¿Qué es Knime?

En LIS Data Solutions estamos especializados en el diseño, implementación, formación y soporte de proyectos de Minería de Datos basados en KNIME. Ponemos en marcha proyectos KNIME desde cero, o bien ampliamos y llevamos al siguiente nivel desarrollos ya implantados.

¿Por qué seleccionar KNIME como herramienta de Data Mining?

KNIME pertenece a una nueva generación de herramientas dominadas como Plataformas de Data Science y Machine Learning por Gartner. Estas herramientas permiten a científicos de datos expertos, analistas o usuarios de negocio interactuar con sus datos y crear, desplegar y gestionar sus modelos de analítica avanzada. Las herramientas integran las funcionalidades principales para realizar proyectos de minería de datos: importación de datos, preparación de datos, exploración de datos, modelado, evaluación y despliegue. Dentro de estas herramientas KNIME se encuentra en el grupo de líderes del último diagrama de Gartner conocido también como la “navaja suiza” del mercado.

Como puntos fuertes podemos destacar:

• Facilidad de uso: a través de interfaz visual la programación de aplicaciones en KNIME es altamente intuitiva. Conectando visualmente nodos que encapsulan distintas funciones e integrando módulos automatizados de Machine Learning y modelos preprogramados, facilita la analítica avanzada a los usuarios de negocio sin experiencia en este ámbito. Al mismo tiempo brinda un ecosistema óptimo para desarrolladores avanzados con la posibilidad de integrar programación en Python o R.
• Extensas funcionalidades: KNIME ofrece el ciclo completo de Data Mining. Con la posibilidad de conectarse a múltiples y heterogéneas fuentes de datos podremos unificar datos provenientes de distintas BBDD, archivos y servicios web diversos como Azure, etc. con muy poco esfuerzo. Con una gran variedad de nodos para el preprocesamiento la herramienta ofrece las condiciones óptimas para la generación de procesos de ETL automatizada. Finalmente ofrece los principales algoritmos y métodos de evaluación para la generación de modelos potentes. Adicionalmente dispone de múltiples extensiones (Text Processing, Big Data con Spark y Hadoop, Deep Learning con TensorFlow y Keras y muchas más) que empoderan la herramienta aún más.
• Bajo costo de adquisición e implantación: KNIME cuenta con una versión gratuita “KNIME Analytics Platform” para el uso personal, así como una versión de pago “KNIME Server” para el uso en organizaciones que quieren llevar sus actividades de data mining a un nuevo nivel.

Servicios de Consultoría KNIME

Desarrollo de aplicaciones de Data Mining en KNIME

Nuestros expertos de Data Mining realizan proyectos de Minería de Datos siguiendo la metodología CRISP-DM apoyándose y desplegando el modelo desarrollado en KNIME. Nuestros científicos de datos aúnan conocimientos matemáticos, estadísticos, de IT y de negocio, lo que les permite analizar las fuentes de datos que se disponen, así como los procesos de negocio. De esta manera se plantean soluciones óptimas, para aportar el máximo valor a la toma de decisiones. Este y no otro es el objetivo del Data Mining para su negocio.

Mejora continua e Integración de aplicaciones en KNIME

Rediseñamos aplicaciones ya existentes, integrándolas y mejorándolas para llevarlas al siguiente nivel y facilitar la toma de decisiones. Nuestro equipo de especialistas analiza los flujos existentes a profundidad para identificar posibles mejoras maximizando la fiabilidad y el valor creado por los modelos.

Formación y soporte

Ofrecemos formación y cursos para ejecutivos, administrativos y usuarios de negocio en general, de modo que sean capaces de realizar sus propios flujos y análisis sencillos partiendo de la información de la que disponen gracias a la “network analysis” y al algorítmo de Knime. Así mismo, damos soporte técnico sobre cualquier aspecto derivado de las aplicaciones que implementamos.

¿Cómo implementamos una solución de Minería de datos con KNIME?

• Análisis de situación actual para comprender las necesidades del negocio y los datos disponibles.
• Preparación de los datos para generar un set de datos minable.
• Modelado con diferentes algoritmos punteros.
• Evaluación de los modelos.
• Despliegue e integración del resultado permitiendo su ejecución automática. El sistema puede incluir la mejora automática de los modelos (Machine Learning).