KNIME : une plateforme pour simplifier l’analyse de données

Coûts élevés des logiciels de Data Analyse, pénurie de main d'œuvre, création d’algorithmes complexes… :  vous pensiez que l’analyse des données était réservée au GAFAM ? 

Détrompez-vous, avec KNIME l’exploitation et l’analyse des données sont à votre portée.  

KNIME Analytics Platform : de quoi parle-t-on ? 

KNIME Analytics Platform est une solution open source dotée d’une interface visuelle qui permet de créer des analyses de données allant de l'analyse préliminaire des données (nettoyage, transformation) à des analyses plus complexes (modélisation prédictive, clustering).

La suite KNIME comprend deux outils : 

• ‍KNIME Analytics Platform : il s'agit de l'environnement de développement principal pour la construction de workflows d'analyse de données. Cette plateforme fournit une vaste bibliothèque de nœuds préconfigurés permettant de réaliser diverses opérations telles que la lecture de données, leur préparation, leur analyse statistique, la modélisation prédictive, la visualisation, et bien plus encore. Les utilisateurs peuvent également intégrer des scripts en Python, R, ou SQL pour des tâches spécifiques, rendant cette plateforme extrêmement flexible et puissante pour les analystes de données de tous niveaux.

• KNIME Business Hub : en complément de la plateforme d'analyse KNIME, gratuite et open source, KNIME Business Hub fournit un environnement unique et géré par le client, pour que tous les acteurs de la donnée au sein d'une organisation puissent collaborer et déployer des solutions de science des données. Vous pouvez adapter l'environnement à vos besoins spécifiques, en termes de sécurité, de gestion des ressources, et d'intégration dans l'écosystème IT existant. 

Grâce à son approche visuelle basée sur le glisser-déposer, KNIME rend l'analyse de données accessible à un public plus large, y compris ceux qui ne possèdent pas de compétences approfondies en programmation, tout en étant suffisamment puissant pour satisfaire les exigences des Data Scientist expérimentés.

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Comment fonctionne KNIME Analytics ? 

KNIME utilise une interface utilisateur graphique (GUI) basée sur des nœuds et des workflows. Les utilisateurs construisent des workflows en glissant et déposant des nœuds qui représentent des opérations ou des étapes d'analyse de données. 

Chaque nœud peut effectuer une tâche spécifique, allant de la lecture de données à partir d'une feuille de calcul ou d'un autre format, à la normalisation de ces données et à leur conversion dans un nouveau format où elles peuvent être visualisées. 

Les workflows sont construits en connectant ces nœuds les uns aux autres pour former un processus d'analyse de données de bout en bout. Les données passent d'un nœud à l'autre, chaque nœud traitant les données d'une certaine manière. Cette approche modulaire permet une grande flexibilité et facilite la réutilisation de workflows ou de parties de workflows.

KNIME offre une large gamme de nœuds prédéfinis couvrant diverses tâches d’analyse de données, y compris le nettoyage de données, la transformation, l’analyse statistique ou encore le machine learning pour les plus avancés. 

Voici un rapide aperçu des principaux nœuds de KNIME : 

Une fois le workflow construit, il peut être exécuté pour effectuer l'analyse. Les résultats peuvent être visualisés directement dans KNIME à l'aide de nœuds de visualisation ou exportés vers des fichiers ou des bases de données pour une utilisation ultérieure. Les utilisateurs peuvent également interagir avec les données à différentes étapes du workflow pour des analyses exploratoires.

Voici un exemple de visualisation possible avec KNIME :

Vous pouvez construire votre dashboard de bout en bout :

Avantages supplémentaires et écosystème  

Une approche collaborative de l’analyse de données  

Les workflows dans KNIME sont conçus pour être facilement partagés avec d’autres collaborateurs. Cette approche collaborative permet aux utilisateurs d'adapter et de personnaliser des workflows complets ou des composants spécifiques selon les besoins de leur projet. Cette flexibilité signifie que les solutions développées pour un projet peuvent servir de point de départ pour d'autres, avec des ajustements mineurs pour s'adapter à différentes données ou objectifs. Cela permet non seulement de standardiser les processus d’analyse mais également de réduire le temps de développement. 

Par ailleurs, KNIME supporte l'intégration avec des outils tels que Git. Cela permet aux équipes de travailler sur des projets d'analyse de données de manière collaborative, en utilisant des outils de contrôle de version pour gérer les changements et les contributions de chaque membre de l'équipe.

Intégrations et extensions 

Grâce à son modèle d'extensions, KNIME permet l'ajout de fonctionnalités supplémentaires via le KNIME Hub, où les utilisateurs peuvent télécharger des nœuds et des workflows partagés par la communauté. 

De plus, KNIME s'intègre aisément avec de nombreux autres outils et langages de programmation comme Python, R, Java, et SQL, permettant une personnalisation et une flexibilité accrues dans l'analyse de données.

Communauté et ressources

KNIME bénéficie d’une communauté active et engagée. Au-delà du fait que l’outil soit gratuit, il existe de nombreux supports pour vous aider à monter rapidement en compétences. L’espace de documentation est un excellent point de départ pour apprendre de façon ludique via des tutoriels et des guides de démarrage. L’éditeur propose également une bibliothèque de workflows pré-packagés.

Comment démarrer avec KNIME Analytics Platform ? 

Si l’outil KNIME est facile à prendre en main, ce n’est pas une solution prête à l’emploi. Limpida recommande de maîtriser quelques compétences clés pour tirer le meilleur parti de cette plateforme :

• Compréhension des principes d'analyse de données : avoir une solide compréhension des étapes fondamentales de l'analyse de données, incluant le nettoyage, la transformation, l'exploration et l'interprétation des données. Cela vous aidera à concevoir des workflows plus efficaces et à choisir les bons nœuds pour vos tâches.
• Capacités en gestion de données : savoir comment manipuler et gérer des ensembles de données de différentes tailles et formats est important. Cela inclut la compréhension de la manière de traiter des données manquantes, de réaliser des jointures de tableaux, et de préparer les données pour l'analyse.
• Familiarité avec la programmation (optionnel, mais recommandé) : bien que KNIME soit conçu pour être accessible sans connaissances en codage, avoir des notions de programmation en Python, R, ou SQL peut enrichir vos analyses, grâce à la possibilité d'intégrer des scripts personnalisés dans vos workflows.

KNIME, l’analyse de données simplifiée pour la finance

KNIME peut s’avérer utile pour les métiers de la finance. Voici quelques exemples de cas d’usage que vous pourriez adopter : 

• Rapport automatisé des créances : ce workflow permet d’associer les factures impayées aux données CRM afin d’assurer le suivi des clients les plus critiques. Sur la base du montant total des factures impayées et de la solvabilité du client, il attribue automatiquement des actions au service commercial. Ces règles peuvent être complétées manuellement. Les créances sont signalées par e-mail aux personnes responsables et stockées dans une base de données. 

• ‍Suivi budgétaire : ce workflow permet de créer une vue d’ensemble du budget, permettant de connaître le montant restant pour chaque projet, sur chaque année. 

• Gestion du prix de transfert : l'idée de ce workflow est de facturer certains coûts de l'entité siège aux entités qui utilisent ses services. Cela inclut une majoration basée sur le prix de transfert. Par exemple, l'entité siège prend en charge tout le processus d'embauche pour toutes les entités, puis répartit ses coûts de recrutement aux entités locales, en incluant une majoration, basée sur une configuration de prix de transfert. 

Nous vous avons présenté ici des cas d’usage simples. Avec KNIME, vous pourrez automatiser des processus d'analyse de données complexes, intégrer diverses sources d'informations, créer des modèles prédictifs personnalisés, et visualiser les résultats à travers une diversité de représentations graphiques pour une meilleure prise de décision.

N’hésitez pas à contacter nos équipes pour que nous vous aidions à implémenter l’outil.