使用低代码平台创建大数据应用程序的 6 个步骤

低代码开发工具旨在缩短应用程序开发时间。通过使用图形用户界面和点击式工具将应用程序拼凑在一起来实现这一点,从而使没有编程知识的最终用户“公民开发人员”可以轻松地开发应用程序。低代码工具还允许 IT 技术人员插入自定义代码,以赋予应用程序低代码工具无法自行生成的功能。

低代码开发工具在公司中越来越受欢迎,因为用户将它们视为解决阻止他们完成工作的 IT 僵局的方法。

到 2024 年,Gartner 预测所有应用程序开发的 65% 将使用低代码平台完成,66% 的大公司将使用至少四种不同的低代码应用程序构建平台。

Gartner预测低代码

然而,低代码也有其局限性。例如,低代码旨在处理固定记录长度的事务数据。在处理非结构化大数据时,这使得低代码成为不可能的事情?如

由于低代码开发必须处理包含明确描述的数据字段的固定记录,因此主要任务是将非结构化大数据格式化为固定记录。以下是步骤:

1. 定义您的业务需求

IT 和业务用户应确定应用程序旨在解决的特定业务问题或用途,以及所需的大数据类型。因为你不希望产生冗余的数据,因为它会产生不必要的开销并使处理陷入困境。

2. 使用人工智能清除不必要的数据

这是数据科学家的一项任务,他们将被要求以人工智能(AI) 算法的形式开发数据过滤器,该过滤器将在将数据转发到低代码应用程序之前消除任何不需要的大数据。

例如,如果您使用中西部的大数据天气预报,但不需要了解北部的天气,则算法过滤器可以排除任何与中西部无关的数据。这减少了大数据文件的大小。

3. 开发任何必要的 API

低代码工具为主要软件包提供了预定义的 API(应用程序编程接口),但它们没有适用于每个系统的 API。

在此步骤中,IT 会分析低代码应用程序需要访问哪些系统,并确定是否有任何 API 缺失。如果 API 不存在,则可能需要编写一个 API。

4. 将非结构化数据转化为固定记录

在此步骤中,IT 从应用程序所需的非结构化大数据中选择数据,将非结构化数据解析为数据字段块,然后将数据格式化为固定记录内的固定字段。

5. 使用 ETL 工具规范化大数据并将其转移到其他系统中

格式化为固定记录的大数据必须能够与其他系统中需要访问的数据记录相匹配。

提取-转换-加载 (ETL) 工具根据 IT 在其中定义的业务规则,可以自动执行此步骤。

6. 测试和完善

最后一步是执行低代码应用程序以查看它是否获取正确的数据、正确处理并返回业务期望的结果。

将大数据转换为与低代码应用程序一起运行是很耗时的,但如果有足够的低代码应用程序可以从转换后的大数据中开发出来并且可以持续重用,从而为业务提供高业务价值,那么这是非常值得的。 

推荐阅读:低代码应用:软件开发的多合一方法