Dalla BI alla GenAI: inizia il viaggio

Questo blog segna il punto di partenza della nostra serie, divisa in quattro parti, che racconta come KNIME e Databricks si integrano nel ciclo di vita dei dati e dell’IA. Iniziamo con la Business Intelligence (BI): mostriamo come KNIME si collega in modo semplice ed intuitivo a Databricks, consentendo agli analisti di interrogare fonti di dati governate, esplorare Unity Catalog ed elaborare tutto in modo sicuro all’interno di Databricks.

I prossimi approfondimenti della serie

I prossimi blog di questa serie approfondiranno questi argomenti:
• Data engineering. Come la scalabilità di Databricks e i workflow KNIME accelerano la preparazione e la trasformazione dei dati.
• Machine learning. Come i modelli ospitati su Databricks possono essere addestrati e utilizzati tramite KNIME.
• AI generativa. Come gli LLM, le pipeline RAG e gli agenti estendono l’analisi verso nuove frontiere.

Perché combinare KNIME e Databricks

KNIME è una piattaforma open source che consente agli utenti di progettare workflow in modo visivo. Con KNIME è possibile incorporare componenti di intelligenza artificiale, machine learning e advanced analytics all’interno di un flusso di lavoro, mantenendo l’interfaccia intuitiva per gli utenti meno tecnici.

Databricks, d’altra parte, è una piattaforma cloud e scalabile per l’elaborazione e l’analisi dei dati, che offre strumenti per la gestione sicura dei set di dati, Delta Lake e Unity Catalog.

La combinazione di KNIME e Databricks consente alle organizzazioni di:
• Ridurre la necessità di scrivere codice per gli analisti e i team di BI.
• Accedere ed elaborare dataset su larga scala nel cloud.
• Combinare più fonti di dati in modo sicuro.
• Automatizzare le pipeline di analisi end-to-end.

Vantaggi chiave dell’integrazione

1. Ambiente senza codice

L’interfaccia visiva dei workflow di KNIME riduce drasticamente la necessità di scrivere codice SQL o PySpark. Gli analisti possono trascinare e configurare nodi KNIME per svolgere attività come:
• Caricare dati da Databricks
• Pulire e trasformare i dati
• Eseguire calcoli e aggregazioni
• Generare report interattivi

2. Collaborazione migliorata

I flussi di lavoro KNIME sono riutilizzabili e condivisibili, consentendo la collaborazione tra team. Data analyst, data engineer e utenti business possono lavorare sugli stessi dataset senza cambiare ambiente o scrivere codice.

3. Accesso diretto ai dati e ai modelli GenAI

L’integrazione consente un accesso semplice a:
• Databricks SQL Warehouse
• File system e tabelle Delta
• Modelli di IA generativa pre-addestrati o personalizzati
• API REST

4. Integrazione e governance dei dati

Combina i dati Databricks con fonti esterne come CSV, Excel o sistemi di archiviazione cloud. La governance e la conformità sono garantite attraverso l’utilizzo di Unity Catalog e la gestione delle credenziali KNIME Hub.

5. Efficienza dei costi e scalabilità

La pre-elaborazione può avvenire in locale, su KNIME Hub o direttamente su Databricks, siccome i cluster Databricks con scalabilità automatica garantiscono prestazioni elevate.

6. Implementazione più rapida

Una volta progettato un workflow, è possibile distribuirlo istantaneamente, consentendo ai team di BI di fornire dashboard e data app molto più rapidamente rispetto alle soluzioni tradizionali basate su codice.

Connessione e autenticazione

1. Connetti KNIME a Databricks tramite Databricks Workspace Connector.

2. Gestisci le credenziali in KNIME Hub: supporta OAuth2 U2M, M2M e token di accesso personali.

3. Accedi a tutte le risorse Databricks utilizzando nodi KNIME dedicati: SQL Warehouse, file system, modelli GenAI e API REST.

Questa configurazione garantisce un’integrazione sicura e senza interruzioni, riducendo al minimo la complessità della configurazione.

Il connettore Databricks Workspace è il nodo chiave per l’integrazione di Databricks in un workflow KNIME. Esplora i passaggi seguenti per configurarlo:

1. Fornisci l’URL del workspace Databricks:

2. Seleziona il tipo di autenticazione:

3. Fornisci il token di accesso personale:

Elaborazione dei dati con KNIME e Databricks

1. Unity Volumes

Una volta connesso al tuo workspace Databricks, puoi accedere a Unity Volumes direttamente da KNIME…

2. Interrogare il SQL Warehouse in locale senza codice

Per i dati strutturati, Databricks SQL Warehouse si integra perfettamente con l’estensione KNIME Database…

 3. Semplificare l’accesso a Databricks con componenti condivisi

Per gli utenti meno esperti, i data engineer possono racchiudere una pipeline che include la connessione e l’autenticazione…

4. Un unico flusso di lavoro

Ciò che rende l’integrazione KNIME-Databricks così potente è che tutto questo può essere combinato in un unico flusso di lavoro…

Considerazioni finali

L’unione di Databricks e KNIME per la business intelligence consente ai team di creare report, dashboard e data app, senza scrivere una riga di codice. Combinando le funzionalità di workflow visivo di KNIME con l’analisi su scala cloud di Databricks, le organizzazioni possono:
• Accelerare gli insight.
• Migliorare la collaborazione.
• Garantire governance e sicurezza.
• Ridurre i costi e accelerare l’implementazione.

Che si tratti di gestire dataset di grandi dimensioni, creare applicazioni GenAI o fornire informazioni utili agli stakeholder, questa integrazione rende i flussi di lavoro BI più accessibili e potenti.