workflows) w KNIME mogą być wykorzystywane jako zestawy danych do tworzenia szablonów raportów, które mogą być eksportowane do formatów dokumentów, takich jak.doc,.ppt,.xls,.pdf i innych.
Inne cechy KNIME:
Podstawowa architektura KNIME pozwala na przetwarzanie dużych woluminów danych, które są praktycznie ograniczone tylko dostępnym miejscem na dysku twardym (brak ograniczeń do dostępnej pamięci RAM). Np. KNIME umożliwia analizę 300 milionów adresów klientów, 20 milionów obrazów komórek i 10 milionów struktur molekularnych. Dodatkowe wtyczki umożliwiają integrację metod eksploracji tekstu, wyszukiwania obrazów, a także analizy szeregów czasowych. KNIME integruje się również z innymi projektami o otwartym źródle, np. algorytmami uczenia maszynowego z WekaStrona domowa: Weka 3: Machine Learning Software in Java., pakietem statystycznym RStrona domowa: The R Project for Statistical Computing., a także z bibliotekami LIBSVMStrona domowa: LIBSVM – A Library for Support Vector Machines (ang.)., JFreeChartStrona domowa: JfreeChart., ImageJStrona domowa: ImageJ. i Chemistry Development Kit. KNIME jest zaimplementowany w języku Java, ale pozwala również na klasy opakowujące (ang.