효율적인 MLOps로 생산성 향상과 데이터 관리 혁신

유연한 재고 예측 프로세스로 수익성 및 경쟁력 강화

리테일 업계에서 재고 관리는 기업의 수익성과 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요합니다. 따라서 효율적인 재고 관리를 위한 '재고 예측'은 비즈니스의 핵심 절차입니다. 그런데 많은 기업들은 기존의 경직되어 있는 예측 프로세스로 인해 외부 데이터 통합 및 변경 사항 반영의 어려움과 같은 문제를 겪어왔습니다.

따라서 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 스마트 솔루션을 제공하는 소프트웨어 기업인  Knoldus(현 NashTech)는 KNIME을 활용하여 유연한 재고 예측 플랫폼을 개발하고 이러한 문제들을 성공적으로 해결했습니다. 이 플랫폼을 도입한 기업들은 어떤 효과를 얻었을까요?

기업들은 KNIME 기반으로 구축한 재고 예측 플랫폼을 통해 필요에 따라 예측 프로세스를 사용자 정의하여 유연하게 활용할 수 있었습니다. 또한 기존 비즈니스 프로세스에 쉽게 통합하여 사용할 수 있었으며 코딩 없이 사용 가능한 KNIME을 기반으로 하여 데이터 전문가뿐만 아니라 현업 사용자까지 간편하게 예측 프로세스에 참여하며 다양한 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있었습니다.

KNIME 5.1 버전 업데이트 : ChatGPT 기반의 AI 활용

[KNIME 고객 사례]

P&G의 신속한 의사결정과 데이터 분석

[NEWS] KNIME 오프라인 기초 교육을 진행합니다