçebilirler. Sonuç, maliyetli veya tehlikeli plansız duruş sürelerinden kaçınılması ve onarım ve bakım personeli ile kaynaklarının daha verimli bir şekilde planlanmasıdır.
Altair'in Veri Analitiği Kestirimci Bakım (PdM) modelleri, üreticilerin plansız kesintilerle ilgili yüksek maliyetlerden kaçınmasına, planlı bakım programlarını optimize etmesine ve verimli, uygun maliyetli onarım döngüleri oluşturmasına yardımcı olmuştur.
Mağaza İçi Perakende Analitiği
Günümüz tüketicileri, ürün tekliflerini, fiyatlandırmayı ve satın alma seçeneklerini karşılaştırmak için çevrimiçi perakende sitelerinden tam olarak yararlanıyor. Alışveriş yapanların fiziksel bir mağazayı ziyaret etmesi, ürünleri incelemesi ve ardından çevrimiçi satın alması alışılmadık bir durum değildir. Tüketici tarafından olumlu bir alışveriş deneyimi olarak görülse de, perakendeci için bu durum stok fazlalığına, daha yüksek işletme maliyetlerine ve müşteri sadakatinin aşınmasına yol açıyor.
Perakendeciler bu sorunu çözmek için web sitelerinden, satış noktası sistemlerinden, tedarik zinciri sistemlerinden, sadakat kartı kullanımından, mağaza içi sensörlerden ve daha fazlasından her gün ürettikleri verilere bakıyorlar. Altair Data Analytics, perakendecilerin farklı ürün pazarlama tekliflerine tepki verme eğilimlerini anlamak için tüketicileri segmentlere ayırmalarına ve profillerini çıkarmalarına ve tüketicilerin ürün yerleştirme, satın alma teşvikleri ve ani satın alma davranışına yol açan deneyimlere nasıl tepki vereceğini daha iyi anlamak için mağaza içi davranışları izlemelerine yardımcı olur.
Altair Knowledge Studio, perakendecilerin tüketici davranışları ve pazar eğilimleri hakkında daha fazla pazar payı, daha yüksek müşteri sadakati ve daha verimli ürün ve hizmet dağıtımı sağlayabilecek içgörü bulmalarına yardımcı olur.
