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KNIME Analytics Platform 5.2では、Eメールデータの分析機能、より多くのデータベースとデータタイプのサポートの改善、より簡単なフォーマットとクリーニング、より良いプロキシのサポートなど、いくつかの機能強化を行いました。

KNIME Database Extensionは、TeradataとSAP HANAのサポートを改善しました。
Databricksエクステンション用の組み込みDatabricks JDBCドライバが含まれており、追加のセットアップ手順を省くことができます。
また、この拡張機能では、データベースから直接、またはデータベースへ、（テキストベースの）化学データや生物学データの読み書きがサポートされています。

新しい String Cleaner ノードにより、特定のフォーマットやクリーニングのニーズに簡単に対応できるようになりました。
複数の列に対する操作、特殊文字、記号、数字、空白、改行の削除、大文字小文字の変更、最小文字列長を達成するためのパディングの追加を行うことができます。
String Cleaner ノードを使用するサンプルワークフローはこちら。

アップデートされた Google and Microsoft Authenticatorノードは、認証ノード間で一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。
新しいcredentialsウィジェットでは、フロー変数がサポートされ、ユーザーは様々なステップ間で情報を渡すことができ、下位互換性を維持しながらREST および Python との相互運用性を強化します。

認証されたプロキシを経由してリモートロケーションに安全に接続し、コンポーネントの更新やその他の関連アクションを実行できるようになりました。
プロキシ設定は、KNIME Hub上のスペースと対話し、KNIME Explorerをナビゲートする場合でも、ワークフロー内でREST clientノードを使用する場合でも、外部接続を必要とするワークフロー内のPythonノードを使用する場合でも、アプリケーション全体で使用することができます。

GroupBy、Row Aggregator、Pivotノードなどの集計ノードは、特に大きなデータセットを扱う場合に、より高速に動作するようになりました。
また、Excel Reader ノードでは、ギガバイトに及ぶ非常に大きなサイズのファイルを読み込むことができます。

Call Workflowノードでは、呼び出したいKNIME Hub上のワークフローのバージョンを選択できるようになりました。