一文了解解码低代码开发平台如何加速企业数字化转型

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“企业数字化转型”是一个很大的课题,做了多年“信息化”的我们咋一看到这个词汇难免会有些晕眩,好在任何事物都是有迹可循的,我们不妨来看看“企业数字化转型”的本质到底是什么,它与“信息化”有什么关系,以及“低代码开发平台”在“企业数字化转型”中能发挥什么作用。

目录:

一、企业数字化转型是什么?为什么?怎么做?

二、 低代码开发平台又是什么?

三、如何运用低代码开发平台加速企业数字化转型

一、企业数字化转型

是什么?为什么?怎么做?

什么是信息化?

谈及企业“数字化转型”,那就绕不过我们听了很多年的、耳熟能详的“信息化”,没有“信息化”也就不会有“数字化转型”。“信息化”的本质是工业时代之后“信息”产生的价值被发现——“信息”可以创造社会财富,可以推动社会和经济的发展,从而引发的一场变革。

“信息化”一词的使用频率极高,国务院印发的《2006-2020年国家信息化发展战略》中给出了较为正式的定义,我们可以从中总结出与企业相关的“信息化”主要是在做以下几方面的事情:

建设“信息化”的综合信息基础设施;

跟踪、引进国外的“信息化”技术,加以运用并进行自主创新;

降低成本,增加质量和效益;

增强网络化服务能力和提升信息技术应用技能。

什么是数字化转型?

坊间对“数字化转型”的解读是五花八门,经常把人弄得一头雾水。我们还是抛开各种迷雾般的说法,看看政府想要的“数字化转型”是什么样的吧。从国务院国资委科创局印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中,我们可以总结出“数字化转型”和“信息化”的区别以及“数字化转型”的实质内容:

“信息化”的核心是“降本增效”,而“数字化转型”则是在“信息化”的基础上基于数据驱动,技术和业务深度融合;

“数字化转型”是全面的“数字化”,将现实世界中有价值的人、事、物全部转变为数字存储的数据;

通过技术,驱动企业业务运作模式和商业运转逻辑的升级和重构;

企业的价值环节与其他企业进行协同和打通,重构企业的价值链体系。

为什么要数字化转型?

得益于多年的“信息化”,企业和竞争对手的服务能力都得到了提升,甚至出现了全球性产能过剩,而在信息技术条件下用户行为习惯也随着各类数字产品的出现而发生变化,市场从企业生产什么,用户买什么逐渐转变为用户需要什么,企业生产什么。企业不得不优化产能、提升价值,进行产业转型升级,以抢占新的竞争制高点。

怎么做数字化转型?

数字化转型要先夯实基础:

技术方面:加快推进新一代信息技术的应用;

管理方面:尽快消除业务与信息技术之间的“鸿沟”,重构企业的业务组合、协同方式和管理层级;

数据方面:打通“横向、纵向和端到端”三大数据流,实现从设计到服务,从客户到生产、从前端到后端的“数据互联互通” 能力;

安全方面:加强安全资源储备,提升安全防护水平。

数字化转型可以从多个方向入手:

产品创新:开发具备感知、交互、自学习、辅助决策等功能的智能产品与服务,更好地满足和引导用户需求;

生产运营:探索更适合企业的管理模式,利用数字能力调整企业的商业模式和运营管理体系;

用户服务:实时感知、分析和预测用户需求。整合服务渠道,实现从订单到交付全流程的按需、精准服务,提升用户全生命周期响应能力;

产业体系:与内外部生态合作伙伴共同探索形成融合、共生、互补、互利的合作模式和商业模式。

二、低代码开发平台又是什么?

低代码开发平台

低代码开发平台是通过少量代码就可以快速生成应用系统的开发平台。低代码开发平台采用模型驱动开发技术,把业务对象抽象成各类模型,包括数据模型、组件模型、表单模型、流程模型、业务规则模型等,开发过程则基于这些模型进行可视化建模和配置,必要时再编写代码对应用系统中部分复杂逻辑的实现进行补充。这种开发方式给低代码开发平台带来一些天然优势:

轻松上手

学习难度低,甚至完全不懂编程的业务人员都可以快速学习和进行应用开发。

高效率低成本

使用大量的组件和封装的接口进行开发,以及低代码开发平台集成了应用框架和底层实现,开发效率大幅提升,从而也可大幅降低开发成本。

高性能低缺陷

低代码开发平台自动生成运行代码或者解析业务模型,应用代码的整体质量高、性能高、安全性高、Bug更加可控。

易于运维

采用模型建模和配置的开发方式,代码的结构化程度高,容易维护。

低代码开发平台的两种技术路线

三、如何运用低代码开发平台

加速企业数字化转型

主数据集中管理和分散管理分别适用于哪些应用场景呢,下面来给大家做一下讲解。

主数据集中管理的方式适用于没有业务系统或没有数据库存储主数据信息的主数据,也适用于多个业务系统公用的主数据如性别、境内外、国家代码等。需要集中维护的主数据,主数据的源头就会是主数据管理系统。

需要分散维护的主数据的特点为有成熟的业务系统、业务库存储主数据相关信息,各主数据源头系统通过ETL或接口方式将主数据所需信息传输到主数据管理系统中,由主数据统一解决各系统间的冲突,从而达到主数据由源头系统分散管理的目的。

五．主数据实施过程有哪几个步骤

主数据实施过程包括主数据分析、主数据建模、主数据清洗、主数据应用、主数据归档五部分组成。

1、主数据分析包括:识别主数据、明确主数据的需求、确定主数据范围、确定主数据的源头及数据抽取交互方式。

2、主数据建模包括:主数据模型规划、主数据模型设计、主数据模型发布等。

3、主数据清洗包括:对源头方抽取到的主数据进行同步清洗转换的过程。

4、主数据应用包括:各使用方根据自身的需求对主数据发起使用申请、由主数据管理员主导组织审批、然后经由主数据管理系统分发服务等过程。

5、主数据归档包括:对主数据的模型、主数据的数据等进行版本控制、版本追溯的过程。

通过对主数据全生命周期的管理最终达到对主数据获取、管理、应用、归档的目的。

数据标准和主数据建设的最终目的均是更好的服务于企业信息化建设、数字化转型,因此实用、好用永远是第一目标。

精选提问:

问题1:客户企业处于什么样的阶段,适合或者应该做这类项目?

有两种情况相对都比较合适做这类项目 1． 客户企业处于信息化建设阶段相对比较合适做类似项目。在这个阶段制定的数据标准才能给更大化被使用,主数据的落地价值也会更大;2．客户企业信息化相对成熟,数据标准的问题已经相对明显,客户对这块的需求比较迫切,可以引导客户进行此类项目的开展。

问题2:如何识别主数据?

主数据一定是从核心业务数据中抽象出来的一类数据,符合主数据特征的数据我们可以识别为主数据,即核心业务数据、变化缓慢或变化周期长、有共享需求、有被重复利用的价值的数据。

关于作者:老练,普元数据领域资深顾问,长期深入一线参与过多个不同行业重点数据类项目,在智慧城市数据共享交换、企业数据中台建设等方面均有丰富实战经验。并对数据标准、主数据及数据治理等方面有自己独特认知和见解。

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