Чи може no-code замінити Python? Розбір KNIME Analytics Platform

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт! Мене звати Ігор Козлов, я Data & ML Engineer у Levi9. Я вирішив перевірити, наскільки далеко можна зайти в data science без Python — і спробував KNIME. У цій статті розповідаю, що з цього вийшло та не вийшло.

У якийсь момент стало зрозуміло, що ШІ змінює роботу з даними одразу на двох рівнях: алгоритми стають складнішими, а взаємодія з ними — простішою. В Levi9 ми зазвичай тестимо нові інструменти й дивимось, чи вони працюють у реальних кейсах. І з аналітикою цей процес доволі очевидний: поріг входу помітно знизився, а доступ до даних перестав бути суто технічною історією — часто достатньо просто сформулювати запит текстом.

На практиці це зводиться до двох типових запитів від клієнтів. Перший — швидший і простіший доступ до аналітики. У відповідь на це можна працювати з підходами на кшталт text-to-SQL і text-to-API, поєднуючи великі мовні моделі з MCP-серверами.

Другий запит — автоматизація ETL-процесів. Дані стають дедалі складнішими, і клієнтам важливо мати можливість описати потрібний процес Extract—Transform—Load звичайною людською мовою, а побудову реального робочого пайплайну передати ШІ.

Саме з цієї причини стало цікаво подивитися, які інструменти вже є на ринку. У результаті я зупинився на одному з них — KNIME Analytics Platform.

Як влаштований KNIME

Перше, що привертає увагу в KNIME Analytics Platform, — це те, що платформа є open-source і має велику кількість розширень та можливостей для кастомізації. Її функціональність охоплює весь життєвий цикл роботи з даними й машинним навчанням: від доступу до даних і ETL до створення ML-моделей та автономних агентів.

В основі KNIME — візуальне програмування. Інтерфейс побудований за принципом drag-and-drop, що добре видно на прикладі нижче.

У центрі інтерфейсу розташований редактор Workflow, де відбувається побудова й взаємодія з пайплайнами даних. Ліворуч знаходиться Node Explorer з усіма «будівельними блоками», а також інші меню, зокрема K-AI — AI-чат усієї екосистеми KNIME, до якого я ще повернуся. Внизу екрана розміщені Console та Node Monitor, які використовуються для аналізу й дебагу робочих процесів.

Це дещо нагадало мені Jupyter Notebook, де поєднуються текст, код і візуалізації. У KNIME ж замість коду використовуються візуальні ноди.

Маючи лише базові знання програмування, користувачі можуть із цих блоків зібрати повноцінний production-ready workflow. Якщо ж виникає потреба в глибшій кастомізації або роботі зі складними процесами, KNIME дозволяє підключати Python або R, які широко використовуються в data science і нативно підтримуються платформою.

Перші кроки

Після завантаження KNIME Analytics Platform я насамперед зробив кілька базових речей.

Якщо ви працюєте з KNIME на Linux, застосунок варто запускати командою
DK_BACKEND=x11 ./knime — це допомагає уникнути деяких проблем, пов’язаних із роботою чату.

Далі потрібно встановити додаткові розширення через меню Menu → Install Extensions, обравши потрібні. Краще KNIME AI, Database та Labs Extensions — вони покривають більшість сценаріїв взаємодії з LLM і додають додаткові ноди до workflow. Особисто я встановив усі доступні розширення та усі приклади workflow, бо було цікаво дослідити можливості спільноти KNIME Community.

В освітньому розділі курсів KNIME є готові до тестування робочі процеси, які можна одразу використати. Наприклад, там доступні workflow для роботи з RAG.

З чого складається workflow в KNIME

ETL-процес у KNIME будується на кількох базових елементах.

Вузли (Nodes) — це окремі кроки workflow. Кожен вузол відповідає за одну конкретну дію: зчитування файлу, фільтрацію рядків, навчання моделі або побудову візуалізації.

Порти та з’єднання (Ports and Connections) визначають, як вузли взаємодіють між собою. Дані, моделі та інші об’єкти передаються з вихідного порту одного вузла на вхідний порт іншого через з’єднання, створені в редакторі workflow.

Робочі процеси (Workflows) — це виконувані ланцюжки з’єднаних вузлів, які описують повний процес роботи з даними. Оскільки кожен крок явно представлений окремим вузлом, workflow фактично фіксує всю логіку трансформацій і може слугувати документацією.

Компоненти та мета-вузли (Components and Metanodes) використовуються для роботи зі складними workflow. Метавузли об’єднують кілька вузлів в один контейнер, що спрощує навігацію у великих схемах. Компоненти створюються з фрагментів workflow і призначені для повторного використання. Вони можуть мати власні налаштування та інтерактивні представлення і поширюватися через KNIME Hub.

Для перевірки результатів використовується Node Monitor. Він показує повну таблицю даних на виході будь-якого вузла, що дає змогу швидко побачити результат операцій і трансформацій без додаткових інструментів.

Як у KNIME працює керування потоком

Робота з реальними даними рідко зводиться до лінійної послідовності кроків. Часто потрібні повторення, умовна логіка та обробка помилок. У KNIME це реалізується через вузли керування потоком, з яких і складаються більш складні автоматизовані workflow.

Змінні потоку (Flow Variables) використовуються для передачі параметрів усередині workflow. Вони дають змогу змінювати налаштування наступних вузлів під час виконання. Наприклад, змінна потоку може містити шлях до файлу, дату або умову фільтрації.

Цикли (Loops) застосовуються для багаторазового виконання одного й того самого фрагмента workflow. Це базовий механізм автоматизації, який використовується, зокрема, для обробки наборів файлів або повторюваних обчислень.

Умовне виконання (Switches) керує тим, якою гілкою піде workflow. Вузол IF Switch створює дві вихідні гілки і пропускає дані лише через одну з них — залежно від заданої умови. Активну гілку можна визначити вручну або через змінну потоку. Вузол CASE Switch працює аналогічно, але підтримує три і більше варіантів, що зручно для складнішої логіки.

Обробка помилок (Try / Catch Errors) використовується для контролю збоїв під час виконання. Усі вузли між Try і Catch Errors виконуються в одному блоці. Якщо один із них завершується з помилкою, workflow не зупиняється, а переходить у окрему гілку, де можна зафіксувати помилку або виконати альтернативні дії.

Такі механізми відповідають типовим сценаріям у бізнес-процесах: регулярним задачам, умовній логіці та ситуаціям, коли частина системи тимчасово недоступна. У KNIME ці сценарії збираються у вигляді наочних workflow без прихованої логіки.

Як у KNIME використовується GenAI

GenAI в KNIME інтегрований у кількох формах. Найпомітніша з них — асистент K-AI.

Асистент K-AI

K-AI — це вбудований AI-асистент, який працює безпосередньо всередині середовища KNIME. Його логіка добре знайома всім, хто вже працював із chat-based інтерфейсами, але тут він прив’язаний не до тексту, а до реального workflow.

Q&A. Асистент відповідає на запитання про роботу з платформою. Наприклад, на запит «Як відфільтрувати дані за датою?» він підкаже відповідний вузол і спосіб його використання. Це більш ізі спосіб, коли не пам’ятаєш назву вузла або не хочеш шукати його вручну в Node Explorer.

Build Mode. У цьому режимі K-AI може створювати workflow на основі текстового опису. Наприклад, за запитом на побудову стовпчикової діаграми для відображення зростання за місяцями система додає потрібні вузли на полотно та з’єднує їх між собою. Асистент може як створювати нові workflow, так і доповнювати вже існуючі.

Фактично K-AI знімає частину ручної роботи з побудови workflow і навігації по екосистемі вузлів.

Варто враховувати, що безплатний тариф обмежений 20 взаємодіями з K-AI на місяць, тож цей інструмент швидше підходить для точкових задач і експериментів, ніж для regular use.

RAG

За допомогою розширень від спільноти в KNIME можна зібрати RAG-пайплайн: від побудови векторного сховища до налаштування логіки пошуку та підбору контексту. У навчальних матеріалах є готові workflow, які можна завантажити й доволі легко розібрати — зокрема приклади для RAG, про які йшлося раніше в цій статті.

Ці workflow зручні як відправна точка: їх можна адаптувати під власні дані, змінювати етапи пошуку або комбінувати з іншими частинами пайплайну, не починаючи все з нуля.

Автономні агенти

Агентні системи штучного інтелекту (Agentic AI) призначені для автономної роботи з фокусом на досягненні конкретних цілей. Такі агенти здатні виконувати завдання, ухвалювати самостійні рішення та змінювати свою стратегію у відповідь на нові дані.

KNIME інтегрує можливості агентних систем у свої workflow, дозволяючи створювати й розгортати agentic-системи безпосередньо всередині робочого процесу.

Також мені було важливо дізнатися, що KNIME підтримує інтеграцію Model Context Protocol (MCP) у таких агентних workflow. Втім, налаштування MCP у KNIME складніше, ніж у мовах програмування на кшталт Python, які мають спеціалізовані бібліотеки. У KNIME необхідно:

• налаштувати workflow на приймання чітко визначених вхідних даних;
• забезпечити формування структурованих вихідних даних (наприклад, у форматі JSON);
• опублікувати workflow через REST за допомогою KNIME Business Hub;
• створити простий файл опису інструмента відповідно до MCP-схеми, із зазначенням його функцій і способу використання.

Так, це можна вважати недоліком, але він цілком прийнятний для настільки масштабної системи, яка об’єднує в одному застосунку велику кількість процесів.

Скільки це коштує

Безплатна версія KNIME справді добре підходить для знайомства з платформою, експериментів із workflow та локальних прототипів. Якщо ви лише розбираєтеся з аналітикою або тестуєте ідеї, Free-тарифу зазвичай достатньо.

Обмеження з’являються тоді, коли потрібні автоматизація, хмарне виконання, командна робота, розгортання workflow як REST-ендпойнтів або data apps, а також версіонування. У таких сценаріях Free-тариф швидко стає вузьким місцем, і доводиться переходити на платний план.

Нижче — коротке порівняння основних відмінностей.

Також доступні командні та бізнес-плани, орієнтовані на спільну роботу, контроль доступів і питання governance.

​​Підсумки

Робота з KNIME загалом залишила позитивне враження — не через окремі фічі, а через те, як платформа складається в єдину систему. Вона добре відповідає запиту на швидші data-workflow і на інтеграцію AI без повної перебудови існуючих процесів.

Ключова ідея KNIME — візуальне програмування — реально працює. Формат workflow з вузлів і з’єднань знімає частину когнітивного навантаження: логіка процесу залишається видимою, а сам workflow часто може виконувати роль документації. Це помітна відмінність від скриптових підходів, де розуміння процесу швидко губиться між файлами й версіями коду. При цьому KNIME справді знижує поріг входу в ETL, аналітику й базові ML-сценарії для тих, хто не працює щодня з Python або R.

Водночас у платформи є обмеження, про які варто знати заздалегідь.

По-перше, навіть у no-code / low-code середовищі потрібен час, щоб навчитися збирати зрозумілі й підтримувані workflow. Без цього візуальна схема так само легко перетворюється на щось складне для читання.

По-друге, великі workflow з часом стають важкими для редагування й розширення. Навіть із допомогою K-AI екран швидко заповнюється елементами, і підтримка таких схем вимагає дисципліни.

По-третє, інтеграція MCP, як уже згадувалося, залишається нетривіальною. У порівнянні з код-орієнтованими підходами вона вимагає більше явних кроків і підготовки.

У підсумку KNIME — це не просто інструмент для ETL, а цілісне візуальне середовище для роботи з даними. Воно добре підходить організаціям, яким важливо швидко збирати й змінювати data-процеси та давати доступ до аналітики не лише інженерам, а й тим, хто ухвалює рішення.

Сподобалась стаття? Підписуйтесь на автора, щоб отримувати сповіщення про нові публікації на пошту.