データ分析& AI

データ分析と人工知能(AI)

データ分析とは、ビッグデータ等のデータを分析してインサイトを引き出すことで、消費者の行動の予測や、その予測に基づく対策の処方をサポートする手法です。分析したデータから得られたインサイトは、組織の成長や収益、成功を脅かす要因に対する予防的な措置に活かすことができ、意思決定に不可欠なものです。

Altairのデータ分析ソリューション

Altairのデータ分析ソリューションは、個々のスキルレベルにかかわらず、データを抽出、生成、活用して、確かな根拠に基づいた判断を下すことができるようデザインされているため、誰でも簡単にデータ分析を始めることができます。

データ分析チームやIT部門とビジネス部門が互いに協力し、得られた知見を共有できるように設計されたツールのため、コードを書くことなくデータ変換と機械学習が可能で、データ分析ツールにありがちな複雑な作業を削減します。専門的なプログラミングの知識が不要なため、一部の人間しかデータを分析できないといったことはありません。組織内の様々なプロフェッショナルが、分析によって有用な情報を引き出せるようサポートします。

データ分析ツールの一覧

データサイエンティスト不在でもビッグデータを活用したい!

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データを業務に活用

データとAIを業務に活用

自社の作業工程、顧客、製品をより深く理解するためには、チームが協力してデータに基づくインサイトを生み出し、組織全体で共有しなくてはなりません。Altairのソリューションは、データサイエンティストやエンジニア、MLOpsスペシャリスト、ビジネスアナリスト、エグゼクティブなど、さまざまなスキルセットに対応しており、完全なデータパイプラインを通してデータ分析とAIのパワーを最大限に活用するために必要とされる機能を、コーディング不要、クラウド対応のインターフェース操作だけで使用できます。

Altair Data Analyticsは、企業がデータ分析とAIを安全で、管理された、スケーラブルな戦略で運用できるようにします。

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AIを活用したデザイン

AIを活用したデザイン

AIと機械学習(ML)の分野における進歩と、ロバストなシミュレーション、テスト、およびフィールドデータセットの利用可能性の増加により、エンジニアリングデータサイエンスは、現代の製品開発ライフサイクルの重要な要素となっています。AIによって強化されたコンピュータ支援エンジニアリング(CAE)は、メーカーに対して、MLが導く洞察力の発見、物理学とAIによるワークフローを通じた複雑な設計問題への新たな解決策の探求、コラボレーションとデザインコンバージェンスによるより大きな製品イノベーションの実現を提供します。

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データアナリティクス

データアナリティクス

データディスカバリーとデジタルトランスフォーメーション(DX)において30年以上の経験を持つ業界リーダーのAltairは、PDF、スプレッドシート、テキストファイルなどの複雑な半構造化データやビッグデータ、その他の構造化ソースからデータを抽出するための最も簡単な方法を提供しています。データがオンプレミスでもクラウドでも、準備作業を自動化し、数時間から数日で正確でクリーンなデータセットに変換することができるので、日常的な反復作業やエラーが起こりやすい作業を減らし、付加価値のある活動へ時間を費やすことができます。

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予測分析と機械学習

予測分析と機械学習

Altairの機械学習およびAIソリューションは、求めているインサイトを含んだ粒度の高い低レイテンシーデータに素早く到達します。AutoMLや説明可能なAIなどの機能を用いて透明性と自動化を実現し、モデル構築を効率化することで、より多くの時間を分析に充て、結果を信頼できるものにします。柔軟なノーコード方式により、モデルの構成や調整方法を制限することなく、モデル構築をコントロールすることができ、一般的なオープンソースの言語やエンジンをサポートしているので、Altairを使って構築した新しいモデルを既存の解析インフラに統合することもできます。

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即座に業務に活かす

データの可視化とストリーム処理

リアルタイムでデータに潜む異常、傾向、外れ値を数秒以内に検知できるほか、情報量が豊富で的確なダッシュボードを使って、組織全体で結果を共有することができます。Altairのストリーム処理およびデータ可視化ソリューションは、時々刻々と変化する膨大なテレメトリ、センサー、および取引データを存分に活用し、十分な情報に基づいた迅速に決断する必要がある人々のために構築されています。

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Altair® RapidMiner™

データ分析・AIプラットフォーム

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データ分析に関する資料

データ分析の基礎知識:機械学習の基礎とアルゴリズムと使い方ウェビナー

2020年9月18日(金)14時~15時に開催されたウェビナー「データ分析の基礎知識:機械学習の基礎とアルゴリズムと使い方」の収録動画です。 本ウェビナーでは、社内のデータ活用を進めるうえで必要な機械学習の基礎知識を解説します。また、Altairが提供する機械学習・予測分析ソリューションAltair Knowledge Studioについて、最後に少しだけご紹介します。 セミナーの内容 機械学習とは? 機械学習アルゴリズムの基礎 (回帰 / クラスタリング / 決定木 / ディープラーニング) 機械学習の活用方法

Webinars

MasterCardがセルフサービス型データプレパレーションでカスタマーエクスペリエンスを向上

メインフレームに格納されたレポートの取引明細と現金残高の確認を毎週40~80時間かけて手作業で行い、突合用のデータはExcelに手入力していました。Monarchのデータプレパレーション機能を使ってメインフレーム内のレポート上の重要情報を抽出することで、即座に分析を開始できるようになり、突合を短時間で完了できるようになり、顧客や社内の他部署から問い合わせがあった場合に都度分析を行うことも容易になりました。

Customer Stories

スマートファクトリー - 機械学習でデータ活用し製造業のリスクを軽減

ものづくりの現場では、工場内のあらゆる機器をインターネットに接続することで品質や状態などの情報を「見える化」したり、情報間の因果関係を明確にするなど、効率的な経営のため、全体最適を図る多くの取り組みがなされています。 Altairの機械学習による予測分析ツールAltair Knowledge Studioは、これまで数々の工場におけるスマートファクトリー化実現をサポートしてきました。隠れた異常を特定し、製造資産の次のレベルの監視と保守のためのインサイトを提供することにより、製造現場の効率を高めるツールです。 今回は、製造現場のデータライフサイクル全体において、運用データを活用し、リスク軽減および生産性向上を実現するKnowledge Studioのソリューションをご紹介します。

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データ分析に関するブログ記事

アルテアのブログでは、データ分析、機械学習、人工知能、データ準備などのトレンドや実例、ノウハウなどをご紹介しています。

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