Membangun dan kemudian mengeksekusi alur kerja ini secara manual dapat dilakukan sepenuhnya gratis menggunakan KNIME Analytics Platform yang bersifat open source. Kolaborasi, automasi, tata kelola, dan fitur enterprise lainnya tersedia melalui KNIME Hub komersial.
Kekuatan utama KNIME terletak pada kemampuannya menyederhanakan proses transformasi, analisis, dan visualisasi data dengan banyak "node" siap pakai yang membantu menjalankan fungsi data terpisah dan lebih dari 300 integrasi sehingga Anda dapat mengimpor, memadukan, dan bekerja dengan data dari hampir semua sumber.
KNIME sangat menarik bagi mereka yang ingin bekerja dengan data tanpa perlu menulis kode. Namun, jika Anda memiliki keterampilan lanjutan, Anda tetap dapat mengintegrasikan skrip Python, R, SQL, Java, atau C kustom ketika diperlukan.
Mengapa KNIME Begitu Populer?
Salah satu alasan utama KNIME banyak diadopsi adalah model open source-nya dan rentang kemampuannya yang sangat luas, mulai dari pembersihan data dasar hingga pekerjaan AI dan machine learning tingkat lanjut.
KNIME menawarkan antarmuka drag-and-drop yang intuitif sehingga memudahkan Anda bekerja dengan data dan mengatur bagaimana data dimanipulasi, terlepas dari pengalaman pemrograman Anda. KNIME Analytics Platform gratis diunduh dan digunakan tanpa batasan.
Tangkapan layar alur kerja visual dasar yang dibangun di KNIME yang menampilkan impor data, pembersihan data, dan visualisasi data.
KNIME juga memiliki dukungan komunitas yang kuat melalui forum pengguna dan perpustakaan ekstensi buatan komunitas serta alur kerja siap pakai di KNIME Community Hub. Sumber daya ini menjadikan KNIME alat serbaguna yang dapat melayani Anda baik sebagai pengguna tingkat pemula maupun ilmuwan data berpengalaman.
Tangkapan layar beranda KNIME Community Hub, tempat pengguna dapat mengakses alur kerja, komponen, dan ekstensi siap pakai
Alur kerja visual KNIME memungkinkan Anda melihat bagaimana data Anda ditransformasikan pada setiap langkah dalam alur kerja. Ini tidak hanya membantu untuk debugging pekerjaan analitik, tetapi juga membantu transparansi dan keterjelasan penjelasan karena alur kerja sepenuhnya dapat diaudit, dan setiap langkah dalam alur kerja data science jelas dapat dijelaskan.
Di industri dengan regulasi ketat yang memiliki persyaratan audit dan tata kelola yang ketat, kemampuan explainability dari alur kerja KNIME merupakan keuntungan besar dari platform ini.
Perangkat lunak enterprise komersial KNIME, KNIME Business Hub, memungkinkan organisasi membuat repositori alur kerja dan komponen yang ditata kelola, mempertahankan standar tata kelola data dan AI, serta mengotomatiskan alur kerja data science sehingga perusahaan dapat menghemat waktu, membuat keputusan lebih cepat, dan meningkatkan metrik terpenting mereka, seperti pendapatan atau penghematan biaya.
Fitur Utama KNIME
Mari kita lihat beberapa fitur utama KNIME:
Membangun alur kerja dengan drag and drop
KNIME memungkinkan Anda membangun alur kerja data tanpa perlu menulis kode (kecuali jika Anda menginginkannya).
Anda dapat mulai membangun alur kerja data dengan menyeret dan meletakkan node siap pakai yang memungkinkan Anda menarik data dari berbagai sumber, membangun analisis, membuat visualisasi, dan bahkan mengotomatiskan proses. Alur kerja bisa sesederhana pembersihan data dan analitik dasar, dan sekompleks machine learning serta alur kerja yang diperkaya GenAI.
Setiap node di KNIME mewakili tindakan atau transformasi data tertentu, sehingga memudahkan Anda menyusun alur kerja kompleks langkah demi langkah. Pendekatan visual ini menyederhanakan proses analisis data, membuat pekerjaan mudah dijelaskan, dan memungkinkan Anda fokus pada pemecahan masalah alih-alih khawatir tentang kesalahan sintaks.
Selain itu, ketika Anda mengeklik setiap langkah atau node dalam alur kerja, pratinjau data Anda muncul di bawahnya, yang memungkinkan Anda melacak perubahan, menelusuri masalah, atau mengomunikasikan bagaimana hasil Anda dihasilkan.
Bekerja dengan data dari lebih dari 300 sumber
Dengan lebih dari 300 konektor, Anda dapat membawa data dari basis data, spreadsheet, layanan cloud, dan layanan web semuanya dalam satu alur kerja data science. Baik Anda perlu bekerja dengan basis data SQL, flat file, atau API, fleksibilitas KNIME memastikan bahwa alat ini dapat mengakomodasi berbagai format dan sumber data, sehingga merampingkan proses konsolidasi dan analisis data. Anda juga dapat menarik data dari banyak sumber ke dalam satu analisis atau alur kerja.
Cheat Sheet KNIME tentang Data Connectors
Ekstensi dan alur kerja siap pakai
KNIME memiliki banyak alur kerja siap pakai yang dapat membantu Anda mulai menjalankan analisis tanpa perlu membangun semuanya dari awal. Selain itu, KNIME mendukung banyak ekstensi yang dapat memperluas kemampuan KNIME Analytics Platform ke analisis yang lebih lanjut, seperti mendukung pekerjaan cheminformatics atau analisis geospasial. Ekstensi ini bukan bagian dari instalasi standar tetapi dapat ditambahkan secara gratis sesuai kebutuhan Anda.
Aksesibilitas di seluruh organisasi
Lingkungan KNIME ideal untuk pengguna yang lebih menyukai pendekatan tanpa kode atau berkode rendah, untuk data scientist, dan untuk analis yang perlu bekerja erat dengan pengguna bisnis akhir. Dengan KNIME, bahkan orang yang tidak memiliki pengalaman pemrograman dapat melakukan transformasi data, analisis statistik, dan bahkan tugas machine learning.
Bagi yang membutuhkan kustomisasi lebih lanjut, KNIME juga menawarkan kemampuan scripting dalam bahasa seperti Python dan R, menjadikannya alat yang tumbuh seiring peningkatan keahlian Anda.
KNIME Hub memungkinkan tim data science membuat aplikasi data interaktif untuk konsumsi insight, dan menawarkan perpustakaan alur kerja data science yang telah disetujui, serta kemampuan automasi.
Contoh aplikasi data interaktif di KNIME yang menampilkan data real-time tentang kebutuhan pemeliharaan berbagai aset tetap
Asisten K-AI dan kemampuan GenAI
Asisten AI KNIME (K-AI) dapat mendukung Anda dalam membangun alur kerja, mendampingi proses onboarding dengan menjawab pertanyaan, dan membantu Anda meningkatkan keterampilan. Dalam mode build, K-AI dapat langsung membangun alur kerja baru untuk Anda berdasarkan input teks – membuat proses pembangunan menjadi lebih cepat dan mudah.
Di luar K-AI, KNIME mendukung LLM terbaru sehingga Anda dapat membangun alur kerja yang diperkaya GenAI. KNIME Hub menawarkan fitur tambahan untuk menata kelola dan memastikan penggunaan GenAI yang aman di seluruh organisasi.
Apa yang Dapat Anda Lakukan dengan KNIME?
KNIME memiliki pustaka "node" yang cukup besar sehingga memungkinkan Anda membangun hampir apa pun di platform ini – mulai dari alur kerja otomatis dasar untuk mengumpulkan dan melaporkan metrik standar setiap bulan, hingga alur kerja analitik prediktif yang kompleks.
Berikut hanya beberapa cara umum orang menggunakan KNIME:
1. Mengorkestrasi pipeline
Data engineer juga dapat memantau orkestrasi pipeline data dan mendapatkan peringatan otomatis saat ada yang tidak beres.
2. ETL (Extract, Transform, Load) atau ELT
KNIME memungkinkan Anda membangun pipeline ETL untuk membersihkan, menyiapkan data, dan memadukannya dari berbagai sumber untuk analisis atau penyimpanan.
3. Pembersihan dan transformasi data
Bersihkan, saring, dan transformasikan data mentah dengan mudah menggunakan node bawaan, menangani nilai hilang, pencilan, dan inkonsistensi data agar data Anda berada dalam bentuk yang tepat sebelum menjalankan analisis.
4. Automasi alur kerja data
Otomatiskan tugas pembersihan dan transformasi data yang berulang serta alur kerja machine learning yang lebih kompleks sehingga Anda dapat menghemat waktu, menghemat biaya, memperoleh insight lebih cepat, dan membuat keputusan lebih tepat waktu. Dengan KNIME Anda dapat membangun alur kerja sekali dan mengeksekusinya selamanya, menghemat banyak waktu untuk analisis berulang.
5. Visualisasi data
Buat visualisasi interaktif, termasuk bagan batang, scatter plot, dan heat map, untuk mengeksplorasi tren dan insight data. Sertakan visualisasi lanjutan dalam alur kerja Anda menggunakan pustaka Apache echarts atau visualisasi geospasial agar sesuai dengan analisis Anda.
Contoh modal visualisasi data di KNIME untuk bagan batang sederhana
6. Analisis statistik
Lakukan analisis statistik lanjutan seperti korelasi, regresi, dan uji hipotesis.
7. Machine learning
Bangun, latih, dan evaluasi model machine learning seperti decision tree, clustering, dan neural network menggunakan node khusus yang berbasis pada pustaka machine learning populer, seperti Keras, TensorFlow, ONNX, dan lainnya.
8. Analisis geospasial
Lakukan analisis geospasial dengan mengintegrasikan data geografis menggunakan ekstensi khusus dari Harvard University yang mendukung operasi spasial seperti pemetaan, geocoding, dan spatial join.
Tangkapan layar ekstensi analitik geospasial Harvard University yang tersedia untuk digunakan secara gratis melalui KNIME Community Hub
9. Pemrosesan teks
Analisis data teks tak terstruktur, lakukan analisis sentimen, ekstraksi kata kunci, dan pemodelan topik untuk mengekstrak insight dari dokumen dan konten web.
10. Alur kerja yang diperkaya GenAI
Perkaya dan perluas analisis data serta pekerjaan data science Anda dengan mengintegrasikan berbagai LLM komersial dan open source langsung ke dalam alur kerja. Sesuaikan LLM dengan use case Anda melalui prompt engineering, RAG, agen, dan fine-tuning. Tata kelola dan kelola penggunaan GenAI dengan KNIME Hub.
11. Tata kelola data
Tata kelola bagaimana data digunakan dengan membuat komponen standar, alur kerja, dan dokumentasi yang membantu Anda menegakkan kontrol internal untuk data Anda, termasuk kontrol atas penggunaan LLM dan anonimisasi data sensitif.
12. Mendeploy aplikasi data interaktif
Tampilkan dan bagikan hasil alur kerja KNIME Anda sebagai Data App interaktif yang dapat digunakan oleh pengguna bisnis akhir. Dikombinasikan dengan fitur automasi KNIME, Data App akan selalu mutakhir untuk dikonsumsi.
Manfaat KNIME
Berikut beberapa alasan orang memilih untuk mempelajari dan mengadopsi KNIME:
Penghematan biaya dan kemampuan skala
KNIME secara signifikan mengurangi kebutuhan lisensi perangkat lunak yang mahal dengan membuat produk intinya gratis dan open source, dan hanya memerlukan pembayaran untuk fitur automasi, kolaborasi, dan tata kelola. Selain itu, KNIME menawarkan komponen siap pakai yang membantu merampingkan proses data, menghemat biaya tenaga kerja dan infrastruktur sekaligus meningkatkan produktivitas. Hal ini juga memungkinkan skalabilitas penggunaan analitik data menggunakan KNIME dalam organisasi dengan cepat. Contohnya:
- BGIS menghemat $400 ribu setiap tahun dengan mengotomatiskan parsing work order menggunakan KNIME
- Audi menghemat $30 ribu dengan mengotomatiskan satu proses rantai pasok
- US Food and Drug Administration (FDA) menghemat ratusan jam per tahun dengan KNIME
Pengambilan keputusan lebih cepat
Dengan KNIME, Anda dapat mengotomatiskan tugas data yang berulang dan membuat alur kerja yang memproses data secara efisien. Automasi ini mempercepat ketersediaan insight dan menghemat biaya, memungkinkan pengambilan keputusan lebih cepat berdasarkan informasi yang terbaru dan akurat.
Peningkatan pendapatan
KNIME membantu bisnis mengekstrak insight berharga dari data mereka, mendorong strategi yang lebih terinformasi yang dapat meningkatkan penjualan, memperbaiki pengalaman pelanggan, dan mengoptimalkan efisiensi operasional. Tindakan berbasis data ini berkontribusi langsung pada pertumbuhan pendapatan.
Tata kelola data yang lebih kuat
KNIME mempromosikan transparansi dan kontrol atas proses data dengan alur kerja terpusat dan fitur dokumentasi. Hal ini memastikan kepatuhan terhadap kebijakan tata kelola data dan meningkatkan keamanan, mengurangi risiko yang terkait dengan salah kelola data, termasuk terkait GenAI.
Explainability
Di industri yang diatur dan ketika menggunakan LLM, explainability merupakan persyaratan hukum penting; KNIME memberikan cara yang transparan bagi bisnis untuk menjelaskan apa yang terjadi pada setiap langkah proses data science.
Dukungan komunitas
KNIME memiliki komunitas pengguna dan pengembang global yang besar dan aktif yang terus-menerus berkontribusi sumber daya, ekstensi, dan praktik terbaik. Lingkungan kolaboratif ini memberi Anda akses ke dukungan, pemecahan masalah, dan inovasi yang melimpah setiap saat.
Untuk Apa KNIME Digunakan?
KNIME digunakan di berbagai bidang bisnis dan industri untuk pekerjaan analitik data dan data science. Kemampuan automasi menjadikan KNIME alat penting bagi bisnis yang membutuhkan insight tepat waktu untuk mendukung pekerjaan mereka atau perlu mengolah volume data besar dengan cepat.
Berikut beberapa contoh praktis penggunaan KNIME:
- Rantai pasok: Perusahaan manufaktur dan ritel menggunakan KNIME untuk memprediksi level stok gudang, mencocokkan stok dengan pesanan, membuat keputusan tepat waktu tentang kapan membeli produk tambahan, lalu memprediksi berapa lama barang akan mencapai gudang menggunakan machine learning.
- Audit internal: Tingkatkan efisiensi dan akurasi proses audit internal dengan alur kerja yang berfokus pada identifikasi faktur duplikat atau transaksi mencurigakan.
- Penemuan obat: Percepat proses penemuan obat menggunakan machine learning.
- Personalisasi pemasaran: Pengguna membangun model machine learning yang mengetahui waktu dan penawaran berikutnya yang tepat untuk diajukan kepada pelanggan guna mendukung up-selling atau cross-selling.
- Deteksi penipuan: Lembaga keuangan dapat menggunakan KNIME untuk melatih model machine learning guna mendeteksi anomali dalam transaksi keuangan.
Siapa yang Menggunakan KNIME?
KNIME memiliki jejak yang besar di kalangan bisnis dan akademisi. Berikut beberapa peran pekerjaan yang sering menggunakan KNIME:
- Analis data
- Data scientist
- Data engineer
- Analis bisnis
- Analis keuangan
- Analis pemasaran
- Chief data officer
- Pimpinan tata kelola data
Meskipun analis, ilmuwan, dan engineer mungkin akan menggunakan platform ini secara ekstensif, chief data officer dan profesional data senior lainnya sering tertarik pada KNIME Hub karena nilai bisnis dan fitur tata kelolanya.
Cara Membangun Alur Kerja Pertama Anda di KNIME
Membuat alur kerja di KNIME melibatkan drag-and-drop node ke kanvas. Anda dapat membuat alur kerja pertama dalam hitungan menit. Mari kita lihat proses dasar yang perlu Anda ikuti:
1. Baca data Anda
Impor data Anda dari sumber pilihan – seperti basis data, file, atau melalui API – menggunakan salah satu node input data berwarna oranye. Cukup cari sumber yang ingin Anda masukkan datanya dan seret node tersebut ke kanvas. Lalu klik ganda untuk mulai mengonfigurasinya.
2. Memadukan dan mentransformasi data Anda
Setelah data Anda mengalir ke KNIME, pilih salah satu node transformasi data berwarna kuning yang memungkinkan Anda melakukan berbagai fungsi terpisah, seperti memfilter, mengelompokkan, menggabungkan, atau menjalankan rumus pada data. Jika Anda lebih familier dengan spreadsheet, Anda juga dapat melakukan transformasi yang familier seperti Vlookup atau menggunakan node Expression KNIME untuk bekerja dalam rumus bergaya spreadsheet.
3. Analisis data Anda
Untuk analitik deskriptif, Anda dapat melakukan agregasi pada data dengan node kuning KNIME, yang memungkinkan Anda menggabungkan dan mengagregasi banyak dimensi.
Untuk analitik prediktif yang lebih kompleks, node hijau KNIME memungkinkan Anda menggunakan algoritma machine learning untuk pengenalan pola atau klasifikasi tanpa harus membuat kode.
4. Visualisasikan hasil Anda
Node biru KNIME memungkinkan Anda memvisualisasikan data sesuai keinginan. Anda juga dapat memvisualisasikan data dengan mendeploy output sebagai Data App interaktif.
5. Deploy dan gunakan kembali
Dengan KNIME, Anda hanya perlu membangun alur kerja sekali. Setelah itu, Anda dapat mengeksekusi atau mengotomatiskannya selamanya. Node merah KNIME memungkinkan Anda mendeploy output ke Data App, misalnya, atau cukup mengekspornya ke jenis file seperti PDF.
Cara Mengeksekusi Alur Kerja KNIME Anda
Setiap node dalam alur kerja KNIME memiliki indikator status yang menunjukkan keadaannya: dikonfigurasi (siap dieksekusi), dieksekusi (berhasil dijalankan), atau error (ada yang salah).
Gambaran umum status konfigurasi node KNIME, menampilkan status not configured, configured, executed, dan error
Umpan balik visual ini memungkinkan Anda memantau alur kerja dan mengidentifikasi masalah dengan cepat.
Jika sebuah node gagal, KNIME memberikan pesan kesalahan terperinci yang membantu menelusuri masalah.
Anda juga dapat melihat hasil antara pada setiap langkah alur kerja, sehingga lebih mudah memverifikasi akurasi data dan tindakan yang telah Anda lakukan.
Mulai menggunakan KNIME
KNIME adalah alat analitik data yang fleksibel dan kuat yang dapat membantu Anda memahami data, apa pun tingkat pengalaman Anda. Model open source, antarmuka alur kerja visual, dan kemampuan integrasi data yang luas menjadikannya alat yang kuat dan demokratis bagi mereka yang memiliki maupun tidak memiliki keterampilan pemrograman.
Ambil langkah berikutnya dengan KNIME dengan mengikuti kursus DataCamp: Introduction to KNIME.
