聊聊「低代码」的实践之路

区块链、低代码、元宇宙、AI智能;


01


先来说说背景

这个概念由来已久,但是在国内兴起,是最近几年;

低代码即「Low-Code」;

指提供可视化开发环境,可以用来创建和管理软件应用;

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;

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;

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;

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」;


02


聊聊最初的疑惑

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;


03


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;

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;

技术角度进行原理的简单分析;

在低代码系统中,十分考验前后端的整体「封装」能力;

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;

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;

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;

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;

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;


04


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;

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;

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;

最后,经过对比论证,业务流的「效率」得到极大的提升;


05


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;

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;

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;


06


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;

真正的趋势,本着不可逆跟随就好的心态。

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