KNIME
KNIME은 분석 모델 생성과 배포를 통하여 조직 내 인사이트 공유, 데이터 앱 및 서비스에 이르기까지
엔드투엔드 데이터 과학을 위한 완벽한 플랫폼을 제공하는 솔루션입니다.
KNIME 구성
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직관적인 UI 기반으로 분석을 수행할 수 있는 오픈 소스 솔루션
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사내 인프라에 구축하여 작업 결과를 배포할 수 있는 기업용 솔루션
KNIME Analytics Platform
KNIME Analytics Platform은 무료 오픈 소스 솔루션으로, 사용자가 데이터 과학의 최첨단, 데이터 소스에 대한 300개 이상의 커넥터 및 최신의 머신러닝 라이브러리를 활용할 수 있는 솔루션입니다.
특장점
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데이터 접근 및 전처리- MySQL, Oracle 등 다양한 데이터 소스에 접근 지원
- SAS, Excel, PMML 등 다양한 유형 및 크기의 데이터를 전처리
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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
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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
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배포의 용이성- Low code/No code 인터페이스를 통한 분석 Workflow 구축
- Drag & Drop 방식으로 비전문가도 쉽게 사용 가능
주요기능
KNIME Business Hub
KNIME Business Hub는 데이터 분석가가 모델을 배포하고 협업할 수 있는 단일 고객 관리 환경을 제공하는 기업용 솔루션입니다.
특장점
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협업의 용이성- KNIME Analytics Platform을 사용하여 구축된 시각적 워크플로우를 팀별 공유 및 협업
- 반복 가능한 데이터 프로세스 및 분석 모델 저장 및 재사용
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도입의 용이성- 조직 환경에 맞는 On-Premise 및 Cloud 구축 지원
- 중앙 집중식 관리를 통해 IT 병목 현상 최소화
- 웹 기반의 인터페이스를 통한 편리한 관리 작업 수행
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데이터 프로세스 자동화- 데이터 프로세스를 백그라운드에서 자동화를 통한 시간 절감
- 반복적으로 또는 특정 조건을 기반으로 실행하도록 분석 예약
- 조직 전체의 이해관계자에게 보고서 전달 자동화
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배포의 용이성- 워크플로우를 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
주요기능
- 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 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
- Version 관리를 통하여 Space 및 Workflow에 대한 변화를 추적하고 특정 Version으로 복구 지원
- 특정 Version에서 Workflow를 임시 실행 기능 지원
- 데이터 앱과 서비스를 구축하여 조직 내 배포하여 비전문가가 분석 Workflow를 활용
- 특정 조건이 발생할 때 자동적으로 Workflow가 실행되는 Trigger기능
- 특정 시간에 Workflow가 자동적으로 반복되는 Scheduling 기능
KNIME Generative-AI
KNIME의 Gen AI 기능을 통하여 OpenAI, Azure OpenAI Service, GPT4 등과 같은 LLM과 연결을 제공합니다. 또한, Vector Store를 통한 Rag과 Agent 구축을 통한 비즈니스 환경에 적합한 맞춤형 LLM 구축을 제공합니다.
KNIME Gen AI Service 구성도
주요기능
- Q&A : 사용자가 현재 작업 중인 컨텍스트를 분석하여, 다음 단계에서 추가할 수 있는 가장 적절한 노드를 제안하고 사용을 설명해주는 기능 제공
- Build : 사용자의 입력에 따라 데이터 처리, 분석에서 시각화까지 전체 데이터 분석 파이프라인 워크플로우를 자동으로 구성할 수 있는 기능 제공
- KNIME AI Extention 노드를 활용하여 Chat GPT, Hugging Face, Azure Open AI의 LLM API를 연동한 챗봇 서비스 구축 가능
- Vector Store Creator 노드를 통해 Vector DB를 생성하고 RAG(Retreval Augmented Generation) 기술을 적용함으로써 맞춤형 LLM 서비스 구축 가능
- 이를 활용하여 Docker image를 구축하고 개별 사용자 설정에 맞게 실행 조건 정의
- K-AI는 프롬프트를 작성하여 Python 코드를 자동으로 생성할 수 있는 KNIME의 AI 기반 코드 생성 엔진으로 Chat GPT, Google Gemini, Being 등에서 프롬프트를 통해 프로그래밍 코드를 생성할 수 있는 방식과 유사
- KNIME과 같은 시각적 프로그래밍 언어에 Gen AI가 생성한 Python코드를 결합함으로써 개발 시간을 단축하고 코드 품질을 향상
- 데이터 및 모델 거버넌스를 보장하기 위한 가드레일 구축을 통해 Gen AI가 민감한 정보에 액세스하는 것을 방지
- AI 게이트웨이를 통해 모델에 대한 액세스 제어
Use Cases
Wave Life Science
l 미국 유전의학 전문 기업(나스닥 상장)
Pain Point
- 생물의학 관련 문헌 및 정보 수집 업데이트에 대한 어려움
- 화합물의 용해도, pKa 및 리핀스키와 같은 물리화학적 특성에 대한 적합한 기준 평가
- 프로세스 자동화를 통해 비용, 시간, 인력 및 자원 절감
KNIME 활용사례
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글로벌 입지를 갖춘 국제 연구 중심 의료그룹
[연구개발]KNIME을 이용한 물리화학적 특성 계산 및 등록 자동화- 화합물의 용해도, pKa 및 리핀스키와 같은 물리화학적 특성에 대한 적합한 기준 평가
- 프로세스 자동화를 통해 비용, 시간, 인력 및 자원 절감
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글로벌 자동차 부품 기업
[품질분석]KNIME을 통한 최종 품질 테스트 개선- 부품의 이상과 고장 발생 가능성을 예측
- 가상 테스트를 통한 비용, 인력 및 자원 절감
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글로벌 입지를 갖춘 국제 연구 중심 의료그룹
[예지보전]에너지 소비 예측 및 유틸리티 분석- 자산 고장을 예측하고 예방적 유지보수를 수행하여 가동 중지 시간을 최소화
- 에너지 수요 추세를 모니터링하여 에너지 분배를 최적화
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글로벌 자동차 부품 기업
[수요예측]예측 분석을 활용한 의료 용품 낭비 방지- 수요 예측을 통해 적정 수준의 재고를 유지하여 백만 달러 상당의 버려지는 의료용품 방지
- 의료 공급망의 낭비를 줄이고 재고 공급 비용을 절약
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