KNIME Analytics Platform: una poderosa herramienta para la ciencia de datos

En la era de la información, el análisis de datos se ha vuelto esencial en una amplia gama de disciplinas. Hoy día existen plataformas que hacen esa tarea más fácil, eficiente y al alcance de muchas personas. Acá te contamos sobre una de ellas.

La ciencia de datos ha surgido como un campo crucial en las empresas, pues permite extraer información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos y mejorar la toma de decisiones.

En aras de hacer esta tarea más fácil, tanto para científicos de datos y analistas como para personas interesadas en ir más allá de los datos, nació KNIME Analytics Platform (KNIME AP), una herramienta versátil y poderosa, creada hace 19 años.

¿Qué es KNIME?

KNIME (Konstanz Information Miner) es un proyecto de software de código abierto que se originó en la Universidad de Konstanz, Alemania, en 2004. Su objetivo principal era proporcionar una plataforma que le permitiera a los científicos de datos y analistas combinar, manipular y analizar datos de manera intuitiva y eficiente.

Con el tiempo, KNIME se ha convertido en una plataforma líder en el campo de la ciencia de datos, respaldada por una comunidad activa de usuarios y desarrolladores.

¿Cuáles son sus principales funcionalidades?

1. Flujo de trabajo visual:

Una de las características distintivas de KNIME AP es su interfaz de flujo de trabajo visual. Este le facilita a los usuarios construir, modificar y ejecutar flujos de trabajo de análisis de datos (workflow) de manera intuitiva, sin necesidad de tener experiencia previa en lenguajes de programación.

Los nodos nativos o definidos por el usuario se pueden arrastrar y soltar en el espacio de trabajo, y se pueden conectar con el fin de formar una cadena de procesamiento de datos (workflow) para las tareas que requiera el usuario, como consolidar, modificar, agrupar y procesar datos de diferentes fuentes, construir y aplicar modelos de Inteligencia Artificial o ciencia de datos, desplegar informes en forma de tableros de control, hacer procesamiento de voz o imágenes, o muchas otras.

2. Amplia selección de nodos y extensiones:

KNIME AP ofrece una amplia biblioteca de nodos predefinidos para realizar diversas operaciones, como manipulación de datos, visualización, análisis estadístico, aprendizaje automático y más. Además, los usuarios pueden acceder a una gran cantidad de extensiones y complementos desarrollados por la comunidad de KNIME, lo que amplía aún más las funcionalidades de la plataforma.

3. Integración de múltiples herramientas y lenguajes:

KNIME AP se enorgullece de su capacidad para integrar múltiples herramientas y lenguajes. Los usuarios pueden aprovechar las capacidades de lenguajes como R y Python, así como conectarse a bases de datos y otras fuentes de datos externas.

Esto permite un análisis de datos más flexible y personalizado según las necesidades del proyecto. La integración de KNIME le posibilita al usuario trabajar simultáneamente con múltiples herramientas para procesar datos (p.ej. KNIME, Python, R, H20, Weka, Keras, BIRT…) desde la misma interfaz sin tener que estar pasando de una aplicación a otra.

4. Analítica de datos avanzada:

KNIME AP brinda de forma nativa una amplia gama de técnicas de análisis de datos avanzadas, desde análisis descriptivo hasta aprendizaje automático y análisis predictivo.

Los usuarios pueden aplicar algoritmos de aprendizaje automático, como clasificación, regresión, agrupamiento, entre otros, para descubrir patrones y tendencias en los datos. La plataforma también facilita la evaluación y comparación de diferentes modelos para seleccionar el más adecuado.

La integración con otras herramientas de analítica y modelaje, mencionadas anteriormente, garantiza que prácticamente cualquier modelo y análisis se pueda desarrollar al interior de KNIME.

5. Automatización y programación:

Aunque KNIME AP permite a los usuarios construir flujos de trabajo sin necesidad de programación, también ofrece soporte para la automatización y programación avanzada.

Los flujos de trabajo pueden ser programados para ejecutarse en momentos específicos o en respuesta a eventos específicos, lo que facilita la automatización de tareas repetitivas y la integración con otros sistemas.

La ciencia de datos: más arte que ciencia

Daniel Cuervo Amore

Imagina que el gerente de una empresa de venta masiva te diga que va a dejar de hacer publicidad porque no puede determinar los beneficios de lanzar campañas y relacionarlos con el incremento de sus ventas.

Aún hoy, a pesar de que las empresas más exitosas del mercado tienen grandes capacidades de analítica de datos, hay líderes reacios a implementar programas y hacer proyectos en esta área, pues no tienen garantías de obtener resultados inmediatos.

Lo que estos líderes pierden de vista es que al ejecutar proyectos de analítica de datos se obtienen grandes retornos, más allá de los que tienen una relación directa con estos. Crear una cultura de toma de decisiones basadas en datos, el aprendizaje que adquiere la organización sobre su desempeño, su gente, los datos mismos y los procesos pueden superar, en muchas ocasiones, los beneficios de dichos proyectos.

Entonces, ¿se debería hacer cualquier proyecto de analítica? Definitivamente no. Los recursos que se pueden invertir para llevarlos a cabo pueden ser limitados. Por tanto, es necesario priorizar aquellos que estén alineados con la estrategia de la organización, que puedan generar rendimientos significativos si son exitosos y que sean fácilmente ejecutables.

Pero nuevamente llegamos al punto de cómo determinar cuáles proyectos van a generar mayor valor y son más fácilmente ejecutables. Y esto no es sencillo. Para lograrlo, se requiere que la alta gerencia, con el apoyo de expertos, priorice los planes basados en qué tan alineados están con la estrategia de la compañía, qué tanto valor
pueden generar y qué capacidad se tiene para ejecutarlos.

Así como un buen gerente decide qué campañas hacer, por qué canal transmitirlas y con qué frecuencia presentarlas, los líderes también deben determinar cuáles proyectos de analítica ejecutar y cuáles no. ¡Y esto es más arte que ciencia! No dejes que la incertidumbre de los resultados paralice el avance de la analítica, porque rápidamente te quedarás rezagado.

En analítica de datos no solo vale que las empresas y sus líderes tengan la determinación de aplicarla para tomar decisiones de negocio. También es importante saber qué proyectos vale la pena realizar y cuáles no, y eso va más allá de la ciencia.

Te contamos por qué.

¿Cómo democratizar la analítica de datos?

¿Cómo democratizar la analítica de datos? Las herramientas low code/no code te dan la respuesta.

Quienes manejan datos dentro de las empresas tengan acceso a ellos para poder tomar decisiones de negocio no debería ser una labor exclusiva de los especialistas en tecnología o analistas experimentados. Hoy día, existen programas que lo hacen posible, fácil y rápido para muchos más. Te contamos cuáles son.

En la actualidad, la analítica de datos se ha convertido en un componente crítico para la toma de decisiones empresariales. No obstante, el análisis de datos suele ser una tarea reservada para los especialistas en tecnología o analistas experimentados y con conocimiento en uno o varios lenguajes de programación.

Esto significa que la mayoría de los empleados de las empresas carecen de la formación y las habilidades técnicas necesarias para realizar consultas de bases de datos usando SQL, acceder a archivos de datos de formatos variados o mezclar datos de diferentes fuentes.

Los responsables de los informes regulatorios en el sector financiero, por ejemplo, se enfrentan a la ardua labor de repetir mes tras mes las mismas tareas: abrir un archivo en Excel, copiar una parte de ese documento, llevarlo a una hoja nueva que ya contiene otra información, consolidar parte de los datos y filtrar una columna para después de múltiples operaciones tener el informe requerido. La falta de formación técnica y de las herramientas adecuadas dificultan la automatización de ese proceso.

La democratización de la analítica de datos es esencial para que cualquier persona en la organización pueda tomar decisiones basadas en datos y sacar provecho de la información disponible y que no dedique gran parte de su tiempo a tareas repetitivas. Lo anterior no solo reduce la dependencia a los analistas de datos y a las áreas de TI dentro de la empresa, sino que también fomenta una cultura de datos más amplia en la compañía.

Aquí es donde entran las herramientas de bajo código. Se trata de programas que le ofrecen a las organizaciones que buscan democratizar la analítica de datos una solución fácil, rápida y al alcance de muchos. Esto le permite a los empleados sin habilidades técnicas hacer, entre otras, las tareas mencionadas anteriormente sin tener que escribir código.

Las herramientas de bajo código se han convertido en una tendencia creciente en la industria de la tecnología debido a su facilidad de uso y a su capacidad para incrementar la productividad. Se utilizan cada vez más en la analítica de datos y se espera que su empleo aumente en el futuro.

Según el más reciente pronóstico de Gartner, empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información con sede en Stamford, Connecticut, el mercado mundial de las herramientas de desarrollo de bajo código-no código crecerá un 20% este año, y Forbes la calificó como la tendencia más disruptiva en el 2021.

No cabe duda de que las herramientas de bajo código son una solución prometedora para democratizar la analítica de datos y aumentar la productividad. A medida que las empresas las continúan adoptando en sus flujos de trabajo de análisis de datos, es probable que veamos una mayor eficiencia y un mayor uso de datos en las organizaciones.

¡Los datos son tu mejor herramienta para hacer crecer tu empresa!

“El conocimiento es poder”. Esta frase de Thomas Hobbes, que aparece en el capítulo X del Leviatán, es la clave para el éxito de las empresas, no importa su tamaño. La información es muy poderosa, pero si no se analiza en función de los intereses del negocio no tiene mucho valor por sí misma.

Hoy, todas las organizaciones cuentan con una gran cantidad de datos y cada área del negocio tiene los suyos. No solo hablamos de hojas de cálculo y archivos, también de datos de texto, chats, imágenes, SMS, correos electrónicos, audios, mensajes de WhatsApp e incluso comentarios en redes sociales.

Todos los canales de contacto con el cliente son valiosas fuentes de información que, si se interpretan con un objetivo claro, pueden ofrecerte mucho más que datos: entender el entorno de tu negocio, conocer mejor a la persona que consume tus productos o servicios, tomar decisiones estratégicas, rentables y sólidas, e incluso hacer prospectiva de lo que va
a pasar.

Contar con el conocimiento te abre las puertas a un mundo de oportunidades, pero tienes que tomar acción y eso va más allá de tener los datos a mano; es imprescindible usarlos en beneficio de tu negocio y
volverlos productivos.

Para eso es la analítica de datos; sin embargo, el éxito está en aplicarla de una manera integral, respondiendo a las preguntas cruciales del negocio.
“Si está bien concebida, la analítica muestra situaciones, dolores o problemas que por lo general son muy difíciles de detectar y que en la práctica tienen un gran impacto en las empresas o en las personas. No se trata de estadística básica. Es poder encontrar lo que a primera vista no tiene correlación alguna. No es ver datos; es saberlos ver. No es analizar unas cifras; es entender las relaciones que hay entre ellas”, aseguran los socios de IQUARTIL, empresa pionera en Colombia en analítica y ciencia de datos.

La analítica de datos no solo está al alcance de las grandes empresas. Las MiPymes también pueden sacar provecho de la información con que cuentan para tomar decisiones estratégicas que le aporten valor a su negocio. IQuartil te dice cómo.

Conoce mejor a tu cliente

Uno de los grandes beneficios de la analítica de datos para las MiPymes es que les permite segmentar a sus clientes. Y es que, por lo general, las micro, pequeñas y medianas organizaciones no conocen a sus diferentes grupos de consumidores. Lo usual es que los vean como una única persona y no es así. Todos tienen diversas características y consumen lo que ofreces de una manera diferente.

A través de la analítica de datos puedes saber, por ejemplo, qué tipos de clientes tienes, con qué frecuencia te compran, qué monto, qué cantidad y cuáles son sus preferencias. Con estos datos puedes armar una estrategia de mercadeo que te permita que consuman tus productos o servicios más a menudo e incluso que se animen a pagar por algo que tiene un mayor valor.

NO solo para las grandes empresas

Ahora bien, tener la capacidad de hacerse las preguntas correctas frente a los datos, saber interpretarlos y tomar decisiones a partir de ahí, es para muchas MiPymes una labor titánica que exige no solo conocimientos y tecnología, también una inversión sustancial en dinero. Sin embargo, no tiene por qué ser así.

De hecho, hoy las micro, pequeñas y medianas empresas pueden tener acceso a herramientas de código abierto para aplicar la ciencia de datos en su negocio de una manera fácil y visualmente amigable.

Una de ellas es KNIME, una plataforma de analítica de datos de código abierto, creada hace más de 15 años por un grupo de profesores de la la Universidad de Constanza, en Alemania. Este software, que tiene una versión de escritorio, completa y sin restricciones, de acceso gratuito, permite que las compañías generen, mediante una interfaz de programación gráfica, sus análisis y modelos lo que reduce consideradamente los tiempos de desarrollo.

Además, al ser una herramienta de bajo código (low-code/no code) no exige los largos tiempos que conlleva aprender un lenguaje de programación, lo que facilita la apropiación de la herramienta. Así mismo, la extracción y transformación de datos, la construcción de modelos analíticos y tener la cobertura de todo el proceso de ciencia de datos de
principio a fin.

IQUARTIL es la única empresa consultora de KNIME Trusted Partner en Hispanoamérica, así que si necesitas capacitación o asesoría para empezar a implementar la analítica de datos y así tomar mejores
decisiones de negocio, visítanos en www.iquartil.net

Proyecto AMORE

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En el Proyecto Amore utilizamos visualizaciones fáciles de entender, derivadas del análisis geoespacial dinámico y analítica descriptiva, revelamos la interacción entre la accesibilidad a los servicios de salud y la congestión del tráfico.

Usando analítica predictiva y prescriptiva aportamos datos nuevos que informan a las partes interesadas respecto a opciones para optimizar la accesibilidad a los servicios con una mirada de equidad. Una prueba de concepto en Cali, Colombia.

El Proyecto Amore y su juego de herramientas pueden adaptarse, replicarse, llevarse a diferentes geografías y aplicarse a otros sectores y servicios.

IQuartil

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EL TIEMPO publicó recientemente la noticia de la investigación realizada por @proyectoamore y sus aliados, entre ellos IQuartil, sobre el costo de transitar enfermo en una ciudad como Cali y los factores que influyen en la inequidad en el acceso a servicios ambulatorios de salud, como las urgencias, las hemodiálisis y las radioterapias.

Les compartimos el texto para que nos ayuden a potenciar el alcance que tiene esta iniciativa, no solo para los servicios de salud locales, también para sectores como la educación, el empleo, el deporte y la recreación, y la respuesta a emergencias: