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A business user in a financial services firm uses the Altair Monarch data preparation solution to extract and transform data from a five GB PDF containing thousands of pages.

Altair® Monarch®

准备、转换和清理来自几乎任何来源的数据

Altair® Monarch® 是一种自助式数据准备解决方案,可直接连接到结构化和半结构化数据源,包括 PDF、复杂电子表格、SQL 数据库、云数据和大数据源。 Monarch 不需要编码,专为没有专业 IT 技能或编程经验的商业用户而设计。

Monarch 可以轻松地 准备转换 来自不同来源的数据为行和列,以用于报告、分析、 机器学习和其他应用程序。 该软件包含 80 多个预构建的数据准备功能,可帮助非技术用户快速、无错误地完成数据准备任务。 通过 Monarch 的可审计的变更历史记录和清晰的数据沿袭制定可靠的数据。

Altair Monarch 是 G2 数据准备领域的领导者 Altair Monarch 是 G2 领域的领导者 Altair Monarch 是 G2 领域的领导者 Altair Monarch 是 G2 领域的领导者

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为什么选择 Monarch?

第五代 PDF 提取引擎

Monarch 先进的 PDF 提取功能使用户能够从最复杂的 PDF 文件中捕获数据,包括具有复杂格式、小计和表格的大型报告。 Monarch 降低了错误风险,可以在普通计算机硬件上运行,并允许 IT 技能有限的人向同事提供干净、高质量的数据。

从复杂电子表格中捕获数据

Monarch 可以轻松捕获存储在格式最复杂的 Microsoft® Excel® 电子表格中的数据。 Monarch 可以识别电子表格中的模式,并了解哪些单元格包含有用的数据、哪些单元格是多余的,以及单元格在文件结构中彼此之间的关系。 Monarch 使用这些模式来创建表,您可以在其中轻松处理数据来执行清理、转换和其他准备任务。

A data science team uses Altair Monarch to prepare and transform data as part of a major migration to a new enterprise system.

自动化将旧数据迁移到新系统中

无论是迁移到云端还是替换旧系统,企业系统迁移都是缓慢且耗费资源的。 Monarch 将通常需要手动且冗长的过程转变为自动化的工作流程,可以在几小时或几天内完成数据迁移。

主要功能

报表对账

手动清理、合并和转换报告耗时、重复且容易出错。 Monarch 允许用户从任何来源提取数据,包括 PDF、电子表格和文本报告,并自动化可重复的对账工作流程。

更快、更准确地审计

审计对所有参与者来说都是费时且辛苦的劳动。 审计数据通常存在于 PDF 和文本文件中,这意味着必须将这些不同来源的数据与账簿进行核对。 Monarch 可自动提取复杂数据并比较多个来源。 审计人员在准备信息上花费的时间更少,并对其评估更有信心。 Monarch 提供完整的数据沿袭、对账配置和变更历史。

易于使用

无需复杂操作即可获得洞察力。 Monarch 为决策和复杂问题提供完整、可信的数据。 数据架构师、数据工程师和业务分析师使用 Monarch 直观的向导驱动界面。 借助 80 多种预建的数据准备功能,用户可以将杂乱的数据转换为干净、可用的数据集,以供进一步分析使用。 Monarch 将数据导出到许多领先的第三方商业智能 (BI) 和分析平台。

强大、高效的自助数据准备功能

自助式数据准备使人们能够有效地访问、转换和使用所有数据资源,以支持充分知情的业务和技术相关决策。 Monarch 是提取暗数据(包括半结构化 PDF、Excel 和文本文件)的快捷且简单的方法。 Monarch 还处理大数据和其他结构化来源。

降低成本,提高效率

自助式数据准备无需与 IT 部门合作开展数据提取项目,而这种项目可能既耗时又昂贵。 Monarch 的自动化流程节省时间、建立信任、使人们能够自信地做出明智的决策,并专注于分析而不是数据准备。

为关键业务系统预构建的应用程序

Monarch 应用程序库为 Monarch 客户提供了数千个针对核心业务系统(如 ADP、Dayforce、Fiserv、Mastercard、Meditech、SAP 等)的预建应用程序的访问权限。 这些应用程序的功能范围从连接和复杂的数据提取到完整的业务流程,例如协调多个不同的系统。 新客户提高了生产力并实现即时 ROI,而经验丰富的客户发现了简化数据流的新方法。
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