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　　從地球的起源開始，世界總在不斷地進化，進化的結(jié)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(gòu)、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(guān)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(jié)構(gòu)、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�，真正將�?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(wù)邏輯和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，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(wù)需求和業(yè)務(wù)設(shè)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(wù)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(wù)增長模式、社會生產(chǎn)關(guān)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(shè)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(jié)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(shè)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(gòu)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(wù)、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。