La creazione e l’esecuzione manuale di questi workflow si possono fare completamente gratis con la versione open source KNIME Analytics Platform. Collaborazione, automazione, governance e altre funzionalità enterprise sono disponibili tramite il prodotto commerciale KNIME Hub.
Il principale punto di forza di KNIME sta nella capacità di semplificare i processi di trasformazione, analisi e visualizzazione dei dati grazie a tanti comodi "nodi" predefiniti che svolgono funzioni specifiche e a oltre 300 integrazioni per importare, combinare e lavorare con dati provenienti praticamente da qualsiasi fonte.
KNIME è particolarmente interessante per chi vuole lavorare con i dati senza dover scrivere codice. Tuttavia, se hai competenze avanzate, puoi comunque integrare script personalizzati in Python, R, SQL, Java o C quando necessario.
Perché KNIME è così popolare?
Una delle ragioni principali della diffusione di KNIME è il suo modello open source e l’ampiezza delle sue funzionalità, dalla pulizia dei dati di base fino ad attività avanzate di AI e machine learning.
KNIME offre un’interfaccia intuitiva drag-and-drop che rende facile lavorare con i dati e governare come vengono manipolati, indipendentemente dall’esperienza di programmazione. KNIME Analytics Platform si può scaricare gratuitamente e utilizzare senza limitazioni.
Uno screenshot di un workflow visivo di base creato in KNIME con importazione dati, pulizia e visualizzazione.
KNIME ha anche una forte community attraverso il forum utenti e una libreria di estensioni create dalla community e workflow predefiniti sul KNIME Community Hub. Queste risorse rendono KNIME uno strumento versatile, utile sia se sei alle prime armi sia se sei un data scientist esperto.
Screenshot della homepage del KNIME Community Hub, dove gli utenti possono accedere a workflow, componenti ed estensioni predefiniti
I workflow visivi di KNIME ti permettono di vedere come i dati vengono trasformati a ogni passaggio. Questo è utile non solo per il debug del lavoro analitico, ma anche per la trasparenza e la spiegabilità: i workflow sono completamente verificabili e ogni passaggio di un processo di data science è chiaramente spiegabile.
Nei settori altamente regolamentati, con requisiti stringenti di audit e governance, la spiegabilità dei workflow KNIME è un grande vantaggio della piattaforma.
Il software enterprise commerciale di KNIME, KNIME Business Hub, consente alle organizzazioni di creare un repository di workflow e componenti governati, mantenere standard di governance dei dati e dell’AI e automatizzare i workflow di data science, così da risparmiare tempo, prendere decisioni più rapide e migliorare le metriche più importanti, come ricavi o risparmi sui costi.
Funzionalità principali di KNIME
Ecco alcune delle principali funzionalità di KNIME:
Creazione di workflow con drag-and-drop
KNIME ti permette di costruire workflow di dati senza dover scrivere codice (a meno che tu non lo voglia).
Puoi iniziare trascinando nodi predefiniti che ti consentono di importare dati da più fonti, costruire analisi, creare visualizzazioni e persino automatizzare processi. I workflow possono essere semplici, come pulizia dati e analisi di base, oppure avanzati, come workflow di machine learning e GenAI.
Ogni nodo in KNIME rappresenta un’azione o trasformazione specifica dei dati, il che rende facile strutturare workflow complessi passo dopo passo. Questo approccio visivo semplifica l’analisi dei dati, rende il lavoro spiegabile e ti permette di concentrarti sulla risoluzione dei problemi invece che sugli errori di sintassi.
Inoltre, cliccando su ogni passaggio o nodo del workflow, compare sotto un’anteprima dei tuoi dati, che ti permette di tracciare i cambiamenti, risolvere problemi o spiegare come sono stati generati i risultati.
Lavora con dati da oltre 300 fonti
Con oltre 300 connettori, puoi importare dati da database, fogli di calcolo, servizi cloud e web service all’interno di un unico workflow di data science. Che tu debba lavorare con database SQL, file flat o API, la flessibilità di KNIME garantisce il supporto a vari formati e fonti di dati, semplificando la consolidazione e l’analisi. Puoi anche combinare dati da più fonti in un’unica analisi o workflow.
Cheat Sheet di KNIME sui Data Connector
Estensioni e workflow predefiniti
KNIME mette a disposizione molti workflow predefiniti che ti aiutano a iniziare a eseguire analisi senza dover costruire tutto da zero. Inoltre, supporta numerose estensioni che ampliano le capacità di KNIME Analytics Platform per analisi più avanzate, ad esempio per supportare la cheminformatica o analisi geospaziali. Non fanno parte dell’installazione standard, ma possono essere aggiunte gratuitamente in base alle tue esigenze.
Accessibilità in tutta l’organizzazione
L’ambiente di KNIME è ideale per chi preferisce un approccio no-code o low-code, per i data scientist e per gli analyst che devono collaborare a stretto contatto con gli utenti di business. Con KNIME, anche chi non ha esperienza di programmazione può effettuare trasformazioni dei dati, analisi statistiche e persino attività di machine learning.
Per chi ha bisogno di più personalizzazione, KNIME offre anche capacità di scripting in linguaggi come Python e R, diventando uno strumento che cresce con le tue competenze.
KNIME Hub consente ai team di data science di creare app dati interattive per la fruizione degli insight e offre una libreria di workflow approvati, oltre a funzionalità di automazione.
Esempio di data app interattiva in KNIME che mostra dati in tempo reale sui requisiti di manutenzione di vari asset fissi
Assistente K-AI e funzionalità GenAI
L’assistente AI di KNIME (K-AI) può supportarti nella costruzione dei workflow, facilitare l’onboarding rispondendo alle domande e aiutarti a migliorare le competenze. In modalità build, K-AI può creare direttamente nuovi workflow in base al tuo input testuale, rendendo la costruzione più rapida e semplice.
Oltre a K-AI, KNIME supporta i più recenti LLM, così puoi creare workflow arricchiti dalla GenAI. KNIME Hub offre funzionalità aggiuntive per governare e garantire l’uso sicuro della GenAI in tutta l’organizzazione.
Cosa puoi fare con KNIME?
KNIME dispone di un’ampia libreria di "nodi" che rende possibile costruire quasi qualsiasi cosa sulla piattaforma: da un workflow automatico di base per raccogliere e riportare ogni mese metriche standard, fino a workflow complessi di analisi predittiva.
Ecco solo alcuni dei modi più comuni in cui si usa KNIME:
1. Orchestrazione di pipeline
I data engineer possono monitorare l’orchestrazione delle pipeline di dati e ricevere avvisi automatici quando qualcosa non va.
2. ETL (Extract, Transform, Load) o ELT
KNIME ti permette di costruire pipeline ETL per pulire, preparare i dati e integrarli da diverse fonti per l’analisi o l’archiviazione.
3. Pulizia e trasformazione dei dati
Pulisci, filtra e trasforma facilmente i dati grezzi usando i nodi integrati, gestendo valori mancanti, outlier e incongruenze per portare i dati nella forma corretta prima di eseguire l’analisi.
4. Automazione dei workflow di dati
Automatizza compiti ripetitivi di pulizia e trasformazione, oltre a workflow più complessi di machine learning, per risparmiare tempo e costi, ottenere insight più rapidamente e prendere decisioni puntuali. Con KNIME costruisci un workflow una volta sola e lo esegui o lo automatizzi per sempre, risparmiando molto tempo su analisi ripetitive.
5. Visualizzazione dei dati
Crea visualizzazioni interattive, inclusi grafici a barre, scatter plot e heat map, per esplorare trend e insight. Aggiungi visualizzazioni avanzate al tuo workflow usando la libreria Apache echarts o visualizzazioni geospaziali in linea con l’analisi.
Esempio della finestra di visualizzazione dati in KNIME per un semplice grafico a barre
6. Analisi statistica
Esegui analisi statistiche avanzate come correlazione, regressione e test di ipotesi.
7. Machine learning
Crea, addestra e valuta modelli di machine learning come alberi decisionali, clustering e reti neurali usando nodi dedicati basati su librerie di machine learning popolari, come Keras, TensorFlow, ONNX e altre.
8. Analisi geospaziale
Esegui analisi geospaziali integrando dati geografici con un’estensione dedicata dell’Università di Harvard che supporta operazioni spaziali come mapping, geocodifica e spatial join.
Uno screenshot dell’estensione per l’analitica geospaziale dell’Università di Harvard, disponibile gratuitamente tramite il KNIME Community Hub
9. Elaborazione del testo
Analizza dati testuali non strutturati, esegui sentiment analysis, estrazione di parole chiave e topic modeling per ricavare insight da documenti e contenuti web.
10. Workflow arricchiti dalla GenAI
Arricchisci e potenzia il lavoro di analisi e data science integrando vari LLM commerciali e open source direttamente nel tuo workflow. Personalizza gli LLM per il tuo caso d’uso con prompt engineering, RAG, agent e fine-tuning. Governa e gestisci l’uso della GenAI con KNIME Hub.
11. Data governance
Governa l’uso dei dati creando componenti standard, workflow e documentazione che ti aiutano a imporre controlli interni sui dati, inclusi controlli sull’uso degli LLM e sull’anonimizzazione dei dati sensibili.
12. Deploy di data app interattive
Mostra e condividi i risultati dei tuoi workflow KNIME come Data App interattive che possono essere fruite dagli utenti di business. In combinazione con le funzionalità di automazione di KNIME, le Data App saranno sempre aggiornate.
Vantaggi di KNIME
Ecco alcune delle ragioni per cui molte persone scelgono di imparare e adottare KNIME:
Risparmio sui costi e capacità di scalare
KNIME riduce sensibilmente la necessità di licenze software costose rendendo il suo prodotto core gratuito e open source, e richiedendo il pagamento solo per funzionalità di automazione, collaborazione e governance. Inoltre, offre componenti predefiniti che semplificano i processi sui dati, facendo risparmiare su costi di lavoro e infrastruttura e migliorando la produttività. Questo permette anche di scalare rapidamente l’uso della data analytics con KNIME all’interno di un’organizzazione. Ad esempio:
- BGIS ha risparmiato 400.000 $ all’anno automatizzando l’analisi degli ordini di lavoro con KNIME
- Audi ha risparmiato 30.000 $ automatizzando un singolo processo della supply chain
- La US Food and Drug Administration (FDA) ha risparmiato centinaia di ore all’anno con KNIME
Decisioni più rapide
Con KNIME puoi automatizzare compiti ripetitivi sui dati e creare workflow che elaborano i dati in modo efficiente. Questa automazione accelera la disponibilità degli insight e riduce i costi, permettendo decisioni più rapide basate su informazioni aggiornate e accurate.
Aumento dei ricavi
KNIME aiuta le aziende a estrarre insight di valore dai dati, guidando strategie più informate che possono aumentare le vendite, migliorare l’esperienza cliente e ottimizzare l’efficienza operativa. Queste azioni data-driven contribuiscono direttamente alla crescita dei ricavi.
Data governance più solida
KNIME promuove trasparenza e controllo sui processi di dati con workflow centralizzati e funzionalità di documentazione. Ciò garantisce la conformità alle policy di data governance e migliora la sicurezza, riducendo i rischi legati a una cattiva gestione dei dati, anche con la GenAI.
Spiegabilità
Nei settori regolamentati, e quando con gli LLM la spiegabilità è un requisito legale, KNIME offre alle aziende un modo trasparente per spiegare cosa accade a ogni passaggio di un processo di data science.
Supporto della community
KNIME vanta una community globale ampia e attiva di utenti e sviluppatori che contribuiscono continuamente con risorse, estensioni e best practice. Questo ambiente collaborativo ti offre accesso costante a supporto, troubleshooting e innovazione.
Per cosa si usa KNIME?
KNIME è utilizzato in vari ambiti aziendali e settori per attività di data analytics e data science. Le funzionalità di automazione rendono KNIME uno strumento essenziale per le aziende che hanno bisogno di insight tempestivi a supporto del lavoro o di elaborare rapidamente grandi volumi di dati.
Ecco alcuni esempi pratici di utilizzo di KNIME:
- Supply chain: aziende manifatturiere e retail usano KNIME per prevedere i livelli di stock in magazzino, associare lo stock agli ordini, decidere quando acquistare nuovi prodotti e prevedere, con il machine learning, i tempi di arrivo in magazzino.
- Audit interni: aumenta efficienza e accuratezza dei processi di audit interno con workflow che si focalizzano sull’identificazione di fatture duplicate o transazioni sospette.
- Drug discovery: accelera il processo di scoperta di farmaci usando il machine learning.
- Personalizzazione marketing: si costruiscono modelli di machine learning che individuano il momento giusto e la prossima offerta migliore da proporre a un cliente per supportare up-selling o cross-selling.
- Rilevamento frodi: le istituzioni finanziarie possono usare KNIME per addestrare modelli di machine learning in grado di individuare anomalie nelle transazioni.
Chi usa KNIME?
KNIME è molto diffuso nelle aziende e nel mondo accademico. Ecco alcune figure professionali che spesso utilizzano KNIME:
- Data analyst
- Data scientist
- Data engineer
- Business analyst
- Financial analyst
- Marketing analyst
- Chief data officer
- Responsabili della data governance
Mentre analyst, scientist ed engineer possono usare la piattaforma in modo estensivo, i chief data officer e altri professionisti senior dei dati sono spesso attratti da KNIME Hub per il suo valore per il business e le funzionalità di data governance.
Come creare il tuo primo workflow in KNIME
Creare un workflow in KNIME consiste nel trascinare e rilasciare nodi su una canvas. Puoi creare il tuo primo workflow in pochi minuti. Ecco il processo di base da seguire:
1. Leggi i tuoi dati
Importa i dati dalla tua fonte preferita – ad esempio un database, un file o un’API – usando uno dei nodi arancioni di input. Cerca semplicemente la fonte da cui vuoi importare i dati e trascina quel nodo sulla canvas. Poi fai doppio clic per iniziare a configurarlo.
2. Unisci e trasforma i dati
Una volta che i dati fluiscono in KNIME, scegli uno dei nodi gialli di trasformazione che ti permettono di eseguire numerose funzioni specifiche, come filtrare, raggruppare, concatenare o applicare formule ai dati. Se sei più a tuo agio con i fogli di calcolo, puoi effettuare trasformazioni familiari come i Vlookup o usare il nodo Expression di KNIME per lavorare con formule in stile spreadsheet.
3. Analizza i dati
Per l’analisi descrittiva, puoi eseguire aggregazioni sui dati con i nodi gialli di KNIME, che ti consentono di combinare e aggregare più dimensioni.
Per analisi predittive più complesse, i nodi verdi di KNIME ti permettono di usare algoritmi di machine learning per riconoscimento di pattern o classificazione senza dover programmare.
4. Visualizza i risultati
I nodi blu di KNIME ti consentono di visualizzare i dati come preferisci. Puoi anche visualizzare i dati distribuendo l’output come Data App interattiva.
5. Distribuisci e riusa
Con KNIME, basta creare un workflow una volta sola. Poi puoi eseguirlo o automatizzarlo per sempre. I nodi rossi di KNIME ti permettono, ad esempio, di distribuire l’output in una Data App o semplicemente di esportarlo in un formato file come PDF.
Come eseguire il tuo workflow KNIME
Ogni nodo in un workflow KNIME ha un indicatore di stato che mostra la sua condizione: configurato (pronto all’esecuzione), eseguito (esecuzione riuscita) o errore (qualcosa è andato storto).
Panoramica degli stati di configurazione dei nodi KNIME: non configurato, configurato, eseguito ed errore
Questo feedback visivo ti consente di monitorare i workflow e identificare rapidamente i problemi.
Se un nodo fallisce, KNIME fornisce messaggi di errore dettagliati che aiutano a risolvere il problema.
Puoi anche visualizzare i risultati intermedi a ogni passaggio del workflow, rendendo più semplice verificare l’accuratezza dei dati e delle azioni svolte.
Per iniziare con KNIME
KNIME è uno strumento flessibile e potente per la data analytics che può aiutarti a dare un senso ai tuoi dati, a prescindere dal tuo livello di esperienza. Il modello open source, l’interfaccia a workflow visivi e le ampie capacità di integrazione lo rendono uno strumento potente e davvero democratico, adatto sia a chi sa programmare sia a chi non sa farlo.
Fai il passo successivo con KNIME seguendo il corso di DataCamp: Introduction to KNIME.
