Altair AI Studio Funktionen

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen.

Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten.

Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.

Scorecards verfolgen KPIs visuell.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen.

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Das Tool schlägt automatisch Datentypen, Schemata und Hierarchien vor.

Analysieren Sie aktuelle und historische Trends, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Fähigkeit, große, komplexe und/oder isolierte Datensätze zu verarbeiten.

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.

Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)

Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Wie in 176 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen

Basierend auf 249 Altair AI Studio Bewertungen. Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor

Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an Diese Funktion wurde in 266 Altair AI Studio Bewertungen erwähnt.

Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten Diese Funktion wurde in 283 Altair AI Studio Bewertungen erwähnt.

Wie in 269 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten

Basierend auf 275 Altair AI Studio Bewertungen. Bietet Modellierungsfunktionen

Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme 251 Rezensenten von Altair AI Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Generiert Berichte über die Datenleistung 254 Rezensenten von Altair AI Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 226 Altair AI Studio Bewertungen. Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform

Basierend auf 33 Altair AI Studio Bewertungen. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Wie in 57 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Wie in 54 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Basierend auf 52 Altair AI Studio Bewertungen. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wie in 47 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Wie in 30 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Bietet Bilderkennungsdienste an

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 35 Altair AI Studio Bewertungen erwähnt.

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 23 Altair AI Studio Bewertungen erwähnt.

Wie in 39 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Basierend auf 32 Altair AI Studio Bewertungen. Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen 35 Rezensenten von Altair AI Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 38 Altair AI Studio Bewertungen. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Basierend auf 37 Altair AI Studio Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Wie in 34 Altair AI Studio Bewertungen berichtet. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Basierend auf 52 Altair AI Studio Bewertungen. Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Möglichkeit, die Analyseplattform mit einer Vielzahl von Konnektoroptionen für gängige Datenquellen, einschließlich gängiger Unternehmensanwendungen, zu verbinden.

Stellt eine Verbindung zu Unternehmens-Data-Governance-Software her oder bietet integrierte Data-Governance-Funktionen, um Datenmissbrauch zu vermeiden

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren.

Bietet die Möglichkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in mehreren Datenformaten zu importieren.

Konsistente Wartung, Aktualisierung und Tests von Datenquellen, um die Qualität sicherzustellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten einfach zu analysieren, ohne programmieren zu müssen.

Gewährleistet den Datenschutz und die Sicherheit von Kundendaten.

Visualisiert Textdaten durch Diagramme und Grafiken.

Automatisiert technische Backend-Manualprozesse.

Identifiziert Entitäten wie Organisation, Personenname, Standort usw

Extrahiert Schlüsselwörter, um Muster und Themen im Text zu bestimmen.

Automatische Identifizierung und Organisation von Text basierend auf Thema oder Thema.

Nutzt die Stimmungsanalyse, um Benutzerfeedback zu erfassen.

Gibt die Sprache an, in der der Text geschrieben wurde.

Bietet die Möglichkeit, Syntax und Wortarten zu identifizieren.

Ermöglichen Sie das Anpassen von Funktionen (Schlüsselbegriff, Themen, Stimmung, benannte Entität) durch Hinzufügen von Schlüsselwörtern oder Ausnahmen.

Dem Benutzer erlauben, benutzerdefinierte Funktionen zu Analysefunktionen hinzuzufügen

Vom Benutzer erstellte Modelle können als Funktionen/vorgefertigte Modelle in anderen Modellen verwendet werden

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden.

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird.

Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen.

Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren.

Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen.

Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Dashboards über intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen.

Ermöglicht die automatisierte Berichtserstellung und geplante Zustellung an Stakeholder

Ermöglicht das Einbetten von Dashboards und Analysen in externe Apps mit flexibler Markenanpassung.

Unterstützt die Integration mit wichtigen Datenquellen wie Cloud-Datenbanken, SQL/NoSQL-Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

Verarbeitet große Datensätze effizient mit minimaler Verzögerung und gewährleistet hohe Leistung unter Last.

Hält die Leistung und Betriebszeit bei hohem Datenverkehr von mehreren Benutzern oder Teams aufrecht

Unterstützt semantische Datenschichten, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Metadaten-Governance

Integriert sich mit Jupyter, Python oder R für benutzerdefinierte Analysen und Modellierung

Bietet native Werkzeuge für statistische Analyse, Prognosen und Trendvorhersagen

Verwendet KI, um textuelle Zusammenfassungen, wichtige Erkenntnisse und Datenberichte aus Dashboards zu erstellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen und Berichte mit konversationeller oder einfacher Sprache zu erstellen.

Erkennt und benachrichtigt Benutzer über KPI-Anomalien oder signifikante Metrikänderungen in Echtzeit

Empfiehlt nächste Fragen, Analysen oder Erkundungspfade unter Verwendung autonomer KI-Agenten

Lernt aus historischen Benutzerinteraktionen, um die Abfrageergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern und zu personalisieren.

Schneidert Dashboard-Ansichten und Vorschläge basierend auf Benutzerrollen, Zugriffsebenen und vergangenem Verhalten.

Unterstützt KI-gesteuerte Erkundung durch Eingabeaufforderungen oder mehrstufige Gespräche für iterative Abfragen.

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.