Budowanie przepływów danych (workflows) w KNIME – od podstaw do zaawansowanych zastosowań

Wprowadzenie do KNIME i jego możliwości

KNIME (Konstanz Information Miner) to otwartoźródłowa platforma analityczna umożliwiająca budowanie zaawansowanych przepływów danych (workflows) w sposób wizualny i intuicyjny. Dzięki swojej modułowej strukturze oraz rozbudowanemu zestawowi narzędzi, KNIME znajduje zastosowanie zarówno w podstawowej analizie danych, jak i w projektach z zakresu uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, integracji danych czy raportowania.

Jedną z głównych zalet KNIME jest jego graficzny interfejs użytkownika, który pozwala tworzyć przepływy danych bez potrzeby pisania kodu. Użytkownicy budują procesy analityczne, łącząc ze sobą tzw. węzły (nodes), z których każdy realizuje określoną funkcję – od wczytywania danych, przez ich czyszczenie i transformację, aż po modelowanie i wizualizację wyników.

KNIME umożliwia integrację z wieloma źródłami danych, takimi jak pliki CSV, Excel, bazy danych SQL, usługi internetowe czy platformy big data. Ponadto wspiera rozszerzenia i integracje z językami programowania (takimi jak Python, R czy Java), co czyni go elastycznym narzędziem, dostosowanym do potrzeb zarówno analityków biznesowych, jak i zaawansowanych użytkowników technicznych.

Platforma ta cieszy się popularnością w różnych branżach – od farmacji, przez finanse, aż po marketing – dzięki możliwościom efektywnego przetwarzania dużych wolumenów danych, automatyzacji procesów i budowania powtarzalnych rozwiązań analitycznych.

KNIME wspiera również współpracę zespołową oraz wdrażanie gotowych modeli i przepływów w środowisku produkcyjnym, co czyni ją wszechstronnym narzędziem do pracy z danymi na każdym etapie procesu analitycznego.

Podstawowe komponenty workflow w KNIME

KNIME opiera się na graficznym interfejsie użytkownika, w którym przepływy danych (workflows) budowane są za pomocą łączenia różnych elementów – tzw. węzłów (nodes). Każdy workflow składa się z zestawu takich węzłów, które reprezentują konkretne operacje na danych, oraz połączeń (connections), które określają przepływ informacji pomiędzy nimi.

Podstawowe komponenty workflow w KNIME można podzielić na kilka głównych kategorii funkcyjnych:

• Źródła danych (Data Input Nodes) – umożliwiają import danych z różnych formatów i lokalizacji, takich jak pliki CSV, Excel, bazy danych, czy API.
• Węzły przetwarzające dane (Data Transformation Nodes) – odpowiadają za modyfikację, filtrowanie, łączenie i przygotowanie danych na potrzeby dalszej analizy.
• Węzły analityczne (Analysis Nodes) – służą do wykonywania operacji analitycznych, takich jak statystyki, klasteryzacja czy modelowanie predykcyjne.
• Wizualizacja danych (Data Visualization Nodes) – pozwalają na prezentację wyników w formie wykresów, tabeli lub dashboardów.
• Węzły wyjściowe (Data Output Nodes) – umożliwiają eksport wyników analizy do plików, baz danych lub innych systemów.

W KNIME dostępne są także węzły pomocnicze, takie jak kontenery, komentarze czy węzły sterujące przepływem (looping, warunkowe decyzje), które wspomagają organizację i automatyzację pracy w bardziej złożonych scenariuszach.

Z doświadczenia szkoleniowego Cognity wiemy, że ten temat budzi duże zainteresowanie – również wśród osób zaawansowanych.

Każdy z tych komponentów ma swoje unikalne zastosowanie i konfigurację, a ich odpowiednie zestawienie pozwala na efektywne budowanie nawet bardzo zaawansowanych rozwiązań analitycznych bez potrzeby pisania kodu.

Tworzenie prostych przepływów danych – pierwsze kroki

KNIME to narzędzie typu low-code, które umożliwia tworzenie przepływów danych (workflows) za pomocą graficznego interfejsu użytkownika. Na tym etapie skupimy się na podstawowych działaniach, które pozwalają zbudować pierwszy, działający workflow w KNIME – bez konieczności programowania.

Proces tworzenia prostego przepływu danych w KNIME zazwyczaj obejmuje kilka podstawowych kroków:

• Import danych – wczytywanie danych z plików CSV, Excel, baz danych czy interfejsów API.
• Wstępne przetwarzanie – proste operacje jak filtrowanie wierszy, wybór kolumn czy konwersja typów danych.
• Analiza – podstawowe operacje statystyczne, grupowanie, sortowanie.
• Eksport danych – zapis przetworzonych danych do pliku lub przesłanie ich dalej do innego systemu.

Dla zobrazowania, poniżej przedstawiamy prosty przepływ danych dla operacji czyszczenia danych klientów z pliku CSV:

1. CSV Reader →
2. Row Filter →
3. Column Filter →
4. CSV Writer

Opis działania:

• CSV Reader – wczytuje dane z pliku.
• Row Filter – usuwa niepotrzebne wiersze, np. z brakującymi danymi.
• Column Filter – wybiera tylko niezbędne kolumny, np. imię, nazwisko i adres e-mail.
• CSV Writer – zapisuje oczyszczone dane do nowego pliku.

W poniższej tabeli zestawiamy podstawowe typy węzłów wykorzystywane przy pierwszym workflow:

Budowanie prostych workflowów w KNIME nie wymaga znajomości języków programowania, co czyni to narzędzie przystępnym nawet dla początkujących analityków danych. Jednocześnie już na tym etapie możliwe jest tworzenie realnych, użytecznych procesów przetwarzania danych, które można łatwo skalować i rozwijać w miarę rosnących potrzeb. Jeśli chcesz szybko pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się wykorzystywać KNIME w bardziej zaawansowany sposób, sprawdź nasz Kurs KNIME - integracja, eksploracja i analiza dużych zbiorów danych.

Łączenie i konfiguracja węzłów analitycznych

Węzły (ang. nodes) są podstawowymi blokami budującymi przepływy danych w KNIME. Każdy z nich realizuje określoną funkcję – od wczytywania danych, przez ich przetwarzanie, po wizualizację i eksport wyników. W tej części skupimy się na tym, jak łączyć węzły ze sobą oraz jak konfigurować ich podstawowe właściwości, aby uzyskać spójny i funkcjonalny workflow. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Typy połączeń między węzłami

W KNIME dane przepływają między węzłami poprzez połączenia (ang. connections), których typy zależą od rodzaju danych lub logiki procesu:

• Połączenia danych (Data Connections) – służą do przekazywania ramki danych (Data Table) pomiędzy węzłami. Są najczęściej wykorzystywane w klasycznych przepływach ETL.
• Połączenia sterujące (Flow Variable Connections) – umożliwiają dynamiczne sterowanie parametrami węzłów za pomocą zmiennych przepływu.
• Połączenia logiki wykonania (Optional/Control Ports) – wykorzystywane do warunkowego uruchamiania węzłów lub zarządzania logiką, np. w pętlach i kontenerach warunkowych.

Konfiguracja węzłów – interfejs i podstawowe opcje

Każdy węzeł posiada swój panel konfiguracyjny, dostępny po dwukrotnym kliknięciu na węzeł. W zależności od jego typu, konfiguracja może obejmować:

• Wybór kolumn wejściowych (np. węzły filtrujące dane)
• Parametry algorytmu (np. liczba sąsiadów w analizie KNN)
• Ścieżki do plików, typy danych, formaty dat itp.

Wiele węzłów umożliwia również zastosowanie zmiennych przepływu, które pozwalają na dynamiczne ustawianie parametrów w czasie wykonywania workflow.

Porównanie typowych węzłów analitycznych

Przykład prostego połączenia

Poniżej zamieszczono przykład fragmentu workflow, w którym dane są odczytywane z pliku CSV, filtrowane i następnie przekształcane:

CSV Reader → Row Filter → Math Formula

W tym łańcuchu dane przepływają sekwencyjnie przez każdy węzeł. Każdy z węzłów można skonfigurować, np. wskazując kolumny do filtrowania lub formułę matematyczną.

Łączenie i konfiguracja węzłów analitycznych to fundament efektywnego budowania workflow w KNIME – umożliwia tworzenie elastycznych i zautomatyzowanych procesów przetwarzania danych, które można łatwo rozwijać i modyfikować w kolejnych etapach pracy.

Rozbudowa workflow – techniki zaawansowane

Gdy podstawy pracy z KNIME są już opanowane, nadchodzi moment na zastosowanie bardziej złożonych technik w celu zwiększenia efektywności, elastyczności i skalowalności tworzonych przepływów danych. Rozbudowa workflow to nie tylko dodawanie kolejnych węzłów, ale przede wszystkim projektowanie modularnych, dynamicznych i łatwych do utrzymania struktur analitycznych.

Poniżej przedstawiamy główne techniki zaawansowanej rozbudowy workflow w KNIME wraz z ich zastosowaniami:

W kontekście automatyzacji i elastyczności warto także zwrócić uwagę na wykorzystanie config nodes i interaktywnych widoków komponentów, które umożliwiają budowanie workflowów o charakterze półautomatycznym lub interaktywnym – na przykład w dashboardach lub formularzach konfiguracyjnych.

Dla przykładu, poniższy fragment kodu przedstawia użycie zmiennej przepływu w węźle konfiguracyjnym:

// Przykład zastosowania flow variable w Python Script node
import knime.scripting.io as knio
threshold = knio.flow_variables['threshold_value']
data = knio.input_tables[0].to_pandas()
filtered = data[data['score'] > threshold]
knio.output_tables[0] = knio.Table.from_pandas(filtered)

Rozbudowane workflowy w KNIME pozwalają na budowanie kompleksowych procesów analitycznych – od przetwarzania danych, przez modelowanie, aż po wdrażanie wyników w środowiskach produkcyjnych. Wprowadzając wyżej wymienione techniki, użytkownik zyskuje większą kontrolę nad logiką oraz wydajnością przepływów danych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i poznać praktyczne zastosowania tych rozwiązań, sprawdź nasz Kurs KNIME - zaawansowane techniki analizy i wizualizacji danych.

Zarządzanie danymi i automatyzacja procesów

Efektywne wykorzystanie KNIME w środowisku analitycznym nie ogranicza się tylko do budowy przepływów danych – równie istotne jest odpowiednie zarządzanie danymi oraz automatyzacja procesów. Dzięki rozbudowanym funkcjom platformy KNIME, użytkownicy mogą nie tylko przetwarzać i analizować dane, ale również usprawniać codzienne operacje analityczne, eliminując potrzebę manualnej interwencji.

Zarządzanie danymi w KNIME

Zarządzanie danymi w KNIME obejmuje szereg działań związanych z importem, przygotowaniem, transformacją i przechowywaniem danych. Platforma wspiera różne źródła danych, od lokalnych plików CSV, przez bazy danych SQL, po chmurowe repozytoria danych.

Oto główne obszary zarządzania danymi w KNIME:

• Źródła danych: możliwość integracji danych z różnych środowisk (np. SAP, Oracle, Amazon S3).
• Czyszczenie danych: węzły do usuwania duplikatów, obsługi braków danych i standaryzacji formatów.
• Przechowywanie: zapisywanie danych wynikowych do baz danych, plików Excel, CSV czy nawet do struktur typu Parquet.
• Filtrowanie i transformacje: bogaty zestaw węzłów umożliwiających skalowanie, grupowanie, pivotowanie i agregację danych.

Automatyzacja procesów

KNIME oferuje szereg narzędzi pozwalających na automatyzację działań analitycznych, co przekłada się na oszczędność czasu i zwiększenie niezawodności procesów.

Typowe obszary automatyzacji obejmują:

• Planowanie zadań: wykonywanie workflow w określonych interwałach czasowych dzięki KNIME Server lub zewnętrznym harmonogramom (np. cron).
• Automatyczne importy i eksporty: regularne pobieranie danych z określonych lokalizacji i zapisywanie wyników bez udziału użytkownika.
• Obsługa warunkowa i pętle: możliwość wykonywania operacji zależnych od warunków logicznych i wielokrotnego przetwarzania danych (np. za pomocą węzłów Loop).
• Powiadomienia i logi: wysyłanie wiadomości e-mail lub zapisywanie logów po zakończeniu procesu.

Chociaż zarządzanie danymi i automatyzacja w KNIME to dwa różne aspekty pracy z danymi, często przenikają się w ramach jednego workflow. Dobrze zaprojektowany przepływ analityczny powinien nie tylko precyzyjnie przetwarzać dane, ale także działać samodzielnie w odpowiednich cyklach czasowych lub w odpowiedzi na zdarzenia.

Praktyczne zastosowania KNIME w analizie danych

KNIME (Konstanz Information Miner) znajduje zastosowanie w wielu branżach i środowiskach analitycznych ze względu na swoją elastyczność, modularność oraz możliwość integracji z różnymi narzędziami i źródłami danych. Dzięki graficznemu interfejsowi oraz szerokiemu wachlarzowi dostępnych rozszerzeń, platforma ta umożliwia efektywne przeprowadzanie analiz danych zarówno przez analityków biznesowych, jak i specjalistów data science.

W praktyce, KNIME wykorzystywany jest do realizacji zadań takich jak:

• Przygotowanie i czyszczenie danych: Automatyzacja procesów wstępnego przetwarzania danych, takich jak usuwanie duplikatów, uzupełnianie braków czy standaryzacja formatów.
• Analiza eksploracyjna: Tworzenie interaktywnych wykresów i raportów umożliwiających szybkie zrozumienie struktury i zależności w danych.
• Modelowanie predykcyjne: Budowanie, trenowanie i walidacja modeli uczenia maszynowego na danych historycznych, w tym regresji, klasyfikacji czy klasteryzacji.
• Integracja danych z różnych źródeł: Łączenie informacji z baz danych, plików Excela, interfejsów API czy systemów ERP w jeden spójny przepływ analityczny.
• Raportowanie i wizualizacja wyników: Generowanie raportów oraz dashboardów dostosowanych do potrzeb użytkowników biznesowych.
• Automatyzacja procesów analitycznych: Projektowanie workflowów działających cyklicznie lub w reakcji na określone zdarzenia, co pozwala na bieżące monitorowanie i analizę danych.

KNIME jest wykorzystywany w takich dziedzinach jak finanse, opieka zdrowotna, przemysł farmaceutyczny, marketing, logistyka czy nauka, wspierając procesy decyzyjne w oparciu o dane.

Podsumowanie i dalsze kroki rozwoju

KNIME to potężne i elastyczne narzędzie typu open source, które umożliwia tworzenie przepływów danych (workflows) w sposób wizualny i intuicyjny. Dzięki graficznemu interfejsowi użytkownika oraz szerokiemu zestawowi wbudowanych węzłów, użytkownicy mogą łatwo integrować dane z różnych źródeł, przetwarzać je i analizować bez konieczności pisania kodu.

Wśród największych zalet KNIME warto wymienić jego modularność, przejrzystość procesów analitycznych oraz możliwość rozszerzania funkcjonalności poprzez dodatkowe wtyczki i integracje z językami programowania, takimi jak Python czy R. Narzędzie to jest używane zarówno do prostych operacji ETL, jak i skomplikowanych projektów analityki predykcyjnej czy eksploracji danych.

KNIME znajduje zastosowanie w wielu branżach – od finansów i farmacji, po marketing i przemysł produkcyjny. Jego wszechstronność sprawia, że może być używany przez analityków danych, naukowców, specjalistów ds. jakości czy inżynierów danych, niezależnie od poziomu zaawansowania technicznego.

Rozpoczęcie pracy z KNIME to pierwszy krok do zautomatyzowanej i transparentnej analizy danych. Dzięki dobrej dokumentacji, aktywnej społeczności oraz licznym materiałom edukacyjnym, rozwój kompetencji w pracy z tym narzędziem jest osiągalny zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników.

W kolejnych etapach warto pogłębiać znajomość zaawansowanych funkcji KNIME, takich jak budowanie komponentów, parametryzacja workflow, integracja z bazami danych czy implementacja modeli machine learning. Podejmując te działania, można znacząco zwiększyć efektywność przetwarzania danych i lepiej wspierać procesy decyzyjne w organizacji. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Zasada ponownego wykorzystania danych - jak dane mogą pracować wielokrotnie? 23 czerwca 2025

Dlaczego właściciel firmy rodzinnej powinien znać podstawy brand storytellingu? 21 czerwca 2025