企业级无代码开10倍速效率革命!数睿数据带来ISV增长新思路

老K先后写了10几篇关于低代码、零代码的文章,读者们对概念应该不陌生,本文要聊的话题是:企业级无代码。也许你会觉得,老K是不是又要造新词、搞噱头?正相反,企业级无代码已经在行业里有非常广泛的应用,并不是我创造的概念。

要聊企业级无代码,我们先从目前所处的VUCAA时代谈起。

VUCAA时代下,企业数字化如何破局?

这是一个VUCAA(Volatility,Uncertainty,Complexity,Ambiguity, Accelerate)的时代,代表变化、不确定、复杂、模糊和加速。传统的生产和运作方式已经难以满足企业可持续发展的要求,在不确定性中寻找确定性,企业数字化转型变革势在必行。在软件行业用户的IT需求同样也存在“紧急、模糊、易变”的特点,传统的软件开发方式开发流程冗杂、周期长、见效慢,让软件开发陷入困境,制约行业数智化转型。

对于软件供应商来说,当软件产能越来越吃力、软件项目服务复用性低时,提升自身的项目交付能力、提升客户满意度、敏捷响应正在成为ISV们面临的关键挑战。

供需双方需求和技术进步共同催生了无代码开发模式的流行,根据Gartner预测,2024年65%的软件将通过无代码或低代码的方式进行开发。

企业级应用,对无代码开发提出新的要求

无代码开发平台是指零开发经验的业务人员通过拖拽直观的界面,无需编写代码,便能快速构建业务应用系统的开发平台。无代码在满足企业敏捷能力的塑造方面,有着得天独厚的优势。

国内自2014年低代码概念提出后,行业飞速发展,不过市场上大多数低代码/无代码平台的定位是“轻量级”、面向特定场景的软件开发,比如审批、可视化看板等。但无代码开发的需求却不止于此,智慧城市、交通、能源、教育、金融、电信等领域存在大量的 “企业级应用”,这些应用定位在日数据量10 TB以上、系统流程结构复杂、涉及多内外部数据源、事务密集、用户数多,且有较强的安全性考虑。

根据艾瑞咨询最近发布的《2021年中国企业级无代码开发白皮书》(以下简称《白皮书》),企业级的软件一般还需要具备企业级构建方法,即需求分析、软件设计、装配、自动化测试、CI、CD的工程化能力。优秀的无代码平台,能够在需求分析、软件设计、自动化测试、软件文档生成等方面都具备相应的工具支撑。

企业级无代码开10倍速效率革命!数睿数据带来ISV增长新思路

《白皮书》还对Unqork、Mendix、微软Power Platform、数睿数据这几家国内外典型厂商进行了案例分析,认为企业级无代码作为“量变引起质变”的软件开发模式,因重塑了软件开发模式、企业业务增长模式、社会生产关系等,将具有越来越高的占比。

数据驱动模式,是无代码演进的必然趋势

《白皮书》认为经过多年的探索和实践,围绕着样式、逻辑、数据,目前市场上的低/无代码主要有三种驱动模式:

第一种,表单驱动。就是业务流程驱动,通过将业务抽象成普适易用的样式,对不懂代码逻辑的业务人员友好,但不支持复杂、容量超大的软件构建。

第二种,流程驱动。这种模式核心在于数据结构/表结构,即通过数据结构的定义来描述业务的核心能力。具体而言,模型驱动在构建软件时会先构建数据结构,再构建业务场景。

第三种,数据驱动。从数据作为起点,解决“数据从哪儿来、给谁用”的问题,不依赖于业务流程或者数据结构,数据驱动的模式实际上兼具了表单驱动和模型驱动的优势。

这三种模式并非简单的谁取代谁的关系,它们将在很长的一段时间内实现共存。

不管是表单驱动还是模型驱动,尽管都是具体问题的一定抽象,但抽象仍然不彻底,其可迁移性和普适性不足,从而在软件开发中捉襟见肘、四处碰壁。只有在表单、工作流、权限等基础上再度抽象,将其“无差别”看作数据时,才可使得适应性进一步增强。这是一种“数据驱动、数用一体”的软件构建理念,要保证无码化构建的企业级应用长期可持续演进,必须实现数据与软件的价值闭环。

企业级无代码开10倍速效率革命!数睿数据带来ISV增长新思路

数睿数据Smartdata

数据驱动的企业级无代码软件平台

《白皮书》对国内的典型厂商——数睿数据旗下的企业级无代码软件平台Smartdata进行了深度剖析。数睿数据从2016年至今解构了100多个中大型软件项目,把这些软件的业务逻辑进行了提取,总结出了一套框架,这也是数睿数据的核心方法论:

软件=数据+形式(管理,分析,运营)

管理域:经常看到的表单、流程、视图、画布,通过模块化的表单构建器、流程构建器、仪表盘构建器、画布构建器来进行应用搭建和装配,实现足够的灵活。

数据域:实现数据连接、数据标准、数据交换、数据资产的管理、接口开放。

分析域:则提供数据BI分析仪表盘、可视化数据大屏、数据文档等功能。

运营域:建立每个行业独有的核心算法逻辑,如教育领域的智能排课业务逻辑。

企业级无代码开10倍速效率革命!数睿数据带来ISV增长新思路

数睿数据认为,各个部门的业务流程形式多变,但数据资产是统一的。传统软件开发大多都是从业务需求入手开始设计,无法完全挖掘数据价值。“数据驱动”的无代码开发方式无需对业务逻辑做过多抽象来适应编程语言,而是让程序主动适应业务诉求,IT项目开发对市场需求响应的速度和能力才会有实质性飞跃。

企业级无代码其实就是用数据定义软件,数据驱动软件构建,所以数睿数据创新性地将“数据驱动”作为Smartdata的核心设计模式。

AI原生能力方面,数睿数据的Smartdata也挖掘了不少智能应用场景。据悉平台具备“OneSketch所画即应用”能力,在白纸上画的原型通过拍照识别即可完成一个页面的拖拽和生成。在应用装配过程中,平台会进行智能引导,同时给出组件和属性配置建议,提升用户体验及装配效果。

成功,往往只需要领先半步!

了解了Smartdata的各种黑科技,你是不是跟我一样好奇,想知道它在哪些行业有过成功的实施经验?有一句话叫做:“成功,往往只需要领先半步!”,下面选取了《白皮书》中2个比较有代表性的案例与大家分享。

无代码在数字孪生平台的落地

数睿数据与数字看点合作为国内某人工智能上市公司搭建新型智慧化园区,用科技赋能园区管理与运营。数睿数据利用自身的数据能力与无码化优势,结合数字看点的三维场景构建能力,突破物理空间的限制,将“数字孪生+AI+大数据”应用到社区生活、园区生产等六大场景,提高园区运营效率,可实现前端展示大屏与后端数据变动同步。

在数睿数据工具的赋能下,智慧园区项目仅在40天内即完成交付,解决数字孪生平台长期以来前端大屏展示与后台数据割裂的痛点。

企业级无代码开10倍速效率革命!数睿数据带来ISV增长新思路

无代码在生产线预测和管理自动化的落地

中国2025制造战略十大领域之一材料域,某复合材料研究院需构建一套针对膜材料产线的生产管理-智能监控-预警诊断全流程“预防性诊断平台”,用自动化和数字化赋能传统工业生产线预测和管理。传统工业生产存在数字化基础弱、建设需求不明确等问题,市场现有系统不能直接套用,需要针对客户痛点在调研同时进行设计开发,存在难以控制交付周期的问题。

在数睿数据无代码平台的支持下,仅在40天内投入1名项目经理、 2 名非研发配置人员就完成了需求梳理与系统搭建,短时间内高效完成客户需求,同时完成远程测试部署。

作为在软件开发领域有20多年经验的人,我看完这些项目实施案例,是非常震惊的。无代码的跨界赋能潜力充满想象空间,期待未来企业级无代码能为各行各业、不同规模的企业带来更多切实的效益。

据悉,数睿数据的Smartdata产品已服务于数十家垂直行业头部厂商,帮助合作伙伴完成多个千万级纯软件解决方案交付,业务客户覆盖政府、城市管理、社会治理、教育、交通、应急、通信、军工、化工、企业管理等多个行业,积累了丰富的项目实施经验。

企业级无代码,数字时代致胜的关键

在瞬息万变的世界里,拥有快速适应、高效敏捷的应用构建能力是发展所必备的生存能力。以数睿数据Smartdata为代表的企业级无代码平台,为企业的数字化转型带来了许多独特的价值:

快速构建企业级数字化能力。对于企业来说,数字化变革是致胜未来的关键,通过企业级无代码平台,能够帮助企业快速构建数字化能力,掌握先进生产力,在竞争中脱颖而出。

赋能企业敏捷变革的能力。在VUCAA时代下,企业敏捷变革的能力,是决定生死的一种能力,塔勒布在《反脆弱》一本书强调,比企业规模、发展快速更重要的是具备“反脆弱”性,即能够在快速变化的环境当中,感知和应变的能力。企业级无代码平台,正是赋予了企业敏捷变革的能力。

助力企业第二曲线增长。海尔的张瑞敏说过:“没有成功的企业,只有时代的企业”,企业的发展都遵循自然规律,高速增长之后迎来的就是衰败。应对的方法就是寻找第二曲线,在第一曲线衰败以前,找到并且实现第二曲线的增长。企业级无代码平台,能够帮助企业快速创新、低成本试错,从而加速寻找第二曲线。

降本增效,基业长青。企业级无代码平台,具备成本优势,能够帮助企业在实现数字化转型的同时,降本增效,使企业的数字化能力成为企业的核心能力,帮助企业实现稳步发展、基业长青。

结语

如何看待市面上的无代码与低代码公司?

企业级无代码如何帮助企业摒弃传统繁琐复杂的开发方式,实现业务敏捷与能力复用?

近期,数睿数据联动软件行业大咖,制作系列分享直播。解读行业案例,全程干货分享,提供行业可复用实操方法,用新思路解决软件公司增长难。

获取白皮书、看课程,都在官方公号【数睿数据】。

软件开发供需两端都在变革的背景之下,企业的应对策略是什么?

结合无代码在IT服务业、智慧城市/政务、工业、教育等行业的最新落地案例,关于企业级应用开发的更多问题都将在这份《2021年中国企业级无代码开发白皮书》中得到回答。

(来源| 技术领导力)

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