Cómo usar plataformas de código bajo para crear aplicaciones de big data

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Las herramientas de desarrollo de bajo código están ganando popularidad en las empresas porque los usuarios las ven como formas de sortear los atascos de TI que les impiden hacer las cosas.

Para 2024, Gartner predice que el 65% de todo el desarrollo de aplicaciones se realizará con plataformas de código bajo, y que el 66% de las grandes empresas utilizarán al menos cuatro plataformas diferentes de creación de aplicaciones de código bajo. Sin embargo, el código bajo tiene sus límites. Hay formas de usar código bajo con big data si hay suficiente valor comercial para justificar el desarrollo de la metodología para facilitarlo.

1. Defina los requisitos de su empresa

Los usuarios de TI y comerciales deben identificar el problema comercial específico o el uso que la aplicación pretende abordar, junto con los tipos de big data que se necesitarán. Durante este paso, los usuarios comerciales, TI y ciencia de datos (si hay un departamento de DS separado) también deben identificar los macrodatos que la aplicación no necesitará porque no desea incorporar más macrodatos de los que necesita. necesario, ya que crea gastos generales innecesarios y atasca el procesamiento.

2. Utilice IA para eliminar datos innecesarios

Esta es una tarea para los científicos de datos, a quienes se les pedirá que desarrollen un filtro de datos en forma de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que eliminará cualquier big data que no sea necesario antes de que los datos se envíen a la aplicación de código bajo.

3. Desarrolle las API necesarias

Las herramientas de bajo código vienen con API predefinidas (interfaces de programación de aplicaciones) para los principales paquetes de software, pero no tienen API para todos los sistemas. En este paso, TI analiza a qué sistemas debe acceder la aplicación de código bajo y determina si falta alguna API. Si no existe una API, podría ser necesario codificar una.

4. Convertir datos no estructurados en registros fijos

En este paso, TI selecciona los datos de los grandes datos no estructurados necesarios para la aplicación, analiza los datos no estructurados en fragmentos de campos de datos y luego formatea los datos en campos fijos dentro de un registro fijo.

5. Utilice una herramienta ETL para normalizar y transferir macrodatos a otros sistemas.

Los macrodatos que se han formateado en registros fijos deben poder coincidir con los registros de datos de otros sistemas a los que es necesario acceder.

6. Probar y perfeccionar

El último paso es ejecutar la aplicación de código bajo para ver si recoge los datos correctos, los procesa correctamente y devuelve los resultados que espera la empresa.

Convertir big data para que se ejecute con aplicaciones de bajo código requiere mucho tiempo, pero vale la pena si hay suficientes aplicaciones de bajo código que se pueden desarrollar a partir de los grandes datos convertidos que se pueden reutilizar continuamente, proporcionando un alto valor comercial a la empresa.

El valor comercial es la clave, porque el resultado final es siempre si el esfuerzo de conversión de datos vale la pena.

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