KNIME Bewertungen & Produktdetails

Als Dateningenieur mag ich KNIME, weil es Daten-Workflows mit seinem Drag-and-Drop-Ansatz vereinfacht. Ich nutze es für die Datenaufnahme, -bereinigung, -transformation, -verknüpfung und -analyse aus verschiedenen Quellen wie CSVs, Datenbanken und APIs. Die visuellen Workflows erleichtern das Verfolgen des Datenflusses und das Erkennen von Problemen wie Duplikaten oder fehlenden Daten. Ich mag auch, dass ich bei Bedarf SQL oder Python verwenden kann, während alles in einem Workflow organisiert bleibt. Insgesamt spart KNIME Zeit und macht Datenengineering-Aufgaben einfacher zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Große Workflows können schwer zu verwalten sein, wenn es viele Knoten gibt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an KNIME ist, dass es die Datenanalyse einfach und unkompliziert macht. Es ermöglicht mir, Workflows mit weniger Programmierung zu erstellen. Es hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und zu verarbeiten. Es bietet nützliche Werkzeuge zur Datenbereinigung und -analyse. Es erleichtert auch das Erstellen von Diagrammen und Berichten. Es hilft mir auch, komplexe Datenaufgaben an einem Ort zu organisieren. KNIME spart Zeit und hilft mir, effizienter mit Daten zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das am wenigsten hilfreiche an KNIME ist, dass es sich anfangs etwas komplex anfühlen kann. Einige Workflows können schwer zu verwalten sein, wenn sie sehr groß werden. Es kann auch einige Zeit dauern, alle verfügbaren Werkzeuge zu erlernen. Manchmal kann es verwirrend sein, den richtigen Knoten für eine Aufgabe zu finden. Insgesamt ist es nützlich, aber Anfänger benötigen möglicherweise etwas Zeit, um sich damit vertraut zu machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

KNIME ist kostenlos nutzbar und Open Source, verfügbar sowohl auf Mac als auch auf PC. Es kann große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Ich bin ein ehemaliger Alteryx-Nutzer, der von der Unternehmensberatung (die sich Alteryx leisten konnte) zu einer Mac OS-basierten Non-Profit-Organisation gewechselt ist. KNIME ermöglichte es mir, mein Können anzuwenden, ohne dass die Organisation hohe Gebühren oder Abonnements für Datenmanagement, -analyse und -visualisierung zahlen musste.

Ich konnte KNIME nutzen, um Daten von Google Drive, lokalen CSVs zu nehmen und API-Aufrufe zu machen, alles mit der einfachen Drag & Drop-Oberfläche. Die Möglichkeit, Datenflüsse visuell zu sehen, insbesondere das Überprüfen von Auslassungen oder Duplikationen bei Joins, war unglaublich hilfreich. Noch mehr, die visuelle Komponente erlaubte es mir, den Datenprozess mit nicht-technischen Zielgruppen durchzugehen, um zu zeigen, wie die Daten transformiert wurden und in Echtzeit eventuelle Datenfehler zu zeigen.

Das KNIME AI-Feature ist ein nettes Extra, besonders wenn man lernt. Es hilft, schnelle syntaxbezogene Probleme zu beheben oder einfache Workflows zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Vorteil, aber auch ein Nachteil von KNIME ist, wie vorschreibend jeder seiner Knoten tendenziell ist; zum Beispiel hätten Sie in Alteryx ein "Select"-Werkzeug, das es Ihnen ermöglichen würde, ein Feld umzubenennen, Felder zu entfernen und Feldtypen zu ändern, alles in einem Werkzeug. In KNIME erfordert jede dieser Aktionen einen anderen Knoten (Spaltenumbenennung, Spaltenfilter, String zu Zahl usw.), was zwar für die Transparenz hilfreich sein kann, aber zusätzliche Aktionen und längere Workflows erfordert.

KNIME hat in seiner modernen Benutzeroberfläche noch keine 'Autosave'-Funktion implementiert, die in der klassischen Version verfügbar war. Das Fehlen der Autosave-Funktion führt manchmal zu schmerzhaftem Nacharbeiten aufgrund seltener, aber vorkommender Fälle von eingefrorenen oder nicht reagierenden Workflows. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die KNIME-Software wirklich wegen der Möglichkeiten, die sie bietet. Es ist großartig für grundlegende Aufgaben wie Datenextraktion, ETL und Automatisierung, und kürzlich habe ich seine KI-Fähigkeiten erkundet. Eine weitere Sache, die ich schätze, ist, wie einfach es ist, das Tool zu erlernen, da es ein No-Code-Low-Code-Tool ist, das mir geholfen hat, schnell erweiterte Funktionen zu übernehmen. KNIME erleichtert die Automatisierung von Aufgaben, wie das Finden von Ausreißern oder Anomalien und das Auslösen von E-Mails für schnelle Maßnahmen. Die anfängliche Einrichtung war sehr einfach, mit Unterstützung des KNIME-Teams beim Einrichten des Business-Hubs, und das Herunterladen des Desktop-Clients ist unkompliziert. Ich empfehle die KNIME-Software auf jeden Fall und habe bereits Freunde und Kollegen ermutigt, die Möglichkeiten zu erkunden, die sie bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe festgestellt, dass KNIME mit großen Datensätzen zu kämpfen hat. Kürzlich habe ich an einem Datensatz mit 7 Millionen Datensätzen gearbeitet, und mein Python-Skript ist aufgrund eines Speicherproblems im Knoten fehlgeschlagen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir am besten gefällt, ist KNIME's No-Code-Drag-and-Drop-Ansatz, der es jedem zugänglich macht, der sich für Analytik interessiert, unabhängig von seinem Programmierhintergrund. Es deckt auch das gesamte Spektrum der Analytik-Reife ab – von grundlegender deskriptiver Analytik bis hin zu fortgeschrittener und agentischer KI, alles innerhalb eines einzigen Tools. Das bedeutet, dass es nur eine Plattform zu erlernen gibt, und sie ist sowohl leicht zu erlernen als auch VÖLLIG KOSTENLOS, was die Eintrittsbarriere sowohl für Einzelpersonen als auch für Organisationen enorm senkt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Visuell ansprechende Daten-Apps zu erstellen, ist nicht sehr intuitiv – es erfordert mehr Aufwand, als es sollte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als erfahrener Internal Audit Manager, regionaler Datenanalyse-Community-Beitragender und Datenanalyse-Trainer betrachte ich KNIME mit Zuversicht als eines der besten Werkzeuge für Fachleute im Bereich Prüfung, Buchhaltung & Finanzen, Risiko und Compliance (AAFRC).

Die hilfreichste Funktion ist der visuelle Workflow-Ansatz, der einen klaren End-to-End-Überblick über den gesamten Analyseprozess bietet. Dies macht Analysen transparent, leicht überprüfbar und hochgradig prüfbar.

Wesentliche Vorteile sind die Fähigkeit, effizient mehrere Untergruppen mit Schleifen-Knoten zu analysieren und Anomalien mit Ausreißer-Erkennungstechniken zu identifizieren. KNIME erfordert zudem wenig bis gar keine Programmierung, um loszulegen, sodass Fachleute sich auf Erkenntnisse statt auf Programmierung konzentrieren können.

Meiner Erfahrung nach hat KNIME die Effizienz und Effektivität meiner Prüfungsprojekte erheblich verbessert, indem es umfassendere Tests, bessere Risikoidentifikation und höhere Produktivität ermöglicht hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keine wesentlichen Nachteile aus meiner Erfahrung. KNIME bietet starken Mehrwert durch seine visuellen Workflows, Automatisierung, Flexibilität und die Fähigkeit, die analytische Effizienz zu verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich kann mir keinen besseren Weg vorstellen, um einen Workflow zu beheben, als das, was der KNIME Business Hub bietet. Sie sehen Ihren Workflow buchstäblich auf dem KBH (im Webbrowser) wie in der Desktop-App, in der Sie ihn entworfen haben - mit Fehlern und Warnungen, die während der Ausführung generiert werden. So einfach! Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Variable Loop End hat einen Knick, der mir einige Kopfschmerzen bereitet hat - die Reihenfolge der Flussvariablen ist anscheinend wichtig. Aber das ist nur eine Kleinigkeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

KNIME zeichnet sich als eine wirklich vielseitige Open-Source-Plattform aus, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Datenanalysen durchzuführen und KI-Lösungen zu entwickeln, ohne Code zu schreiben. Die visuelle Workflow-Oberfläche senkt die Hürde für Nicht-Programmierer erheblich, während sie dennoch fortgeschrittene Erweiterungsmöglichkeiten für Experten bietet. KNIME integriert sich gut mit Python, R und beliebten maschinellen Lernbibliotheken, was eine nahtlose End-to-End-Entwicklung von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung ermöglicht. Die Community der Plattform, das erweiterbare Ökosystem und das Engagement für Offenheit machen sie zu einem unschätzbaren Werkzeug für Datenprofis in verschiedenen Branchen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl KNIME leistungsstarke Funktionalitäten bietet, kann die anfängliche Lernkurve für Benutzer, die mit Datenwissenschaftskonzepten oder visuellem Programmieren nicht vertraut sind, herausfordernd sein. Einige Integrationen, insbesondere mit externen APIs oder Cloud-Diensten, können zusätzliche Konfigurationen oder Drittanbieter-Erweiterungen erfordern. Nichtsdestotrotz mildern die Dokumentation und die Unterstützung der Community diese Einschränkungen weitgehend. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Workflow-Betrieb mit der Möglichkeit, Meta-Knoten zu erstellen und innerhalb des Workflows zu kommentieren. Alles ist an einem Ort, sodass die Komplexität verborgen bleiben kann, während sie zugänglich bleibt. Echtes No-Code/Low-Code ohne Grenzen. Perfekte Integration mit Big Data-Tools oder industriellen Modellen (Kafka, RabbitMQ). Sehr schnell zu erlernen und umzusetzen. Die integrierte KI ist eine gute Unterstützung, und die verfügbaren Knoten ermöglichen die Entwicklung leistungsstarker Modelle Schritt für Schritt. Völlig kostenlos ohne Einschränkungen außer der Bereitstellung. Ziemlich effizient, um R- oder Python-Skripte, Excel-Makros zu ersetzen. Die Möglichkeit, einfach Zweige zu kopieren und einzufügen oder von überall aus einen neuen zu starten, ermöglicht das Arbeiten entlang der Kreativität. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Noch nicht genug grafische Knoten (typischerweise Plotly-Diagramme) nativ. Es wäre nicht kompliziert hinzuzufügen und würde viel für das Data Mining bringen. Glücklicherweise kann man eine Python-Komponente einmal erstellen und dann als klassischen Knoten wiederverwenden (also ohne zu programmieren) und mit Kollegen teilen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag das visuelle, knotenbasierte Workflow-Design von KNIME und seine Flexibilität, Python und Java zu integrieren, wenn benutzerdefinierte Logik benötigt wird. Es macht komplexe Datenverarbeitungs- und Automatisierungs-Workflows einfacher zu erstellen, zu verstehen, zu debuggen und zu warten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde, es sollte einen Knoten geben, um eigene Protokolle zu schreiben, um den WF vom knime hub zu verfolgen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.