Bu iş akışlarını oluşturmak ve ardından manuel olarak çalıştırmak, açık kaynaklı KNIME Analytics Platform kullanılarak tamamen ücretsiz yapılabilir. İş birliği, otomasyon, yönetişim ve diğer kurumsal özellikler ise ticari KNIME Hub üzerinden sunulur.
KNIME’ın başlıca gücü, ayrık veri işlevlerini yerine getiren birçok kullanışlı, önceden oluşturulmuş "düğüm" ve neredeyse her kaynaktan veri içe aktarmanıza, harmanlamanıza ve çalışmanıza olanak tanıyan 300+ entegrasyon ile veri dönüştürme, analiz ve görselleştirme süreçlerini basitleştirme becerisinde yatar.
KNIME, kod yazmadan veriyle çalışmak isteyenler için özellikle caziptir. Ancak ileri düzey becerilere sahipseniz gerektiğinde kendi özel Python, R, SQL, Java veya C betiklerinizi de entegre edebilirsiniz.
KNIME Neden Bu Kadar Popüler?
KNIME’ın yaygın olarak benimsenmesinin başlıca nedenlerinden biri açık kaynak modeli ve temel veri temizlemeden gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimine kadar uzanan geniş yetenek yelpazesidir.
KNIME, programlama deneyiminiz ne olursa olsun, verilerle çalışmayı ve verilerin nasıl işlendiğini yönetmeyi kolaylaştıran sezgisel bir sürükle-bırak arayüz sunar. KNIME Analytics Platform, sınırlama olmaksızın ücretsiz indirilebilir ve kullanılabilir.
Veri içe aktarma, veri temizleme ve veri görselleştirme adımlarını içeren, KNIME’da oluşturulmuş temel bir görsel iş akışının ekran görüntüsü.
KNIME, kullanıcı forumu ve KNIME Community Hub üzerindeki topluluk tarafından geliştirilen eklenti ve hazır iş akışları kütüphanesi ile güçlü bir topluluk desteğine de sahiptir. Bu kaynaklar, KNIME’ı ister yeni başlayan düzeyde bir kullanıcı, ister deneyimli bir veri bilimci olun, ihtiyaçlarınıza hizmet eden çok yönlü bir araç haline getirir.
Kullanıcıların hazır iş akışları, bileşenler ve eklentilere erişebildiği KNIME Community Hub ana sayfasının ekran görüntüsü
KNIME’ın görsel iş akışları, verinizin bir iş akışının her adımında nasıl dönüştüğünü görmenizi sağlar. Bu yalnızca analitik çalışmaları hata ayıklamak için faydalı değildir; aynı zamanda iş akışları tamamen denetlenebilir ve veri bilimi iş akışındaki her adım açıkça açıklanabilir olduğundan şeffaflık ve açıklanabilirlik de sağlar.
Sıkı denetim ve yönetişim gereksinimleri olan, yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörlerde KNIME iş akışlarının açıklanabilirliği platformun büyük bir avantajıdır.
KNIME’ın ticari kurumsal yazılımı olan KNIME Business Hub, kuruluşların yönetilen iş akışları ve bileşenlerden oluşan bir depo oluşturmasına, veri ve yapay zeka yönetişim standartlarını sürdürmesine ve veri bilimi iş akışlarını otomatikleştirerek şirketlerin zaman kazanmasına, daha hızlı karar vermesine ve gelir veya maliyet tasarrufu gibi en önemli metriklerini artırmasına olanak tanır.
KNIME’ın Temel Özellikleri
KNIME’ın başlıca özelliklerine bir göz atalım:
Sürükle-bırak ile iş akışı oluşturma
KNIME, kod yazmanıza gerek kalmadan (istemediğiniz sürece) veri iş akışları oluşturmanıza olanak tanır.
Önceden oluşturulmuş düğümleri sürükleyip bırakarak; birden fazla kaynaktan veri çekebilir, analizler oluşturabilir, görselleştirmeler yapabilir ve hatta süreçleri otomatikleştirebilirsiniz. İş akışları veri temizleme ve temel analitik kadar basit, makine öğrenimi ve GenAI ile zenginleştirilmiş iş akışları kadar gelişmiş olabilir.
KNIME’daki her düğüm, verinin belirli bir eylemini veya dönüşümünü temsil eder; bu da karmaşık iş akışlarını adım adım yapılandırmayı kolaylaştırır. Bu görsel yaklaşım veri analizini basitleştirir, çalışmayı açıklanabilir kılar ve sözdizimi hatalarıyla uğraşmak yerine sorunları çözmeye odaklanmanızı sağlar.
Ayrıca iş akışındaki her adıma veya düğüme tıkladığınızda, verilerinizin bir ön izlemesi altta görünür; bu sayede değişiklikleri izleyebilir, sorun giderebilir veya sonuçlarınızın nasıl üretildiğini anlatabilirsiniz.
300’den fazla kaynaktan veri ile çalışma
300’den fazla bağlayıcıyla, tek bir veri bilimi iş akışı içinde verileri veritabanlarından, elektronik tablolardan, bulut hizmetlerinden ve web servislerinden içeri alabilirsiniz. İster SQL veritabanları, düz dosyalar, ister API’lerle çalışmanız gereksin, KNIME’ın esnekliği çeşitli veri biçimlerini ve kaynaklarını karşılayarak veri birleştirme ve analiz sürecini kolaylaştırır. Ayrıca birden fazla kaynaktan veriyi tek bir analiz veya iş akışında birleştirebilirsiniz.
KNIME’ın Veri Bağlayıcıları Hızlı Başvuru Kağıdı
Önceden oluşturulmuş eklentiler ve iş akışları
KNIME, her şeyi sıfırdan kurmanıza gerek kalmadan analizleri çalıştırmaya başlamanıza yardımcı olacak birçok hazır iş akışına sahiptir. Buna ek olarak, KNIME Analytics Platform’un yeteneklerini daha gelişmiş analizlere genişletebilen çok sayıda eklentiyi destekler; örneğin kimyasal bilgi (cheminformatics) veya coğrafi analizleri desteklemek için. Bunlar standart kurulumun parçası değildir ancak yapmak istediklerinize göre ücretsiz eklenebilir.
Kuruluş genelinde erişilebilirlik
KNIME’ın ortamı, kodsuz veya düşük kod yaklaşımdan hoşlanan kullanıcılar, veri bilimciler ve iş birimleriyle yakın çalışması gereken analistler için idealdir. KNIME ile programlama deneyimi olmayan kişiler bile veri dönüşümleri, istatistiksel analizler ve hatta makine öğrenimi görevlerini gerçekleştirebilir.
Daha fazla özelleştirmeye ihtiyaç duyanlar için KNIME, Python ve R gibi dillerde betik yazma olanağı da sunar; böylece uzmanlığınızla birlikte büyüyen bir araç haline gelir.
KNIME Hub, veri bilimi ekiplerinin içgörülerin tüketimi için etkileşimli veri uygulamaları oluşturmasına, onaylı veri bilimi iş akışları kütüphanesi sunmasına ve otomasyon yetenekleri sağlamasına olanak tanır.
KNIME içinde, çeşitli sabit varlıkların bakım gereksinimlerine ilişkin gerçek zamanlı verileri gösteren etkileşimli bir veri uygulaması örneği
K-AI asistanı ve GenAI yetenekleri
KNIME’ın yapay zeka asistanı (K-AI), iş akışları oluşturmanıza destek olabilir, sorularınızı yanıtlayarak uyum sürecinizi kolaylaştırabilir ve becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olabilir. Oluşturma modunda K-AI, metin girdinize dayanarak doğrudan yeni iş akışları kurabilir – böylece oluşturmayı daha hızlı ve kolay hale getirir.
K-AI’ın ötesinde, KNIME en yeni LLM’leri destekler; böylece GenAI ile zenginleştirilmiş iş akışları kurabilirsiniz. KNIME Hub, GenAI’nin tüm kuruluş genelinde güvenli kullanımını yönetmek ve güvenceye almak için ek özellikler sunar.
KNIME ile Neler Yapabilirsiniz?
KNIME, platformda neredeyse her şeyi oluşturmayı mümkün kılan geniş bir “düğüm” kitaplığına sahiptir – her ay standart metrikleri toplayıp raporlayan temel bir otomatik iş akışından, karmaşık öngörücü analitik iş akışlarına kadar.
İnsanların KNIME’ı yaygın olarak kullandığı bazı yollar şunlardır:
1. Hat orkestrasyonu
Veri mühendisleri, veri boru hatlarının orkestrasyonunu da izleyebilir ve bir sorun olduğunda otomatik uyarılar alabilir.
2. ETL (Extract, Transform, Load) veya ELT
KNIME, ETL hatları oluşturup verileri temizlemek, hazırlamak ve farklı kaynaklardan harmanlayarak analize veya depolamaya uygun hale getirmenizi sağlar.
3. Veri temizleme ve dönüştürme
Yerleşik düğümleri kullanarak ham verileri kolayca temizleyin, filtreleyin ve dönüştürün; eksik değerleri, aykırı değerleri ve veri tutarsızlıklarını ele alarak analizinizi çalıştırmadan önce verinizi doğru forma getirin.
4. Veri iş akışlarının otomasyonu
Tekrarlayan veri temizleme ve dönüştürme görevlerini ve daha karmaşık makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirerek zamandan ve maliyetten tasarruf edin, içgörülere daha hızlı ulaşın ve daha zamanında kararlar verin. KNIME ile bir iş akışını bir kez oluşturur ve sonsuza dek çalıştırabilir veya otomatikleştirebilirsiniz; bu da tekrarlı analizlerde büyük zaman kazandırır.
5. Veri görselleştirme
Çubuk grafikler, saçılım grafikleri ve ısı haritaları gibi etkileşimli görselleştirmeler oluşturarak veri eğilimlerini ve içgörüleri keşfedin. İş akışınıza Apache echarts kütüphanesinden gelişmiş görselleştirmeler veya analizinizle uyumlu coğrafi görselleştirme ekleyin.
Basit bir çubuk grafik için KNIME’daki veri görselleştirme penceresi örneği
6. İstatistiksel analiz
Korelasyon, regresyon ve hipotez testi gibi gelişmiş istatistiksel analizler gerçekleştirin.
7. Makine öğrenimi
Keras, TensorFlow, ONNX ve diğer popüler makine öğrenimi kütüphanelerine dayalı özel düğümler kullanarak karar ağaçları, kümeleme ve sinir ağları gibi makine öğrenimi modellerini oluşturun, eğitin ve değerlendirin.
8. Coğrafi analiz
Harvard University tarafından geliştirilen ve haritalama, jeokodlama ve mekansal birleştirme gibi mekansal işlemleri destekleyen özel bir eklentiyle coğrafi analiz gerçekleştirin.
KNIME Community Hub üzerinden ücretsiz kullanılabilen Harvard University’nin coğrafi analitik eklentisinin ekran görüntüsü
9. Metin işleme
Yapılandırılmamış metin verilerini analiz edin, duygu analizi, anahtar kelime çıkarımı ve konu modellemesi yaparak belgelerden ve web içeriğinden içgörüler elde edin.
10. GenAI ile zenginleştirilmiş iş akışları
Çeşitli ticari ve açık kaynak LLM’leri doğrudan iş akışınıza entegre ederek veri analizi ve veri bilimi çalışmalarınızı zenginleştirin ve artırın. İstemin mühendisliği, RAG, ajanlar ve ince ayarla LLM’leri kullanım senaryonuza göre özelleştirin. KNIME Hub ile GenAI kullanımını yönetin ve yönetişim altına alın.
11. Veri yönetişimi
Verinin nasıl kullanıldığını yönetin; standart bileşenler, iş akışları ve dokümantasyon oluşturarak LLM kullanımı ve hassas verilerin anonimleştirilmesi dahil olmak üzere veriniz için iç kontrolleri uygulamanıza yardımcı olun.
12. Etkileşimli veri uygulamaları dağıtma
KNIME iş akışlarınızın çıktısını, iş birimi kullanıcılarının tüketebileceği etkileşimli Veri Uygulamaları olarak görüntüleyin ve paylaşın. KNIME’ın otomasyon özellikleriyle birleştiğinde Veri Uygulamaları her zaman güncel kalır.
KNIME’ın Faydaları
İnsanların KNIME’ı öğrenmeyi ve benimsemeyi seçmelerinin bazı nedenleri şunlardır:
Maliyet tasarrufu ve ölçeklenebilirlik
KNIME, çekirdek ürününü ücretsiz ve açık kaynak sunarak ve yalnızca otomasyon, iş birliği ve yönetişim özellikleri için ödeme gerektirerek pahalı yazılım lisanslarına duyulan ihtiyacı önemli ölçüde azaltır. Ayrıca, veri süreçlerini kolaylaştırmaya yardımcı olan önceden oluşturulmuş bileşenler sunar; bu da üretkenliği artırırken emek ve altyapı maliyetlerinden tasarruf sağlar. Bu aynı zamanda bir kuruluş içinde KNIME kullanarak veri analitiğinin hızla ölçeklenmesine imkan tanır. Örneğin:
- BGIS, KNIME ile iş emri ayrıştırmasını otomatikleştirerek her yıl 400 bin dolar tasarruf etti
- Audi, tek bir tedarik zinciri sürecini otomatikleştirerek 30 bin dolar tasarruf etti
- ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) her yıl yüzlerce saat tasarruf sağladı
Daha hızlı karar alma
KNIME ile tekrarlayan veri görevlerini otomatikleştirebilir ve verileri verimli şekilde işleyen iş akışları oluşturabilirsiniz. Bu otomasyon, içgörülerin elde edilmesini hızlandırır ve maliyetleri düşürür; güncel ve doğru bilgilere dayalı daha hızlı kararlar almayı mümkün kılar.
Artan gelir
KNIME, işletmelerin verilerinden değerli içgörüler çıkarmasına yardımcı olur; bu da satışları artırabilecek, müşteri deneyimini iyileştirebilecek ve operasyonel verimliliği optimize edebilecek daha bilinçli stratejiler üretir. Bu veri odaklı aksiyonlar doğrudan gelir artışına katkıda bulunur.
Daha güçlü veri yönetişimi
KNIME, merkezi iş akışları ve dokümantasyon özellikleriyle veri süreçlerinde şeffaflık ve kontrolü teşvik eder. Bu durum, veri yönetişimi politikalarına uyumu ve güvenliği sağlar; GenAI dahil veri kötü yönetimiyle ilişkili riskleri azaltır.
Açıklanabilirlik
Düzenlemeye tabi sektörlerde ve LLM’ler söz konusu olduğunda açıklanabilirlik önemli bir yasal gerekliliktir; KNIME, işletmelere veri bilimi sürecinin her adımında ne olduğunu şeffaf bir şekilde açıklama imkanı verir.
Topluluk desteği
KNIME, sürekli olarak kaynaklar, eklentiler ve en iyi uygulamalar sunan büyük ve aktif bir küresel kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir. Bu iş birlikçi ortam, her zaman zengin bir destek, sorun giderme ve yenilik kaynağına erişim sağlar.
KNIME Ne İçin Kullanılır?
KNIME, farklı iş alanları ve sektörlerde veri analitiği ve veri bilimi çalışmaları için kullanılır. Otomasyon yetenekleri, çalışmalarını desteklemek için zamanında içgörülere ihtiyaç duyan veya büyük hacimde veriyi hızla işlemek zorunda olan işletmeler için KNIME’ı vazgeçilmez bir araç haline getirir.
KNIME’ın nasıl kullanıldığına dair bazı pratik örnekler şunlardır:
- Tedarik zincirleri: Üretim ve perakende şirketleri, depo stok seviyelerini tahmin etmek, stokları siparişlerle eşleştirmek, ne zaman ek ürün satın alınacağına zamanında karar vermek ve ardından kalemlerin depolara ulaşmasının ne kadar süreceğini makine öğrenimiyle öngörmek için KNIME kullanır.
- İç denetimler: Yinelenen faturaları veya şüpheli işlemleri tespit etmeye odaklanan iş akışlarıyla iç denetim süreçlerinin verimliliğini ve doğruluğunu artırın.
- İlaç keşfi: Makine öğrenimi kullanarak ilaç keşfi sürecini hızlandırın.
- Pazarlama kişiselleştirmesi: Kullanıcılar, müşteriye sunulacak doğru zamanlamayı ve bir sonraki doğru teklifi bilen, yukarı satış veya çapraz satışa destek veren makine öğrenimi modelleri oluşturur.
- Dolandırıcılık tespiti: Finansal kuruluşlar, finansal işlemlerdeki anormallikleri tespit etmek için KNIME ile makine öğrenimi modelleri eğitebilir.
KNIME’ı Kimler Kullanır?
KNIME, işletmeler ve akademide geniş bir kullanıcı tabanına sahiptir. KNIME’ı sıklıkla kullanan bazı iş rolleri şunlardır:
- Veri analistleri
- Veri bilimciler
- Veri mühendisleri
- İş analistleri
- Finans analistleri
- Pazarlama analistleri
- Chief data officer’lar
- Veri yönetişimi liderleri
Analistler, bilim insanları ve mühendisler platformu yoğun şekilde kullanabilir. Chief data officer’lar ve diğer kıdemli veri profesyonelleri ise iş değeri ve veri yönetişimi özellikleri nedeniyle sıklıkla KNIME Hub’a ilgi duyar.
KNIME’da İlk İş Akışınızı Nasıl Kurarsınız
KNIME’da bir iş akışı oluşturmak, düğümleri bir tuvale sürükleyip bırakmayı içerir. İlk iş akışınızı birkaç dakika içinde oluşturabilirsiniz. İzlemeniz gereken temel sürece göz atalım:
1. Verinizi okuyun
Verinizi tercih ettiğiniz kaynaktan – örneğin bir veritabanı, bir dosya veya bir API aracılığıyla – turuncu veri giriş düğümlerinden biriyle içe aktarın. Veri almak istediğiniz kaynağı arayın ve o düğümü tuvale sürükleyip bırakın. Ardından yapılandırmaya başlamak için çift tıklayın.
2. Verinizi harmanlayın ve dönüştürün
Veriniz KNIME’a akmaya başladıktan sonra, filtreleme, gruplama, birleştirme veya veriler üzerinde formüller çalıştırma gibi çok sayıda ayrık işlevi gerçekleştirmenizi sağlayan sarı veri dönüştürme düğümlerinden birini seçin. Elektronik tablolara daha aşinaysanız Vlookup gibi tanıdık dönüşümleri yapabilir veya KNIME’ın Expression düğümünü kullanarak elektronik tablo tarzı formüllerle çalışabilirsiniz.
3. Verinizi analiz edin
Tanımlayıcı analitik için, birden çok boyutu birleştirip toplamanıza olanak tanıyan KNIME’ın sarı düğümleriyle verileriniz üzerinde toplulaştırmalar yapabilirsiniz.
Daha karmaşık öngörücü analitik için KNIME’ın yeşil düğümleriyle kod yazmadan örüntü tanıma veya sınıflandırma için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilirsiniz.
4. Sonuçlarınızı görselleştirin
KNIME’ın mavi düğümleri verilerinizi istediğiniz şekilde görselleştirmenizi sağlar. Çıktıyı etkileşimli bir Veri Uygulaması olarak dağıtarak da görselleştirebilirsiniz.
5. Dağıtın ve yeniden kullanın
KNIME ile bir iş akışını yalnızca bir kez oluşturmanız yeterlidir. Sonrasında, bunu sürekli çalıştırabilir veya otomatikleştirebilirsiniz. KNIME’ın kırmızı düğümleri, örneğin çıktıyı bir Veri Uygulamasına dağıtmanıza ya da basitçe PDF gibi bir dosya türüne aktarmanıza olanak tanır.
KNIME İş Akışınızı Nasıl Çalıştırırsınız
KNIME iş akışındaki her düğüm, durumunu gösteren bir göstergeye sahiptir: yapılandırıldı (çalıştırmaya hazır), yürütüldü (başarıyla çalıştı) veya hata (bir şeyler ters gitti).
KNIME düğümlerinin yapılandırma durumlarına genel bakış: yapılandırılmadı, yapılandırıldı, yürütüldü ve hata durumları
Bu görsel geri bildirim, iş akışlarınızı izlemenize ve sorunları hızla belirlemenize olanak tanır.
Bir düğüm başarısız olursa KNIME, sorunu gidermenize yardımcı olacak ayrıntılı hata iletileri sağlar.
Ayrıca iş akışının her adımında ara sonuçları görüntüleyerek verinizin doğruluğunu ve üzerinde gerçekleştirdiğiniz işlemleri daha kolay doğrulayabilirsiniz.
KNIME ile çalışmaya başlama
KNIME, deneyim seviyeniz ne olursa olsun verilerinizi anlamlandırmanıza yardımcı olabilecek esnek ve güçlü bir veri analitiği aracıdır. Açık kaynak modeli, görsel iş akışı arayüzü ve kapsamlı veri entegrasyon yetenekleri, onu kodlama becerisi olanlar ve olmayanlar için güçlü ve demokratik bir araç haline getirir.
KNIME ile sonraki adımlarınızı atmak için DataCamp’in kursunu alın: Introduction to KNIME.
