Verwandte Lösungen

Altair Knowledge Seeker

Leistungsstarke Datenvisualisierungs-, Segmentierungs- und Strategieentwicklungssoftware

Knowledge Seeker wird häufig von Datenanalyseteams verwendet, die eine schnelle Datenvisualisierung für anfallende Segmentierungs- und Profilierungsaufgaben verwenden möchten. Mit seinen marktführenden Entscheidungsbäumen hilft Knowledge Seeker Business Analysts dabei, in Daten gefundene Erkenntnisse schnell zu verstehen. Dank seiner interaktiven und intuitiven Benutzeroberfläche können Datenanalyseteams schnell Random-Forest-Modelle und Entscheidungsbaummodelle erstellen, ohne dazu lange und fehleranfällige Skripte erstellen zu müssen.

Prädiktive Analysen werden mithilfe unserer einzigartigen Strategiebaum-Technologie zu präskriptiven Analysen, mit denen ein Unternehmen Geschäftsregeln für seine Modellierung definieren kann. Zum Erstellen und Bereitstellen von Datenanalysemodellen mit Knowledge Seeker ist keine Codierung erforderlich.

Knowledge Studio für Apache Spark

Apache Spark wird von Data Scientists als bevorzugte Plattform für die Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen angesehen, um schnell Einblicke aus Big Data zu gewinnen. Die fortschrittliche Analysesoftware von Altair bietet Unternehmen beispiellose Analyse- und Datenverarbeitungsfunktionen, mit denen sie Herausforderungen bewältigen können, die häufig beim Zugriff auf Big Data und bei der Ermittlung von Erkenntnissen auftreten.

Als Produktivitäts-Tool für Spark-Benutzer ermöglicht Knowledge Studio für Apache Spark Benutzern die Interaktion mit Spark über eine interaktive und intuitive Benutzeroberfläche, um fehlerfreien Code zur Verwendung in Produktionsskripten zu generieren. Mit diesem Tool ist das Bearbeiten verteilt gespeicherter Daten, einschließlich großer Datenmengen mit Milliarden von Zeilen und Tausenden von Spalten, so einfach wie mit keiner anderen Lösung.

Nach Abschluss der Datentransformationsaufgaben wird derselbe Workflow zum Erstellen und Bereitstellen von Vorhersagemodellen verwendet. Die daraus resultierende schnelle Visualisierung von Daten und erklärbaren gefundenen Erkenntnissen ermöglicht es Datenanalyseteams von Unternehmen, anhand von Datenquellen wie Hadoop HDFS, Amazon S3 und anderen von Spark unterstützten Speicherlösungen fundierte Entscheidungen zu treffen.