하위코드와 노코드의 인기가 날이 갈수록 커지고 있다. 각종 애플리케이션 제작 시간을 감소하는 데 도움이 되기 때문이다. 결과적으로 프로그래밍 지식이 없는 '시민 개발자'가 증가하고 있다.
또, 시장 조사 기관 가트너는 2024년이면, 애플리케이션 65%는 하위 코드 플랫폼으로 개발될 것이라는 전망을 발표해, 개발 분야에서 대세로 떠오를 것을 쉽게 짐작할 수 있다. 그런데, 하위코드 툴로 앱을 어떻게 제작할 수 있을까?
글로벌 테크 매체 테크리퍼블릭이 하위코드 툴을 이용한 빅데이터 앱 제작 6단계를 아래와 같이 소개했다.
1. 사업에 필요한 조건 정의
IT 및 비즈니스 업계 관계자라면, 구체적인 사업 문제를 확인하거나 애플리케이션을 사용하기 위해 빅데이터가 필요하다. 이 과정에서 IT 및 비즈니스 업계 관계자, 데이터 과학자들은 필요 이상으로 많은 빅데이터를 가져오는 문제를 방지하기 위해 애플리케이션에 필요하지 않은 빅데이터도 확인해야 한다.
2. 인공지능으로 불필요한 데이터 제거하기
데이터 과학자가 수행해야 할 작업이다. 이 단계에서는 하위코드 애플리케이션으로 데이터가 전달되기 전, 인공지능 알고리즘의 형태로 데이터 필터를 개발한다. 필터를 이용해 불필요한 데이터를 걸러내 빅데이터 파일의 크기를 줄일 수 있다.
3. 필요한 API 개발하기
하위코드 툴은 주요 소프트웨어 패키지에 사전 정의된 API와 함께 제공된다. 그러나 모든 시스템에 적용할 수 있는 API는 없다. 따라서 하위코드 앱이 접근해야 하는 시스템을 분석하고, 누락된 API가 있는지 확인할 필요가 있다. 만약, API가 없다면 직접 코드를 입력해야 한다.
4. 비정형 데이터를 고정 기록으로 변환하기
애플리케이션에 필요한 비정형 빅데이터에서 데이터 필드 덩어리로 구문 분석한다. 그리고, 고정 기록 내의 고정 필드로 데이터 포맷을 한다.
5. ETL 툴을 이용해, 빅데이터 정상화 및 다른 시스템으로 옮기기
고정 기록으로 포맷된 빅데이터는 접근해야 하는 다른 시스템의 데이터 기록과 일치해야 한다. ETL 툴을 사용하면, 데이터 정상화 및 이동 작업을 자동으로 처리할 수 있다.
6. 테스트 및 정리
마지막 단계에서는 하위코드 앱을 실행해, 비즈니스에서 필요로 하는 올바른 데이터를 수집하고 처리하며, 결과를 제대로 반영하는지 확인해야 한다. 빅데이터를 하위코드 애플리케이션으로 변환하는 과정은 시간이 오래 걸린다.
그러나 지속해서 사용할 수 있는 변환된 빅데이터를 개발할 하위코드 앱이 충분하다면, 시간이 오래 걸려도 수행할 가치가 있는 작업이다. 즉, 데이터 변환이 비즈니스 가치를 지니고 있는가가 핵심이다.
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