Actualmente Knime se erige como una de las principales herramientas en la actualidad orientados a la minería de datos y a la exploración de grandes cantidades de información contenida en repositorios lógicos en busca de patrones en común para su administración.
Knime comenzó como un proyecto de laboratorio de la universidad alemana de Konstanz y rápidamente se convirtió en una aplicación esencial para la minería de datos lográndose alojar en Zurich, Suiza y desde allí brindar soporte técnico a sus usuarios.
Una de las banderas que enarbola Knime es la de ser una aplicación open source, ya que está basada en Eclipse y éste a su vez en Java. Siendo una plataforma de código abierto el usuario puede acceder al código fuente para ver cómo funciona y si le apetece modificar algún procedimiento puede hacer sin restricción, en fin, si puedes ver cómo funciona eso garantiza la transparencia y la confianza que debe dar esta herramienta. Las plataformas abiertas proporcionan un ambiente activo para probar nuevas combinaciones de datos, herramientas y enfoques.
El poder comprender cómo Knime administra los datos y los manipula, se hace de manera sencilla. Los desarrolladores ven en un usuario un posible mejorador de las exigencias de una base de datos ya que se aprovecha del conocimiento de quien manipula la aplicación.
Una de las grandes ventajas que tiene Knime con respecto a las demás aplicaciones de Minería de Datos es su interfaz gráfica, que es lo que le da por un lado la vistosidad y comodidad visual suficiente para que lo utilice un usuario común y pase más tiempo navegando entre mares de datos con una moderna plataforma de análisis que le permite realizar estadísticas sofisticadas y la minería para analizar las tendencias y predecir resultados potenciales.
La mayoría de las aplicaciones de data mining open source comparten un problema, la gestión de la memoria. Por suerte Knime tiene este elemento muy bien cuidado, y de hecho, es uno de los motivos fundamentales por los que muchas personas tienen a Knime como herramienta de cabecera. Sin embargo siempre hay algunas cosas a tener en cuenta para intentar mejorar el rendimiento.
Knime está pensado para trabajar usando las capacidades de las bases de datos. Todos los nodos del grupo Database hacen trabajar a la base de datos en lugar de la aplicación. Así, si se hace un DatabaseQuery o un DatabaseFilter, la búsqueda en cuestión se ejecuta en la base de datos y la aplicación sólo toma los resultados. Trabajar con datos almacenados en base de datos es la mejor garantía para maximizar el rendimiento.
En resumen, Knime representa a una de las mejores herramientas de la actualidad para administrar tus datos y hacer data mining para el estudio estadístico de los negocios.
Referencias
Consultados el día 27 de abril de 2015 de la WWW:
- https://www.knime.org/knime
- https://www.knime.org/open-for-innovation
- https://es.wikipedia.org/wiki/KNIME
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