Was ist KNIME? Ein einführendes Handbuch
Du bist also auf KNIME gestoßen und bist neugierig, wie es dir helfen kann, deine Daten sinnvoll zu nutzen. Aber was genau ist KNIME, was kann es, und warum wird es so häufig eingesetzt?
In diesem Leitfaden zeigen wir dir, was KNIME bietet und wie du es für die Analyse, Modellierung und Visualisierung von Daten nutzen kannst. Wenn du eine praktische Einführung erhalten möchtest, schau dir unseren Kurs Einführung in KNIME an.
Was ist KNIME?
KNIME ist ein Datenanalyse- und Data-Science-Tool, mit dem du Daten-Workflows beliebiger Komplexität mit einer leicht zugänglichen, visuellen Drag-and-Drop-Programmierung erstellen kannst. Es ermöglicht dir, von grundlegenden Analyseaufgaben wie der Automatisierung von Tabellenkalkulationen zu komplexeren Analysen wie der Erstellung von Machine-Learning-Modellen überzugehen und dich weiterzubilden.
Die Erstellung und manuelle Ausführung dieser Workflows ist mit der Open-Source-Plattform KNIME Analytics Platform völlig kostenlos möglich. Kollaboration, Automatisierung, Governance und andere Unternehmensfunktionen sind über den kommerziellen KNIME Hub verfügbar.
Die Hauptstärke von KNIME liegt in seiner Fähigkeit, den Prozess der Datenumwandlung, -analyse und -visualisierung mit vielen hilfreichen, vorgefertigten "Knoten" zu vereinfachen, die diskrete Datenfunktionen ausführen, und mehr als 300 Integrationen, mit denen du Daten aus fast jeder Quelle importieren, mischen und bearbeiten kannst.
KNIME ist besonders für diejenigen interessant, die mit Daten arbeiten wollen, ohne Code schreiben zu müssen. Wenn du über fortgeschrittene Kenntnisse verfügst, kannst du bei Bedarf auch deine eigenen Python-, R-, SQL-, Java- oder C-Skripte integrieren.
Warum ist KNIME so beliebt?
Einer der Hauptgründe für die weite Verbreitung von KNIME ist sein Open-Source-Modell und seine große Bandbreite an Fähigkeiten, die von der grundlegenden Datenbereinigung bis hin zu fortgeschrittener KI und maschinellem Lernen reichen.
KNIME bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche, die es dir leicht macht, mit Daten zu arbeiten und zu bestimmen, wie Daten manipuliert werden, unabhängig von ihrer Programmiererfahrung. Die KNIME Analytics Platform kann kostenlos heruntergeladen und ohne Einschränkungen genutzt werden.
Ein Screenshot eines einfachen visuellen Workflows in KNIME, der Datenimport, Datenbereinigung und Datenvisualisierung umfasst.
KNIME hat auch eine starke Community-Unterstützung durch sein Benutzerforum und die Bibliothek mit von der Community erstellten Erweiterungen und vorgefertigten Workflows im KNIME Community Hub. Diese Ressourcen machen KNIME zu einem vielseitigen Werkzeug, das du sowohl als Anfänger als auch als erfahrener Datenwissenschaftler nutzen kannst.
Screenshot der Homepage des KNIME Community Hub, wo Nutzer auf vorgefertigte Workflows, Komponenten und Erweiterungen zugreifen können
Mit den visuellen Workflows von KNIME kannst du sehen, wie deine Daten bei jedem Schritt in einem Workflow umgewandelt werden. Das ist nicht nur bei der Fehlersuche in der Analyse hilfreich, sondern trägt auch zur Transparenz und Erklärbarkeit bei, da Workflows vollständig überprüfbar sind und jeder Schritt in einem Data-Science-Workflow klar erklärt werden kann.
In stark regulierten Branchen mit strengen Audit- und Governance-Anforderungen ist die Erklärbarkeit der KNIME-Workflows ein großer Vorteil der Plattform.
Die kommerzielle Unternehmenssoftware von KNIME, KNIME Business Hub, ermöglicht es Unternehmen, ein Repository mit geregelten Workflows und Komponenten zu erstellen, Daten- und KI-Governance-Standards einzuhalten und Data-Science-Workflows zu automatisieren, damit Unternehmen Zeit sparen, schnellere Entscheidungen treffen und ihre wichtigsten Kennzahlen wie Umsatz oder Kosteneinsparungen steigern können.
Die wichtigsten Merkmale von KNIME
Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Funktionen von KNIME:
Erstellung von Arbeitsabläufen per Drag and Drop
Mit KNIME kannst du Daten-Workflows erstellen, ohne dass du Code schreiben musst (es sei denn, du willst es).
Du kannst mit dem Aufbau von Daten-Workflows beginnen, indem du vorgefertigte Knoten per Drag & Drop verschiebst, die es dir ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen einzulesen, Analysen zu erstellen, Visualisierungen zu erstellen und sogar Prozesse zu automatisieren. Workflows können so einfach sein wie Datenbereinigung und grundlegende Analysen, aber auch so fortschrittlich wie maschinelles Lernen und GenAI-unterstützte Workflows.
Jeder Knoten in KNIME steht für eine bestimmte Aktion oder Umwandlung der Daten, wodurch es einfach ist, komplexe Arbeitsabläufe Schritt für Schritt zu strukturieren. Dieser visuelle Ansatz vereinfacht den Prozess der Datenanalyse, macht die Arbeit erklärbar und ermöglicht es dir, dich auf die Lösung von Problemen zu konzentrieren, anstatt dich um Syntaxfehler zu sorgen.
Wenn du auf die einzelnen Schritte oder Knoten im Arbeitsablauf klickst, wird darunter eine Vorschau deiner Daten angezeigt, mit der du Änderungen nachverfolgen, Fehler beheben oder mitteilen kannst, wie deine Ergebnisse erzeugt werden.
Arbeite mit Daten aus über 300 Quellen
Mit über 300 Konnektoren kannst du Daten aus Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Diensten und Webdiensten in einen einzigen Data Science-Workflow einbinden. Ganz gleich, ob du mit SQL-Datenbanken, Flat Files oder APIs arbeiten musst, die Flexibilität von KNIME stellt sicher, dass es verschiedene Datenformate und -quellen aufnehmen kann und den Prozess der Datenkonsolidierung und -analyse rationalisiert. Du kannst auch Daten aus mehreren Quellen in eine Analyse oder einen Workflow einbeziehen.
KNIMEs Spickzettel zu Datensteckern
Vorgefertigte Erweiterungen und Workflows
KNIME hat viele vorgefertigte Workflows, die dir helfen können, Analysen durchzuführen, ohne dass du alles von Grund auf neu erstellen musst. Darüber hinaus werden zahlreiche Erweiterungen unterstützt, mit denen die Fähigkeiten der KNIME Analytics Platform für fortschrittlichere Analysen erweitert werden können, z. B. für die Unterstützung von cheminformatischen Arbeiten oder geospatialen Analysen. Diese sind nicht Teil der Standardinstallation, können aber kostenlos hinzugefügt werden, je nachdem, was du tun möchtest.
Zugänglichkeit über Organisationen hinweg
Die KNIME-Umgebung ist ideal für Benutzer, die einen no-code oder low-code Ansatz bevorzugen, für Datenwissenschaftler und für Analysten, die eng mit den Endbenutzern im Unternehmen zusammenarbeiten müssen. Mit KNIME können auch Menschen ohne Programmiererfahrung Datentransformationen, statistische Analysen und sogar maschinelle Lernaufgaben durchführen.
Für diejenigen, die mehr Anpassungsmöglichkeiten benötigen, bietet KNIME auch Skripting-Funktionen in Sprachen wie Python und R, so dass das Tool mit deinem Fachwissen wächst.
Mit KNIME Hub können Data-Science-Teams interaktive Daten-Apps für die Nutzung von Erkenntnissen erstellen und bieten eine Bibliothek mit bewährten Data-Science-Workflows sowie Automatisierungsfunktionen.
Ein Beispiel für eine interaktive Daten-App in KNIME, die Echtzeitdaten über den Wartungsbedarf verschiedener Anlagegüter anzeigt
K-AI Assistent und GenAI Fähigkeiten
Der KI-Assistent (K-AI) von KNIME kann dich bei der Erstellung von Workflows unterstützen, deinen Onboarding-Prozess durch die Beantwortung von Fragen begleiten und dir bei der Weiterbildung helfen. Im Erstellungsmodus kann K-AI auf der Grundlage deiner Texteingaben direkt neue Arbeitsabläufe für dich erstellen - das macht die Erstellung schneller und einfacher.
Über K-AI hinaus unterstützt KNIME die neuesten LLMs, sodass du mit GenAI angereicherte Workflows erstellen kannst. KNIME Hub bietet zusätzliche Funktionen, um die sichere Nutzung von GenAI in der gesamten Organisation zu regeln und zu gewährleisten.
Was kannst du mit KNIME machen?
KNIME verfügt über eine umfangreiche Bibliothek von "Knotenpunkten", die es ermöglichen, fast alles auf der Plattform zu erstellen - von einem einfachen automatisierten Workflow zur monatlichen Erfassung und Auswertung von Standardkennzahlen bis hin zu komplexen Predictive-Analytics-Workflows.
Hier sind nur einige der Möglichkeiten, wie Menschen KNIME häufig nutzen:
1. Pipelines orchestrieren
Dateningenieure können auch die Orchestrierung von Datenpipelines überwachen und erhalten automatische Warnungen, wenn etwas nicht in Ordnung ist.
2. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder ELT
Mit KNIME kannst du ETL-Pipelines zum Bereinigen, Aufbereiten und Mischen von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse oder Speicherung erstellen.
3. Datenbereinigung und -umwandlung
Bereinige, filtere und transformiere Rohdaten mit Hilfe integrierter Knotenpunkte und behandle fehlende Werte, Ausreißer und Dateninkonsistenzen, um deine Daten in die richtige Form zu bringen, bevor du deine Analyse durchführst.
4. Automatisierung von Daten-Workflows
Automatisiere sich wiederholende Aufgaben zur Datenbereinigung und -umwandlung sowie komplexere Workflows für maschinelles Lernen, damit du Zeit und Kosten sparst, schneller zu Erkenntnissen gelangst und zeitnahere Entscheidungen treffen kannst. Mit KNIME kannst du einen Arbeitsablauf einmal erstellen und immer wieder ausführen, was viel Zeit bei sich wiederholenden Analysen spart.
5. Datenvisualisierung
Erstelle interaktive Visualisierungen, z. B. Balkendiagramme, Streudiagramme und Heatmaps, um Datentrends und Erkenntnisse zu erkunden. Integriere fortschrittliche Visualisierungen in deinen Arbeitsablauf, indem du die Apache Echarts-Bibliothek oder die Geodaten-Visualisierung für deine Analyse nutzt.
Ein Beispiel für das Datenvisualisierungsmodal in KNIME für ein einfaches Balkendiagramm
6. Statistische Analyse
Führe fortgeschrittene statistische Analysen wie Korrelation, Regression und Hypothesentests durch.
7. Maschinelles Lernen
Erstelle, trainiere und bewerte Modelle für maschinelles Lernen wie Entscheidungsbäume, Clustering und neuronale Netze mit speziellen Knotenpunkten, die auf beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Keras, TensorFlow, ONNX und anderen basieren.
8. Geospatiale Analyse
Führe raumbezogene Analysen durch, indem du geografische Daten mit einer speziellen Erweiterung der Harvard University integrierst, die räumliche Operationen wie Kartierung, Geokodierung und räumliche Verknüpfungen unterstützt.
Ein Screenshot der Geodatenanalyse-Erweiterung der Harvard University, die über den KNIME Community Hub kostenlos genutzt werden kann
9. Textverarbeitung
Analysiere unstrukturierte Textdaten, führe Stimmungsanalysen, Schlagwortextraktion und Themenmodellierung durch, um Erkenntnisse aus Dokumenten und Webinhalten zu gewinnen.
10. GenAI-angereicherte Arbeitsabläufe
Bereichere und verbessere deine Datenanalyse und Data Science-Arbeit, indem du verschiedene kommerzielle und Open-Source-LLMs direkt in deinen Arbeitsablauf integrierst. Passe die LLMs mit Prompt-Engineering, RAG, Agenten und Feinabstimmung an deinen Anwendungsfall an. Verwalte und verwalte die Nutzung von GenAI mit KNIME Hub.
11. Datenverwaltung
Beherrsche die Verwendung von Daten, indem du Standardkomponenten, Arbeitsabläufe und Dokumentationen erstellst, die dir helfen, interne Kontrollen für deine Daten durchzusetzen, einschließlich der Kontrolle über die Verwendung von LLMs und die Anonymisierung sensibler Daten.
12. Interaktive Datenanwendungen bereitstellen
Zeige die Ergebnisse deiner KNIME-Workflows als interaktive Daten-Apps an, die von den Endnutzern im Unternehmen genutzt werden können. In Kombination mit den Automatisierungsfunktionen von KNIME sind die Daten-Apps für den Konsum immer auf dem neuesten Stand.
Vorteile von KNIME
Hier sind einige der Gründe, warum sich Menschen dafür entscheiden, KNIME zu lernen und anzuwenden:
Kosteneinsparungen und Skalierbarkeit
KNIME reduziert den Bedarf an teuren Softwarelizenzen erheblich, indem das Kernprodukt kostenlos und quelloffen ist und nur für Automatisierungs-, Kollaborations- und Governance-Funktionen bezahlt werden muss. Außerdem bietet es vorgefertigte Komponenten, die dabei helfen, Datenprozesse zu rationalisieren, Arbeits- und Infrastrukturkosten zu sparen und gleichzeitig die Produktivität zu steigern. Dies ermöglicht es auch, die Nutzung der Datenanalyse mit KNIME innerhalb einer Organisation schnell zu skalieren. Zum Beispiel:
- BGIS spart jedes Jahr 400.000 $ durch die Automatisierung der Arbeitsauftragsanalyse mit KNIME
- Audi sparte 30.000 $ durch die Automatisierung eines einzigen Lieferkettenprozesses
- Die US Food and Drug Administration (FDA ) spart mit KNIME hunderte von Stunden pro Jahr
Schnellere Entscheidungsfindung
Mit KNIME kannst du sich wiederholende Datenaufgaben automatisieren und Workflows erstellen, die Daten effizient verarbeiten. Diese Automatisierung beschleunigt die Verfügbarkeit von Erkenntnissen und spart Kosten, indem sie schnellere Entscheidungen auf der Grundlage aktueller, genauer Informationen ermöglicht.
Höhere Einnahmen
KNIME hilft Unternehmen dabei, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, um fundiertere Strategien zu entwickeln, die den Umsatz steigern, das Kundenerlebnis verbessern und die betriebliche Effizienz optimieren können. Diese datengesteuerten Maßnahmen tragen direkt zum Umsatzwachstum bei.
Stärkere Data Governance
KNIME fördert die Transparenz und Kontrolle über Datenprozesse mit zentralisierten Arbeitsabläufen und Dokumentationsfunktionen. Dies gewährleistet die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinien, erhöht die Sicherheit und verringert die mit Datenmissmanagement verbundenen Risiken, auch bei GenAI.
Erklärbarkeit
In regulierten Branchen und bei LLMs ist die Erklärbarkeit eine wichtige gesetzliche Anforderung. KNIME gibt Unternehmen eine transparente Möglichkeit, zu erklären, was bei jedem Schritt eines Data-Science-Prozesses passiert.
Unterstützung der Gemeinschaft
KNIME verfügt über eine große und aktive globale Gemeinschaft von Nutzern und Entwicklern, die kontinuierlich Ressourcen, Erweiterungen und Best Practices beisteuern. In diesem kollaborativen Umfeld hast du jederzeit Zugang zu einer Fülle von Unterstützung, Problemlösungen und Innovationen.
Wofür wird KNIME verwendet?
KNIME wird in einer Reihe von Geschäftsbereichen und Branchen für Datenanalysen und Data Science-Arbeiten eingesetzt. Die Automatisierungsfunktionen machen KNIME zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die zeitnahe Erkenntnisse zur Unterstützung ihrer Arbeit benötigen oder große Datenmengen schnell verarbeiten müssen.
Hier sind ein paar praktische Beispiele, wie KNIME eingesetzt wird:
- Lieferketten: Produktions- und Einzelhandelsunternehmen nutzen KNIME, um die Lagerbestände vorherzusagen, die Bestände mit den Bestellungen abzugleichen, rechtzeitig zu entscheiden, wann zusätzliche Produkte eingekauft werden müssen, und mit Hilfe von maschinellem Lernen vorherzusagen, wie lange es dauert, bis die Artikel das Lager erreichen.
- Interne Audits: Erhöhe die Effizienz und Genauigkeit der internen Prüfungsprozesse mit Workflows, die sich auf die Identifizierung von doppelten Rechnungen oder verdächtigen Transaktionen konzentrieren.
- Medikamentenentwicklung: Beschleunige den Prozess der Arzneimittelentdeckung mit maschinellem Lernen.
- Personalisierung des Marketings: Die Nutzer/innen erstellen maschinelle Lernmodelle, die den richtigen Zeitpunkt und das richtige nächste Angebot für einen Kunden oder eine Kundin erkennen, um Upselling oder Cross-Selling zu unterstützen.
- Betrugsaufdeckung: Finanzinstitute können mit KNIME maschinelle Lernmodelle trainieren, um Anomalien in Finanztransaktionen zu erkennen.
Wer benutzt KNIME?
KNIME ist bei Unternehmen und in der Wissenschaft weit verbreitet. Hier sind einige der Berufsgruppen, die KNIME häufig nutzen:
- Datenanalysten
- Datenwissenschaftler/innen
- Daten-Ingenieure
- Business-Analysten
- Finanzanalysten
- Marketing-Analysten
- Chief Data Officers
- Data Governance führt
Analysten, Wissenschaftler und Ingenieure werden die Plattform vielleicht ausgiebig nutzen. Chief Data Officers und andere leitende Datenexperten fühlen sich von KNIME Hub aufgrund seines geschäftlichen Nutzens und seiner Data Governance-Funktionen angezogen.
Wie du deinen ersten Workflow in KNIME erstellst
Um einen Workflow in KNIME zu erstellen, musst du Knoten auf eine Leinwand ziehen und dort ablegen. Du kannst deinen ersten Workflow in wenigen Minuten erstellen. Werfen wir einen Blick auf den grundlegenden Prozess, den du befolgen solltest:
1. Lies deine Daten
Importiere deine Daten aus deiner bevorzugten Quelle - z. B. aus einer Datenbank, einer Datei oder über eine API - mit Hilfe eines der orangefarbenen Dateneingabeknoten. Suche einfach nach der Quelle, aus der du Daten eingeben möchtest, und ziehe den Knoten auf die Leinwand. Dann doppelklicke darauf, um die Konfiguration zu starten.
2. Vermische und transformiere deine Daten
Sobald deine Daten in KNIME einfließen, wählst du einen der gelben Datenumwandlungsknoten aus, mit denen du zahlreiche diskrete Funktionen ausführen kannst, wie z.B. Filtern, Gruppieren, Verketten oder das Ausführen von Formeln auf Daten. Wenn du mit Tabellenkalkulationen vertrauter bist, kannst du auch vertraute Transformationen wie Vlookups durchführen oder den Expression-Knoten von KNIME verwenden, um mit Formeln im Tabellenkalkulationsstil zu arbeiten.
3. Analysiere deine Daten
Für deskriptive Analysen kannst du mit den gelben Knoten von KNIME Aggregationen auf deinen Daten durchführen, mit denen du mehrere Dimensionen kombinieren und aggregieren kannst.
Für komplexere prädiktive Analysen können Sie mit den grünen Knoten von KNIME Algorithmen des maschinellen Lernens für die Mustererkennung oder Klassifizierung verwenden, ohne dass Sie dafür programmieren müssen.
4. Visualisiere deine Ergebnisse
Die blauen Knoten von KNIME ermöglichen es dir, deine Daten so zu visualisieren, wie du es möchtest. Du kannst deine Daten auch visualisieren, indem du die Ausgabe als interaktive Daten-App bereitstellst.
5. Einsetzen und wiederverwenden
Mit KNIME musst du einen Workflow nur einmal erstellen. Dann kannst du sie ausführen oder für immer automatisieren. Mit den roten Knoten in KNIME kannst du die Ausgabe zum Beispiel in einer Daten-App bereitstellen oder sie einfach in einen Dateityp wie PDF exportieren.
So führst du deinen KNIME Workflow aus
Jeder Knoten in einem KNIME-Workflow hat eine Statusanzeige, die seinen Zustand anzeigt: konfiguriert (bereit zur Ausführung), ausgeführt (erfolgreich ausgeführt) oder Fehler (etwas ist schief gelaufen).
Eine Übersicht über die Konfigurationszustände der KNIME-Knoten mit den Zuständen nicht konfiguriert, konfiguriert, ausgeführt und Fehler
Dieses visuelle Feedback ermöglicht es dir, deine Arbeitsabläufe zu überwachen und Probleme schnell zu erkennen.
Wenn ein Knoten ausfällt, gibt KNIME detaillierte Fehlermeldungen aus, die bei der Fehlersuche helfen.
Außerdem kannst du dir bei jedem Schritt des Workflows Zwischenergebnisse anzeigen lassen, damit du die Richtigkeit deiner Daten und der von dir durchgeführten Aktionen leichter überprüfen kannst.
Erste Schritte mit KNIME
KNIME ist ein flexibles, leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse, das dir hilft, deine Daten sinnvoll zu nutzen, unabhängig von deinem Erfahrungsstand. Sein Open-Source-Modell, seine visuelle Workflow-Oberfläche und seine umfangreichen Datenintegrationsmöglichkeiten machen es zu einem leistungsstarken und demokratischen Werkzeug für Menschen mit und ohne Programmierkenntnisse.
Mach deine nächsten Schritte mit KNIME, indem du den DataCamp-Kurs besuchst: Einführung in KNIME.