KNIME:
Datengetriebene Innovation mit Data Science

Die Herausforderung: Muster in Daten erkennen und proaktiv nutzen

Datenanalyse und datenbasierte Entscheidungsfindung gewinnen in der heutigen Zeit immer mehr an Bedeutung. Häufig fehlt es jedoch an der Verfügbarkeit der benötigten Daten für den jeweiligen Anwendungsfall, um die bestmögliche Entscheidung treffen zu können. Unternehmen investieren daher vermehrt in ihre Infrastruktur, um die Performance der Datensammlung und Datenintegration zu verbessern. Unternehmen fast aller Branchen sind bestrebt, eine möglichst umfassende Datengrundlage zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Daten und die Fähigkeit daraus nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, sind zunehmend ein wichtiges strategisches Gut, das auf- und ausgebaut werden muss.

Unternehmen benötigen erfahrene Experten für Data Science und fortschrittliche Technologien, um auf der Grundlagen von ausgewerteten Daten den erhofften Umsatzanstieg und die Senkung von Kosten zu erreichen. Denn auch dem besten Data Scientist wird es schwer fallen, ohne die Unterstützung einer leistungsfähigen Analytics Plattform verborgene Muster in Daten zu erkennen (Data Mining) und auf Basis von Modellen verlässliche Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen (Predictive Analytics).

Die riesigen Datenströme und die anwachsende Wettbewerbsintensität stellen Unternehmen vor die Herausforderung, dass neue Werkzeuge in eine über viele Jahre gewachsene Infrastruktur integriert werden müssen. Dies verlangt nach Lösungen für Data Science, die kompatibel zu den bereits bestehenden Systemen als auch fortschrittlich und skalierbar sind. Eine der wenigen Lösungen, welchen diese Anforderungen an eine Lösung für Data Science erfüllt, ist  KNIME Analytics Plattform. Mit KNIME kann die Extraktion nützlichen Wissens aus Daten systematisch durch einen Prozess mit klar geregelten Abläufen durchgeführt werden.

Immer mehr Unternehmen setzen die Open Source Lösung von KNIME erfolgreich ein, entweder in Ergänzung zu vorhandenen Analysewerkzeugen oder durch Ablösung der bestehenden. Die Gründe dafür sind mannigfaltig: Die Plattform ist vielen anderen Plattformen für Predictive Analytics und Data Mining nicht nur funktional überlegen, sondern überzeugt zudem durch die Offenheit und Erweiterbarkeit. Unternehmen aller Größenklassen wird ein kostengünstiger Einstieg ermöglicht.

Michael Tenner, Senior Analytics Consultant

The Art of Data und KNIME

Gerne beraten Sie unsere erfahrenen Analytics-Consultants umfassend bei der Einführung von KNIME und entwickeln mit Ihnen eine analytische Roadmap, die wir dann schrittweise mit Ihnen umsetzen. Gemeinsam erschließen wir das Potential, das in Ihren Daten steckt und schaffen so die Basis zukünftiger Wettberwerbsvorteile.

KNIME: Open Source Datenanalyse-, Reporting- und Integrationsplattform

Die KNIME Analytics Platform ist die führende offene Lösung für datengetriebene Innovationen. KNIME hilft Unternehmen dabei, das in Daten verborgene Potenzial zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen und genaue Vorhersagen zu treffen. Die graphische Benutzeroberfläche ermöglicht es den Anwendern, visuell Datenflüsse oder Datenpipelines zu erstellen. Innerhalb dieser Workflows können einzelne Analyseschritte ausgeführt und die Ergebnisse durch interaktive Ansichten auf Daten und Modelle untersucht werden.

Mit mehr als 2000 Modulen, Hunderten sofort einsetzbaren Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Tools und einer immensen Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform ein perfekter Werkzeugkasten für jeden Data Scientist. Die modulare Datenanalyseplattform KNIME wird in Java entwickelt und als Eclipse-Plugin bereitgestellt. Als Open-Source-Plattform ist KNIME schnell bereitzustellen, einfach zu skalieren und intuitiv zu erlernen.

Neben der kostenfreien KNIME Analytics Platform wird mit dem KNIME Server eine Version für den breiten Einsatz im Unternehmen angeboten. Dabei besitzt die KNIME Analytics Platform keine Einschränkungen im Hinblick auf die analytischen Funktionalitäten im Vergleich zum KNIME Server. Der Server bietet Vorteile bezüglich Performance, Skalierung und der Zusammenarbeit in Teams. Zusätzlich bietet der Server Webservice Support, um KNIME Workflows aus Applikationen anzusteuern und die Ergebnisse zu verarbeiten.

Gründe für den Einsatz von KNIME

  • Einfacher Zugriff auf viele Datenquellen und Datenformate
  • Vielfältige Möglichkeiten der Datenaufbereitung
  • Intuitive Modellierung von Analyse-Workflows mit Drag & Drop
  • Nahtlose Einbindung von R, Python und anderen Programmiersprachen
  • Enfache Möglichkeit der Entwicklung eigener Funktionsknoten
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