背景
这个概念由来已久,但是在国内兴起,是最近几年;
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低代码即Low-Code;
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指提供可视化开发环境,可以用来创建和管理软件应用;
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简单的说
- 就是可以通过各种组件的拖拽,实现页面的创建,交互流程和逻辑,以及数据层面的管理,更加高效的实现需求;
- 早先在数据公司时;见识过低代码的应用,也参与过部分研发,比如元数据平台,BI分析等;
- 不过,当时还是以数据管理的工具来定义项目,并非是低代码;
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从「2020年底」开始;
- 实际上,那个时间节点,低代码平台的应用已经形成趋势了;
- 现在的公司,将低代码平台的使用规划到业务体系中;
- 后来看,这是一个非常正确的决策;
- 在当时的讨论会议上,大Boss给的理念;
- 非核心业务全面集成到低代码平台中,将核心业务的边缘流程,以实践的方式迁出小部分到低代码平台中;
- 并且给了理由,是基于行业趋势和业务周期的整体考虑,才做出的决策;
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其实,所谓的降本增效,也会遵循上述的规律;
- 不过遭到技术部的稍微反对;
- 主管还当场给了理由,说明为何不支持这样的决策;
- 但是最终的讨论结果,出自部门老大的建议;
- 不动核心业务,先将边缘业务迁入,根据效果再决策后续规划;
- 当然大Boss最终认同这个结论;
- 以实践三年后的今天来看,人和人的差距确实挺大的;
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组织内Boss层面的决策正确,部门层面的执行节奏,员工层面的后知后觉;
- 有感觉到明显的认知差距;
一、最初的疑惑
- 客观来说;
- 在研发领域内,大部分玩家对新事物都有一定的「排斥」情绪;
- 新事物意味打破习惯和诸多不确定因素;
- 主观来说;
- 个人虽然也有排斥新事物的心理,但是很少质疑有趋势性的事物,当低代码应用成为流行趋势时,个人选择跟随就好;
- 技术部为何下意识的反对低代码应用?
- 从最近三年的实践和采坑经验来说,以下问题可能都会成为否定的因素;
- 【问题1】平台选择;
- 这里重点考虑两个维度:普遍性和业务特性;
- 如果只是常规的业务数字化转型,建议优先从大的生态选择,比如「某微」或「某钉」,相对而言会更便捷;
- 如果有行业定制化的需求,则需要有针对性调研,比如财务系统,人事管理等;
- 【问题2】成本困扰;
- 思考一个问题:
- 简单业务需求从整体协作去考虑,涉及的时间成本、人力成本、以及产品技术的维护成本;
- 计算成本之后,和低代码平台的费用做对比;
- 客观的「数字」最有说服力;
- 这里依旧是降本增效的策略:更低的时间,更高的效率,更少的成本,更多的回报;
- 【问题3】业务适用性;
- 低代码应用刚火起来不久,并没有发展到各行各业都有成熟合适的解决方案;
- 所以针对低代码平台的使用;
- 最大的争议点就是,没有找到符合业务特性的平台,但是管理层急于追求数字化和降本;
- 这种情况下;
- 如果盲目引入到业务体系中,后期难免会成为烫手的山芋;
- 所以充分的调研,以及对市场上各种案例的参考,从而客观的分析公司当前的业务阶段,是否有必要引入低代码应用;
- 【问题4】复杂后的维护性;
- 涉及到一个决策问题,低代码应用到底谁来维护?
- 业务人员还是研发角色?
- 从实践经验看;
- 建议是由业务方将需求对接到研发团队,个人所在的组织中,是一个产品加一个研发,一起负责低代码平台的迭代;
- 值得注意的是;
- 低代码应用具有一定的使用门槛,在使用的时候需要遵循普遍的开发原则和规范,以此保证持续可维护性;
二、简单聊聊原理
在说低代码的实践之前,先来分析一下基础性的原理;
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如果是普遍的共性业务;
常规就是页面的渲染和展示,数据层面的增删改查,计算层面的加减乘除,当然还要考虑模型整体的驱动和交互逻辑; -
如果是行业特色的业务;
则需要低代码平台中进行深度定制化的功能,提供其特定的解决方案; -
从技术角度进行原理的简单分析;
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在低代码系统中,十分考验前后端的整体封装能力;
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前端,页面中各种组件和工具的管理,交互时各种动态计算,页面整体的数据填充;
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后端,提供整体的模型驱动能力,封装不同场景下的公共的交互接口,从而实现各个模块的流程和逻辑;
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数据,比较常规的手段有两种;
- 【1】进行纵向的表结构设计,数据存储层面使用键值对的方式,构建搜索查询的逻辑比较复杂;
- 【2】数据采用JSON的格式,在数据体量大的情况下,要考虑查询效率问题;
- 【3】数据还要提供基础的分析和导入导出能力,以及API层面或者数据通道的搬运能力;
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实际上低代码应用的现状,还会提供各种应用和生态的集成能力;
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追求功能的全面性;
- 可以参考某微或某钉的低代码平台的集成能力;
三、组织内实践案例
明白低代码的基础原理之后,再来聊聊近3年的实践;
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首先要明确一个认知;
如果只是从研发角度纵向看;
业务可能就是产品矩阵中所涉及的各种事务流程,以及参与流程管理和协作的各个角色;
角度没有问题,但是有点孤立;
但是,横向的从组织的整体来看;
即便抛开产品层面,还存在诸多的协作事项,业务流程的管理;
这些普遍不会被集成到产品矩阵中;
但是同样值得信息化和数字化管理,从而打造标准化流程;
在引入低代码平台之后,会形成如下的应用体系;在工作中,如果涉及多部门间的横向交集;
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那么会接触到很多第三方应用,而非单纯的研发部门搭建的产品体系;
有的应用极具行业的特色,有的应用倾向共性业务的管理,有的应用倾向私域客群的维护;
不同平台的共通点,都是可以提供定制化的低代码能力;- 最为关键的是;
这些平台都提供对外的交互能力,可以是第三方应用之间的交互,也可以是与内部的产品体系交互; - 在这种应用体系内;
组织在实践近一年之后,各种核心的业务流程,都全面的信息化和数字化管理,并且从应用层面打通了不同业务的交互路径;
- 最为关键的是;
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最后,经过对比论证,业务流的效率得到极大的提升;
四、实践带来的反思
与低代码平台联系最密切的一个概念,就是数字化;
在数据公司时;
见识到数据层面可以挖掘的价值,智能化的分析决策流程,但是缺乏应用层面的数字化实践;
现在的组织中;文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-427378.html
强烈的追求业务数字化管理,并且有幸见识到了完整的实践过程,才最终形成比较清晰的认知;
不得不承认,这是一个普通玩家,「后知后觉」的反思;文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-427378.html
- 反思低代码应用;
各厂商基于自身所在的行业,以及技术和产品的实践经验,将其封装在复杂的低代码平台中;
从而提供,各种「相对简单」的业务流模型搭建;
这样可以支撑各种业务场景的数字化管理,并且低代码搭建的产品,本身具备很强的灵活可变能力,都有助于效率的提升;
在业务完成数字化之后,自然可以提升各个场景的统筹效率;
对于当下最热门的「AI领域」来说,其依赖「数字化」的基础,进而推进流程和决策的「智能化」管理; - 反思技术的发展;
以前总觉得,所谓的信息化、数字化、智能化「遥不可及」;
但是区区几年的时间,就已经普及到各行各业;
成为当下最大的热点;
所以,面对新兴事物的时候,快速理解和衡量其价值,确实会给认知层面带来巨大的差距;
五、最后聊几句问题
- 随着低代码应用的普及;
- 越来越多的业务人员具备简单的开发能力,必然会给部分研发人员的带来负面影响;
无疑; - 加剧互联网的内卷趋势,本就卷得一塌糊涂的行业,现在更是雪上加霜;
- 然而趋势的形成,不会以个人意志为转移;
- 就像现在的AI智能一样,领先的公司不会顾及反对的声音一路狂奔,落后的公司一边喊着反对又一边疯狂追赶;
- 越来越多的业务人员具备简单的开发能力,必然会给部分研发人员的带来负面影响;
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