数据访问是所有数据分析的第一步，无论您是为月度会议创建简单的报告，还是构建复杂的机器学习模型。但是手动执行此操作非常耗时，并且通常需要 SQL 和 API 方面的技术专业知识，而并非每个人都具备这些专业知识。
考虑一下您的企业所依赖的众多数据源，从您的客户关系管理 （CRM） 系统到会计软件。每个 API 都包含有价值但通常是孤立的数据。从这些互不相连的来源收集信息通常意味着人们需要花费无数小时在电子表格之间手动复制和粘贴数据或解决 CSV 导入问题。
此外，传统的数据访问方法往往需要对 SQL 和 API 有深入的了解，这使得非技术用户难以使用它们。复杂的数据结构、不同的格式和不兼容的系统增加了数据工作者的挫败感和低效率。
幸运的是，一点自动化可以弥合您的数据源与使用和分析数据的平台之间的差距。使用 KNIME 等工具，您可以简化整个数据访问和收集过程。方法如下：
KNIME Analytics Platform 让您以最少的编码知识连接到 300+ 数据源。无论您是需要从 SQL 数据库、NoSQL 存储、电子表格、云存储（如 Amazon S3 和 Google Cloud）、Databricks、Snowflake 还是 REST 服务获取数据，KNIME 都有一个预构建的连接器库，可以快速提取您的数据。
您可以将数据源集成到一个工作流中的数量没有真正的限制。
需要将 SAP 和市场数据放在同一个地方？没关系。需要从云端、本地提取数据，然后使用 API？没关系。这意味着您可以绕过手动的、容易出错的数据收集过程，而是创建一个可重复的无错误过程，从而节省您的时间和精力。
在提取所有需要处理的文件后，您可以轻松地标准化、混合和转换这些数据集，并使用 KNIME 直观的可视化工作流程构建其余的分析。
设置数据连接后，自动化可以帮助您确保数据始终是最新的，并且无需人工干预即可进行分析。此外，自动化让您可以自由扩展从中获取数据的来源数量。当您有 5 个数据源时有效的手动过程在有 50 个、100 个或 500 个数据源时将不起作用，但自动化过程可以轻松处理任意数量的来源。
KNIME 工作流还会自动将您设置的转换应用于新数据，无需任何额外工作即可更新您的报告。无需一遍又一遍地重新连接到数据来构建相同的报表，也无需依赖 Excel 宏来正确设置其格式。
您可以构建一次数据工作流，然后永久执行它。
KNIME 工作流程的自动化可通过 KNIME Team 计划实现，并且可以通过计划来实现。您可以将 KNIME 工作流程配置为在特定时间或间隔运行。例如，您可以安排一个工作流，以便每天早上从数据库中提取新的销售数据。这可确保您的数据始终是最新的，并且您永远不会使用过时的信息。
使用 KNIME 的团队计划，您只需为使用的内容付费，并且可以随时取消订阅。您可以根据不断变化的工作负载扩展或缩减使用量，从而避免全职许可证的费用。
连接到分析所需的数据可能会占用您工作日的数小时。但它不需要这样做。借助 KNIME，您可以加快和改进处理数据的方式 — 连接到不同的来源，根据需要与第三方信息系统或新技术集成，使用这些数据构建任何复杂程度的分析，并自动化整个过程。
设置自动化数据工作流不仅可以节省时间，还可以降低出错风险，让您专注于真正重要的事情 — 从数据中获得有意义的见解，从而做出更明智的决策。
