Qu'est-ce que KNIME ? Guide d'introduction

La création et l'exécution manuelle de ces flux de travail peuvent être réalisées gratuitement à l'aide de la plate-forme libre KNIME Analytics Platform. La collaboration, l'automatisation, la gouvernance et d'autres fonctions d'entreprise sont disponibles via le hub commercial KNIME. 

La principale force de KNIME réside dans sa capacité à simplifier le processus de transformation, d'analyse et de visualisation des données grâce à de nombreux "nœuds" pré-construits utiles qui exécutent des fonctions de données discrètes et plus de 300 intégrations qui vous permettent d'importer, de mélanger et de travailler avec des données provenant de presque n'importe quelle source. 

KNIME est particulièrement intéressant pour ceux qui souhaitent travailler avec des données sans avoir à écrire de code. Toutefois, si vous disposez de compétences avancées, vous pouvez toujours intégrer vos propres scripts personnalisés Python, R, SQL, Java ou C lorsque cela est nécessaire.

Pourquoi KNIME est-il si populaire ?

L'une des principales raisons pour lesquelles KNIME est largement adopté est son modèle open source et sa vaste gamme de capacités, allant du nettoyage de données de base aux travaux avancés d'IA et d'apprentissage automatique. 

KNIME offre une interface intuitive de type "glisser-déposer" qui vous permet de travailler facilement avec des données et de régir la manière dont elles sont manipulées, quelle que soit leur expérience en matière de programmation. KNIME Analytics Platform peut être téléchargée et utilisée gratuitement et sans limites. 

Capture d'écran d'un flux de travail visuel de base construit dans KNIME qui comprend l'importation de données, le nettoyage des données et la visualisation des données.

KNIME bénéficie également d'un soutien important de la part de la communauté grâce à son forum d'utilisateurs et à sa bibliothèque d'extensions et de flux de travail préconstruits sur le KNIME Community Hub. Ces ressources font de KNIME un outil polyvalent qui peut vous servir, que vous soyez un utilisateur débutant ou un data scientist expérimenté.

Capture d'écran de la page d'accueil du KNIME Community Hub, où les utilisateurs peuvent accéder à des flux de travail, des composants et des extensions préconstruits.

Les flux de travail visuels de KNIME vous permettent de voir comment vos données sont transformées à chaque étape d'un flux de travail. Cela est utile non seulement pour déboguer le travail d'analyse, mais aussi pour la transparence et l'explicabilité, car les flux de travail sont entièrement auditables, et chaque étape d'un flux de travail de science des données est clairement explicable. 

Dans les secteurs très réglementés, avec des exigences strictes en matière d'audit et de gouvernance, la possibilité d'expliquer les flux de travail de KNIME est un grand avantage de la plateforme. 

Le logiciel commercial d'entreprise de KNIME, KNIME Business Hub, permet aux organisations de créer un référentiel de workflows et de composants gouvernés, de maintenir des normes de gouvernance des données et de l'IA, et d'automatiser les workflows de science des données afin que les entreprises puissent gagner du temps, prendre des décisions plus rapides et augmenter leurs indicateurs les plus importants, tels que le chiffre d'affaires ou les économies de coûts. 

Caractéristiques principales de KNIME

Jetons un coup d'œil à quelques-unes des principales caractéristiques de KNIME :

Création de flux de travail par glisser-déposer

KNIME vous permet de créer des flux de données sans avoir besoin d'écrire du code (sauf si vous le souhaitez). 

Vous pouvez commencer à créer des flux de données en faisant glisser et en déposant des nœuds prédéfinis qui vous permettent d'extraire des données de sources multiples, de réaliser des analyses, de créer des visualisations et même d'automatiser des processus. Les flux de travail peuvent être aussi simples que le nettoyage des données et l'analyse de base, et aussi avancés que l'apprentissage automatique et les flux de travail augmentés par la GenAI.

Chaque nœud de KNIME représente une action ou une transformation spécifique des données, ce qui permet de structurer facilement, étape par étape, des flux de travail complexes. Cette approche visuelle simplifie le processus d'analyse des données, rend le travail explicable et vous permet de vous concentrer sur la résolution des problèmes plutôt que de vous préoccuper des erreurs de syntaxe.

De plus, lorsque vous cliquez sur chaque étape ou nœud du flux de travail, un aperçu de vos données apparaît en dessous, ce qui vous permet de suivre les modifications, de dépanner ou de communiquer sur la manière dont vos résultats sont générés. 

Travaillez avec des données provenant de plus de 300 sources

Avec plus de 300 connecteurs, vous pouvez apporter des données provenant de bases de données, de feuilles de calcul, de services cloud et de services web, le tout dans un seul flux de travail de science des données. Que vous ayez besoin de travailler avec des bases de données SQL, des fichiers plats ou des API, la flexibilité de KNIME lui permet de s'adapter à différents formats et sources de données, rationalisant ainsi le processus de consolidation et d'analyse des données. Vous pouvez également rassembler des données provenant de plusieurs sources dans une seule analyse ou un seul flux de travail.

L'aide-mémoire de KNIME sur les connecteurs de données

Extensions et flux de travail prédéfinis

KNIME dispose d'un grand nombre de flux de travail prédéfinis qui peuvent vous aider à commencer à effectuer des analyses sans avoir à tout construire à partir de zéro. En outre, il prend en charge de nombreuses extensions qui permettent d'étendre les capacités de KNIME Analytics Platform à des analyses plus avancées, par exemple pour soutenir les travaux en chimie-informatique ou les analyses géospatiales. Ceux-ci ne font pas partie de l'installation standard mais peuvent être ajoutés gratuitement en fonction de ce que vous souhaitez faire. 

Accessibilité au sein des organisations

L'environnement KNIME est idéal pour les utilisateurs qui préfèrent une approche sans code ou à faible code, pour les scientifiques des données et pour les analystes qui doivent travailler en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux de l'entreprise. Avec KNIME, même les personnes n'ayant aucune expérience de la programmation peuvent effectuer des transformations de données, des analyses statistiques et même des tâches d'apprentissage automatique. 

Pour ceux qui ont besoin de plus de personnalisation, KNIME offre également des capacités de script dans des langages comme Python et R, ce qui en fait un outil qui évolue avec votre expertise.

KNIME Hub permet aux équipes de science des données de créer des applications de données interactives pour la consommation d'informations, et offre une bibliothèque de flux de travail de science des données approuvés, ainsi que des capacités d'automatisation.

Un exemple d'application de données interactive dans KNIME montrant des données en temps réel sur les besoins de maintenance de divers actifs fixes.

Assistant K-AI et capacités GenAI

L'assistant IA de KNIME (K-AI) peut vous aider à construire des workflows, à soutenir votre processus d'onboarding en répondant aux questions, et à vous aider à monter en compétences. En mode construction, K-AI peut directement construire de nouveaux flux de travail pour vous sur la base de votre saisie de texte - ce qui rend la construction plus rapide et plus facile. 

Au-delà de K-AI, KNIME prend en charge les derniers LLM afin que vous puissiez créer des flux de travail enrichis par la GenAI. KNIME Hub offre des fonctionnalités supplémentaires pour gouverner et garantir l'utilisation sécurisée de GenAI dans l'ensemble de l'organisation. 

Que pouvez-vous faire avec KNIME ?

KNIME dispose d'une importante bibliothèque de "nœuds" qui permet de construire presque n'importe quoi dans la plateforme - d'un flux de travail automatisé de base pour collecter et rapporter des métriques standard chaque mois, à des flux de travail d'analyse prédictive complexes. 

Voici quelques exemples d'utilisations courantes de KNIME :

1. Orchestrer les pipelines

Les ingénieurs de données peuvent également surveiller l'orchestration des pipelines de données et recevoir des alertes automatiques en cas de problème.

2. ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Transform, Load)

KNIME vous permet de construire des pipelines ETL pour le nettoyage, la préparation des données et le mélange de différentes sources pour l'analyse ou le stockage. 

3. Nettoyage et transformation des données

Nettoyez, filtrez et transformez facilement les données brutes à l'aide de nœuds intégrés, en gérant les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences de données, afin de mettre vos données en forme avant d'effectuer votre analyse. 

4. Automatisation des flux de données

Automatisez les tâches répétitives de nettoyage et de transformation des données ainsi que les flux de travail d'apprentissage automatique plus complexes afin de gagner du temps, de réduire les coûts, d'obtenir des informations plus rapidement et de prendre des décisions plus opportunes. Avec KNIME, vous pouvez créer un flux de travail une fois pour toutes et l'exécuter indéfiniment, ce qui vous permet de gagner beaucoup de temps sur les analyses répétitives.

5. Visualisation des données

Créez des visualisations interactives, notamment des diagrammes à barres, des diagrammes de dispersion et des cartes thermiques, afin d'explorer les tendances et les perspectives des données. Intégrez une visualisation avancée à votre flux de travail en utilisant la bibliothèque Apache echarts ou une visualisation géospatiale pour correspondre à votre analyse.

Un exemple de modalité de visualisation de données dans KNIME pour un simple diagramme à barres.

6. Analyse statistique

Effectuer des analyses statistiques avancées telles que la corrélation, la régression et les tests d'hypothèse.

7. Apprentissage automatique

Construisez, entraînez et évaluez des modèles d'apprentissage automatique comme les arbres de décision, le clustering et les réseaux neuronaux à l'aide de nœuds dédiés basés sur des bibliothèques d'apprentissage automatique populaires, telles que Keras, TensorFlow, ONNX, et plus encore.

8. Analyse géospatiale

Effectuez des analyses géospatiales en intégrant des données géographiques à l'aide d'une extension dédiée de l'Université de Harvard qui prend en charge les opérations spatiales telles que la cartographie, le géocodage et les jointures spatiales.

Capture d'écran de l'extension d'analyse géospatiale de l'Université de Harvard, disponible gratuitement via le KNIME Community Hub.

9. Traitement de texte

Analysez les données textuelles non structurées, procédez à l'analyse des sentiments, à l'extraction de mots-clés et à la modélisation de sujets pour extraire des informations des documents et du contenu web.

10. Flux de travail enrichis par la GenAI

Enrichissez et augmentez votre travail d'analyse et de science des données en intégrant divers LLM commerciaux et open-source directement dans votre flux de travail. Personnalisez les LLM en fonction de votre cas d'utilisation grâce à l'ingénierie rapide, au RAG, aux agents et à la mise au point. Gouvernez et gérez l'utilisation de GenAI avec KNIME Hub. 

11. Gouvernance des données

régir la manière dont les données sont utilisées en créant des composants, des flux de travail et une documentation standard qui vous aident à mettre en œuvre des contrôles internes pour vos données, y compris des contrôles sur l'utilisation des MLD et l'anonymisation des données sensibles. 

12. Déployer des applications de données interactives

Affichez et partagez le résultat de vos workflows KNIME sous forme de Data Apps interactives qui peuvent être consommées par les utilisateurs finaux de l'entreprise. Combinées aux fonctions d'automatisation de KNIME, les Data Apps seront toujours à jour pour la consommation.

Avantages de KNIME

Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les gens choisissent d'apprendre et d'adopter KNIME :

Réduction des coûts et capacité d'adaptation

KNIME réduit considérablement le besoin de licences logicielles coûteuses en rendant son produit principal gratuit et open source, et en ne demandant un paiement que pour les fonctions d'automatisation, de collaboration et de gouvernance. En outre, il offre des composants pré-construits qui aident à rationaliser les processus de données, ce qui permet d'économiser sur les coûts de main-d'œuvre et d'infrastructure tout en améliorant la productivité. Cela permet également d'étendre rapidement l'utilisation de l'analyse des données à l'aide de KNIME au sein d'une organisation. Par exemple :

• BGIS a économisé 400 000 dollars par an en automatisant l'analyse des ordres de travail avec KNIME.
• Audi a économisé 30 000 dollars en automatisant un seul processus de la chaîne d'approvisionnement
• La Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis a économisé des centaines d'heures par an grâce à KNIME.

Une prise de décision plus rapide

Avec KNIME, vous pouvez automatiser les tâches répétitives liées aux données et créer des flux de travail qui traitent les données de manière efficace. Cette automatisation accélère la disponibilité des informations et réduit les coûts, ce qui permet une prise de décision plus rapide sur la base d'informations actualisées et précises.

Augmentation des recettes

KNIME aide les entreprises à extraire des informations précieuses de leurs données, ce qui leur permet d'élaborer des stratégies mieux informées, susceptibles d'augmenter les ventes, d'améliorer l'expérience client et d'optimiser l'efficacité opérationnelle. Ces actions fondées sur des données contribuent directement à la croissance des revenus.

Une gouvernance des données plus forte

KNIME favorise la transparence et le contrôle des processus de données grâce à des flux de travail centralisés et à des fonctions de documentation. Cela garantit la conformité avec les politiques de gouvernance des données et renforce la sécurité, en réduisant les risques associés à la mauvaise gestion des données, y compris avec la GenAI.

Explicabilité

Dans les industries réglementées et lorsque les LLM, l'explicabilité est une exigence légale importante, KNIME donne aux entreprises un moyen transparent d'expliquer ce qui se passe à chaque étape d'un processus de science des données.

Soutien communautaire

KNIME s'enorgueillit d'une communauté mondiale importante et active d'utilisateurs et de développeurs qui contribuent en permanence aux ressources, aux extensions et aux meilleures pratiques. Cet environnement collaboratif vous permet d'accéder à tout moment à une multitude de services d'assistance, de dépannage et d'innovation.

À quoi sert KNIME ?

KNIME est utilisé dans un grand nombre de secteurs d'activité et d'industries pour l'analyse des données et la science des données. Les capacités d'automatisation font de KNIME un outil essentiel pour les entreprises qui ont besoin d'informations opportunes pour soutenir leur travail ou qui doivent traiter rapidement de grands volumes de données. 

Voici quelques exemples pratiques de l'utilisation de KNIME :

• Chaînes d'approvisionnement: Les entreprises de fabrication et de vente au détail utilisent KNIME pour prévoir les niveaux de stock des entrepôts, faire correspondre le stock aux commandes, prendre des décisions opportunes sur le moment d'acheter des produits supplémentaires, puis prévoir le temps nécessaire pour que les articles atteignent les entrepôts grâce à l'apprentissage automatique.
• Les audits internes: Augmentez l'efficacité et la précision des processus d'audit interne grâce à des flux de travail axés sur l'identification des factures en double ou des transactions suspectes. 
• Découverte de médicaments: Accélérer le processus de découverte de médicaments grâce à l'apprentissage automatique. 
• Personnalisation du marketing: Les utilisateurs construisent des modèles d'apprentissage automatique qui connaissent le moment opportun et l'offre suivante à proposer à un client pour soutenir la vente incitative ou la vente croisée. 
• Détection de la fraude: Les institutions financières peuvent utiliser KNIME pour former des modèles d'apprentissage automatique afin de repérer les anomalies dans les transactions financières. 

Qui utilise KNIME ?

KNIME jouit d'une grande notoriété auprès des entreprises et des universités. Voici quelques-unes des fonctions qui utilisent souvent KNIME :

• Analystes de données
• Scientifiques des données
• Ingénieurs des données
• Analystes d'entreprise
• Analystes financiers
• Analystes marketing
• Responsables des données 
• Responsables de la gouvernance des données

Les analystes, les scientifiques et les ingénieurs peuvent être amenés à utiliser la plateforme de manière intensive. Les Chief Data Officers et autres professionnels de la donnée sont souvent attirés par KNIME Hub en raison de sa valeur métier et de ses fonctionnalités de gouvernance des données.

Comment créer votre premier flux de travail dans KNIME

La création d'un flux de travail dans KNIME consiste à faire glisser et à déposer des nœuds sur un canevas. Vous pouvez créer votre premier flux de travail en quelques minutes. Examinons le processus de base que vous devrez suivre :

1. Lire vos données

Importez vos données à partir de la source de votre choix (base de données, fichier ou API) en utilisant l'un des nœuds d'entrée de données orange. Il vous suffit de rechercher la source à partir de laquelle vous souhaitez saisir des données et de faire glisser ce nœud sur le canevas. Double-cliquez ensuite pour commencer à le configurer. 

2. Mélangez et transformez vos données

Une fois que vos données sont entrées dans KNIME, choisissez l'un des nœuds de transformation de données jaunes qui vous permettent d'exécuter de nombreuses fonctions discrètes, telles que le filtrage, le regroupement, la concaténation ou l'exécution de formules sur les données. Si vous êtes plus familier avec les feuilles de calcul, vous pouvez également effectuer des transformations familières telles que Vlookups ou utiliser le nœud Expression de KNIME pour travailler avec des formules de type feuille de calcul.

3. Analysez vos données

Pour l'analyse descriptive, vous pouvez effectuer des agrégations sur vos données avec les nœuds jaunes de KNIME, qui vous permettent de combiner et d'agréger plusieurs dimensions. 

Pour des analyses prédictives plus complexes, les nœuds verts de KNIME vous permettent d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance des formes ou la classification sans avoir à coder.

4. Visualisez vos résultats

Les nœuds bleus de KNIME vous permettent de visualiser vos données comme vous le souhaitez. Vous pouvez également visualiser vos données en déployant le résultat sous la forme d'une application de données interactive.

5. Déployer et réutiliser

Avec KNIME, vous n'avez besoin de créer un flux de travail qu'une seule fois. Ensuite, vous pouvez l'exécuter ou l'automatiser pour toujours. Les nœuds rouges de KNIME vous permettent de déployer la sortie vers une application de données, par exemple, ou simplement de l'exporter vers un type de fichier tel que le PDF.

Comment exécuter votre flux de travail KNIME

Chaque nœud d'un flux de travail KNIME possède un indicateur de statut qui montre son état : configuré (prêt à être exécuté), exécuté (exécuté avec succès) ou erreur (quelque chose s'est mal passé). 

Une vue d'ensemble des états de configuration des nœuds KNIME, avec les états non configuré, configuré, exécuté et d'erreur.

Ce retour d'information visuel vous permet de contrôler vos flux de travail et d'identifier rapidement les problèmes. 

En cas de défaillance d'un nœud, KNIME fournit des messages d'erreur détaillés qui aident à résoudre le problème. 

Vous pouvez également visualiser les résultats intermédiaires à chaque étape du flux de travail, ce qui facilite la vérification de l'exactitude de vos données et des actions que vous avez effectuées sur celles-ci.

Démarrer avec KNIME

KNIME est un outil flexible et puissant pour l'analyse des données qui peut vous aider à donner du sens à vos données, quel que soit votre niveau d'expérience. Son modèle open-source, son interface visuelle de flux de travail et ses capacités étendues d'intégration de données en font un outil puissant et démocratique pour ceux qui possèdent ou non des compétences en matière de codage. 

Faites vos prochains pas avec KNIME en suivant le cours de DataCamp : Introduction à KNIME.