久久久久久91,精品久久一区,9191精品国产综合久久久久久

怎樣的企業級無代碼平臺真正滿足數字化轉型|數睿數據看點

2021-11-05 15:17:20 來源：壹點網

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，正如現在我們正見證著一場進化性的商業變革，大批的企業被淘汰，而新的企業在不斷崛起，末路的企業們岌岌可危，紛紛揚言要抓住數字化這面揚動的的大旗，伴隨著轉型的號角聲完成質的蛻變。

不積跬步無以至千里，轉型并不是一句空口號，企業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、經營模式等環節的創新。

緊急、模糊、多變——數字化轉型的痛|數睿數據觀察

道理都明白，那為什么企業數字化轉型卻困難重重呢？以軟件行業為例，需求的不確定性和IT系統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系統復雜度持續增加、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，傳統的軟件開發早已無法滿足轉型需求，企業級無代碼橫空出世，給眾多企業轉型的難題帶來了新的解法。

數睿數據企業級無代碼開發平臺

企業級無代碼的三個關鍵詞

一、數據驅動

21世紀什么最重要？真正的答案一定是數據。我們的衣食住行早已離不開數據，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，不斷去優化演進并推斷你的喜好，這一切都是基于大數據驅動的。

而對于企業級軟件來說，數據驅動的優勢在于它將數據變成資產進行管理，不單包含了數據結構、來源、質量和安全等，同時應用生成的數據也能環回進資產中來，打破了傳統開發數據單向傳輸的壁壘，真正將數據運用地淋漓盡致；第二數據驅動不依賴業務邏輯和數據結構，因此在未來做變化的速度更快、調整的代價越小；第三正如抖音的例子，站在數據驅動角度去開發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。

低代碼大多數聚焦于軟件開發，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務需求和業務設計人員，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工程師二次開發相應的插件或組件后嵌入進無代碼平臺中，但最終業務人員還是以無代碼的方式去組裝出相應的應用系統，即：交付過程無代碼、軟件成品無代碼。

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

三、智能化

企業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。

以國內的企業級無代碼公司數睿數據為例，他們的產品Smartdata內置的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。

再比如數睿數據的Smartdata另一項AI能力——AutoNLG文本自動生成，我們都知道傳統軟件開發是由文檔驅動的瀑布式模型，在可運行的軟件產品交付給用戶之前，用戶只能通過文檔來了解產品是什么樣的，因此概要設計、開發計劃、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，一些數據處理、數據安全、OCR、自然語言等能力都是內嵌其中的，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過周期縮短為需求調研、軟件設計、軟件實現和No-Code Devops，通過智能的引導、原型的生成、自動構建及持續的演進大大提升整體效率。

縮短研發周期、降低門檻、提升智能水平、減少代碼缺陷率等等，所有的優化都是為了企業數字化轉型的核心目標——降本、增收、提質。目前，以Smartdata為例的企業級無代碼已經在IT、工業、教育、交通、智慧城市、政務、軍工、金融、房地產、物流等多個行業普遍應用。

九萬里風鵬正舉，企業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。