예측분석 솔루션
KNIME
- KNIME
- KNIME Analytics platform
- KNIME Business Hub
KNIME
KNIME은 분석 모델 생성과 배포를 통하여 조직 내 인사이트 공유, 데이터 앱 및 서비스에 이르기까지 엔드 투 엔드 데이터 과학을 위한 완벽한 플랫폼을 제공하는 솔루션입니다.
솔루션 및 교육 문의
KNIME 구성
-
KNIME Analytics Platform
직관적인 UI 기반으로 분석을 수행할 수 있는 오픈 소스 솔루션
-
KNIME Business Hub
사내 인프라에 구축하여 작업결과를 배포할 수 있는 기업용 솔루션
KNIME 활용 사례
약품의 연구, 개발, 제조,
판매 사업을 영위 하고 있는 제약 기업
- · 다양한 물성 예측(독성, 흡수율, 활성도 등) 및 RNA, DNA 시퀀싱 분석
- · 내/외부 신약개발 관련 데이터를 수집, 정제, 시각화하고 기계학습 예측 모델을 구축하여 비전공 연구원들이 쉽게 사용할 수 있도록 KNIME Server로 서비스
보험 상품을 판매하는 외국계 손해보험사
- · REST API를 활용하여 보험 청구 관련 이미지를 송수신, 분석 서비스를 자동화하여 비용 및 인력 자원 절감
- · DB Scan을 통한 고객 세분화와 상호작용이 가능한 시각화를 활용
글로벌 입지를
갖춘국제 연구 중심
의료 그룹
- · 화합물의 용해도, pKa 및 리핀스키과 같은 물리화학적 특성에 대한 적합한 기준 평가
- · 프로세스 자동화를 통해 비용, 시간, 인력 및 자원 절감
글로벌
자동차부품 기업
- · 부품의 이상과 고장 발생 가능성을 예측
- · 가상테스트를 통한 비용, 인력 및 자원 절감
독일의
에너지공급 기업
- · 자산 고장을 예측하고 예방적 유지보수를 수행하여 가동 중지 시간을 최소화
- · 에너지 수요 추세를 모니터링하여 에너지 분배를 최적화
의료 서비스
제공자를위한 공급망 솔루션
제공 기업
- · 수요예측을 통해 적정 수준의 재고를 유지하여 백만달러 상당의 버려지는 의료 용품 방지
- · 의료 공급망의 낭비를 줄이고 재고 공급 비용을 절약
KNIMEAnalytics Platform
KNIME은 무료 오픈 소스 솔루션으로, 사용자가 데이터 과학의 최첨단, 데이터 소스에 대한 300개 이상의 커넥터 및 최신의 머신러닝 라이브러리를 활용할 수 있는 솔루션입니다.
KNIME 다운로드KNIME의 데이터 분석 Workflow 예시
- 데이터 접근 및 수집
- 데이터 전처리 및 분석
- 데이터 시각화 및 탐색
- 데이터 저장
데이터 접근 및
수집
데이터 전처리
및 분석
데이터 시각화
및 탐색
데이터
저장
Knime
①
데이터 접근 및 전처리
- · MySQL, Oracle 등 다양한 데이터 소스에 접근 지원
- · SAS, Excel, PMML 등 다양한 유형 및 크기의 데이터를 전처리
②
데이터 시각화 및 분석
- · 반응형 차트 및 시각화를 통한 데이터 탐색
- · 스프레드시트 또는 기타 수동 반복 데이터 작업 자동화를 통한 시간 절감
- · 최신 머신러닝 알고리즘 지원
③
데이터 저장 및 공유
- · 반복 업무에 대한 Workflow 구성 및 저장하여 작업 시간 단축
- · Python, R 및 Java 등 스크립트 연동으로 기존에 사용하던 분석 스크립트 활용 가능
④
GUI기반의 직관적인
인터페이스
- · Low code/No code 인터페이스를 통한 분석 Workflow 구축
- · Drag & Drop 방식으로 비전문가도 쉽게 사용 가능
KNIME Business Hub
KNIME Business Hub는 데이터 분석가가 모델을 배포하고 협업할 수 있는 단일 고객 관리 환경을 제공하는 기업용 솔루션 입니다.
Business Hub 주요 기능
Team 및 Space
Team 및 Space
- - 프로젝트, TFT, 부서 등 다양한 단위의 Team과 Space를 형성하여 Workflow, 노드 등을 공유 및 협업
- - Public Space는 조직 내 모든 구성원이 접근할 수 있는 반면에 Private Space는 오직 Team 구성원만이 접근 가능
Execution context
Execution context
- - Execution context는 Workflow 실행 및 배포를 위해 구성된 실행 설정이며, 각 Job에 대하여 전용 리소스를 제공
- - Team별로 Execution context를 소유 및 관리
- - 이를 활용하여 Docker image를 구축하고 개별 사용자 설정에 맞게 실행 조건 정의
Versioning
Versioning
- - Version 관리를 통하여 Space 및 Workflow에 대한 변화를 추적하고 특정 Version으로 복구 지원
- - 특정 Version에서 Workflow를 임시 실행 기능 지원
Deployment
Deployment
- - 데이터 앱과 서비스를 구축하여 조직 내 배포하여 비전문가가 분석 Workflow를 활용
- - 특정 조건이 발생할때 자동적으로 Workflow가 실행되는 Trigger 기능
- - 특정 시간에 Workflow가 자동적으로 반복되는 Scheduling 기능
Knime
① 협업의
용이성
- · 프로젝트, 부서, TFT 등 다양한 단위의 Team 및 Space 형성
- · Team 내 Workflow를 공유하여 공동 작업 및 재사용 가능
- · 주석 기능을 활용한 의견 공유 및 상호 작용
② 도입의
용이성
- · 조직 환경에 맞는 On-Premise 및 Cloud 구축 지원
- · 웹 기반의 인터페이스를 통한 편리한 관리 작업 수행
- · 업데이트 자동화를 통한 보안과 안정성 강화
③ 데이터
프로세스 자동화
- · 데이터 프로세스를 백그라운드에서 자동화를 통한 시간 절감
- · 반복적으로 또는 특정 조건을 기반으로 실행하도록 분석 예약
- · 조직의 의사 결정권자에게 보고서 전달 자동화
④ 배포의
용이성
- · Workflow를 데이터 앱 또는 REST API로 구축하여 조직 내 구성원에게 제공
- · 중앙 집중화 플랫폼으로서 모델 배포, 배포 관리 등 관련 작업을 한 곳에서 수행
- · 모니터링과 경고 기능을 통하여 배포된 모델의 성능, 리소스 사용량 등을 확인
