Data Science

Daten sind nur Zusammenfassungen von Tausenden von Geschichten

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Data Science mit KNIME

Offizieller KNIME Partner

Das Ziel von Data Science ist die Gewinnung von Wissen aus vorhandenen Daten. Um dieses Ziel zu erreichen, setzten Unternehmen oftmals eine Vielzahl von Lösungen für die Einbindung verschiedener Datenquellen, deren Aufbereitung und die visuelle Analyse der Daten ein. Wie wäre es, wenn Sie alle dies Teilbereiche mit einer kompakten Lösung abdecken könnten?

Zusammen mit unserem Partner KNIME helfen wir ihnen, mit nur einer Software, das Tor zu ihrem Einstieg in den Bereich der Data Science weit aufzustoßen.

Automation & technology

Als KNIME Partner
unterstützen wir Ihr Unternehmen
beim Einstieg in Data Science..

Mit KNIME decken sie den kompletten Data Science Lifecycle ab, ohne eine Zeile Code zu schreiben.

Unsere KNIME Data Science Lösungen

KNIME Analytics Platform

Über die KNIME Analytics Platform erhalten sie unabhängig von ihrem Betriebssystem (Windows, Mac o. Linux) Zugang in die Welt der Data Science. Mit über aktuell 2500 Nodes bauen sie Workflows im Bereich ETL für Data und Tool Blending. Erstellen sie aussagekräftige Reports in verschiedenen Formaten und stellen sie diese per Mail, Dashboard oder Webseite zur Verfügung – ohne Programmierkenntnis.

KNIME Server

Ermöglichen sie Ihren Entwicklern, Data Engineers und Data Scientisten kooperatives arbeiten und lassen sie Workflows zeit- oder ereignisgesteuert ausführen. Sicherheit auf Node-, Datei- und Applikationslevel sowie Workflowmanagement sind integriert. Sollte der Server einmal an seine Grenzen kommen, dann lässt sich dieser schnell und mit wenig Aufwand skalieren.

Gründe für den Einstieg in Data Science mit KNIME

Neue Erkenntnisse, Prozesse und Lösungen

Neue Zielsetzungen

Minimalerer Aufwand, maximale Effizienz

Data Analytics mit KNIME

KNIME Data Science Training & Workshops

Nehmen Sie an unseren KNIME Data Science Trainings teil. Diese Workshops ermöglichen Ihnen einen spielerischen Einstieg in Data Science mit der KNIME Analytics Plattform.

Häufige Fragen zu Data Analytics

KNIME®, mit dem Hauptsitz in Zürich und Niederlassungen in Konstanz, Berlin und Austin, bietet mit ihrer Datenanalyse-, Reporting- und Integrationsplattform einen schnellen, einfachen und intuitiven Einstieg in den Bereich Data Science. Die KNIME Plattform integriert eine breite Palette von Datentypen, statistischen Funktionen und fortschrittliche Vorhersage- und Machine-Learning-Algorithmen. Seit über einem Jahrzehnt arbeitet eine florierende Community von Datenwissenschaftlern in über 60 Ländern mit der KNIME Plattform an allen Arten von Daten: von Zahlen über Bilder, Molekülen bis hin zu komplexen Netzwerken und Statistiken und Big-Data-Analysen.

Die KNIME Analytics-Plattform ist die führende offene Lösung für datengesteuerte Innovationen, mit der das in Daten verborgene Potenzial entdeckt, neue Erkenntnisse gewonnen oder neue Zukünfte vorhergesagt werden können. Unternehmen können ihre Zusammenarbeit, Produktivität und Leistung mit einer Reihe von kommerziellen Erweiterungen der Open Source-Plattform auf die nächste Stufe heben.

KNIME ist ein Bundle mit Eclipse-Software, die unter der Eclipse Public License (EPL) lizenziert ist, und separaten KNIME-Plug-Ins, die unter der General Public License (GPL), Version 3, lizenziert sind (einschließlich bestimmter zusätzlicher Berechtigungen gemäß Abschnitt 7 der GPL).
KNIME glaubt an Open Source und die Power der Community. Unsere Open-Source-Plattform enthält alle Funktionen, die jeder User benötigt, sowie erweiterte Funktionen. KNIME Analytics Platform keine abgespeckte Version und es gibt keine künstlichen Einschränkungen, wie z. B. die Größe der Maschinenverarbeitung oder die Anzahl der Datenzeilen: Wenn Sie über genügend Festplatte und Speicher verfügen, können Sie Projekte mit Hunderten von ausführen Millionen von Zeilen, wie es derzeit viele KNIME-Benutzer tun.

Data Science hilft Unternehmen, aus strukturierten und unstrukturierten Daten Erkenntnisse, Mustern und Empfehlungen für Entscheidungen zu gewinnen. Damit können Unternehmen, die das Potential ihrer vorhandenen und noch zu integrierenden Daten, aktiv nutzen, gegenüber Ihren Marktbegleitern ganz klar im Vorteil, wenn es darum geht, Kundenanliegen besser zu verstehen, auf neue Marktchancen zu reagieren und Serviceleistungen zu verbessern. Investitionen in diesen Bereich führen durch Erhöhung der Produktivität und Senkungen von Kosten generell sehr rasch zu einem positiven Return on Investment (ROI)

Die Digitalisierung bleibt einer der bestimmenden Trends für Unternehmen. Daneben nehmen Datenmengen unvermindert zu, durch die Einbindung von immer mehr Systemen und Endgeräten wird sich dieser Trend in nächster Zeit fortsetzen. Dadurch geraten klassische Methoden der Analyse von Daten an ihre Grenzen. Mit dem Einsatz von Data Science können im Zusammenspiel mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz Vorgänge automatisiert, besser planbar und aussagekräftiger aufgesetzt werden. Die Erkenntnisse daraus können in Echtzeit verwendet werden, Entscheidungen zu treffen. Damit ist Data Science ein Eckpfeiler modernen IT Systeme und wird es auch in Zukunft bleiben.

IoT - Häufige Fragen

ABAX ist Ihr Partner für Data Science in Österreich

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Seit mehr als 25 Jahren setzt ABAX Informationstechnik die Erfahrungen rund um innovative IT-Dienstleistungen zum Vorteil unserer Kunden ein. Unser Portfolio rund um Business Intelligence, Data Analytics und Data Science Lösungen wird von unserem dezidierten BIS Team betreut. Durch die Übernahme der Lerox Datenverarbeitung GmbH im Frühjahr 2019 hat ABAX sein Leistungsspektrum um diesen wichtigen Aspekt erweitert.

Als erster Partner von KNIME in Österreich bietet ABAX eine umfassende Lösung zur Integration aktueller Technologien wie Machine Learning, die Integration von Künstliche Intelligenz und die Automatisierung von Workflows zur Entwicklung innovativer Lösungen im Rahmen in IoT Projekten. Das umfasst die Einbindung aller relevanter Datenquellen, die Parametrisierung der Events, Verbesserung der Modelle, Visualisierung der Ergebnisse sowie Predictive Modelling für Planung und Umsetzung der Ergebnisse.