数睿数据“四域模型”提升数字化韧性,企业级无代码赋能ISV

本文主要是介绍数睿数据“四域模型”提升数字化韧性,企业级无代码赋能ISV,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引语:

低代码正在从满足轻量化开发需求,向数据驱动的企业级无代码平台进化,覆盖数据域、管理域、分析域、运营域。

2011年,网景创始人、著名风险投资人马克·安德森(Marc Andreessen)写道,“Software is eating the world”(软件正吞噬整个世界),以此表达各行各业都被软件瓦解,再重构,未来所有的公司都是软件公司。科技发展到今天,也许我们会理所当然地认为各行各业应该都具备相当完善的数字化管理系统,而事实却并非如此。

管理流程充斥着纸质单据、产品管控数据不准确、各个工厂系统数据无法打通、产业链上下游无法协同……这些是传统产业的普遍现状。

实际上,这些业务本身其实是需要通过开发数字化系统进行管理,将业务数据进行清洗、分析和利用,进而指导企业经营决策。但无奈的是,很多传统企业可能连一个IT、开发人员都没有。近年来随着软件行业飞速发展,IT从业人员却增量不足,在这样的供需矛盾下,企业用人难、用人贵。未来随着企业信息化系统新建、二次开发和运维需求扩大,对新一代信息技术应用加深,人才供需矛盾或进一步扩大。

好在这类企业级的系统开发需求正在被另一种技术手段解决,那就是企业级无代码。

例如在工业场景下,企业级无代码在数据层帮助企业实现全程智能监控,在平台层帮助企业打通原烟囱式系统架构造成的信息孤岛,在应用层帮助企业快速开发个性化应用。

“根据我们的测算,在上线数字化系统之后,相比于原来纸质单据的管理流程,整个生产效率至少提升30%。”某工业制造业企业的CIO在接受采访时表示。

通过企业级无代码开发数字化系统,不仅降低了系统开发难度、节省人员投入和预算、减少了软件研发周期和难度,真正做到为生产提效提质、业务创新赋能。

在传统产业数字化转型的大趋势下,由数据驱动的企业级无代码平台正在获得前所未有的关注。

01 企业级无代码火热背后的痛点:业务与开发需求的不匹配

低代码的说法实际上是由Forrester于2014年正式提出,但其理念并不新鲜。

早在20年前,低代码就已经随着计算机开发语言的出现而出现。例如早期的Access数据库、QuickBase、PowerBuilder等,都可以看作低代码的雏形。

但在传统IT开发思维下,低代码尤其是无代码编程能力有限,在提升易用性的同时会“牺牲“可扩展性及对复杂业务场景满足度,因此难以担当企业级软件开发的重任。

随着技术与理念的不断迭代,数据驱动的企业级无代码平台正在打破这一旧习。

与那些仅能适应较轻业务场景的低代码平台相比,企业级软件开发具有以下几个特点:

1. 资源规模:内外部资源投入庞大;

2. 技术难度:应用结构复杂,涉及内外部资源配置,事务密集、数据量大、用户数多,对于不同应用之间的连接性、交互性,安全隐私的要求高;

3. 需求升级:对软件质量要求高,包括对业务响应度、能力可复用性、升级和维护的平滑无感。

简单来说,系统开发复杂度高、数据量大、需要具备高可用高安全的研发要求,是企业级无代码平台和过去轻量化低代码平台的最大区别。

 图片来源:艾瑞咨询《2021年中国企业级无代码开发白皮书》

根据近期艾瑞咨询发布的《2021中国企业级无代码开发白皮书》显示,目前,企业级低代码产品已经可以可以做到数据、分析、管理及运营四大领域的覆盖,覆盖95%+中小企业的场景,70%+中大型企业场景,以及50%的垂直应用场景。

企业级无代码解放沉重繁杂、冗余低质的开发工作,激活了包括IT人员在内所有人的创新潜能;在成倍提升企业系统建设效率的同时,带动需求端产品服务矩阵、商业模式创新,为企业发掘第二增长曲线。

企业级无代码之所以近来备受重视,最核心的原因其实是因为数字经济的发展导致软件产业供需矛盾的升级。

数据显示,中国数字经济规模占GDP比重,由2015年的27%上升到2020年的38.6%(39.2万亿元),软件业务规模持续扩大。但IT从业人员增量不足,2020年从业人员增速仅3.3%,人才缺口较大。据国内某工业软件服务提供商创始人在接受采访时表示,虽然国内制造业对工业4.0概念普遍接受,但现实是,在数以万计的工业或制造业公司中IT、分析及开发人员极度缺乏,甚至时常连一个都没有。

一边是企业级系统的需求膨胀,一边是IT人才的匮乏。在这种情况下,企业级无代码平台市场迎来发展机遇。

02 企业级无代码的行业现状

巨大的需求缺口对应着巨大的市场机会,因此国内低/无代码赛道在最近5年出现了快速发展。

从资本市场的角度来看,根据前瞻产业研究院此前发布的《2021 年中国低代码行业市场现状及投融资分析》数据显示:从 2016 年至 2020 年期间,中国低代码行业共有 59 起投融资事件。仅 2020 就年发生了 14 起,每年平均有2~3笔融资规模在亿元及以上级别。从融资轮次上看,2020年C轮以前融资占比78.6%,相比2016年上升了28.6%。

怪不得IT 界流行一句话,“2020 年是无代码的一年”。

而国内无代码领域融资额最高的是企业级无代码的代表厂商南京数睿数据,2020年由红杉中国领投完成B轮融资。从全球角度来看,国际市场中出现了Unqork、Mendix(已被西门子收购)、微软Power Platform等企业级低/无代码平台。

2017年在美国成立的Unqork无疑是企业级无代码平台先行者。它通过为客户提供可拖放界面的云托管开发平台,协助客户在无需编码的前提下,快速、经济高效的构建、部署复杂应用。Unqork在2020年先后获得了CapitalG、贝莱德资本的多轮投资,总融资额超3.5亿美元。

 

疫情期间,Unqork企业级无代码平台协助纽约政府短时间内搭建新冠病毒危机管理平台,提供疫情地图绘制与热点地区识别等服务。如今,Unqork为包括美国、欧洲、亚洲的十多个国家提供服务,典型行业包括金融、保险、政府等。2021年Q1,Unqork的业务营收同比增长277%,客户数量翻倍。

而国内企业级无代码的代表厂商数睿数据,其核心产品为数据驱动的企业级无代码软件平台Smartdata,通过独有的四域模型,提供企业级无代码开发闭环能力,完整覆盖数据、分析、管理、运营四个领域,涉及客户表单、流程、搜索、集成、分析等全业务生命周期。

据了解,数据驱动的Smartdata在实现业务构建的同时,能够贯穿数据全生命周期,提供从数据标准、集成交换、资产管理、可视化、BI分析的全面一体化数据解决方案,实现数用一体。

不同于国内其他低/无代码平台,数睿数据完全聚焦在“数据驱动的企业级无代码”领域。据数睿数据创始人穆鸿在接受媒体采访时强调,“要做好数据驱动的企业级无码化平台,必须具备三方面能力:一是做过中间件;二是做过大数据;三是做过业务系统。数睿数据团队在这三个领域有深厚的积累:见过业务系统是怎么去发展的,⻅过架构演进的全过程。国内具备这样基因的团队很少,数睿数据是其中一家。”

这里有三个关键词:数据驱动,企业级,无代码。

首先是数据驱动。Smartdata 着眼于数据,解决“数据从哪儿来、给谁用”的问题,构建应用与数据的价值闭环,让数据可沉淀,又能回归业务,从而实现软件业务的自成长,为企业业务创新提供源源不断的动力。

第二是企业级。上文提到了企业级的项目对产品性能要求特别高,尤其是像智慧城市、交通的项目,数据体量较大,需要有很强的可扩展性、可维护性、可测试性。Smartdata平台本身的架构师云原生,所以通过Smartdata开发出来的企业应用也具有高可用性、高扩展性、持续演进的特征。平台还支持良好的二次开发能力,针对行业特殊应用需求,开发各模块功能组件快速补足功能需求。

第三是无代码。与其他平台不同,数睿数据不做低代码,只做无代码。“一行代码都不写。在Smartdata平台上,软件开发就像儿童编程,或者像用PS软件,通过拖拽、配置等简单的操作就能完成。”

 

目前,Smartdata已服务于数十家垂直⾏业,客户覆盖政府、城市管理、社会治理、教育、交通、应急、军工、工业等多个行业,帮助合作伙伴完成多个千万级纯软件解决方案交付,服务于数十家垂直行业头部厂商。

以工业制造业的数字化转型为例。

某复合材料研究院是国家复合材料行业核心机构,附属新材料产线多,存在生产模式传统、信息化基础弱、管理手段落后等问题,寻求技术手段打造更符合实际需求的生产管理应用,并能够将新模式复制到多个新材料产线,提高生产管理能力,实现数字化转型。

数睿数据为客户构建一套数字化转型方案,用Smartdata打造了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。

 

在数睿数据Smartdata无代码平台的支持下,整个项目仅投入3人(1名项目经理、 2 名非研发配置人员),在40天内完成需求梳理与系统搭建,高效完成客户需求,同时完成远程测试部署。

03 无代码的未来发展趋势

从技术发展的角度来看,从高级编程语言到低代码再到无代码,软件从业人员一直致力于提升软件开发的效率。尽管中国无代码起步时间晚,但有着庞大的市场需求体量,随着近两年市场参与者的增多,以及疫情、资本的多重驱动下,无代码开发平台的生态体系逐渐完善,发展正在加速。

从风口走向沉淀,未来无代码厂商需进一步打磨自己的技术,结合数字孪生、AI等前沿技术,深入到更广范围、更多领域,实现开发全流程全域的无码化。

除了技术本身正在向企业级无代码平台发展进化之外,“数用一体”也是低代码行业未来发展的重要趋势之一。

数据是数字经济时代的核心生产要素,如今在互联网上做好功能的门槛很低,但要做好数据门槛却很高。现在无论是线上购物、打车或是点外卖,消费的实质上都是网站上的各种数据,从这一角度来说:数据比功能更重要,功能的可替代性太强了。

企业在做数字化转型和构建应用软件时也必须意识到这一点,无代码开发如果没有了数据的支持,构建的软件从交付之日起在可持续建设和发展上就存在短板。

无论是表单驱动还是模型驱动,现阶段大多数低代码开发平台仅实现了形式层面的抽象,在UI设计、流程管理、分析可视化等局部范围内实现了高效。但由于标准建设的缺失、开发语言的多元,在企业级范围内反而导致了新数据孤岛的出现。所以低/无代码平台需要在形式的基础上进一步的抽象。

数据是软件开发的基础,只有实现数据层面的抽象,才能使得低代码开发平台具有正真意义上的普适性和通用性,从而触发软件开发行业的变革。

所以下阶段低/无代码平台的发展趋势,势必要深入数据层,实现数据调用、转换、安全等方[1] 面的无码化,提升企业级平台的能力,从而真正实现“数用一体”,赋能企业业务创新。

04企业级无代码实战应用

政企客户在数字化转型过程中的面临哪些典型问题?

如何利用企业级无代码平台又快又好地打造机关大数据服务平台?

软件供应商如何在数字化转型中提质、增效、降本?

中科美络总经理武理芬女士将在9月16日16:30分享软件企业开发模式转型经验,实例讲述公司利用无代码开发方式建设机关大数据中台,实现业财一体化,提高企业整体运营效率。

安徽中科美络信息技术有限公司是由中科院技术团队创办,致力于将物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术带入数字政府治理和治理能力现代化建设中。中科美络深耕机关事务信息化建设领域,深入采集和分析机关事务管理工作智能化需求,引入“智慧机关事务”的信息化建设理念,在公务用车、办公用房、公务接待、资产管理、智能会议、能耗监测、智慧食堂、智慧园区等机关事务各业务领域都积累了丰富的经验。欢迎大家进入官方公号【数睿数据】预约直播。

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。我们期待在各方因素的齐心协力下,新生产力工具——企业级无代码带来产业新变革!

来源:首席数智官


 [1]

这篇关于数睿数据“四域模型”提升数字化韧性,企业级无代码赋能ISV的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/485753

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了