面向终端用户的IMODEL
使用定制的交互式数据应用程序获得即时见解，而无需了解如何编码或构建分析模型。
数据准备
大规模连接、清理和准备数据，用于数据科学、分析和 AI 项目。
生成式AI
预构建用例和 AI 驱动的助手，帮助每个人使用生成式 AI 做更多事情。
数据可视化
以交互方式探索数据并创建统计分析、图表和仪表板，以便与更广泛的团队共享见解。
MLOps
使用最佳的 MLOps 解决方案和易于集成的 MLOps 工具，在生产环境中部署、监控和管理机器学习模型和项目。
使用自定义数据应用快速获得见解
利用高级分析功能，更快地做出数据驱动的决策
使用触手可及的分析模型做出数据驱动的决策
利用数据专家部署的工作流，通过数据应用、REST API 或报告做出明智决策，并通过直观的用户界面与各种复杂度的分析互动，同时通过安全连接或共享链接在浏览器中轻松访问这些数据应用。
应用领域专业知识获得更准确的结果
使用与工作相关的数据应用来识别模式，并提供反馈以优化模型，同时减少与数据科学团队的沟通障碍，从而提升分析结果的准确性。
满足各种用例的数据需求
通过单一平台实现数据输入、仪表板创建、IT监控和模型训练，并根据需求选择从简单的仪表板展示到复杂的交互式可视化来获取见解，同时利用数据应用中的交互功能深入浏览数据和执行即席分析。
用于数据混合、ETL、报告和自动化的 KNIME
KNIME在企业中的使用情况，包括以下几个方面：
- 数据混合和 ETL，即使对于大型数据集也是如此。这主要归功于各种各样的连接器和数据转换节点。
- 报告，与 PowerBI、Tableau 或 KNIME WebPortal 结合使用。
- 使用 KNIME 软件生产数据科学项目，以解决数据科学应用程序中的自动化和可扩展性问题。
- 该工具易于使用，由于其低代码可视化编程方法。（这也使共享和记录更容易）
