KNIME es un software de análisis de datos en el que los flujos de trabajo se montan gráficamente con bloques («nodos») en lugar de programarlos. La KNIME Analytics Platform, de código abierto, cubre importación, limpieza y análisis de datos, aprendizaje automático e informes; las ofertas comerciales del fabricante añaden colaboración y operación en la empresa. Un ejemplo típico es un flujo que cada mes une las ventas de varios archivos Excel, las limpia y genera una previsión.
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Iniciar demoNo-code se refiere a herramientas con las que puedes crear aplicaciones, automatizaciones o sitios web mediante interfaces gráficas, sin escribir código. Los departamentos pueden así implantar y probar procesos por su cuenta, sin esperar al equipo de desarrollo. Los límites aparecen con requisitos muy específicos, grandes volúmenes de datos o integraciones profundas. Ejemplo: un equipo comercial monta con arrastrar y soltar un flujo que clasifica y resume las nuevas consultas.
La minería de datos (data mining) es la búsqueda sistemática de patrones, relaciones y anomalías en grandes volúmenes de datos. Se apoya en métodos estadísticos y de aprendizaje automático como el clustering, la clasificación o el análisis de asociaciones. Un ejemplo clásico es el análisis de la cesta de la compra en el comercio, que muestra qué productos se compran juntos a menudo: una base para el surtido, la colocación y las recomendaciones.
El análisis exploratorio de datos (EDA) es la primera mirada abierta a un conjunto de datos: calculas indicadores, revisas distribuciones y gráficos y buscas patrones, valores atípicos y datos que faltan, todavía sin una hipótesis fija. Sirve para valorar la calidad de los datos y encontrar preguntas útiles para análisis o modelos posteriores. Ejemplo: antes de una previsión de ventas, el EDA revela que un mes se registró de forma incompleta por un cambio de sistema.
Un pipeline de machine learning es una secuencia definida de pasos que convierte datos brutos en un modelo listo para usar: recopilar y limpiar datos, preparar variables, entrenar, evaluar, desplegar y supervisar. Automatizar estos pasos hace que los resultados sean reproducibles y permite procesar datos nuevos con poco esfuerzo. Un comercio, por ejemplo, puede reentrenar y probar cada semana su modelo de previsión de ventas con las cifras más recientes.
