KNIME
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KNIME, der „Konstanz Information Miner“, ist eine freie Software für die interaktive Datenanalyse. Die Low-Code-Entwicklungsplattform KNIME ermöglicht durch das modulare knotenbasierte Konzept die Integration zahlreicher Verfahren des maschinellen Lernens und des Data-Mining. Die graphische Benutzeroberfläche ermöglicht das einfache und schnelle Aneinandersetzen von Modulen für die Datenvorverarbeitung (ETL: Extraction, Transformation, Loading), der Modellierung und Analyse und der Visualisierung.

## Geschichte

Die Entwicklung von KNIME begann im Frühjahr 2004 eine Gruppe von Software-Entwicklern unter der Leitung von Michael Berthold an der Universität Konstanz mit der Konzeption der Plattform. Der Schwerpunkt der Entwicklung lag von vorneherein auf einer professionellen Software-Architektur, die skalierbar und hochgradig modular sein musste. Mitte 2006 erschien die erste öffentliche Version als Konstanz Information Miner. Seit Juni 2008 ermöglicht eine in Zürich ansässige Firma (KNIME AG) auch die Bereitstellung von professioneller technischer Unterstützung und Beratungsdiensten für die KNIME-Plattform. So stieg 2018 der Eigenkapitalgeber Invus mit ein.

## Anwendung

KNIME ist seit etwa 2006 im Bereich der pharmazeutischen Forschung im Einsatz. KNIME wird aber auch in anderen Bereichen wie Kundenpflege (CRM), Business Intelligence und Finanzdatenanalyse eingesetzt.

## Technologie

KNIME wird in Java unter Verwendung des Eclipse RCP Frameworks entwickelt und bereitgestellt. Module anderer können leicht als zusätzliche Plugins integriert werden. KNIMEs Core-Version enthält einige hundert Module für die Datenintegration (File I/O, Datenbankoperatoren mit Unterstützung aller gängigen Datenbanken), Datentransformationen (Filter, Konverter, Combiner) sowie die gebräuchlichsten Methoden der Datenanalyse und -visualisierung. Weitere Eigenschaften von KNIME:

* KNIMEs Core-Architektur erlaubt die Verarbeitung von großen Datenmengen, die nur durch den vorhandenen Festplattenplatz eingeschränkt sind (die meisten anderen quelloffenen Datenanalyse-Projekte arbeiten arbeitsspeicherbasiert und limitieren dadurch die verarbeitbaren Datenmengen erheblich). Beispiele sind die Analyse von 300 Millionen Adressdaten, 20 Millionen Zellbildern und 10 Millionen molekularen Strukturen.
* Zusätzliche Plugins ermöglichen die Einbindung von Methoden für Text Mining und Image Mining sowie die Zeitserienanalyse.
* Einbindungen für zahlreiche andere Open-Source-Verfahren existieren, u. a. die Verfahren von WEKA, das statistische R-Projekt sowie LibSVM, JFreeChart, CDK und ImageJ.

## Rezeption

KNIME schneidet in Vergleichen von quelloffenen Data-Mining-Systemen überdurchschnittlich gut ab und hebt sich insbesondere durch seine Benutzerfreundlichkeit heraus.

