R-shiny 무료버전의 경우 접속에 제한이 있습니다.
고려하지 못한 변수로 인해 모델의 예측도가 영향을 받을수는 있겠으나, 현업과의 데이터 분석을 통해 모델 예측도를 높이는 방향으로 대응을 진행합니다.
데이터레이크 분석 환경 구성이 가능합니다.
언급하신 머신러닝 프레임워크 이외의 오픈소스 패키지 라이브러리를 사용한 분석에 제약이 없습니다. 또한 코드없이 built-in 된 분석모델(PMI) 도 제공합니다.
데이터 수집부터 분석 시각화 까지 가능한 빅데이터 통합 분석 플랫폼으로, 하나의 워크플로우로 위의 전 과정을 처리할 수 있습니다.
모델에 대한 예측 결과 뿐만 아니라, 모델의 검증도 포함할수 있습니다.
한글지원 가능합니다. 분석인원이 없더라도 자동화를 통하여 분석 결과를 확인 할 수 있습니다.
데이터분석 담당자가 없는 회사의 경우 최대한 자동화 스케쥴링으로 프로젝트를 구현 하여 사용자의 유지보수성을 높여 드릴수 있습니다.
6개월의 데이터의 경우 계절의 특성을 확보할 수 없습니다. 다만, 동일업종의 외부 데이터를 참조하는 경우도 있습니다.
Hadoop 의 경우 데이터 소스 중의 하나이며, Pentaho는 현재 Snowflake , S3, Redshift 등 다양한 big data source를 지원합니다.
Pentaho의 경우 저장소가 아닌 빅데이터 통합 분석 플랫폼이므로, 저장이나 백업은 별도의 솔루션이 필요합니다.
데이터 통합 및 전처리 모듈이 포함되어 있습니다. 하나의 분석 워크플로우에서 모든 작업을 처리할 수 있습니다.
현재는 Saas 형태의 서비스를 제공하고 있지 않습니다. 다만, 하반기에 컨테이너 기반 플랫폼 제공 예정입니다.
네 그렇습니다.
네 가능합니다. 현재 금융리스크 모델도 제공하고 있습니다.
외부 시각화 솔루션의 연동은 자유롭게 가능합니다.
네 맞습니다.
시각화의 경우 기존에 사용하는 솔루션과 연동이 가능합니다. RPA의 경우 국내에는 아직 사례가 없으나, R python 의 RPA function을 통하여 RPA요건을 구현하거나, 사용하시는 RPA 도구에서 Pentaho job을 실행 가능합니다.
네 가능합니다.
