Was ist Knime?

Wir von Baitech Data haben uns auf die Konzeption und Umsetzung von Data-Mining-Projekten auf der Basis von KNIME und auf Weiterbildungsmaßnamen und die Unterstützung von Unternehmen in diesem Bereich spezialisiert. Wir setzen neue KNIME-Projekte auf oder bauen bestehende Projekte aus und führen sie auf die nächste Ebene.

Was spricht für KNIME als Data-Mining-Tool?

KNIME gehört zu einer neuen Generation von Tools, die Gartner als „Plattformen für Data Science und Machine Learning“ bezeichnet. Dank dieser Tools können erfahrene Datenwissenschaftler, Analysten und firmen interne Personen ihre Daten interaktiv einsetzen und fortschrittliche Analysemodelle erstellen, verwenden und managen. Die Tools bieten die wichtigsten Funktionen für Data-Mining-Projekte: Import, Aufbereitung, Exploration, Modellierung, Auswertung und Einsatz von Daten. Als eines dieser Tools befindet sich KNIME – das „Schweizer Taschenmesser“ für Data Mining – in der Spitzengruppe des jüngsten Gartner-Diagramms.

Stärken von KNIME

• Benutzerfreundlichkeit: Die visuelle Schnittstelle ermöglicht eine intuitive Programmierung von Anwendungen. Durch die visuelle Verbindung von Nodes mit verschiedenen Funktionen und die Integration automatisierter Module für maschinelles Lernen sowie vorprogrammierter Modelle können auch Personen mit weniger Erfahrung komplexe Analysen durchführen. Gleichzeitig bietet KNIME ein optimales Ökosystem für fortgeschrittene Entwickler – sie können ihre Programmierschritte in Python und in R integrieren.
• Umfangreiche Funktionen: KNIME bietet den kompletten Data-Mining-Zyklus. Durch die Verbindung mit mehreren heterogenen Datenquellen können Daten aus verschiedenen Datenbanken, Dateien und Webdiensten wie Azure usw. mit sehr geringem Aufwand zusammengeführt werden. Mit einer Vielzahl von Nodes für das Preprocessing bietet das Tool optimale Voraussetzungen für die automatisierte Generierung von ETL-Prozessen. Das Tool enthält die wichtigsten Algorithmen und Bewertungsmethoden für die Erstellung leistungsfähiger Modelle. Darüber hinaus bietet KNIME mehrere Erweiterungen (u. a. Textverarbeitung, Big Data mit Spark und Hadoop, Deep Learning mit TensorFlow und Keras), wodurch das Tool noch leistungsfähiger wird.
• Geringe Anschaffungs- und Implementierungskosten: KNIME bietet für den privaten Gebrauch die kostenlose Version „KNIME Analytics Plattform“ an. Unternehmen, die ihr Data Mining professionalisieren wollen, steht die kostenpflichtige Version ‚KNIME Server‘ zur Verfügung.

KNIME-Beratungsdienste

Entwicklung von Data-Mining-Anwendungen in KNIME

Unsere Data-Mining-Experten führen mit Hilfe des in KNIME entwickelten Modells Data-Mining-Projekte nach der CRISP-DM-Methodik durch. Unsere Datenwissenschaftler nutzen ihr Fachwissen aus den Bereichen Mathematik, Statistik, IT und Betriebswirtschaft für die Analyse der verfügbaren Datenquellen und der Geschäftsprozesse. Für die Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen kann anhand der Ergebnisse der maximale Nutzen erzielt werden – genau das ist das Ziel von Data Mining.

Kontinuierliche Verbesserung und Integration von Anwendungen in KNIME

Wir konzipieren bestehende Anwendungen neu, integrieren und verbessern sie, um sie auf der nächsten Ebene für eine optimierte Entscheidungsfindung einzusetzen. Unser Expertenteam analysiert die bestehenden Abläufe, erkennt das Verbesserungspotenzial, erhöht die Zuverlässigkeit und schafft dank der Modelle einen Mehrwert.

Weiterbildung und Support

Wir bieten allgemeine Schulungen und Kurse für Personen jeglicher Position an. Sie lernen, eigene, einfache Abläufe und Analysen auf der Grundlage der Informationen durchzuführen, die eine Netzwerkanalyse und der KNIME-Algorithmus liefern. Darüber hinaus stellen wir einen umfassenden technischen Support für die von uns implementierten Anwendungen zur Verfügung.

Wie werden Data-Mining-Anwendungen mit KNIME implementiert?

• • Analyse der aktuellen Situation, des Geschäftsbedarfs und der verfügbaren Daten.
  • Aufbereitung der Daten für das Data Mining;
  • Modellierung mit verschiedenen hocheffizienten Algorithmen;
  • Bewertung der Modelle.
  • Bereitstellung und Integration des Ergebnisses für den automatisierten Einsatz (Machine Learning).