Quand on pense Business Intelligence et automatisation, les noms qui viennent le plus souvent à l’esprit sont Microsoft Power BI, Power Automate, Fabric, Tableau, Looker Studio. Pourtant, d’autres solutions puissantes existent en dehors de l’écosystème Microsoft. Parmi elles : KNIME Analytics.
Qu’est-ce que KNIME Analytics?
KNIME est une plateforme open source orientée vers la data science, l’automatisation et l’analytique avancée.
Sa particularité ? Elle repose sur une approche visuelle de type workflow, où l’utilisateur construit ses processus en connectant des “nœuds”représentant des actions (importer, nettoyer, transformer, analyser, modéliser, etc.).
Sans écrire une seule ligne de code, il devient possible de mettre en place des traitements complexes sur de gros volumes de données. Plutôt pas mal pour un outil ETL.
Les fonctionnalités clés de KNIME
- Préparation et transformation des données : nettoyage, jointures, agrégations, enrichissement à partir de multiples sources (Excel, bases SQL, API, etc.).
- Analytique avancée : intégration de modèles de machine learning et de statistiques.
- Automatisation des workflows : possibilité de planifier et d’industrialiser des processus.
- Connecteurs multiples : ouverture vers des bases de données, applications métiers et solutions cloud.
- Open source : une communauté active qui enrichit en permanence la bibliothèque de nœuds disponibles.
KNIME vs Power BI : deux approches différentes
- Power BI met l’accent sur la visualisation et le pilotage. Sa force est d’offrir une expérience intégrée, directement exploitable par une direction financière qui cherche à analyser ses chiffres rapidement.
- KNIME, de son côté, se positionne davantage sur la préparation et la modélisation des données : c'est par définition avant tout un outil ETL (Extract Transform Load). Là où Power BI simplifie la création de tableaux de bord, KNIME permet d’aller plus loin dans les transformations de données complexes ou l’intégration de modèles prédictifs.
En réalité, les deux outils peuvent être complémentaires : KNIME pour la préparation avancée et l’automatisation des workflows, Power BI pour la visualisation et la diffusion auprès des équipes.
Et dans un département financier, concrètement ?
- Dans une PME : Power BI reste souvent le premier choix. Sa prise en main est rapide et ses dashboards permettent d’obtenir une vision claire du chiffre d’affaires, de la trésorerie ou du budget en quelques clics. KNIME peut néanmoins trouver sa place pour automatiser certains flux complexes (par exemple, importer des données de multiples ERP ou fichiers hétérogènes).
- Dans un grand groupe : KNIME devient particulièrement intéressant. Les directions financières manipulent souvent des volumes massifs de données issues de systèmes multiples, nécessitant des transformations avancées. Ici, KNIME peut servir de “moteur” de préparation et d’automatisation, avant de pousser les données dans Power BI pour l’analyse et la diffusion.
Conclusion
Chez Apage, nous travaillons principalement avec l’écosystème Microsoft, car il répond aux besoins de la majorité de nos clients. Mais nous avons aussi plaisir à travailler avec d'autres outils tels que KNIME Analytics. C’est aussi reconnaître que la Business Intelligence est un domaine riche, où l’open source et l’innovation offrent des perspectives intéressantes.
Pour une direction financière, le choix entre Power BI et KNIME ne doit pas être vu comme une opposition, mais comme une opportunité d’explorer des solutions complémentaires en fonction des besoins : rapidité et pilotage visuel d’un côté, flexibilité et puissance d’automatisation de l’autre.