KNIME을 통한 빅데이터 분석 및 빅데이터 예측 모델 생성이 가능하며 오픈 소스 기반으로 쉽게 접근할 수 있어요.
기업 데이터 분석 + 'KNIME' =경쟁력 확보
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데이터 전처리 및 통합 분석 소프트웨어, KNIME(나임)
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최근 데이터가 기하급수적으로 생성되고 데이터 수집 형태도 매우 다양해지고 있어 데이터 인사이트를 도출하고 효과적으로 활용하기 위해 데이터 사이언스 툴이 많이 사용되고 있어요. |
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그중에서도 데이터 전처리 및 통합 분석 소프트웨어인 KNIME(나임)은 현재 기업이 가장 많이 사용하는 데이터 사이언스 플랫폼 중 하나인데요. KNIME을 통한 빅데이터 분석 및 빅데이터 예측 모델 생성이 가능하며 오픈 소스 기반으로 쉽게 접근하여 사용할 수 있습니다. 제조에서부터 금융, 유통까지 다양한 산업 분야에서 효율성과 혁신성을 인정받고 있는 제품입니다. |
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- 모든 유형(정형, 비정형 포함)의 데이터 소스에 연결 가능
- 4,000여 개 이상의 노드를 지원하므로 데이터 변환, 정리, 통합 등의 작업을 쉽고 빠르게 수행
- 재사용 가능한 워크플로우를 만들고 반복 작업을 손쉽게 실행
- 드래그앤드롭 방식의 워크플로우로 프로토타이핑을 빠르게 생성하고 피드백 주기 단축
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- 고급 알고리즘(딥러닝, 로지스틱 회귀 분석 등) 기반으로 분류, 클러스터링 등의 모든 종류의 데이터 분석 기능 지원
- 단일 환경 내에서 Python 또는 R 등 원하는 툴을 자유롭게 혼합해서 사용 가능
- 고품질의 모델 및 시각화를 구축하고 데이터에 발생한 모든 사항들을 빠르게 확인하고 문제 해결
- 반복 작업 자동화 및 불필요한 작업 시간 단축
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- 코딩 없이 데이터 사이언스 관련 애플리케이션 및 분석 서비스를 손쉽게 생산 및 배포 가능
- 문서화, 버전 관리 등의 거버넌스 기능을 통해 기업 리스크를 손쉽게 관리
- 프로세스를 표준화함으로써 여러 팀 간에 공유 가능
- 커뮤니티 KNIME Hub(허브) 등의 협업 지원 툴을 통해 업무 생산성 향상
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- 방대한 데이터에서 신속하게 인사이트 도출 및 새로운 비즈니스 요구사항들을 프로세스에 즉시 반영
- 실제 워크플로우에 영향을 주지 않고 데이터 소스 업데이트, 파라미터 조정 등의 작업 수행 가능
- 데이터 사이언스 팀과 비즈니스 부서 간의 격차를 줄이고 협력적인 방식으로 함께 작업함으로써 문제 상황 감소
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머신러닝 기반의 자동화된 프로세스를 통해 대출 승인 속도 개선
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최근 외국의 한 소액 대출 서비스 기업이 기존 의사결정 프로세스를 자동화하고 대출 승인 속도를 대폭 개선했어요. 의사결정 프로세스에서 모델 구현에 걸리는 시간을 평균 1.5개월에서 최대 7일로 단축하고 요청당 10초 미만으로 월 20만 건 이상의 대출 승인 요청을 처리한 것이죠. 그렇다면 기존 프로세스를 어떻게 자동화했을까요?
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KNIME 분석 플랫폼이 4.5 버전으로 업데이트되면서 특히 연결성 및 편의성이 많이 향상됐는데요. 주요 업데이트 사항을 몇 개만 설명드리자면 우선 엑셀과의 데이터 통합이 간편해졌어요. Excel Cell Updater 노드로 기존 엑셀 스프레드시트의 형식을 그대로 유지하면서 모든 셀에 값을 설정하고 삽입할 수 있어요.
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[영상] KNIME 기능 소개 : 빅데이터 예측 모델 생성 편 |
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