随着2020年疫情黑天鹅效应的影响下,数字化,信息化等词汇又被高频提起。在2021年的两会中,数字化转型被写进了十四五规划纲要中。可预见的是,在未来五年,数字化将会高调登场。
一方面,无论是做ERP、CRM还是数字化营销软件的,还是传统的业务流程管理软件、工作流配置引擎、数据分析等公司,纷纷为了追逐风口贴上了低代码的标签。另一边,科技巨头纷纷下场,华为云的ROMA AppCube,钉钉的宜搭,腾讯的微搭和字节的A/B测工具等都在宣告着欢迎大家进入低代码的时代。可以预见的在未来5年,随着低代码技术的成熟及行业经验的积累,越来越多的应用场景将被挖掘。
那么低代码真的是未来敏捷开发的代表?还是大厂们又在营造的一种新鲜概念?本文我们由浅入深,从低代码的由来到未来的趋势,从数据治理到解决方案我们将为您一一解答。
低代码概念阐述及场景应用
什么是低代码?
低代码(low-code,少量代码)与无代码(no-code,零代码,完全不写代码),通过为开发者提供可视化的应用开发环境,降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量,进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。
广义上来说,低代码概念涵盖所有能够完成代码的集成,减少代码开发的应用过程和服务,但狭义上低代码的概念更倾向定位于满足企业业务端应用需求,通过可视化界面,利用少量代码或者无代码即可搭建简单应用和复杂企业级应用的独立开发平台。
其实不要看概念这么的高大上,但本质上并非新鲜事物,而是昨日黄花,你也一直使用的Excel也是低代码工具。
图片来源:艾瑞咨询
那么抛开现象看本质,为什么一个上世纪80年代的概念在今天依旧是个热词?说到这就不得不提到上文所说的“数字化转型”
低代码的适用场景
在今天低代码能有如此发展,主要是WEB应用的前端技术和模型化设计的基础越来越成熟,所以低代码的产生是软件发展的必然产物。这里引用阿里云智能总裁张建锋的话来说:
软件形态的发展分为三个阶段:
第一阶段是大型软件系统, 试图解决企业的所有问题,比如传统的ERP,但实施成本高,企业投入大,交付之后还有很大的运维成本,再次开发也很难;
第二阶段是SaaS软件的兴起,比如CRM系统,这个阶段IT设施统一了,数据也在统一的平台上,但软件还是由不同的供应商提供的,存在数据孤岛;
第三阶段就是低代码平台。低代码弥补了定制化软件太重、SaaS又太轻的“中间需求”,通过高可配置、可变动的“乐高式”工具,来快速解决企业多元化需求。
低代码产品具有高稳定性,通过封装代码,减少后期的运维成本,而这一特点正好符合企业稳态业务流程的搭建。而企业数字化转型和为适应市场需求则会诞生大量敏态业务,这一类业务变化速度快,需要有开放的架构和开源技术以确保业务的弹性扩展能力,而低代码产品正适合企业对敏态业务的开发需求。
同时企业内部各系统相对割裂,数据联通有一定的难度。低代码通过封装代码的方式降低企业对IT人员的需求,将应用搭建自主权交于业务部门,缓解IT人员压力,减少与业务部门间频繁对接需求,符合企业对系统和流程的灵活性和敏捷性要求,让企业的成长不受制于系统。降低企业系统开发和运维的依赖,优化人力资源配置。
最近几年,变动的外部环境,导致企业的经营策略发生改变。频繁的需求提出与新商业模式的出现,越来越多的企业意识到“敏捷能力”的重要性。
“低代码”、“零代码”帮助企业快速建立“敏捷能力”:即买即用、工具模板化、支持少量定制,云端部署,实时在线。如果按照传统的方式来建设系统,则需定制开发或购买套件、采购服务器、买带宽/租IDC、培训员工等等。更别说低代码不用程序员来开发,让业务人员自己上手搭建。降低了人力成本的同时,使得系统更贴合业务。
如果使用“低代码”平台,只用购买软件服务、对员工进行简单的培训,就可以对一个全新业务模式进行试错。这在以前是不可想象的。
使用场景及问题
说到这里,大家可别觉得低代码是一剂可以药到病除的猛药,正如一个产品优秀的能力越突出,那么它的劣势也就越大。目前看来,低代码适用场景:
而早期低代码是由数据库管理、报表管理等单点能力突破的,也是在各种组件和模块实现无代码化的基础上发展起来的。在低代码的核心层,产品相关应用主要涉及到各种引擎、数据库等中间件及监控安全等服务。所以低代码的出生天然就带着为BI服务的基因。
且随着新的管理思维及软件的出现,企业的发展,数据的量级、多样性以及分布的各个系统、平台等都发生了不小的变化。这时使用低代码应用产生的数据分散在企业的各个系统中,大量数据冗积沉淀,那么便出现了新的问题——数据治理。
更别说伴随着数据的大量冗余,往往会出现以下问题:1.新的分析需求越来越多,响应不及时;2.不能轻易修改业务逻辑,一修改很多报表就不可用;3.随着人员的流动,早期开发的逻辑不敢随便动。又或者低代码想要通用,后面的程序怎么设计?通用的控件,即时生成的数据存储,是否总得有个能够容纳所有数据结构的数据仓库?
如果没有一个相对稳健的数据仓库,必然会导致一个问题,那就是就是所有表、字段都是机器定义的 ,无法从数据库层面直接解读。换言之,低代码创造的数据,无法或非常难进行数据治理。因为那些表名、字段名根本没人能读懂。虽然有些厂商做了一些业务语义和表、字段名之间的映射,但是即便是这样,也徒增管理难度。
产品优势
面对数据治理,我们有成熟的企业级数据仓库可以解决数据治理难题,同时我们也应用了低代码的敏捷能力—快速原型可视化设计建模、零代码的数据仓库建模;还有维度与指标体系管理、血缘分析、ETL 调度平台等等更多的产品亮点。无需人工开发的数仓,不仅更加敏捷,更使企业级的数仓高度可扩展的同时不那么繁重。
更别说基于BI的数据仓库的出现可以打通分散在企业不同系统间得数据,消灭数据孤岛,改善数据治理。
所以,派可数据的 BI 可视化分析平台在兼具了低代码的敏捷能力的同时,也改善了应用低代码产生的数据治理难题。帮助企业降本增效的同时提高企业的决策能力,用数据支撑企业的战略规划,让企业的数字化转型走的更加通畅。
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