开放创新

开放的原因

人们普遍认为,开放先前关闭或独家的平台,流程,工具,组织边界,创意采购或资金可以加速创新。 在KNIME,我们知道开放式平台及其社区的设计方式具有一定的优势,可以加速数据驱动的创新。

开放意味着整合

开放平台都是关于无缝集成的。

  • 他们完全没有必要替换现有的遗留系统。 他们可以在现有基础设施之上,从旁甚至内部对之前投资的效用和功能进行扩展。
  • 他们支持使用各种数据源,类型和工具。各种各样的小型和大型数据源 - 包括内部,专有,公共,传统或者新创建的实时数据源, 以及所有的数据类型,从简单数字到复杂网络,文本或图像,都可以可以轻松地集成。 开放平台不会扣留你的数据,只会让您决定如何更好地使用它。
  • 开放平台配备了各种工具,使得现有的软件包可以与未来计划创建的专业知识相得益彰。
  • 开放平台可以很好地扩展是因为它们可以与大小分析工具以及高度专业化的统计分析无缝集成。

开放意味着透明和值得信赖

开放平台是为人类品质而建造的。

  • 它们非常直观 - 因此可供所有人使用。 平台易于使用,含有可自定义的界面,这些都可帮助您直观地创建和记录复杂的流程,以集成,分析,汇总和报告数据。 您不再需要高级编码来运行复杂的分析。
  • 它们从根本上简化了业务模式,使用户可以自由访问无限制性且功能完备的分析环境。 商业产品提供增值专有工具,服务层和技术支持; 用户可以自己构建其他层,也可以与众多平台合作伙伴联系,以获得所需的功能。 反过来,这会建立社区信任,培育开放平台并支持它们的业务。
  • 开放平台是开源的,以促进诚实和信任。 源代码是可见的,参与者及其贡献都经过了同行评审和质量检查。 在这里可以查看KNIME开源许可证。
  • 开放平台使用起来毫无障碍,所以无论什么人或者无论什么地方都可以很容易使用,而不仅仅局限于资深玩家。

开放意味着灵活和敏捷

开放平台为测试数据,工具和方法的新组合提供了一个活跃的环境。

  • 真正开放的平台提供了流程的可重复性和可重用性。 这使得可以同时探索复杂分析的许多变化,而不是总是必须从头开始。
  • 开放平台面向未来的数据。 不再受限于供应商专有平台的功能和扩展,用户可以自由地增强平台,或赞助合作伙伴或社区的发展。 这为平台保持了开放的视角,使其能够适应未来类型的数据,工具和对更复杂分析的需求。
  • 与此同时,开放式平台可以毫不费力地探索其潜力,而无需对专有工具进行前期投资。

开放意味着协作

开放平台推动数据创新合作

  • 它们是围绕网络效应的共享价值而构建的,并用于协作解决问题。 开放平台的用户知道可以通过分享他们工具和知识来增强他们影响力,而不是独自使用。
  • 开放平台使得分享和共同发展新数据工具和见解变得特别容易。 这有助于分布式研究团队加入跨部门,区域和层次结构的复杂分析工作流程,并让他们利用外部专家网络累积的智能来解决内部数据问题。

开放意味着强大

凭借所有这些优势,开放平台提供的功能比单片平台更强大。

  • 它们为处理复杂,多样化和大规模数据集提供了更大的灵活性,因为组织可以发现隐藏在异构,非结构化大数据中的潜力。
  • 开放平台的稳定性和可重复性可以帮助用户巩固以前的成就。
  • 当混合和匹配整个生态系统的分析组件时,它们提供的选择空间更宽更深。

对于我们KNIME来说,开放式数据创新平台的开放性意义强大:因为它们是高度集成的,围绕透明度和信任开发,所以它们可以帮助组织在数据创新中变得更加敏捷和协作 ,风险更低,成本更低,时间更短。 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采用开放平台供其数据科学团队使用。

最终,我们认为开放平台,他们忠诚的用户和他们先进的生态系统将在数据驱动创新中带来非常有意义的突破。

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