KNIME: Công cụ hỗ trợ đắc lực cho Data Scientist

 

KNIME: Công cụ hỗ trợ đắc lực cho Data Scientist

PGS.TS. Phạm Quốc Trung (viết với sự hỗ trợ của Gemini tool)

Là một nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), việc khai phá dữ liệu (Data Mining) đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin, kiến thức từ dữ liệu thô. Tuy nhiên, quá trình này đòi hỏi nhiều kỹ năng và công cụ chuyên dụng. Trong số đó, KNIME nổi bật như một lựa chọn tối ưu cho các Data Scientist bởi tính tiện lợi, dễ học và dễ sử dụng, không yêu cầu kiến thức lập trình phức tạp. Bài viết này xin giới thiệu về công cụ KNIME hỗ trợ cho việc thực hiện các nhiệm vụ của nhà khoa học dữ liệu, nó thích hợp cho cả người mới học và những chuyên gia sử dụng các thao tác phân tích dữ liệu nâng cao.

KNIME là gì?

KNIME (Konstanz Information Miner) là nền tảng mã nguồn mở hỗ trợ toàn diện cho các tác vụ Data Mining, từ tiền xử lý dữ liệu, phân tích thống kê, học máy cho đến trực quan hóa kết quả. Nền tảng này cung cấp giao diện trực quan, cho phép người dùng thao tác bằng cách kéo thả các node (nút) tương ứng với từng bước trong quy trình Data Mining.

Ưu điểm của KNIME:

• Dễ sử dụng: KNIME sử dụng giao diện trực quan, không yêu cầu kiến thức lập trình. Người dùng chỉ cần kéo thả các node và cấu hình thông số đơn giản cho các node để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu trong Data Mining.
• Học tập nhanh: KNIME cung cấp nhiều tài liệu hướng dẫn, ví dụ thực tế và cộng đồng hỗ trợ nhiệt tình, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận, học hỏi và sử dụng công cụ cho công việc của mình.
• Tính linh hoạt: KNIME hỗ trợ đa dạng các node, cho phép thực hiện hầu hết các tác vụ Data Mining một cách linh hoạt và hiệu quả.
• Mã nguồn mở: KNIME là nền tảng mã nguồn mở, cho phép người dùng tùy chỉnh, mở rộng và phát triển các node mới theo nhu cầu cụ thể.
• Cộng đồng lớn: KNIME sở hữu cộng đồng người dùng và nhà phát triển đông đảo, luôn sẵn sàng hỗ trợ và chia sẻ kiến thức.

Tuy nhiên, KNIME còn có một số hạn chế như:

• Khả năng xử lý dữ liệu lớn chưa mạnh mẽ như một số công cụ khác.
• Một số node nâng cao có thể yêu cầu kiến thức lập trình để cấu hình.

KNIME hỗ trợ các tác vụ Data Mining như sau:

• Tiền xử lý dữ liệu: KNIME cung cấp nhiều node để thực hiện các thao tác như lọc dữ liệu, loại bỏ giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu, gom nhóm…
• Phân tích thống kê: KNIME hỗ trợ đa dạng các phương pháp thống kê như tóm tắt dữ liệu, vẽ biểu đồ, phân tích hồi quy, phân tích tương quan, …
• Học máy: KNIME tích hợp nhiều thuật toán học máy phổ biến như K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Random Forest, …
• Trực quan hóa dữ liệu: KNIME cung cấp nhiều biểu đồ trực quan sinh động giúp người dùng dễ dàng hiểu và phân tích kết quả, xây dựng các dashboard.

KNIME phù hợp với ai? KNIME là công cụ phù hợp cho:

• Data Scientist: KNIME giúp Data Scientist tối ưu hóa quy trình Data Mining, tiết kiệm thời gian và tập trung vào việc phân tích dữ liệu.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu: KNIME hỗ trợ các chuyên viên phân tích dữ liệu thực hiện các tác vụ Data Mining một cách hiệu quả và dễ dàng.
• Sinh viên ngành khoa học dữ liệu: KNIME là công cụ học tập hữu ích giúp sinh viên tiếp cận và thực hành các kỹ thuật Data Mining.

Tóm lại, KNIME là công cụ hỗ trợ đắc lực cho Data Scientist trong các tác vụ Data Mining. Với ưu điểm dễ sử dụng, học tập nhanh, linh hoạt và mã nguồn mở, KNIME là lựa chọn phù hợp cho mọi đối tượng, từ người mới bắt đầu đến chuyên gia dày dặn kinh nghiệm. Với những ưu điểm vượt trội về tính năng và chi phí, KNIME là công cụ Data Mining hiệu quả và dễ sử dụng, xứng đáng là người bạn đồng hành của Data Scientist trong hành trình khai phá dữ liệu. Bài viết này chỉ giới thiệu sơ lược về KNIME. Để tìm hiểu chi tiết hơn, bạn có thể tham khảo tài liệu hướng dẫn, các video, và trang cộng đồng KNIME trong các link bên dưới. Chúc các bạn sớm làm chủ được công cụ tiện lợi này và có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp trong thời gian ngắn.

Tài liệu tham khảo:

• Trang web KNIME: https://www.knime.com/
• Tài liệu hướng dẫn KNIME: https://docs.knime.com/
• Cộng đồng KNIME: https://www.knime.com/community/
• Kênh Youtube của KNIMETV: https://www.youtube.com/@KNIMETV

 

Giới thiệu một vài công cụ hữu ích cho chuyển đổi số

Giới thiệu một vài công cụ hữu ích cho chuyển đổi số

Gần đây, khi tìm tài liệu, phần mềm hỗ trợ cho việc giảng dạy các môn học mới như: Chuyển đổi số, Khoa học dữ liệu, Quản lý quy trình kinh doanh..., tôi tìm thấy một vài công cụ khá hay nên muốn chia sẻ để mọi người cũng tìm hiểu. Cụ thể là: phần mềm Dolibarr ERP CRM, phần mềm KNIME, và phần mềm ADONIS. Những phần mềm này có đặc điểm chung là miễn phí, có thể sử dụng cho giảng dạy, học tập, và đưa vào triển khai ứng dụng thực tế ở các Doanh nghiệp. Hơn nữa, các phần mềm này đều gắn liền với các tài liệu học tập, case study, cộng đồng thảo luận, và có kho video clip hướng dẫn sử dụng công cụ khá đầy đủ và chi tiết.

1/ Phần mềm Dolibarr ERP CRM: Đây là phần mềm mã nguồn mở, hỗ trợ việc triển khai các hệ thống thông tin tích hợp của doanh nghiệp. Phần mềm này được phát triển bởi cộng đồng mã nguồn mở, tập trung nhiều ở Pháp và các nước châu Âu, được khuyến nghị chính thức bởi chính phủ Pháp để sử dụng cho các công ty vừa và nhỏ, và được dịch thuật ra khá nhiều ngôn ngữ. Dolibarr có đầy đủ các module cần thiết cho việc quản lý quy trình của 1 doanh nghiệp vừa và nhỏ. Nó có đầy đủ các module như: bán hàng, mua hàng, sản xuất, tồn kho, kế toán, nhân sự, lịch biểu... Ngoài ra, nó còn tích hợp nhiều công cụ hữu ích khác, đặc biệt là module về quản lý tri thức giúp xây dựng kho tri thức của tổ chức. Chi tiết về phần mềm có thể xem tại link sau: https://www.dolibarr.org/ 

2/ Phần mềm KNIME: Đây là 1 công cụ rất hay và hữu ích cho việc phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự báo dưới dạng trực quan, kéo và thả. Công cụ này cực kỳ phù hợp để minh họa cho môn Khoa học Dữ liệu dạy cho SV khối ngành kinh tế, quản trị, bởi nó không đòi hỏi người học phải có kiến thức về lập trình, hay CSDL trước đó. Phần mềm cho phép thực hiện rất nhiều thao tác liên quan đến Business analyitcs, Data mining, và Data visualization. Kho ví dụ và các thư viện trực tuyến của KNIME cũng khá phong phú và giúp người mới học có thể nắm vững cách sử dụng công cụ một cách nhanh chóng. Ngoài ra, nó cũng cung cấp nhiều công cụ hỗ trợ tự học và kết nối với cộng động học tập để chia sẻ, trao đổi các kinh nghiệm về phân tích dữ liệu. Nó cũng có một phiên bản nâng cao có trả phí cho những ai muốn sử dụng Knime như một công cụ hành nghề của 1 khoa học gia dữ liệu chuyên nghiệp. Chi tiết về phần mềm này có thể xem tại link: https://www.knime.com/

3/ Phần mềm ADONIS và ADOIT: Đây là các công cụ hỗ trợ quản lý quy trình kinh doanh và kiến trúc hệ thống của một tổ chức, được phát triển bởi 1 trường Đại học ở Áo. Tôi đã biết đến phần mềm này khá lâu, và cũng đã có 1 bài viết giới thiệu về công cụ này trước đây. Tuy nhiên, phiên bản hiện tại của ADONIS đã có nhiều cải tiến và hoàn thiện hơn trước đây. VD: người dùng có thể sử dụng ADONIS trên nền tảng đám mây, nghĩa là không cần tải về máy và cài đặt như trước đây nữa. Ngoài ra, kết hợp giữa ADONIS và ADOIT sẽ hỗ trợ khá tốt cho các dự án chuyển đổi số, tối ưu hóa kiến trúc hệ thống thông tin và triển khai các dự án Digital Twin hay quản lý quy trình kinh doanh của tổ chức. Tài liệu học tập và các trang kết nối cộng đồng của công cụ này cũng khá phong phú, giúp người học có thể tìm hiểu về các khía cạnh kỹ thuật của công cụ, cũng như khả năng ứng dụng nó trong việc quản lý quy trình kinh doanh, hoặc hỗ trợ chuyển đổi số của tổ chức. Chi tiết về phần mềm này có thể xem tại link: https://adonis-community.com/

Trên đây là đôi nét giới thiệu sơ qua về 3 công cụ phần mềm mà tôi cho là rất hay và hữu ích cho việc học tập, giảng dạy, và ứng dụng trong thực tế liên quan đến chuyển đổi số và ứng dụng CNTT-VT trong bất kỳ một doanh nghiệp nào. Theo tôi, cách mạng công nghiệp 4.0 cần bắt đầu bằng những bước đi nhỏ, như là học hỏi và triển khai ứng dụng mới, có ý nghĩa vào quản trị doanh nghiệp, giải quyết 1 số vấn đề cụ thể, hơn là xem nó như một cụm từ thời thượng, hay nghĩ đến những công nghệ đao to búa lớn, như: AI, IoT, Robotics..., hoặc bị dẫn dắt bởi các cty phần mềm chuyên rao bán những sản phẩm mắc tiền. Điều cần yếu là mình phải biết bắt đầu từ đâu hay, vấn đề kinh doanh mình đang gặp và cần sự hỗ trợ của CNTT, hay cụ thể hơn là cần phải xác định được trình độ công nghệ hiện tại của DN hay ngành nghề mình đang hoạt động, từ đó mới có được lộ trình hay kế hoạch chuyển đổi số phù hợp. Hy vọng, những công cụ này sẽ hữu ích cho các đồng nghiệp, các học viên, SV, và các doanh nghiệp trong việc ứng dụng CNTT-VT vào thực tế, và có những bước đi thiết thực trong việc chuyển đổi số của doanh nghiệp mình.

PGS.TS. Phạm Quốc Trung, Khoa QLCN, ĐHBK-HCM