Datenanalyse ohne Code: Was KNIME für Controller leisten kann
KNIME (sprich: "naim") steht für Konstanz Information Miner und ist ein grafisches Analyse-Tool, das sich ideal für Controller eignet, die strukturiert und wiederholbar mit Daten arbeiten möchten, ohne zu programmieren. Statt Code zu schreiben, werden sogenannte «Nodes» (Knoten) über eine visuelle Oberfläche miteinander verbunden. Das Ergebnis: ein reproduzierbarer Analyse-Workflow, der sich jederzeit anpassen, automatisieren und weitergeben lässt.
Typische Anwendungsfelder im Controlling reichen von der Datenaufbereitung (z. B. Import, Bereinigung, Transformation) über Klassifikationen von Buchungen (etwa zur Abgrenzung von Kostenarten) bis hin zu Prognosemodellen oder Clustering-Verfahren. KNIME bietet dafür eine Vielzahl integrierter Algorithmen, von klassischen Regressionsverfahren bis hin zu modernen Machine-Learning-Ansätzen. Besonders attraktiv ist die Möglichkeit, ganze Workflows zu automatisieren, zum Beispiel für Monatsreports oder Ausreißeranalysen.
Vorteile: Nutzerfreundlichkeit und kostenfreie Grundversion
Die Stärken von KNIME liegen in seiner Nutzerfreundlichkeit: Es braucht keine Programmierkenntnisse, um auch komplexere Modelle zu bauen. Die visuelle Struktur macht Analysen transparent, leicht nachvollziehbar und teamfähig. Zudem können Controller auf eine große Bibliothek vorgefertigter Nodes zurückgreifen, in der von SAP-Konnektoren bis zu Python- oder R-Erweiterungen alles nötige vorhanden ist.
Auch KNIME ist Open Source. Das bedeutet: Die Grundversion ist kostenfrei, flexibel erweiterbar und profitiert von einer aktiven, professionellen Nutzer-Community. Für Unternehmen, die höhere Anforderungen an Sicherheit, Kollaboration oder Skalierbarkeit haben, gibt es zusätzlich kommerzielle Erweiterungen, wie etwa KNIME Server. Für den Einstieg und die tägliche Arbeit im Controlling reicht aber meist die freie Version vollkommen aus.
Grenzen durch Einschränkungen in der Oberfläche
Natürlich hat auch KNIME Grenzen: Die grafische Oberfläche ist nicht so flexibel wie reines Programmieren. Bei sehr individuellen Anforderungen kann es nötig sein, mit eingebetteten Python- oder R-Nodes zu arbeiten. Und während einfache Analysen rasch aufgebaut sind, erfordern komplexere Workflows etwas Einarbeitung.
| Praxisbeispiel |
Eine Controllerin möchte Buchungen automatisiert nach Buchungstexten und Kostenstellen klassifizieren, zum Beispiel Reisekosten, IT-Ausgaben und externe Beratung. In KNIME erstellt sie einen Workflow, der die Daten importiert, Text-Merkmale extrahiert, ein Klassifikationsmodell trainiert und Ergebnisse ausgibt – ohne eine einzige Zeile Code. Die Analyse kann sie regelmäßig neu ausführen, erweitern oder an Kollegen weitergeben. |
KNIME eignet sich ideal für Controller mit analytischer Neugier, aber ohne Programmierambitionen – oder für BI-Abteilungen, die strukturierte Workflows zur Verfügung stellen wollen, auf die andere Fachbereiche zugreifen können. Es ist zudem ein hervorragendes Einstiegstool, um Data-Science-Logik zu lernen, bevor man auf Python oder R umsteigt.
Fazit: Wer im Controlling moderne Analysen mit wenig technischem Aufwand realisieren möchte, findet in KNIME ein verlässliches, leistungsfähiges und gut dokumentiertes Werkzeug, das ideal für den Einstieg in datengetriebenes Arbeiten ist.
Hinweis
Der Text ist ein Auszug aus dem Buch „ Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden" von Florian Bliefert, erschienen 2026 bei VCW.
