88% 的组织认为开源对于数据科学和机器学习的创新至关重要。开源社区预测趋势，并将推进开发以扩展核心软件功能。因此，像 KNIME 这样以开放性为核心原则的数据科学工具将始终是最早集成任何创新的工具之一，KNIME 一直通过大数据、autoML 和现在的 GenAI 做到这一点。
开源工具中由社区驱动的创新使您能够使用闭源工具无法跟上的最新分析技术。
使用 KNIME，您不再需要受供应商的开发计划的约束来等待功能和扩展。在集成最新的数据科学、机器学习和 （Gen）AI 技术从未如此重要的时候，您不再限制自己的竞争能力。
让我们仔细看看开源工具如何提高您的竞争优势。
使用最先进的数据科学和人工智能功能
您的数据工程师需要最快的数据处理能力，以有效处理公司不断增长的数据量。您的计算科学家希望尝试不同的机器学习技术来构建最佳预测模型。您的数据科学团队由喜欢使用脚本语言的科学家组成，而其他人则希望尝试新的 AI 编码助手。您的业务用户希望更轻松地访问高级技术。
您可以使用开源工具立即实现这一切。
如果您想探索您的公司如何使用生成式 AI 和机器学习，您可以。如果您想让新子公司提升他们的数据科学技能，您可以。如果要集成其他专用库和环境，则可以。使用 KNIME 等开源工具不需要前期许可成本。
- 将 GenAI 交到手中：KNIME 中的生成式 AI 使业务用户能够更轻松地访问高级分析技术，从而更快地提升技能。数据科学的初学者可以使用 KNIME 的 K-AI 助手，通过简单的聊天为其所有数据分析任务自动生成分析，并在他们开始构建自己的分析工作流程时提供提示和支持。数据专家可以从 KNIME 的新 AI 扩展中受益，以连接、集成和自定义特定使用案例的大型语言模型，或使用 AI 编码助手创建 Python 脚本和可视化，从而消除手动编写代码的繁重工作。
- 与脚本语言和环境集成：KNIME 中多种编程语言和环境的集成意味着您的数据科学家不必选择，但可以根据需要灵活地使用各种脚本语言 – 从 Python 到 R，再到 Groovy、Matlab 等 – 所有这些都在与非脚本同事相同的平台中。
- 访问所有机器学习和 AI 技术：借助所有流行的机器学习库和最新的 GenAI 技术，您的计算科学家可以构建复杂的预测模型，为您的企业探索新的机会。
- 获得通用连接：能够连接到 300+ 数据源以及社区驱动的 API，这意味着您的工程师可以轻松访问 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 或 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，并连接到您的业务用户喜欢使用的所有 BI 工具。此备忘单仅显示了 KNIME Analytics Platform 提供的一些连接器。
在整个企业中扩展分析
当整个企业真正实现数据驱动时，您的竞争优势将更加突出。然而，只有不到 20% 的组织表示他们是。如果您的分析工具可以促进不同部门和团队、技能组合和角色之间协作、知识共享和分析解决方案的部署，那么大规模分析就更有可能成功。
开放式平台使共享和共同开发数据驱动的见解变得特别容易。
人们越容易获得培训资源、最佳实践和实践示例，就越容易有更多的人学习和开发自己的解决方案。
- 分享见解：通过一致、轻松地访问 KNIME 社区中心上开源社区共享的数千个示例和培训资源，初学者可以快速入门，数据专家可以更深入地学习新技能。100,000+ KNIME Analytics Platform 用户可以在 KNIME 论坛上回答问题并与他人分享自己的专业知识。
- 开发新功能：如果您需要专门的功能，可以浏览 KNIME 社区中心，查看它是否已作为社区开发的扩展提供。或者，您的数据专家可以通过自己开发自定义功能来扩展开源 KNIME Analytics Platform。
- 倡导新功能：KNIME 非常重视对新功能的反馈和想法。KNIME 论坛上关于现有功能、改进和新想法的讨论，或有关最新开发的反馈，将立即进行审查，以便集成到即将发布的版本中。
来自全球组织的团队正在采用开放平台来快速开始实际用例，并使用新知识构建自己的解决方案。
“我们最大的惊喜来自那些具有临床头脑的人，他们花时间学习 KNIME 并真正嵌入这些知识，然后利用这些数据的潜在力量让患者获得正确的药物，”Diaceutics 数据科学主管 Scott Morrison 说。
用于开放性的 KNIME
用于数据创新的开放平台比闭源解决方案更强大，因为它们是高度集成的，围绕透明度和信任进行开发，并且它们可以帮助组织在数据创新方面变得更加敏捷和协作。更不用说它们的风险较小，并且可以以更低的成本和更短的时间内推出。正是由于这些优势，我们看到许多大型全球组织和机构积极考虑并为其数据科学团队采用开放平台。
