如果你在分析或者机器学习软件市场，可能需要关注牛郎星工程。Altair以其产品模拟和计算机辅助工程软件而闻名。它悄悄地组装了一个令人印象深刻的大数据平台，从数据准备和商业智能扩展到流分析和AutoML。

Altair Engineering的历史可以追溯到1985年，当时首席执行官詹姆斯斯卡帕(James Scapa)、乔治克里斯特(George Christ)和马克基斯特纳(Mark Kistner)在密歇根州成立了Troy公司，开发CAE软件。其最初的产品被称为HyperWorks，使设计师能够模拟制造的产品，无论是汽车底盘还是飞机机翼。

由于靠近底特律，Altair一直与汽车主机厂保持着良好的关系。借助一系列建模工具和数字物理引擎，HyperWorks产品帮助汽车制造商在现实世界中模拟他们的设计行为。

在首席执行官Scapa的领导下，Altair进行了一系列收购，以巩固其在产品仿真领域的地位：solidThinking、SimLab、ACUSIM软件和可视化解决方案等。这些模拟通常受益于强大的计算能力，因此该公司自然进入了高性能计算(HPC)市场。该公司表示，如今，其开发管理HPC集群软件的PBS Works软件部门已出现在500强超级计算机中的近40%。

随着模拟和其他来源产生的数据的增长，Altair客户对大数据工具的需求也在增加。随着机器学习功能的增长，在HPC硬件上利用ML功能的诱惑也在增加。企业越来越希望将其传统的HPC模拟解决方案与更新的机器学习和人工智能(AI)功能相结合。

Scapa发现了这一市场变化，并将Altair引向了一个新的方向：大数据分析。

2018年，继2017年成功首次公开募股后，Altair斥资1.76亿美元收购了Dataworks，其旗舰产品Monarch提供数据准备和商业智能功能。然而，在被Altair收购之前，Datawatch自己进行了两次收购，包括2013年收购瑞典一家名为Panopticon software的流分析开发商，以及2018年收购拥有20年机器学习和数据经验的Angoss。科学。

如今，这些Datawatch产品已经成为Altair大数据分析战略的核心。该公司去年的总收入为4.95亿美元，它在数据分析部门销售了四种主要产品，包括：

Monarch用于数据捕获和基于桌面的数据准备；

Panopticon用于实时可视化和流处理；

基于浏览器的数据准备知识中心；

以及用于机器学习模型开发的知识工作室(原名Angoss)。

随着对Datawatch的收购，Altair已经成为Gartner最新的数据科学和机器学习魔力象限，尽管它距离被这个分析小组视为领导者还有很长的路要走。

但根据Altair高性能计算和云产品首席技术官Srikanth“Sam”Mahalingam的说法，由于Altair其他产品的广度和深度，该公司的数据分析产品处于独特的地位。

“我们真的看到了模拟、高性能计算和分析的集成，”Makhalin Lingam在最近的一次采访中告诉Datanami姐妹。他说，“我们整合这些工具，真正为我们的客户提供一个平台……做出有效的设计决策，缩短创新时间。”

在上个月举行的虚拟全球数据分析峰会期间，该公司发布了其所有数据分析产品的新版本(Mahalingam指出，此次发布是在Monarch最初产品发布30周年之际，“从开发之日起”作为一种基于DOS的工具，“他说。

Monarch受益于数据源(包括CSV和Excel文件)处理的改进。更好地处理复杂的Excel数据，让用户可以在桌面君主环境下而不是Excel中准备数据，甚至因为模板的可扩展性而复制到其他Excel文件上。Monarch已经从PDF中提取数据很长时间了。

前Angoss产品的知识工作室也得到了增强。它支持Keras深度学习框架，使用Python自动生成机器学习模型，支持可解释的AI。

Keras是最受欢迎的开发神经网络的开源框架之一，这也是该公司在其拖放式机器学习工具中添加对它的支持的原因。Mahalingam表示，虽然产品本身不是开源的，但Knowledge Studio会利用其他开源工具(如Apache Spark)，未来可能会采用更多的工具。

他说，“我们不会重写开放世界正在做的事情。”“但只要我们觉得开放世界提供了最好的工具，我们就会与它们整合，因为许多大型企业已经在这些开放工具上实现了标准化。”

Mahalingam表示，Knowledge Studio可以自动化大型机器学习模型样本。

“我们可以训练(模型)，生成代码，并将特定的Python代码作为推理或评分模型部署到任何企业平台，或我们自己的操作平台，以构建有意义的应用程序，”他说。

Mahalingam表示，添加可解释的AI功能对于使公民数据科学家能够信任Knowledge Studio自动生成的模型至关重要。

他说，“如果我们不提供可解释的AI，那么商业用户就不会有信心使用自动生成的模型。”“这就是为什么我们认为可解释的人工智能和AutoML可以携手并进。”

用Knowledge Studio开发的模型可以部署到实时分析引擎Panopticon上。这将对营销和财务部门以及产品工程和设计领域的用户有用，这是Altair的传统最佳选择。

“如果你正在建立实时可视化，并且你希望评分模型对即将到来的实时数据进行评分，以形成预防性维护应用程序，并且你希望通过持续智能来扩展它，我们将能够做到这一点，”Makhalin Graham说。

在数据分析领域，Altair可能不是一个家喻户晓的名字。然而，由于其在HPC中的继承性、庞大的客户群(11，000个客户，并且还在不断增加)以及已证实的吸收M&A的能力(迄今已进行了30次)，客户不必觉得他们在未经证实的初创企业中承担风险。

“今天，我们可以提供一个完整的端到端企业平台来快速构建分析应用，无论是在传统的商业环境中(如营销、金融或工业物联网和产品工程)，”Mahalingam说。“我们可以吸收很多经验和专业知识，现在我们可以整合产品工程、工业物联网和商业分析。我们可以用Altair整合所有这些。”