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  • 怎樣的企業(yè)級無代碼平臺真正滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型|數(shù)睿數(shù)據(jù)看點

    來源:壹點網(wǎng)
    從地球的起源開始,世界總在不斷地進化,進化的結果就意味著滅絕——大自然優(yōu)勝劣汰的必然性導致具有不適應性的物種終將被淘汰。

    放到當今社會來看這個理論依然不過時,正如現(xiàn)在我們正見證著一場進化性的商業(yè)變革,大批的企業(yè)被淘汰,而新的企業(yè)在不斷崛起,末路的企業(yè)們岌岌可危,紛紛揚言要抓住數(shù)字化這面揚動的的大旗,伴隨著轉(zhuǎn)型的號角聲完成質(zhì)的蛻變。

    不積跬步無以至千里,轉(zhuǎn)型并不是一句空口號,企業(yè)首先需要做到對市場變化的敏捷響應,進而傳導到組織架構、經(jīng)營模式等環(huán)節(jié)的創(chuàng)新。

    緊急、模糊、多變——數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛|數(shù)睿數(shù)據(jù)觀察

    道理都明白,那為什么企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型卻困難重重呢?以軟件行業(yè)為例,需求的不確定性和IT系統(tǒng)高復雜度形成了矛盾:一方面是緊急多變且模糊的需求,另一方面是IT系統(tǒng)復雜度持續(xù)增加、用戶多變的需求劇增、toB軟件繁冗復雜操作體驗不佳和大部分都是企業(yè)級軟件有其高性能的要求很難完成。

    有需求就會有市場,傳統(tǒng)的軟件開發(fā)早已無法滿足轉(zhuǎn)型需求,企業(yè)級無代碼橫空出世,給眾多企業(yè)轉(zhuǎn)型的難題帶來了新的解法。

    數(shù)睿數(shù)據(jù)企業(yè)級無代碼開發(fā)平臺

    企業(yè)級無代碼的三個關鍵詞

    一、數(shù)據(jù)驅(qū)動

    21世紀什么最重要?真正的答案一定是數(shù)據(jù)。我們的衣食住行早已離不開數(shù)據(jù),以抖音為例,很多人都有這樣一個感受:好像才剛剛打開抖音,一看時間已經(jīng)過去三個小時了。為什么抖音里的視頻這么吸引我們?其實是算法平臺根據(jù)你觀看單個視頻的時長、視頻類型的頻率、點贊和評論的比例等,不斷去優(yōu)化演進并推斷你的喜好,這一切都是基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的。

    而對于企業(yè)級軟件來說,數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)勢在于它將數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)進行管理,不單包含了數(shù)據(jù)結構、來源、質(zhì)量和安全等,同時應用生成的數(shù)據(jù)也能環(huán)回進資產(chǎn)中來,打破了傳統(tǒng)開發(fā)數(shù)據(jù)單向傳輸?shù)谋趬荆嬲龑?shù)據(jù)運用地淋漓盡致;第二數(shù)據(jù)驅(qū)動不依賴業(yè)務邏輯和數(shù)據(jù)結構,因此在未來做變化的速度更快、調(diào)整的代價越小;第三正如抖音的例子,站在數(shù)據(jù)驅(qū)動角度去開發(fā)的相應的軟件會更加人性化,帶來的是軟件體驗的變化。

    二、無代碼

    與無代碼同時進入人們視野的還有低代碼,這兩者也常常被拿出來比較,不過無代碼和低代碼適配的應用人員和聚焦的問題是不同的。

    低代碼大多數(shù)聚焦于軟件開發(fā),解決的是程序員代碼繁重的問題,核心是減少代碼量,幫助程序員減負;而無代碼是直接面向業(yè)務需求和業(yè)務設計人員,以一種拖拉拽的方式去快速生成應用,當然并不是說整個過程完全無碼,其中復雜場景下的應用還是需要IT工程師二次開發(fā)相應的插件或組件后嵌入進無代碼平臺中,但最終業(yè)務人員還是以無代碼的方式去組裝出相應的應用系統(tǒng),即:交付過程無代碼、軟件成品無代碼。

    業(yè)界對于低/無代碼誰更優(yōu)這個問題始終沒有一個明確的定論,但可以肯定的是企業(yè)級無代碼,因重塑了軟件開發(fā)模式、企業(yè)業(yè)務增長模式、社會生產(chǎn)關系等,在未來將具有越來越高的占比。

    三、智能化

    企業(yè)級無代碼的智能化分為兩方面,一方面是裝配過程更加智能化,另一方面是配置出來的應用更加智能化。

    以國內(nèi)的企業(yè)級無代碼公司數(shù)睿數(shù)據(jù)為例,他們的產(chǎn)品Smartdata內(nèi)置的AI能力就極具智能化,如:OneSketch草圖識別,簡而言之就是用戶可以在紙上畫一個圖表的原型,通過OneSketch掃描識別之后就能自動生成一張圖表。

    再比如數(shù)睿數(shù)據(jù)的Smartdata另一項AI能力——AutoNLG文本自動生成,我們都知道傳統(tǒng)軟件開發(fā)是由文檔驅(qū)動的瀑布式模型,在可運行的軟件產(chǎn)品交付給用戶之前,用戶只能通過文檔來了解產(chǎn)品是什么樣的,因此概要設計、開發(fā)計劃、軟件說明書、操作手冊、維護手冊…海量交付的文檔不僅寫作費時費勁,還很難保證文檔的一致性和軟件的匹配度。

    AutoNLG通過上萬份文檔的訓練學習,形成了不同文檔的框架及寫作要點,因此可以結合軟件生成過程中的要素自動生成配套文檔,不僅解放開發(fā)人員還能最大程度保證文檔的正確性。

    除此之外用戶在使用Smartdata的時候,一些數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)安全、OCR、自然語言等能力都是內(nèi)嵌其中的,這樣就能保證配置出來的軟件上手更加快捷、體驗更加好。

    以上三點其實是對整個軟件工程的全生命周期進行了簡化,將原先動輒需要幾個月甚至幾年的復雜繁瑣的軟件開發(fā)過周期縮短為需求調(diào)研、軟件設計、軟件實現(xiàn)和No-Code Devops,通過智能的引導、原型的生成、自動構建及持續(xù)的演進大大提升整體效率。

    縮短研發(fā)周期、降低門檻、提升智能水平、減少代碼缺陷率等等,所有的優(yōu)化都是為了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心目標——降本、增收、提質(zhì)。目前,以Smartdata為例的企業(yè)級無代碼已經(jīng)在IT、工業(yè)、教育、交通、智慧城市、政務、軍工、金融、房地產(chǎn)、物流等多個行業(yè)普遍應用。

    九萬里風鵬正舉,企業(yè)級無代碼的未來才剛剛開始。

    免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據(jù)。

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