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KNIME Analytics

KNIME Analytics, un outil basé à Zurich, offre une analyse de données open-source avec un constructeur de flux de travail visuel pour des solutions de data science.

Siège

Suisse

Fondé

2008

Employés

251

Produits KNIME Analytics

KNIME Analytics est une plateforme open-source conçue pour fournir des outils complets d’analyse de données. Elle offre un constructeur de flux de travail visuel qui permet aux utilisateurs de créer des solutions de data science et de les déployer dans un environnement d’entreprise. Cette interface intuitive la rend accessible à la fois aux experts métiers et aux data scientists, favorisant l’autosuffisance et des capacités avancées en data science.

Fonctionnalités clés

KNIME Analytics comble le fossé entre les tableaux de bord et l’analyse avancée, intégrant les dernières techniques d’IA et de Machine Learning. Son approche ouverte garantit une adoption facile et un accès pérenne aux nouvelles technologies. La plateforme est conçue pour être conviviale, permettant même aux débutants de devenir compétents en analyse en peu de temps.

Utilisateurs cibles

Le logiciel est idéal pour les particuliers et les organisations cherchant à donner un sens à leurs données. Il s’adresse aux experts métiers qui doivent être autosuffisants dans leurs tâches d’analyse de données, ainsi qu’aux experts en données qui visent à repousser les limites de la data science moderne. KNIME Analytics est particulièrement utile pour les programmes de formation d’entreprise, tels que les initiatives Citizen Data Scientist, où il aide à transformer les débutants en praticiens compétents en analyse.

À propos de KNIME Analytics

KNIME a son siège à Zurich, en Suisse. La société a été fondée en 2008 et compte aujourd’hui 251 employés.

Conformité et accessibilité

La nature open-source de KNIME garantit la conformité avec diverses normes réglementaires, ce qui en fait un choix fiable pour les entreprises à travers l’Europe. La conception intuitive de la plateforme et ses fonctionnalités complètes en font un outil polyvalent pour un large éventail de besoins d’analyse de données.

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