¿Qué es KNIME? Guía introductoria
Así que te has topado con KNIME y tienes curiosidad por saber cómo puede ayudarte a dar sentido a tus datos. Pero, ¿qué es exactamente KNIME, qué puede hacer y por qué se utiliza tanto?
En esta guía, te explicaremos qué ofrece KNIME y cómo puede beneficiarte en el análisis, modelado y visualización de datos. Si quieres una introducción práctica, consulta nuestro curso Introducción a KNIME.
¿Qué es KNIME?
KNIME es una herramienta de análisis y ciencia de datos que te permite crear flujos de trabajo de datos de cualquier complejidad con una programación visual de arrastrar y soltar, muy accesible y sin código. Te permite pasar fácilmente de tareas analíticas básicas, como automatizar tareas de hojas de cálculo, a otras más complejas, como crear modelos de aprendizaje automático.
Construir y luego ejecutar manualmente estos flujos de trabajo puede hacerse completamente gratis utilizando la Plataforma Analítica KNIME de código abierto. La colaboración, la automatización, la gobernanza y otras funciones empresariales están disponibles a través del KNIME Hub comercial.
La principal fuerza de KNIME reside en su capacidad para simplificar el proceso de transformación, análisis y visualización de datos, con muchos "nodos" útiles preconstruidos que realizan funciones discretas de datos y más de 300 integraciones para que puedas importar, mezclar y trabajar con datos de casi cualquier fuente.
KNIME es especialmente atractivo para quienes desean trabajar con datos sin necesidad de escribir código. Sin embargo, si tienes conocimientos avanzados, puedes integrar tus propios scripts personalizados de Python, R, SQL, Java o C cuando sea necesario.
¿Por qué es tan popular KNIME?
Una de las principales razones por las que KNIME es ampliamente adoptado es su modelo de código abierto y su enorme gama de capacidades, desde la limpieza básica de datos hasta el trabajo avanzado de IA y aprendizaje automático.
KNIME ofrece una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar que te facilita el trabajo con los datos y el control de su manipulación, independientemente de su experiencia en programación. La Plataforma Analítica KNIME se puede descargar gratuitamente y utilizar sin limitaciones.
Captura de pantalla de un flujo de trabajo visual básico creado en KNIME que incluye importación de datos, limpieza de datos y visualización de datos.
KNIME también cuenta con un fuerte apoyo de la comunidad a través de su foro de usuarios y su biblioteca de extensiones y flujos de trabajo preconstruidos por la comunidad en KNIME Community Hub. Estos recursos hacen de KNIME una herramienta versátil que puede servirte tanto si eres un usuario principiante como si eres un científico de datos experimentado.
Captura de pantalla de la página de inicio de KNIME Community Hub, donde los usuarios pueden acceder a flujos de trabajo, componentes y extensiones preconstruidos
Los flujos de trabajo visuales de KNIME te permiten ver cómo se transforman tus datos en cada paso de un flujo de trabajo. Esto es útil no sólo para depurar el trabajo analítico, sino que también ayuda a la transparencia y la explicabilidad, porque los flujos de trabajo son totalmente auditables, y cada paso de un flujo de trabajo de ciencia de datos es claramente explicable.
En sectores muy regulados con estrictos requisitos de auditoría y gobernanza, la explicabilidad de los flujos de trabajo de KNIME es una gran ventaja de la plataforma.
El software empresarial comercial de KNIME, KNIME Business Hub, permite a las organizaciones crear un repositorio de flujos de trabajo y componentes gobernados, mantener las normas de gobernanza de datos e IA, y automatizar los flujos de trabajo de la ciencia de datos para que las empresas puedan ahorrar tiempo, tomar decisiones más rápidas y aumentar sus métricas más importantes, como los ingresos o el ahorro de costes.
Características principales de KNIME
Veamos algunas de las principales características de KNIME:
Creación de flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar
KNIME te permite construir flujos de trabajo de datos sin necesidad de escribir código (a menos que quieras hacerlo).
Puedes empezar a construir flujos de trabajo de datos arrastrando y soltando nodos preconstruidos que te permiten extraer datos de múltiples fuentes, construir análisis, crear visualizaciones e incluso automatizar procesos. Los flujos de trabajo pueden ser tan sencillos como la limpieza de datos y el análisis básico, y tan avanzados como el aprendizaje automático y los flujos de trabajo aumentados por GenAI.
Cada nodo de KNIME representa una acción o transformación concreta de los datos, lo que facilita la estructuración paso a paso de flujos de trabajo complejos. Este enfoque visual simplifica el proceso de análisis de datos, hace que el trabajo sea explicable y te permite centrarte en resolver problemas en lugar de preocuparte por los errores de sintaxis.
Además, cuando haces clic en cada paso o nodo del flujo de trabajo, aparece debajo una vista previa de tus datos, lo que te permite seguir los cambios, solucionar problemas o comunicar cómo se generan tus resultados.
Trabaja con datos de más de 300 fuentes
Con más de 300 conectores, puedes traer datos de bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube y servicios web, todo dentro de un único flujo de trabajo de ciencia de datos. Tanto si necesitas trabajar con bases de datos SQL, archivos planos o API, la flexibilidad de KNIME garantiza que pueda adaptarse a diversos formatos y fuentes de datos, agilizando el proceso de consolidación y análisis de datos. También puedes introducir datos de varias fuentes en un análisis o flujo de trabajo.
Hoja de trucos KNIME sobre conectores de datos
Extensiones y flujos de trabajo predefinidos
KNIME tiene muchos flujos de trabajo preconstruidos que pueden ayudarte a empezar a realizar análisis sin necesidad de construirlo todo desde cero. Además, admite numerosas extensiones que pueden ampliar las capacidades de KNIME Analytics Platform a análisis más avanzados, como el apoyo a trabajos de quimioinformática o análisis geoespaciales. No forman parte de la instalación estándar, pero pueden añadirse gratuitamente en función de lo que quieras hacer.
Accesibilidad en todas las organizaciones
El entorno de KNIME es ideal para los usuarios que prefieren un enfoque sin código o con poco código, para los científicos de datos y para los analistas que necesitan trabajar en estrecha colaboración con los usuarios finales de la empresa. Con KNIME, incluso las personas sin experiencia en programación pueden realizar transformaciones de datos, análisis estadísticos e incluso tareas de aprendizaje automático.
Para quienes necesiten más personalización, KNIME también ofrece capacidades de scripting en lenguajes como Python y R, lo que la convierte en una herramienta que crece con tu experiencia.
KNIME Hub permite a los equipos de ciencia de datos crear aplicaciones de datos interactivas para el consumo de información, y ofrece una biblioteca de flujos de trabajo de ciencia de datos aprobados, así como capacidades de automatización.
Un ejemplo de una app de datos interactiva dentro de KNIME que muestra datos en tiempo real sobre las necesidades de mantenimiento de varios activos fijos
Asistente K-AI y capacidades GenAI
El asistente de IA de KNIME (K-AI) puede ayudarte a crear flujos de trabajo, respaldar tu proceso de incorporación respondiendo a tus preguntas y ayudarte a actualizar tus conocimientos. En el modo de construcción, K-AI puede construir directamente nuevos flujos de trabajo por ti basándose en tus entradas de texto, lo que agiliza y facilita la construcción.
Además de K-AI, KNIME es compatible con los últimos LLM para que puedas crear flujos de trabajo enriquecidos con GenAI. KNIME Hub ofrece funciones adicionales para gobernar y garantizar el uso seguro de GenAI en toda la organización.
¿Qué puedes hacer con KNIME?
KNIME tiene una considerable biblioteca de "nodos" que hace posible construir casi cualquier cosa en la plataforma: desde un flujo de trabajo automatizado básico para recopilar e informar sobre métricas estándar cada mes, hasta complejos flujos de trabajo de análisis predictivo.
Éstas son sólo algunas de las formas en que la gente suele utilizar KNIME:
1. Orquestar canalizaciones
Los ingenieros de datos también pueden supervisar la orquestación de los conductos de datos y recibir alertas automáticas cuando algo va mal.
2. ETL (Extraer, Transformar, Cargar) o ELT (por sus siglas en inglés)
KNIME te permite construir pipelines ETL para limpiar, preparar datos y mezclarlos desde distintas fuentes para su análisis o almacenamiento.
3. Limpieza y transformación de datos
Limpia, filtra y transforma fácilmente los datos sin procesar utilizando los nodos incorporados, gestionando los valores perdidos, los valores atípicos y las incoherencias de los datos para darles la forma adecuada antes de ejecutar tu análisis.
4. Automatización de los flujos de trabajo de datos
Automatiza las tareas repetitivas de limpieza y transformación de datos, así como los flujos de trabajo más complejos de aprendizaje automático, para que puedas ahorrar tiempo y costes, obtener información más rápidamente y tomar decisiones más oportunas. Con KNIME puedes construir un flujo de trabajo una vez y ejecutarlo para siempre, ahorrando mucho tiempo en análisis repetitivos.
5. Visualización de datos
Crea visualizaciones interactivas, como gráficos de barras, diagramas de dispersión y mapas de calor, para explorar las tendencias y perspectivas de los datos. Incluye una visualización avanzada en tu flujo de trabajo utilizando la biblioteca Apache echarts o una visualización geoespacial que se ajuste a tu análisis.
Un ejemplo del modal de visualización de datos en KNIME para un simple gráfico de barras
6. Análisis estadístico
Realiza análisis estadísticos avanzados, como correlación, regresión y comprobación de hipótesis.
7. Aprendizaje automático
Construye, entrena y evalúa modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión, clustering y redes neuronales utilizando nodos dedicados basados en librerías populares de aprendizaje automático, como Keras, TensorFlow, ONNX y más.
8. Análisis geoespacial
Realiza análisis geoespaciales integrando datos geográficos con una extensión específica de la Universidad de Harvard que admite operaciones espaciales como mapeado, geocodificación y uniones espaciales.
Una captura de pantalla de la extensión de análisis geoespacial de la Universidad de Harvard, que se puede utilizar gratuitamente a través del KNIME Community Hub
9. Tratamiento de textos
Analiza datos de texto no estructurados, realiza análisis de sentimientos, extracción de palabras clave y modelado de temas para extraer información de documentos y contenidos web.
10. Flujos de trabajo enriquecidos con GenAI
Enriquece y aumenta tu trabajo de análisis y ciencia de datos integrando varios LLM comerciales y de código abierto directamente en tu flujo de trabajo. Personaliza los LLM a tu caso de uso con ingeniería rápida, RAG, agentes y ajuste fino. Gobierna y gestiona el uso de GenAI con KNIME Hub.
11. Gobernanza de datos
Gobierna cómo se utilizan los datos creando componentes estándar, flujos de trabajo y documentación que te ayuden a aplicar controles internos a tus datos, incluidos los controles sobre el uso de LLM y la anonimización de datos sensibles.
12. Despliega aplicaciones de datos interactivas
Muestra y comparte el resultado de tus flujos de trabajo KNIME como Data Apps interactivas que pueden consumir los usuarios finales de la empresa. Combinadas con las funciones de automatización de KNIME, las Aplicaciones de Datos estarán siempre actualizadas para su consumo.
Ventajas de KNIME
Éstas son algunas de las razones por las que la gente decide aprender y adoptar KNIME:
Ahorro de costes y capacidad de ampliación
KNIME reduce significativamente la necesidad de costosas licencias de software haciendo que su producto principal sea gratuito y de código abierto, y exigiendo sólo un pago por las funciones de automatización, colaboración y gobierno. Además, ofrece componentes preconstruidos que ayudan a agilizar los procesos de datos, ahorrando mano de obra y costes de infraestructura al tiempo que mejoran la productividad. Esto también permite escalar el uso de la analítica de datos mediante KNIME dentro de una organización a un ritmo rápido. Por ejemplo:
- BGIS ahorró 400.000 $ al año automatizando el análisis sintáctico de las órdenes de trabajo con KNIME
- Audi ahorró 30.000 dólares automatizando un único proceso de la cadena de suministro
- La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. (FDA) ahorró cientos de horas al año con KNIME
Toma de decisiones más rápida
Con KNIME, puedes automatizar las tareas de datos repetitivas y crear flujos de trabajo que procesen los datos con eficacia. Esta automatización acelera la disponibilidad de información y ahorra costes, permitiendo una toma de decisiones más rápida basada en información actualizada y precisa.
Aumento de los ingresos
KNIME ayuda a las empresas a extraer información valiosa de sus datos, impulsando estrategias más informadas que pueden aumentar las ventas, mejorar la experiencia del cliente y optimizar la eficiencia operativa. Estas acciones basadas en datos contribuyen directamente al crecimiento de los ingresos.
Gobernanza de datos más sólida
KNIME fomenta la transparencia y el control de los procesos de datos con flujos de trabajo centralizados y funciones de documentación. Esto garantiza el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos y mejora la seguridad, reduciendo los riesgos asociados a la mala gestión de los datos, incluso con GenAI.
Explicabilidad
En los sectores regulados y cuando los LLM, la explicabilidad es un requisito legal importante, KNIME ofrece a las empresas una forma transparente de explicar lo que ocurre en cada paso de un proceso de ciencia de datos.
Apoyo comunitario
KNIME cuenta con una amplia y activa comunidad mundial de usuarios y desarrolladores que aportan continuamente recursos, extensiones y mejores prácticas. Este entorno de colaboración te da acceso a una gran cantidad de apoyo, resolución de problemas e innovación en todo momento.
¿Para qué se utiliza KNIME?
KNIME se utiliza en diversas áreas de negocio e industrias para el análisis de datos y el trabajo de ciencia de datos. Las capacidades de automatización hacen de KNIME una herramienta esencial para las empresas que necesitan información puntual para apoyar su trabajo o que necesitan analizar grandes volúmenes de datos a gran velocidad.
He aquí algunos ejemplos prácticos de cómo se utiliza KNIME:
- Cadenas de suministro: Las empresas manufactureras y minoristas utilizan KNIME para predecir los niveles de existencias en los almacenes, ajustar las existencias a los pedidos, tomar decisiones oportunas sobre cuándo comprar productos adicionales y predecir cuánto tardarán los artículos en llegar a los almacenes mediante aprendizaje automático.
- Auditorías internas: Aumenta la eficacia y precisión de los procesos de auditoría interna con flujos de trabajo centrados en la identificación de facturas duplicadas o transacciones sospechosas.
- Descubrimiento de fármacos: Acelera el proceso de descubrimiento de fármacos utilizando el aprendizaje automático.
- Personalización del marketing: Los usuarios construyen modelos de aprendizaje automático que saben cuál es el momento adecuado y la siguiente oferta que hay que proponer a un cliente para apoyar la venta ascendente o la venta cruzada.
- Detección del fraude: Las instituciones financieras pueden utilizar KNIME para entrenar modelos de aprendizaje automático que detecten anomalías en las transacciones financieras.
¿Quién utiliza KNIME?
KNIME tiene una gran presencia entre las empresas y el mundo académico. Éstos son algunos de los puestos de trabajo que suelen utilizar KNIME:
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Ingenieros de datos
- Analistas empresariales
- Analistas financieros
- Analistas de marketing
- Responsables de datos
- Líderes en gobernanza de datos
Mientras que los analistas, científicos e ingenieros pueden utilizar mucho la plataforma. Los directores de datos y otros profesionales de datos de alto nivel suelen sentirse atraídos por KNIME Hub debido a su valor empresarial y sus funciones de gobierno de datos.
Cómo crear tu primer flujo de trabajo en KNIME
Crear un flujo de trabajo en KNIME implica arrastrar y soltar nodos en un lienzo. Puedes crear tu primer flujo de trabajo en cuestión de minutos. Veamos el proceso básico que deberás seguir:
1. Lee tus datos
Importa tus datos desde la fuente que prefieras -como una base de datos, un archivo o a través de una API- utilizando uno de los nodos naranjas de entrada de datos. Sólo tienes que buscar la fuente de la que quieres introducir datos y arrastrar ese nodo al lienzo. Luego haz doble clic para empezar a configurarlo.
2. Mezcla y transforma tus datos
Una vez que tus datos fluyan hacia KNIME, elige uno de los nodos amarillos de transformación de datos que te permiten realizar numerosas funciones discretas, como filtrar, agrupar, concatenar o ejecutar fórmulas sobre los datos. Si estás más familiarizado con las hojas de cálculo, también puedes hacer transformaciones familiares como Vlookups o utilizar el nodo Expresión de KNIME para trabajar con fórmulas al estilo de las hojas de cálculo.
3. Analiza tus datos
Para el análisis descriptivo, puedes realizar agregaciones de tus datos con los nodos amarillos de KNIME, que te permiten combinar y agregar múltiples dimensiones.
Para análisis predictivos más complejos, los nodos verdes de KNIME te permiten utilizar algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones o la clasificación sin tener que codificar.
4. Visualiza tus resultados
Los nodos azules de KNIME te permiten visualizar tus datos como tú quieras. También puedes visualizar tus datos desplegando el resultado como una Data App interactiva.
5. Despliega y reutiliza
Con KNIME, sólo tienes que crear un flujo de trabajo una vez. Luego, puedes ejecutarlo o automatizarlo para siempre. Los nodos rojos de KNIME te permiten desplegar el resultado en una Data App, por ejemplo, o simplemente exportarlo a un tipo de archivo como un PDF.
Cómo ejecutar tu flujo de trabajo KNIME
Cada nodo de un flujo de trabajo KNIME tiene un indicador de estado que muestra su estado: configurado (listo para ejecutarse), ejecutado (ejecutado con éxito) o error (algo ha ido mal).
Una visión general de los estados de configuración de los nodos KNIME, con los estados no configurado, configurado, ejecutado y error
Esta información visual te permite controlar tus flujos de trabajo e identificar problemas rápidamente.
Si falla un nodo, KNIME proporciona mensajes de error detallados que ayudan a solucionar el problema.
También puedes ver los resultados intermedios en cada paso del flujo de trabajo, lo que facilita la verificación de la exactitud de tus datos y de las acciones que has realizado sobre ellos.
Primeros pasos con KNIME
KNIME es una herramienta flexible y potente para el análisis de datos que puede ayudarte a dar sentido a tus datos, sea cual sea tu nivel de experiencia. Su modelo de código abierto, su interfaz visual de flujo de trabajo y sus amplias capacidades de integración de datos la convierten en una herramienta potente y democrática para quienes tienen y no tienen conocimientos de codificación.
Da tus próximos pasos con KNIME siguiendo el curso de DataCamp: Introducción a KNIME.

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