Part.1 KNIME이란?

Part.1 KNIME

Q1. KNIME이 무엇인가요?

A1. 질문에 답하기 전에 데이터 분석을 먼저 알아볼까 해요. 데이터 분석이란, 원시데이터를 가공해 의미있는 데이터를 만들고 의사 결정에 도움이 되는 정보를 이끌어내는 것을 뜻해요. 원시데이터는 여러가지가 될 수 있어요! 키, 댐 수위 변화, 평점, 성별, 나이, 뉴스기사, 음성, 사진(각각 연속형, 시계열, 이산형, 이진데이터, 문자열, 소리, 이미지 데이터) 등을 예로 들 수 있겠네요.

이러한 원시데이터를 사람이 직접 톺아보며 유의미한 정보를 찾기에는 매우 번잡하고 어려운 일이에요. 그래서 코딩을 통해 데이터 분석을 하는 것이 보편화 되었죠. 하지만 데이터 분석을 위해 프로그래밍 언어를 새롭게 배우기에는 많은 시간과 비용이 발생해요. 또한 메커니즘도 꿰고 있어야하죠. 프로그래밍 언어가 능숙하지 않은 비개발자에게 데이터 분석이라는 업무는 곤혹 그 자체입니다.

KNIME이란, 프로그래밍 언어가 능숙하지 않은 비개발자도 마우스 클릭만으로 데이터 분석 업무를 가능케하는 플랫폼이라고 말할 수 있어요!

Q2. 코딩을 몰라도 데이터 분석이 가능해요?

A2. 그럼요! 코딩의 복잡한 문법을 몰라도 간단하게 가능해요. 예시를 한 번 볼까요?

먼저, SQL에서 코딩을 통해 데이터를 불러오는 방법이에요! (사용한 데이터는 MySQL에서 제공하는 sample data(링크)입니다.)

아래는 KNIME에서 데이터를 불러오는 방법이에요.

위의 예시와 같이 코딩으로 얻은 결과와 동일하게 KNIME에서도 얻을 수 있어요.

또한 전처리, 시각화, 딥러닝(이 부분은 2~5 Part에서 다룰 예정) 등 여러가지 데이터 분석을 KNIME으로 간단히 할 수 있어서 비개발자에게는 큰 힘이 될 것 같네요.

Q3. 간단하다는 건 알겠는데, 다른 장점도 있나요?

A3. 있죠, 너무나 있죠.

첫째, 가시성이 좋아요! 아래의 이미지를 보도록 할게요.

영어만 주구장창 써있으니 이해하기가 쉽지 않죠?

아래의 이미지는 같은 역할을 하는 KNIME workflow에요. 두 가지의 이미지를 비교하니 KNIME이 얼마나 보기 쉬운 지 아시겠죠?

둘째, 다양한 프로그래밍 언어(Java/Python/R 등)도 사용이 가능해요! KNIME으로 처리하기 귀찮은 부분은 간단한 코딩을 통해 처리할 수 있어요.

아래 Q2.에서 작성한 노드를 ‘Python Script’를 이용해 간략화시킨 이미지에요.

[위] KNIME을 통한 데이터 불러오기 / [아래] Python을 통한 데이터 불러오기

‘Python Script’ 안을 들여다볼까요?

KNIME은 ‘Python Script’를 이용할 수 있다는 점을 기억해주세요.

셋째, 'Workflow Coach'라는 아주 좋은 기능이 있어요!

'Workflow Coach'는 초심자들을 위한 기능이라고 보면 될 것 같아요. KNIME을 처음 접한 분들이라면 ‘CSV Reader’로 데이터를 불러온 뒤, ‘이 다음에는 어떤 노드를 선택해야 하지?’ 하는 막막한 경우가 있을 거에요. 이러한 고민에 도움이 되는 기능이 바로 'Workflow Coach'에요. 아래의 이미지를 참고해주세요.