加速人工智能 (AI) 应用
数据分析和人工智能 (AI) 中的摩擦可能导致项目失败、浪费资金和不必要的工作。 如今，各部门形成信息孤岛，数据量增长如此之快，以至于组织无法管理或利用这些数据，而且数据科学人才仍然严重短缺。 组织必须解决这些摩擦点，作为其数据和 AI 战略的一部分，以便他们能够建立快速、可重复和成功的数据分析项目。
通过无摩擦 AI 加速 AI 采用。 Altair® RapidMiner® 消除了障碍，让您可以连接三个重要的资产：数据、人员和流程。
无摩擦 AI 是什么意思？
用户与数据之间无摩擦
企业可以获取大量数据，这些数据可以改善企业的业务，但要使这些数据发挥价值，就必须加以利用。 无法管理的资源和不兼容的系统会造成混乱。 无摩擦 AI 允许您处理任何数据，并建立对数据所提供见解的信任。
Altair RapidMiner 使用户能够轻松地从任何来源提取和准备数据，处理作为业务核心的报告和 PDF文件。 它通过一系列功能建立信任，这些功能可以解释复杂的数据模型，并实时向正确的利益相关者提供见解。
数据专家与学科专家之间无摩擦
数据专家与高度贴近业务的人员之间在技能和沟通方面的差距会拖累企业的发展。 数据科学人才短缺是阻碍企业采用人工智能 (AI) 的主要障碍之一。 有了 Frictionless AI（无摩擦人工智能），您不需要成为一名程序员就能预测未来的结果。
Altair RapidMiner 使企业无需庞大的数据科学家团队或高昂的服务费用就能扩展 AI 计划。 我们的平台使任何人（从新手到专家）都能够通过所需的工具来提供数据驱动的见解。 团队可以轻松进行项目协作，同时还可以通过我们的 Auto ML、可视化工作流和编码选项，按照自己的方式工作。
Altair RapidMiner 在整个分析生命周期中提供广度和深度。
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当工具、供应商或基础架构发生变化时，不会产生摩擦
确保正确的基础架构具有挑战性；处理采购流程和文书工作非常繁琐。 无摩擦 AI 支持多样化的基础设施环境——从大型机到云计算——并减轻了对昂贵的传统环境进行现代化改造的压力。
Altair RapidMiner 灵活的交付方式为用户和企业提供所需的规模，从用户桌面到内部部署服务器，再到安全的多租户云实施。 借助 Altair RapidMiner，团队可以在多语言环境（SAS 语言、Python、R、SQL）中创建、维护和运行模型和工作流。 我们还通过 Altair Units（Altair 的创新软件许可系统）为 Altair 的所有数据分析和 AI 产品提供灵活的许可和使用。
Altair RapidMiner 加速人工智能 (AI) 应用
通过我们的技术、卓越中心（CoE）方法和 Altair Units 许可模式，Altair RapidMiner 可加速您的分析计划。 我们的平台能满足您的需求，并与您的公司共同发展，满足您未来的需要。 Altair RapidMiner 提供无摩擦 AI，并为您和您的团队开辟了一个全新的可能性世界。
数据分析和 AI 平台
无论企业处于数据发展的哪个阶段，Altair RapidMiner 都能帮助团队克服挑战性障碍。 我们为成熟的数据分析团队提供现代化途径，也为刚刚起步的团队提供自动化途径。 我们不需要您的组织从根本上改变人员、流程、计算环境或现有数据状况，就能帮助您实现数据目标。
卓越中心方法
Altair 通过卓越中心（Center of Excellence）方法帮助企业制定数据分析计划并提高员工技能。 CoE 确定核心优先级的使用案例，提高业务线团队的技能，使他们能够自行解决数据分析问题，并培训从业务分析师到数据科学家等每个人使用正确的工具解决问题。 通过 Altair RapidMiner 学院提供培训，该学院为所有技能水平和行业的用户提供自定进度、基于角色的学习。
专利许可模式
从历史上看，数据分析行业一直围绕着命名用户定价，这推高了成本并限制了访问。 Altair Units 普及了数据分析解决方案的访问，同时使访问这些工具比以往任何时候都更加经济实惠。 通过 Altair Units 访问 Altair 的所有数据分析和 AI 产品的能力为用户提供了在任何地方运行软件的灵活性，在需要时自由选择所需的软件工具，以及更好使用和更低成本的价值。
特色资源
Explore Altair's Alternative SAS Language Environment
Altair enables you to develop, test and deploy programs, machine learning models, and macros written in the language of SAS as well as Python, R, and SQL - or in any combination of these - affordably, intuitively, and with no third-party software needed. We deliver the perfect combination of low-level data engineering facilities for retrieving, blending, and preparing data for analysis, along with machine learning features that let you build, explore, and validate reproducible predictive models. Altair delivers the complete, and only true alternative solution for developing and maintaining models, programs, and macros written in the SAS language.
Enabling Data Science at Avery Dennison
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
Guide to Self-Service Data Preparation
Whether you call it data preparation, mining, extracting, cleaning, joining, blending, or masking, it's all data transformation. This guide will help you assess your requirements and develop an implementation plan to increase efficiency and reduce errors in your data transformation processes. Experience no-code, automated data transformation: Try Altair Monarch today, for free.
Break Down Data Science Language Barriers
For developers of analytics and ML tools, free-to-use resources like Python, R, and SQL have redefined the landscape. And this isn't simply a matter of cost. These open-source languages offer greater productivity, flexibility, and their own specific sets of capabilities and benefits. But there's a catch. While it may no longer be the preferred choice for coders who have grown up with open source, the long-established, SAS language remains a staple of the data science ecosystem. As a result, many enterprises still rely on a host of business-critical applications that were built using SAS language.
