Wat is KNIME? Een introductiegids

Het bouwen en vervolgens handmatig uitvoeren van deze workflows kan volledig gratis met het opensourceplatform KNIME Analytics Platform. Samenwerking, automatisering, governance en andere enterprise-functies zijn beschikbaar via de commerciële KNIME Hub. 

De grootste kracht van KNIME ligt in het vereenvoudigen van datatransformatie, analyse en visualisatie met behulp van vele handige, vooraf gebouwde "nodes" die discrete datafuncties uitvoeren en 300+ integraties, zodat je data uit vrijwel elke bron kunt importeren, mixen en ermee kunt werken. 

KNIME is vooral aantrekkelijk voor iedereen die met data wil werken zonder code te hoeven schrijven. Maar als je geavanceerde vaardigheden hebt, kun je nog steeds je eigen aangepaste Python-, R-, SQL-, Java- of C-scripts integreren wanneer dat nodig is.

Waarom is KNIME zo populair?

Een van de belangrijkste redenen waarom KNIME breed wordt gebruikt, is het opensource-model en de enorme reeks mogelijkheden, van eenvoudige datacleaning tot geavanceerde AI- en machinelearningwerk. 

KNIME biedt een intuïtieve drag-and-dropinterface die het makkelijk maakt om met data te werken en te sturen hoe data wordt gemanipuleerd, ongeacht iemands programmeerervaring. KNIME Analytics Platform is gratis te downloaden en zonder beperkingen te gebruiken. 

Een screenshot van een basisworkflow in KNIME met data-import, datacleaning en datavisualisatie.

KNIME heeft ook sterke communitysupport via het gebruikersforum en de bibliotheek met community-extensies en vooraf gebouwde workflows op de KNIME Community Hub. Deze resources maken KNIME een veelzijdige tool die je kunt inzetten of je nu beginner bent of een ervaren data scientist.

Screenshot van de homepage van de KNIME Community Hub, waar gebruikers toegang hebben tot vooraf gebouwde workflows, componenten en extensies

De visuele workflows van KNIME laten je zien hoe je data in elke stap van een workflow wordt getransformeerd. Dat is niet alleen handig voor het debuggen van analyticswerk, maar helpt ook bij transparantie en verklaarbaarheid omdat workflows volledig te auditen zijn en elke stap in een data science-workflow duidelijk uit te leggen is. 

In sterk gereguleerde sectoren met strikte audit- en governance-eisen is de verklaarbaarheid van KNIME-workflows een groot voordeel van het platform. 

De commerciële enterprise-software van KNIME, KNIME Business Hub, stelt organisaties in staat een repository van gecontroleerde workflows en componenten op te zetten, data- en AI-governancestandaarden te handhaven en data science-workflows te automatiseren, zodat bedrijven tijd besparen, sneller beslissingen nemen en hun belangrijkste metrics verbeteren, zoals omzet of kostenbesparing. 

Belangrijkste features van KNIME

Laten we enkele van de belangrijkste features van KNIME bekijken:

Workflows bouwen met drag-and-drop

Met KNIME kun je dataworkflows bouwen zonder code te hoeven schrijven (tenzij je dat wilt). 

Je kunt dataworkflows opzetten door vooraf gebouwde nodes te slepen die je in staat stellen data uit meerdere bronnen binnen te halen, analyses te bouwen, visualisaties te maken en zelfs processen te automatiseren. Workflows kunnen zo eenvoudig zijn als datacleaning en basisanalytics, en zo geavanceerd als machine learning en GenAI-verrijkte workflows.

Elke node in KNIME staat voor een specifieke actie of transformatie van de data, waardoor het eenvoudig wordt om complexe workflows stap voor stap te structureren. Deze visuele aanpak vereenvoudigt data-analyse, maakt werk verklaarbaar en laat je focussen op het oplossen van problemen in plaats van op syntaxisfouten.

Bovendien verschijnt, wanneer je op elke stap of node in de workflow klikt, eronder een preview van je data. Zo kun je wijzigingen volgen, problemen oplossen of uitleggen hoe je resultaten tot stand komen. 

Werken met data uit meer dan 300 bronnen

Met meer dan 300 connectors kun je data uit databases, spreadsheets, clouddiensten en webservices allemaal binnen één data science-workflow samenbrengen. Of je nu met SQL-databases, flat files of API's moet werken, de flexibiliteit van KNIME zorgt ervoor dat het verschillende dataformaten en -bronnen aankan, waardoor het consolideren en analyseren van data wordt gestroomlijnd. Je kunt ook data uit meerdere bronnen in één analyse of workflow combineren.

KNIME’s Cheatsheett over dataconnectoren

Vooraf gebouwde extensies en workflows

KNIME heeft veel vooraf gebouwde workflows die je helpen snel analyses te draaien zonder alles vanaf nul te hoeven opzetten. Bovendien ondersteunt het talloze extensies die de mogelijkheden van KNIME Analytics Platform uitbreiden naar meer geavanceerde analyses, zoals ondersteuning voor cheminformatica of geospatiale analyses. Deze maken geen deel uit van de standaardinstallatie maar kunnen gratis worden toegevoegd op basis van wat je wilt doen. 

Toegankelijkheid binnen organisaties

De omgeving van KNIME is ideaal voor gebruikers die een no-code of low-code aanpak prefereren, voor data scientists en voor analisten die nauw met businessgebruikers moeten samenwerken. Met KNIME kunnen zelfs mensen zonder programmeerervaring datatransformaties, statistische analyses en zelfs machinelearningtaken uitvoeren. 

Voor wie meer maatwerk nodig heeft, biedt KNIME ook scripttaalmogelijkheden in talen zoals Python en R, waardoor het een tool is die met je expertise meegroeit.

KNIME Hub stelt datateams in staat interactieve data-apps te bouwen voor het consumeren van inzichten, en biedt een bibliotheek met goedgekeurde data science-workflows en mogelijkheden voor automatisering.

Een voorbeeld van een interactieve data-app in KNIME met realtime data over onderhoudsbehoeften van vaste activa

K-AI-assistent en GenAI-mogelijkheden

De AI-assistent van KNIME (K-AI) kan je ondersteunen bij het bouwen van workflows, je onboardingproces ondersteunen door vragen te beantwoorden en je helpen je vaardigheden uit te breiden. In build-modus kan K-AI rechtstreeks nieuwe workflows voor je bouwen op basis van je tekstinvoer – waardoor bouwen sneller en makkelijker wordt. 

Naast K-AI ondersteunt KNIME de nieuwste LLM's, zodat je GenAI-verrijkte workflows kunt bouwen. KNIME Hub biedt extra functies om het gebruik van GenAI in de hele organisatie te sturen en te beveiligen. 

Wat kun je doen met KNIME?

KNIME heeft een flinke bibliotheek met “nodes” waarmee je bijna alles in het platform kunt bouwen – van een basisworkflow die maandelijks standaardmetrics verzamelt en rapporteert tot complexe voorspellende analyticsworkflows. 

Hier zijn slechts enkele veelvoorkomende manieren waarop mensen KNIME gebruiken:

1. Orchestration van pipelines

Data engineers kunnen ook de orchestratie van datapipelines monitoren en automatische meldingen ontvangen wanneer er iets misgaat.

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

KNIME stelt je in staat om ETL-pipelines te bouwen voor het opschonen, voorbereiden en samenvoegen van data uit verschillende bronnen voor analyse of opslag. 

3. Datacleaning en transformatie

Reinig, filter en transformeer ruwe data eenvoudig met ingebouwde nodes; behandel missende waarden, uitschieters en inconsistenties zodat je data goed is voorbereid voordat je je analyse draait. 

4. Automatisering van dataworkflows

Automatiseer repetitieve taken voor datacleaning en -transformatie, maar ook complexere machinelearningworkflows zodat je tijd en kosten bespaart, sneller inzichten krijgt en tijdiger beslissingen kunt nemen. Met KNIME bouw je een workflow één keer en kun je die voor onbepaalde tijd blijven uitvoeren, wat veel tijd scheelt op repetitieve analyses.

5. Datavisualisatie

Maak interactieve visualisaties, waaronder staafdiagrammen, scatterplots en heatmaps, om datatrends en inzichten te verkennen. Voeg geavanceerde visualisaties toe aan je workflow met de Apache echarts-bibliotheek of geospatiale visualisatie passend bij je analyse.

Een voorbeeld van het datavisualisatievenster in KNIME voor een eenvoudige staafgrafiek

6. Statistische analyse

Voer geavanceerde statistische analyses uit, zoals correlatie, regressie en hypothesetesten.

7. Machine learning

Bouw, train en evalueer machinelearningmodellen zoals beslisbomen, clustering en neurale netwerken met dedicated nodes op basis van populaire machinelearningbibliotheken zoals Keras, TensorFlow, ONNX en meer.

8. Geospatiale analyse

Voer geospatiale analyses uit door geografische data te integreren met een speciale extensie van Harvard University die ruimtelijke bewerkingen ondersteunt, zoals mapping, geocodering en spatial joins.

Een screenshot van de geospatiale analytics-extensie van Harvard University, die gratis te gebruiken is via de KNIME Community Hub

9. Tekstverwerking

Analyseer ongestructureerde tekstdata, voer sentimentanalyse, keywordextractie en topicmodellering uit om inzichten te halen uit documenten en webcontent.

10. GenAI-verrijkte workflows

Verrijk en vergroot je data-analyse en data science-werk door verschillende commerciële en opensource LLM's direct in je workflow te integreren. Pas de LLM's aan je usecase aan met prompt engineering, RAG, agents en fine-tuning. Stuur en beheer het gebruik van GenAI met KNIME Hub. 

11. Datagovernance

Stuur hoe data wordt gebruikt door standaardcomponenten, workflows en documentatie te creëren die helpen interne controles op je data af te dwingen, inclusief controles op het gebruik van LLM's en het anonimiseren van gevoelige data. 

12. Interactieve data-apps uitrollen

Toon en deel de uitkomst van je KNIME-workflows als interactieve Data Apps die door businessgebruikers kunnen worden gebruikt. In combinatie met de automatiseringsfuncties van KNIME zijn de Data Apps altijd up-to-date voor gebruik.

Voordelen van KNIME

Hier zijn enkele redenen waarom mensen KNIME leren en adopteren:

Kostenbesparing en schaalbaarheid

KNIME vermindert de behoefte aan dure softwarelicenties aanzienlijk door het kernproduct gratis en opensource te maken en alleen voor automatisering, samenwerking en governance te laten betalen. Daarnaast biedt het vooraf gebouwde componenten die dataprocessen stroomlijnen, waardoor je bespaart op arbeids- en infrastructuurkosten en de productiviteit verbetert. Dit maakt het ook mogelijk om het gebruik van data-analyse met KNIME binnen een organisatie in hoog tempo op te schalen. Bijvoorbeeld:

• BGIS bespaarde jaarlijks $400.000 door het parsen van werkorders te automatiseren met KNIME
• Audi bespaarde $30.000 door één supplychainproces te automatiseren
• De US Food and Drug Administration (FDA) bespaarde honderden uren per jaar met KNIME

Snellere besluitvorming

Met KNIME kun je repetitieve datataken automatiseren en workflows creëren die data efficiënt verwerken. Deze automatisering versnelt de beschikbaarheid van inzichten en bespaart kosten, waardoor je sneller beslissingen kunt nemen op basis van actuele, nauwkeurige informatie.

Hogere omzet

KNIME helpt bedrijven waardevolle inzichten uit hun data te halen, wat leidt tot beter onderbouwde strategieën die de verkoop kunnen verhogen, de klantervaring verbeteren en operationele efficiëntie optimaliseren. Deze datagedreven acties dragen direct bij aan omzetgroei.

Sterkere datagovernance

KNIME bevordert transparantie en controle over dataprocessen met gecentraliseerde workflows en documentatiefuncties. Dit zorgt voor naleving van datagovernancebeleid en verhoogt de veiligheid, waardoor risico's door datamismanagement worden verkleind, ook bij GenAI.

Verklaarbaarheid

In gereguleerde sectoren, en wanneer bij LLM's verklaarbaarheid een belangrijke wettelijke vereiste is, biedt KNIME bedrijven een transparante manier om uit te leggen wat er in elke stap van een data science-proces gebeurt.

Communitysupport

KNIME heeft een grote en actieve wereldwijde community van gebruikers en ontwikkelaars die voortdurend resources, extensies en best practices bijdragen. Deze samenwerking geeft je continu toegang tot veel support, troubleshooting en innovatie.

Waar wordt KNIME voor gebruikt?

KNIME wordt in uiteenlopende bedrijfsdomeinen en sectoren gebruikt voor data-analyse en data science. Dankzij de automatiseringsmogelijkheden is KNIME een essentiële tool voor bedrijven die tijdige inzichten nodig hebben om hun werk te ondersteunen of die grote hoeveelheden data snel moeten verwerken. 

Enkele praktische voorbeelden van hoe KNIME wordt ingezet:

• Supplychains: productie- en retailbedrijven gebruiken KNIME om magazijnvoorraden te voorspellen, voorraad te matchen met orders, tijdig te beslissen wanneer extra producten in te kopen en met machine learning te voorspellen hoe lang items erover doen om magazijnen te bereiken.
• Interne audits: verhoog de efficiëntie en nauwkeurigheid van interne auditprocessen met workflows die zich richten op het identificeren van dubbele facturen of verdachte transacties. 
• Geneesmiddelenontwikkeling: versnel het drug discovery-proces met machine learning. 
• Marketingpersonalisatie: gebruikers bouwen machinelearningmodellen die het juiste moment en het juiste volgende aanbod bepalen om aan een klant te doen voor up- of cross-sell. 
• Fraudedetectie: financiële instellingen kunnen KNIME gebruiken om machinelearningmodellen te trainen die anomalieën in financiële transacties opsporen. 

Wie gebruikt KNIME?

KNIME heeft een grote voetafdruk bij bedrijven en in het onderwijs. Dit zijn enkele functies die vaak met KNIME werken:

• Data-analisten
• Data scientists
• Data engineers
• Business-analisten
• Financieel analisten
• Marketinganalisten
• Chief data officers 
• Leads datagovernance

Hoewel analisten, scientists en engineers het platform vaak intensief gebruiken, voelen chief data officers en andere senior dataprofessionals zich vaak aangetrokken tot KNIME Hub vanwege de businesswaarde en de datagovernancefuncties.

Je eerste workflow bouwen in KNIME

Een workflow in KNIME maken doe je door nodes naar een canvas te slepen. Je kunt binnen enkele minuten je eerste workflow aanmaken. Dit is het basisproces dat je volgt:

1. Lees je data in

Importeer je data uit je voorkeursbron – zoals een database, een bestand of via een API – met een van de oranje data-inputnodes. Zoek simpelweg naar de bron waarvan je data wilt inladen en sleep die node naar het canvas. Dubbelklik vervolgens om de configuratie te starten. 

2. Mix en transformeer je data

Zodra je data KNIME instroomt, kies je uit een van de gele datatransformatienodes waarmee je tal van discrete functies kunt uitvoeren, zoals filteren, groeperen, samenvoegen of formules draaien op data. Als je meer met spreadsheets vertrouwd bent, kun je ook bekende transformaties doen zoals VLOOKUP's of met KNIME’s Expression-node in spreadsheetachtige formules werken.

3. Analyseer je data

Voor beschrijvende analytics kun je aggregaties uitvoeren op je data met de gele nodes van KNIME, waarmee je meerdere dimensies kunt combineren en aggregeren. 

Voor complexere voorspellende analytics kun je met de groene nodes van KNIME machinelearningalgoritmen gebruiken voor patroonherkenning of classificatie zonder te hoeven coderen.

4. Visualiseer je resultaten

Met de blauwe nodes van KNIME kun je je data visualiseren zoals jij wilt. Je kunt je data ook visualiseren door de output als een interactieve Data App te deployen.

5. Deployen en hergebruiken

Met KNIME hoef je een workflow maar één keer te bouwen. Daarna kun je hem blijven uitvoeren of automatiseren. Met de rode nodes van KNIME kun je de output bijvoorbeeld deployen naar een Data App, of simpelweg exporteren naar een bestandstype zoals een pdf.

Je KNIME-workflow uitvoeren

Elke node in een KNIME-workflow heeft een statusindicator die de status toont: geconfigureerd (klaar om uit te voeren), uitgevoerd (succesvol gedraaid) of fout (er ging iets mis). 

Een overzicht van de configuratiestatussen van KNIME-nodes, met niet geconfigureerd, geconfigureerd, uitgevoerd en fout

Deze visuele feedback laat je je workflows monitoren en snel issues identificeren. 

Als een node faalt, geeft KNIME gedetailleerde foutmeldingen die helpen het probleem op te lossen. 

Je kunt ook tussentijdse resultaten in elke stap van de workflow bekijken, waardoor het eenvoudiger wordt om de juistheid van je data en de uitgevoerde acties te verifiëren.

Aan de slag met KNIME

KNIME is een flexibele, krachtige tool voor data-analyse die je kan helpen je data te begrijpen, ongeacht je ervaringsniveau. Het opensource-model, de visuele workflowinterface en de uitgebreide dataintegratiemogelijkheden maken het een krachtig en democratisch hulpmiddel voor zowel gebruikers met als zonder codeerkennis. 

Zet je volgende stap met KNIME door de DataCamp-cursus te volgen: Introduction to KNIME.