Knime Analytics Platform

Type de produit et caractéristiques de Knime Analytics Platform

KNIME Analytics Platform est un logiciel libre & open source de type ETL (Extract Transform Load) développé par la société suisse Knime.com AG. C'est un véritable couteau suisse de la Data Science !
Au-delà d’une unique offre ETL, KNIME Analytics Platform fournit une solution complète pour la data science, allant de l’intégration de données multi-sources jusqu’au déploiement de modèles prédictifs à des fins fonctionnelles (prédictions des taux de rétention/attrition client, analyse de sentiments sur les réseaux sociaux, classification d’images et détection d’objets, etc.).
Basé sur le concept « Low code / No code », cet outil puissant offre une large gamme de fonctionnalités permettant, aux novices comme pour les experts de la donnée, d’élaborer des workflows afin d'explorer, d'analyser et de transformer les données de manière efficace et intuitive.
KNIME Analytics Platform est également adossé à une communauté active qui publie quotidiennement des workflows dans le KNIME Hub. Ces workflows peuvent être directement mis en œuvre par l’utilisateur à la suite d’une action aussi simple qu’un glisser/déposer du KNIME Hub vers l’interface de KNIME Analytics Platform.
Principalement écrit à partir du langage compilé Java, KNIME Analytics Platform fournit une portabilité sur l’ensemble des principaux OS du marché : Windows, Mac et Linux (client lourd), ainsi que sur serveur avec l’offre KNIME Server (on-premise ou cloud).

Présentation et concept de Knime Analytics Platform

KNIME Analytics Platform se distingue par son approche visuelle et modulaire, qui permet aux utilisateurs de créer et de mettre en œuvre des processus complets de valorisation de la donnée.

Pour l’édition des workflows, KNIME Analytics Platform dispose d’une interface découpée en 7 parties :

1. Un explorateur de fichiers permettant d’accéder aux différents projets de l’espace personnel de travail, mais également aux répertoires collaboratifs
2. Un espace de recommandation applicable au workflow en cours de construction et basé sur les usages de la communauté KNIME (note : l’utilisation de cette fonctionnalité requiert le partage des statistiques d’utilisation de l’outil).
3. Un répertoire de nœuds contenant l’ensemble des briques élémentaires de traitement des données
4. Une vue globale du workflow permettant de faciliter la navigation sur les workflows complexes
5. Un moniteur donnant accès à la console des logs et à la prévisualisation des données de sortie d’un nœud
6. Un espace réservé à la documentation & à l’accès au KNIME Hub : c’est à partir de cet espace qu’il est possible de récupérer les workflows produits par la communauté en réalisation un glisser/déposer vers son explorateur de fichier.
7. L’éditeur de workflow avec lequel l’utilisateur va pouvoir assembler les nœuds pour la construction de son processus de traitement des données

Le concept de KNIME Analytics Platform repose sur l'utilisation de nœuds interconnectés pour représenter les différentes étapes du processus d'analyse de données.

Ces nœuds peuvent être combinés et configurés de manière flexible afin de créer des workflows spécifiques de traitement des données.

Un workflow peut également être encapsulé dans un nœud spécifique appelé composant afin d’en

glober la complexité d’un processus de traitement.

Aujourd’hui, le KNIME Hub met à disposition des utilisateurs :

• 16 608 Workflows
• 4 386 Nœuds
• 1 443 Composants
• 226 Extensions

Fonctionnalités principales de Knime Analytics Platform

Accès aux données avec Knime 

Connexion aux bases de données : KNIME Analytics Platform prend en charge une large gamme de bases de données relationnelles telles que SAP, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, etc. Il offre des nœuds spécifiques qui permettent de se connecter à l’ensemble de ces bases de données, d'exécuter des requêtes SQL et NoSQL, d'extraire et de manipuler des données.

Connexion aux fichiers plats : Il est également possible d’importer et d’exporter des données à partir de fichiers plats tels que des fichiers CSV, Excel, XML, JSON, etc. Il offre une variété de nœuds d'importation/exportation de fichiers pour permettre à l’utilisateur de lire et d'écrire des données dans différents formats.

Connexion aux sources de données Big Data : L’outil propose aussi des intégrations avec des technologies Big Data populaires telles qu’Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Spark, etc. L’utilisateur peut ainsi accéder, transformer et analyser des données volumineuses directement depuis KNIME Analytics Platform.

Connexion aux services web : KNIME Analytics Platform permet de se connecter à des services web et d'interagir avec eux. L’utilisateur peut appeler des API REST, extraire des données à partir de services web, envoyer des requêtes HTTP, etc.

Intégration avec des outils d'analyse supplémentaires : KNIME Analytics Platform offre également des intégrations avec d'autres outils d'analyse et de visualisation de données populaires tels que Qlik, R ou Tableau.

Extensions et plugins : La solution dispose enfin d'un vaste écosystème d'extensions et de plugins qui étendent ses capacités de connexion à des sources de données supplémentaires. L’utilisateur peut trouver des plugins pour des technologies spécifiques, des bases de données spécifiques, des API spécifiques, etc.

Préparation des données avec Knime

Nettoyage et qualification des données : traiter les valeurs manquantes, les doublons, les valeurs aberrantes, les incohérences, etc.

Transformation des données : filtrer, trier, fusionner, diviser, transformer les formats, etc.

Agrégation et regroupement : regrouper les données par des variables clés, calculer des statistiques agrégées, effectuer des opérations de regroupement avancées, etc.

Enrichissement des données : L’enrichissement des données est permis par l’utilisation des sources externes telles que des services web, des bases de données, des sources de données en ligne, etc.

Planification et automatisation : L’utilisateur peut planifier l'exécution de flux de travail, les exécuter en mode batch ou les intégrer dans des pipelines de données plus larges.

Analyse exploratoire dans Knime

Visualisation des données : L’utilisateur peut explorer les données à l'aide de graphiques tels que des histogrammes, des diagrammes en boîte, des diagrammes à barres, des nuages de points, etc.

Analyses statistiques avancées : KNIME Analytics Platform offre des intégrations avec des outils statistiques populaires tels que R et Python. Il existe des nœuds spécifiques pour effectuer des tests statistiques, des analyses de variance, des modèles prédictifs, des analyses de survie, etc.

Exploration de texte : L’outil propose également des fonctionnalités pour l'exploration de texte et l'analyse de sentiments.

Analyse de données géospatiales : La solution propose aussi des outils pour l'analyse de données géospatiales et créer des cartes interactives, etc.

Intégration de modèles d'apprentissage automatique : KNIME Analytics Platform facilite l'intégration de modèles d'apprentissage automatique. L’utilisateur peut entraîner des modèles, les évaluer, les optimiseret les déployer directement dans son flux de travail KNIME pour effectuer des prédictions et des classifications.

Modélisation prédictive dans Knime

Sélection et préparation des variables : Normaliser, transformer, imputer des valeurs manquantes, etc.

Construction de modèles : KNIME Analytics Platform prend en charge une large gamme d'algorithmes de modélisation prédictive tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (SVM), les réseaux de neurones, etc.

Validation de modèles : Validation croisée, le bootstrap, la répartition des données en ensembles d'entraînement et de test, la mesure des performances des modèles, etc.

Optimisation de modèles : Il est possible d'optimiser ou d’opérer un fine-tuning des paramètres des modèles prédictifs grâce à des techniques telles que la recherche par grille, l'optimisation bayésienne, les algorithmes génétiques, etc. L’utilisateur peut ajuster les paramètres de ses modèles pour obtenir les meilleures performances prédictives.

Déploiement des modèles : L’utilisateur peut exporter ses modèles dans différents formats, créer des services web pour effectuer des prédictions en temps réel, générer du code exécutable pour intégrer les modèles dans d'autres applications, etc.

Interprétation des modèles : Il existe également des fonctionnalités pour l'interprétation des modèles afin de comprendre les facteurs et les variables qui influencent les prédictions.

Automatisation des workflows : KNIME Analytics Platform permet d'automatiser les workflows de modélisation prédictive. Vous pouvez créer des pipelines complets comprenant toutes les étapes, de l'extraction des données à la modélisation et à l'évaluation, et les exécuter en mode batch ou en temps réel.

Collaboration et partage dans Knime

Workflows partagés : KNIME Analytics Platform permet de partager des workflows avec d'autres utilisateurs. Les utilisateurs d’un groupe peuvent travailler simultanément sur un même workflow, en permettant à d'autres utilisateurs de visualiser et de modifier le workflow, ou en partageant le workflow complet avec des droits d'accès spécifiques.

Intégration avec des systèmes de gestion de versions : Le workflow peut être intégré à des systèmes de gestion de versions tels que Git. Cela facilite le suivi des modifications apportées aux workflows, la gestion des versions, la fusion des modifications et la collaboration entre les membres de l'équipe

Plateforme de partage : KNIME Hub est l’espace dédié où les utilisateurs peuvent partager des workflows, des nœuds personnalisés, des exemples, des modèles et des extensions avec la communauté KNIME. Tous les éléments publics publiés sur KNIME Hub peuvent être intégrés directement dans KNIME Analytics Platform par un glisser/déposer.

Intégration avec des outils de collaboration externes : KNIME Analytics Platform peut être également intégré à des outils de collaboration externes tels que Slack, Microsoft Teams, JIRA, etc.

Avantages de Knime Analytics Platform

• Facilité d'utilisation : KNIME Analytics Platform offre une interface conviviale avec une approche visuelle qui facilite la création et la modification des flux de travail d'analyse de données.
• Flexibilité : Grâce à son approche modulaire, KNIME Analytics Platform s'adapte aux besoins spécifiques de chaque utilisateur, permettant ainsi une personnalisation avancée des flux de travail.
• Large gamme de fonctionnalités : L'outil propose une vaste bibliothèque de nœuds et d'extensions pour répondre à différents besoins d'analyse de données, des tâches simples aux projets complexes.
• Intégration aisée : KNIME Analytics Platform s'intègre facilement à d'autres outils et systèmes, ce qui facilite l'importation et l'exportation de données, ainsi que la collaboration avec d'autres membres de l'équipe.

Dans quels cas utiliser Knime Analytics Platform ? 

Les cas d’usage de KNIME Analytics Platform sont nombreux et quasi-infinis :

• Préparation, nettoyage et qualification des données
• Exploration et analyse des données
• Modélisation prédictive (ML, Deep Learning, NLP, etc.)
• Automatisation des workflows de traitement des données
• Alimentation des outils décisionnels (Qlik Sense, Power BI, Tableau, etc.) 

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