데이터 변환

데이터 변환

분석 프로젝트는 데이터 준비에서 시작됩니다. 외부 소스의 데이터를 포함하여 복잡한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터 소스가 사용되는 경우가 많습니다. 원시 데이터는 신뢰할 수 있거나 정확한 경우가 드물기 때문에 안정적이며 신뢰할 수 있는 데이터로 변환해야 합니다. 알테어의 데이터 준비는 다른 데이터 소스 및 포맷에 완벽하게 연결할 수 있습니다. 비즈니스 사용자와 데이터 전문가는 다음 단계 의사 결정에 사용할 데이터를 쉽게 찾고 액세스하고 변환하여 직관적인 작업 흐름을 만들 수 있습니다. 자동화된 작업과 사전 구축된 데이터 모델을 통해 통제되고 공동 작업이 가능한 데이터 프레퍼레이션이 쉬워집니다.

간편한 사용

간편한 사용

데이터 분석에 있어서 가장 관건은 좋은 데이터와 데이터의 품질입니다. 알테어의 경우 코드 데이터를 준비할 필요가 없으므로 기술 수준이 다양한 사람들이 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있으며 사용하기 어려운 데이터를 신속하게 정리, 혼합하여 신뢰할 수 있고 정확한 데이터로 변환할 수 있습니다. 데이터로 작업하는 사람이 많을수록 복잡한 문제를 해결할 때 더 많은 통찰력을 찾을 수 있습니다.

자동화

자동화

복잡한 문제를 해결하기 위해 많은 양의 이산 데이터가 운영되고 있습니다. 요구에 발맞추기 위해 데이터 변환 작업과 표준화된 보고서 형식의 자동화는 필수입니다. 알테어를 통해 조직은 협업을 수행하고 보고서를 보다 쉽게 저장 및 검색할 수 있으며 기업 콘텐츠 관리(ECM) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA) 플랫폼과 통합할 수 있습니다.

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협업

사일로에 격리된 데이터는 의사 결정을 방해하고 많은 사람들이 동일한 문제를 해결하려고 할 때 비효율적입니다. 비즈니스 및 데이터 분석 팀은 알테어의 협업 데이터 변환 및 머신 러닝 플랫폼을 통해 안전하고 관리되는 중앙 집중식의 협업을 할 수 있습니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 공유하면 교차 기능 분석이 용이해지고 새 사용 사례가 생성되며 수행 가능한 작업의 다양성이 증가하는 동시에 무엇이 사용 가능한지에 대한 인식 부족이 완화됩니다.


어려운 데이터를 신뢰할 수 있고 정확한 데이터 세트로 변환

어려운 데이터를 신뢰할 수 있고 정확한 데이터 세트로 변환

데이터 검색 및 변환 분야에서 30여 년의 경험을 보유하고 업계를 선도하는 알테어는 모든 소스에서 데이터를 추출하는 가장 빠르고 손쉬운 방법을 제공합니다. 코딩이 필요 없는 간단한 작업 프로세스를 통해 사용자는 PDF 및 텍스트 파일과 같은 어려운 데이터를 행과 열로 변환할 때에도 협업할 수 있습니다. 데이터가 온프레미스이거나 클라우드에 있더라도 알테어는 신속한 결과를 위해 준비 작업을 자동화하고 스마트한 비즈니스 의사 결정을 위해 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있습니다.

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엔터프라이즈 레벨 데이터 자동화

엔터프라이즈 레벨 데이터 자동화

직원들은 알테어 데스크톱, 서버 및 브라우저 기반 옵션을 통해 협업하여 보고서와 데이터 모델을 저장, 공유 및 조회할 수 있습니다. 고급 데이터 준비 및 모델 구축 프로세스가 완벽하게 자동화되어 복잡성과 오류가 사라집니다. 알테어 솔루션은 일반적인 타사 콘텐츠 관리 시스템 제공업체와의 통합을 통해 핵심 보고서 및 텍스트 기반 파일의 저장, 인덱싱, 검색 및 조회를 관리합니다.

알테어는 표준화된 보고 형식을 보장하는 만들기 쉬운 모델을 통해 반복 가능한 데이터 변환 프로세스를 자동화하여 로봇 프로세스 자동화(RPA) 이니셔티브에 완벽하게 부합합니다.

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의사 결정의 대중화

의사 결정의 대중화

알테어의 혁신적인 분석 접근 방식은 선별 및 감사된 데이터 세트를 중앙화하고 관리하는 데이터 준비부터 시작됩니다. 데이터에 대한 수동 또는 자동 변경 사항이 로그로 기록되므로 데이터를 신뢰할 수 있습니다. 기술과 지식 수준이 다른 사람들이 동일한 정확한 데이터를 사용하여 의사 결정을 해야만 진정한 협업이 실현됩니다.

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체험판 요청

Altair Data Analytics 제품군의 특별함을 경험하십시오. 알테어가 여러분의 비즈니스를 어떻게 변화시킬 수 있는지 알아보기 위해 모든 기능을 갖춘 기간 한정 라이선스를 제공합니다.

예측적 분석 및 머신 러닝에 사용하기 위해 서로 다른 데이터를 연결하고 변환합니다. 기록 데이터와 실시간 데이터를 결합하여 모든 데이터를 기반으로 정보에 근거한 의사 결정을 내립니다.

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