Создайте поисковую систему и другие идеи для стартапа с помощью Data-Ferret
indie-hackers saas opensource

Создайте поисковую систему и другие идеи для стартапа с помощью Data-Ferret

8 февраля 2023 г.

Data-ferret – это крошечная, но мощная библиотека утилит для сканирования или с легкостью преобразовывать глубоко вложенные и сложные объектные данные. Он доступен как проект с открытым исходным кодом по лицензии MIT.

Он может искать и преобразовывать сложные данные, интерфейс или форма которых не могут быть гарантированы (бессхемные), другими словами, запутанные данные< /эм>.

data-ferret предназначен для расширения. Он поддерживает экземпляры пользовательских классов или итерации, помимо нативных типов данных JavaScript.

Кроме того, он обеспечивает первоклассную поддержку обработки объектов с циклическими ссылками.

Я хотел бы предложить своим читателям пять лучших вариантов жизнеспособных продуктов SaaS, которые могут извлечь выгоду из использования data-ferret для построения бизнеса.

Идеи для стартапа

1. Поисковая система

Одним из наиболее потенциальных применений data-ferret является создание типичной поисковой системы. Вы можете использовать функцию data-ferret locateText() или создать собственную функцию traverse() для определенных возможностей.

Это может быть применено к различным отраслям как продукт SaaS. Например;

  1. Универсальный магазин для поиска работы и предложений по недвижимости с использованием данных из различных источников и сторонних поставщиков листингов. locateText() или ваш пользовательский traverse() не требуют нормализации данных для работы с ним. Пользователям могут быть представлены все свойства, доступные в наборе данных, с помощью getUniqueKeys().
  2. Та же концепция может применяться к платформе социальных сетей, которая позволяет пользователям искать сообщения, фотографии и другой контент на основе ключевых слов, хэштегов и других критериев. без необходимости знать конкретную схему данных.
  3. То же самое относится и к системе поиска новостей, где можно сопоставить конкретный текст или любые теги или флаги, которые могут существовать в наборе данных, или к системе поиска научных статей, которая позволяет пользователям искать научные статьи по ключевым словам, авторам и другим критериям, не зная конкретной схемы данных.
  4. Чат-бот службы поддержки клиентов, который позволяет пользователям искать ответы на распространенные вопросы и проблемы, не зная конкретной схемы данных.
  5. Юридическая поисковая система, которая позволяет пользователям искать прецедентное право и другие юридические документы по ключевым словам, судьям и другим критериям, не зная конкретной схемы данных.
  6. медицинская поисковая система, которая позволяет пользователям искать медицинскую информацию и исследования на основе ключевых слов, условий и других критериев, не зная конкретной схемы данных.

2. Служба редактирования/модерации контента

Возможно, идея вашего следующего продукта связана с GDPR или вам придется иметь дело с конфиденциальными данными, такими как кредитные карты, или сведениями, которые должны быть анонимными. Или в целом должна быть реализована модерация контента.

Вы можете использовать replaceText() для преобразования набора данных и обобщения своего подхода, не беспокоясь об изменении интерфейса/схем.

3. Служба переноса данных

Инструмент для переноса данных, позволяющий компаниям беспрепятственно переносить данные из одной системы в другую независимо от структуры или формата данных.

Вы можете использовать getUniqueKeys() в сочетании с locateKey(), чтобы отобразить схему исходного набора данных, и через пользовательский интерфейс панели управления пользователь может представить новую схему в качестве выходных данных. . Имена ключей могут потребовать переименования или удаления, для этого вам помогут renameKey() и removeKey().

4. Визуализация данных

Data-ferret предоставляет готовую для браузера версию кода, что означает, что он подходит не только для серверных служб Node.J, но и для внешнего интерфейса.

Инструмент анализа данных, позволяющий компаниям легко обрабатывать и визуализировать большие объемы данных из различных источников без необходимости знать конкретную схему данных, звучит вполне правдоподобно.

Data-ferret можно использовать на серверной части для консолидации или подготовки исходных данных. Во внешнем интерфейсе пользовательский интерфейс может использовать те же API для выполнения операций быстрого поиска на стороне клиента. Веб-воркеры могут также использоваться для выполнения ресурсоемких операций в отдельном потоке для убедитесь, что основной поток не загружен для отображения страницы и остается отзывчивым.

5. Аудит данных

Иногда основное внимание уделяется тому, какие данные есть, а не тому, как они структурированы. Например, инструмент сверки данных для финансовых учреждений, позволяющий автоматически сопоставлять и сверять транзакции между несколькими системами и источниками данных, может использовать пользовательскую функцию traverse() или locateKey( ), что позволяет с большей легкостью выявлять отсутствующие записи, неверные значения и т. д., а затем применять необходимые бизнес-правила, будь то создание отчета или исправление данных.

Вот и все. Я надеюсь, что эта статья пробудит ваши творческие способности и может побудить вас проверить мой проект< /а>.

Удачи!

:::информация Также опубликовано здесь.

:::

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE

COPYRIGHT 2020 COFFEE-WEB.RU