2023年中国企业级无代码开发白皮书.pdf
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1、价值着陆,行稳致远中国企业级无代码开发白皮书2023.4 iResearch Inc.22023.4 iResearch I核心观点来源:艾瑞咨询研究院自主研究绘制。不能灵活而快速地搭建企业级软件,是大多数企业面临的痛点,在技术、市场环境加速变化的今天尤其如此。这种痛点,不仅导致了开发效率低,而且因环节多、周期长,进一步导致开发过程中信息传递衰减,本该的慢工出细活却成了夜长梦多,企业长时间、重资金投入却不能得到趁手的好软件。柔性的无代码可有效解决这一痛点,因技术能力封装、复用,开发效率大幅提升,甲乙方不同角色间进行圆桌式开发,软件的使用者真正参与进来,软件质量和体验得到显著提升。后期软件维护、
2、优化简单,常可在一线闭环完成,研发侧不再处理这些“碎活”,时间和精力用于更有意义的事情。应用数据越来越多,越来越乱,是企业面临的另一痛点。这一痛点并不会因传统意义的低无代码而消除:业务侧软件开发变得容易,数据反而加速熵增。数据治理即是为消除这种熵增而出现,但一来较重,二来与应用不能天然打通,企业构建一款新软件,仅能依靠规范进行对接,但仅仅依靠规范并不持久,必须借助系统及外部“能量”共同形成负熵流:让散的数据串起来,让乱的数据结构化起来。数据驱动的无代码应运而生:数据产生即治理,治理即可被复用,只要基于该平台构建的软件,底层数据天然贯通。软件直接“生长”在统一的数据底座上,无感知的数用一体的闭环
3、形成。在生长逻辑下,软企服务生命周期也变长,一锤子买卖变为陪伴式成长。数据当软件开发快速而灵活、企业数据贯通而“整齐”,企业另一个痛点领域知识和员工智慧常存在于个人大脑中,并不能沉淀到企业系统中也迎刃而解。因软件开发简单,员工不再压抑自己的需求、想法、创意,形成“因爱而试,因试而爱”的正向循环,公民开发理念得以落地。因数据实时治理,历史数据尽可用来分析、决策,数据分析不再是管理者和分析师的专权,数据直接赋能每一位业务人员。人工智能尤其是通用大模型的出现,将进一步加速知识的显性化和沉淀:有经验员工的自然语言、操作动作,被记录、被分析,进而转成数据、脚本、系统,沉淀为企业资产。另外,数据分析有助于
4、进一步的流程优化。企业软件系统不再只是IT骨架,而具有了领域知识和智慧的血和肉。智慧3穷则思变:中国软件产业困境与出路1上下求索:不同软企的转型探索之路2守正出奇:企业级无代码的实施路径3身体力行:企业级无代码行业实践4因势而动:企业级无代码未来展望542023.4 iResearch I2023.4 iResearch I数字化关键承载体应用软件的理想状态业务契合、体验良好、灵活扩展、根基稳定近年来,数字经济蓬勃发展,不管是整体规模,还是在整体GDP的占比都稳步上升。数字经济包括数字产业化和产业数字化,其中产业数字化为重中之重,占比更高,且占比逐年上升。企业软件可分为垂直型和通用型,通用型又
5、可以分为基础型和应用/管理型。其中,应用/管理型软件占比较大,是产业数字化,进而是数字经济的关键承载体。应用/管理软件,尽管跨不同行业,但本质可抽象归一,因此有相对统一的评价标准:第一,其属于应用领域,与业务相关,因此要与企业实际业务(不仅是招标显性需求)高度匹配;第二,用户直接使用,因此除稳定性外,还要具有良好的、人性化的体验;第三,企业业务多元且变化,这就要求软件具有开放性、自适应性与成长性;第四,安全、先进、高度抽象的底层架构和数据底座是前三点的保障。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。企业应用/管理软件的理想状态稳定性易用性开放性自成长安全性先进性抽象性功能性前台(显性特征):01功能
6、-匹配实际业务需求。02稳定易用-给予用户良好、人性化的使用体验。03开放、自成长-及时响应由复杂多变外部环境引起的需求变动。后台(隐性特征):01抽象性-高度抽象复杂业务需求,支撑前后台解耦。02先进性-创新应用前沿技术。03安全性-在数据、网络安全方面具备完整的防护措施。来源:中国信通院,艾瑞咨询研究院整理及绘制。2005-2021年中国数字经济规模2.64.69.516.227.231.335.839.245.514.2%15.2%20.3%26.1%32.9%34.8%36.2%38.6%39.8%200520082011201420172018201920202021数字经济规模(万
7、亿元)数字经济占GDP规模的比重(%)52023.4 iResearch I数字化转型的当下供需双方面临的挑战在需求明确、软件修改、系统集成等方面存在多种卡点在数字化转型过程中,软件需方(甲方)和软件供方(乙方)之间存在多种卡点。具体表现为:(1)乙方常希望甲方需求极为明确,但甲方的数字化转型本身就是摸石头过河的过程。(2)甲方希望软件后期可以修改,但乙方绝不允许付出大量劳动的软件推倒重来,除非甲方另行付费,因此乙方一般不愿意开发过程中尤其是后期甲方的参与。(3)甲方往往拥有多个乙方(不管是不同时期的,还是同一时期的),这些软件系统往往体验不一致、数据不一致,集成工作复杂,且一旦集成完就又是一
8、种“写死”。(4)甲乙双方都希望员工稳定,即使不稳定也能保证项目衔接顺利,不带来大量重复对接工作,更不能烂尾,但现有开发模式下,双方其实都高度依赖员工个人或者具体实施的小团队。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。软件需方和供方间的卡点希望甲方需求极为明确体验/数据不一,集成工作复杂高度依赖个体员工或小团队数字化转型摸石头过河不同/同一时期拥有多个乙方希望员工稳定,项目衔接顺利希望软件后期可以修改不愿意开发过程中甲方的参与软件需方软件供方SD62023.4 iResearch I软件需方经营之痛:横向的数据熵增市场加速变化、软件系统变多,造成企业数据熵增企业经营存在数据熵增。在早期,企业使用单一
9、的标准软件,且连续多年变化不大,此时,数据相对统一,但业务发展往往受限。随着信息化的逐步推进,企业引入越来越多的软件系统,这些软件可能自主开发、外包开发或直接采买,数据孤岛开始形成,数据治理变得复杂。单纯低无代码的出现,并不能天然消除数据孤岛,反而因为开发变得简单,软件数量开始井喷,数据急剧熵增:软件良莠不齐、大量僵尸软件、数据标准不统一、数据关系混乱。系统熵增必须依赖耗散结构予以消除:数据驱动的无代码,除用户体验侧继承无代码的统一性外,在底层数据侧,依靠共识、约束、自动治理和智能关联等外部“能量”,产生负熵流,使得数据产生即被治理,治理即可复用,最终形成底层数据贯通、流动,表层样式和交互多元
10、丰富的无感知数用一体闭环。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数据驱动的无代码助力消除系统熵增我们想根据自己需求开发一款软件。业务公司的系统根本满足不了我们的业务需求,并且太难用了,我们还是要自己做。业务总不能因噎废食或者削足适履吧,给公司赚钱的是业务好吧!业务不,你不想。公司现在的系统不可以吗?IT/数据那你知道“软件构建一时爽,数据治理火葬场”吗?IT/数据负熵流外部“能量”:人(规范)/设计(系统)/数据与智能共识约束自动治理和智能关联理解软件标准、规范关系的字段(属性)归一,字段类型统一,字段选项集(域)统一实体关系的可视化,数据血缘分析,非规范数据自动标注或治理数据范式不合理字段(属
11、性)的同名异义和异名同义实体关系的不可观测数据无生命周期数据血缘的不可观测数据须复杂人工治理方可复用数据权限不统一,无法全局多系统共用自主存取控制和强制存取控制消除的问题72023.4 iResearch I软件供方开发之痛:纵向的信息衰减环节较多、周期较长,共同造成了软件开发的信息衰减软件开发流程存在信息衰减。造成这种衰减的原因有:(1)软件开发环节较多。软件开发包括需求分析、设计、编码、测试、部署与维护、优化与改进等多个环节,这些环节往往涉及不同人员、不同部门、甚至不同公司,其间的信息传递必然存在衰减。(2)软件开发周期较长。传统软件开发,短则几个月,长则一两年,即使是同一人、同一部门也往
12、往会与最初的想法不完全一致,并且在此过程中,还往往存在人员的入转调离等。防止这种信息衰减的方法有:(1)增加沟通带宽,保持多环节间密切的、多形式的沟通。(2)增加保真度,能用草图的不用文字,能用原型图的不用草图,能用可运行软件的不用原型图。(3)缩短开发时间,尽量消除时间维度上的衰减。在传统开发中,以上几种手段往往相悖,例如高保真原型必然增加开发时间。无代码开发,可以一举而实现以上三种,为“圆桌式开发模式”(见后文)提供可能性。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。无代码开发赋能防止信息衰减软件开发流程存在信息衰减防止信息衰减的方法软件开发环节较多需求分析设计编码测试部署维护优化改进涉及不同人员
13、、不同部门甚至不同公司软件开发周期较长短则数月长则1-2年可运行软件原型图草图文字无代码增加沟通带宽缩短开发时间增加保真度82023.4 iResearch I打造好软件的瓶颈需求模糊多变,合适人才难招,长期只能做低端外包尽管ToB应用/管理领域的好软件标准已相对明确,且PLG渐被业界津津乐道,但软企为客户打造好软件并不容易,主要由以下内外部原因造成:第一,应用软件自身的不确定性,加上客户自身的IT素养,导致需求的模糊、多变、紧急成为常态。第二,软企的内卷和甲乙方一直以来的定位导致软企甘愿以重度集成、重度二开、拼人头等形式为甲方提供项目制服务。第三,人才地域分布的不均和层次分布的不均,使得不少
14、软企难以以较为合理的价格招聘到合适的人才。第四,传统的开发模式下,行业认知得不到沉淀,使得软企陷入了“只能做工程实现上的外包,没能力输出行业认知”的恶性循环。来源:艾瑞咨询-2021年中国IT人才供需报告,智联招聘,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。内外部原因共同导致的软件不可能三角软件“不可能”三角成本效率质量人才分布不均二三线城市和非头部软企,难以以合理的价格找到合适的人才,尤其是能承担架构工作和复杂需求的人才。加上甲方需求的模糊、多变、紧急,常导致软件质量不高。传统商业模式的桎梏受产业环境影响,软企习惯以“铺人头”的方式满足甲方复杂多变的定制化需求,长此以往,大量企业资源聚集在项目交付、二次
15、开发过程中,攀升的人力,使得中国软企的成本较高、毛利较低,企业发展受限。复用程度低,对接工作繁杂我国传统开发模式,不仅各个部门、环节内部的封装和复用程度低。而且,部门间、环节间存在大量的对接。这些因素,共同导致开发效率低下。高端/中/低端人才占比较低专业素养或无工作经验51.03%供过于求,但身处三四线城市的中小型软企仍存在招聘难题通用技术人才40.57%供不应求,需求端增速放缓,供需缺口缩小掌握新一代技术或从业经验丰富8.40%供不应求,厂商竞争激烈,薪酬大幅上涨高端人才中端人才低端人才77%互联网技术人才需求集中在一线、新一线城市,北上深以高需求、高供给、高薪资成为三大热门城市。人才地域分
16、布的不均会提升招聘成本,加剧不同等级人才的供需矛盾。不同等级城市互联网技术人才需求占比一线城市,43.8%新一线城市,33.1%二线城市,16.2%三线城市,4.2%92023.4 iResearch I穷则思变供需双方思维之变从局部到全局,从工程到认知面对“成本效率质量”的传统不可能三角,不少企业进行过各种尝试,例如企业使用开源或自研的框架、组件,提高开发中代码复用率,从而降本增效。但这些并没有解决根本性问题:第一,这种框架、组件、低代码式的提效,往往只覆盖到狭义的软件开发环节,前期的需求调研、原型设计,后期的产品运维等,并没有纳入进来;或者每个环节都有各自的提效方式,但并没有串联起来,各环
17、节之间的衔接,成为效率的瓶颈。第二,也正因为这些框架和组件,只聚焦于开发环节,因此没法大量沉淀与行业相关的认知,行业认知(也常称为Knowhow)这一宝贵财富,仍分散于售前工程师、售后工程师、咨询顾问、产品经理等多个角色中,并常随他们的离职而丢失。软件开发的思维之变局部开发的量变式创新效率是软件开发技艺的持续改进,通常发生在局部的、单个业务场景或开发环节。框架、组件或前沿技术应用必然能提升狭义开发效率,但缺失全局思维,环节间提效的不衔接将成为提效的瓶颈。全局开发的质变式创新效能是基于科技创新,对原有技术、流程、方法与工具的重新组合、创新及优化,通常发生在全局的、开发全生命周期环节。工程项目交付
18、增效软件工程指软企基于产品、技术、工具及配套设施,将行业认知运用到业务链,实现客户价值落地的能力。认知业务拓展引擎行业认知指软企在一个行业、或一类场景中沉淀成熟的案例与实践经验(包括业务需求、领域模型、服务模式),并能通过其自身产品与服务向行业客户持续输出产品、反哺自身的能力。产品研发项目管理技术领先交付实施质量管理产品成熟度行业领域模型运营服务能力项目咨询能力需求调研系统设计系统开发集成测试实施运维内部:从局部到全局外部:认知与工程螺旋式上升单个开发环节全生命周期来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。102023.4 iResearch I穷则思变需方建设模式之变企业使用的软件系统一般具有诸多
19、不统一:底层数据存储不统一,底层数据标准不统一,开发语言不统一,视觉、交互等体验不统一,部署方式不统一。不少企业,采用数据中台的方式,来“缝合”数据层面不统一的问题,但是一来带来大量的人工工作,二来能力和体验也并没有统一起来。将数据、技术、业务结构,将数据和应用形成闭环的企业级无代码,可以强稳态、活敏态的方式,打造持续生长的数字化平台。企业数据由原来的分散变为自统一,而软件打造由原来的缝合变为自生长。从分散到统一,从缝合到生长来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。打造持续生长的数字化平台IT系统建设现状持续生长的数字化一体化平台应用系统应用系统应用系统应用系统数据打通/治理数据打通/治理数据打通
20、/治理数据打通/治理财务供应商智能制造供应商营销供应商OracleDB2SQLServerSQLServerMySQLGaussDB达梦金仓需求反复需求反复需求反复需求反复项目一项目二项目三项目四活敏态强稳态临时应用通用应用专业应用个性应用管理应用创新应用服务应用集成应用多租户多角色DFX能力集成能力IT基础能力数据模型智能算法库数据治理数据域能力管理域能力分析域能力运营域能力组件流程逻辑编排图表组件分析算法领域组件接口服务可持续发展的数字化组装平台112023.4 iResearch I穷则思变供方开发模式之变从瀑布式到圆桌式,从高代码到数据驱动的无代码好软件是磨出来的。随着理念的更新和技术
21、的进步,软件开发模式已经出现较大变化:从早期的瀑布流模式逐渐演化为敏捷交付、持续交付和DevOps等,Git、容器技术等加速了这种演化。这些,已基本可满足以ToC产品为主的互联网公司。但ToB软件,终端客户(甲方)作为需求的提出者和软件的使用者,在研发链中,却始终参与度较低,因此,行业需要甲方参与度更高的“圆桌式”研发模式。传统高代码模式下,终端客户参与的门槛较高,软企也无法容忍其全过程的“掺和”。因此,所见即所得、Demo即产品的无代码,是圆桌模式的保障。在企业级软件中,数据驱动和无代码天然相伴,其不仅将软件中的“内容”视为数据,而且将软件过程也视为数据,将各个环节的无代码以“数据配置”的形
22、式传递与打通,这不仅有利于无代码的全局化落地,而且有助于后期流程的分析与优化。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。软企的开发模式之变软件需求分析配置开发实施运维系统设计集成测试产品经理需求分析师配置工程师开发工程师测试工程师实施工程师运维工程师项目经理产品经理集成工程师圆桌范式开发开发阶段:覆盖需求、设计、开发、测试、和运维交付的软件开发全生命周期。模式特征:所见即所得、Demo即产品。强调共创共建,削弱传统高代码模式下,软企与终端客户间的协作障碍,减少需求流失;并行协作,项目交付人效全面提升。开发阶段:以用户需求进化为核心、迭代、循序渐进的开发方法。第一阶段为设计,第二阶段开发与测试并行,第
23、三阶段部署。模式特征:颠覆传统瀑布流模式下固化、耦合的开发流程,增加开发流程的延展性与灵活性,能够更敏态地应对实时变化的用户需求。侧重团队交流、改进,可持续测试集成,提高复用性,降低风险。敏捷式与DevOps开发持续对接用户需求产品设计需求分析软件A软件B代码编写反馈构建单元测试最终集成最终测试部署运维敏捷开发持续交付应用交付121上下求索:不同软企的转型探索之路2守正出奇:企业级无代码的实施路径3身体力行:企业级无代码行业实践4因势而动:企业级无代码未来展望5穷则思变:中国软件产业困境与出路132023.4 iResearch I共识:转型是战略而不仅是战术问题找到从想成为和现在是之间的卡点
24、和实现路径软企转型需要顶层设计,这样才能不“见一个工具爱一个工具”,不重复建设,并尽量少地引入新的问题。企业应从战略角度分析“我想成为”和“我现在是”,然后找出两者之间的卡点,再进一步去探寻实现路径。而不少软企,由于主导者权限等,缺少战略层面的前期分析环节,而只从战术层面局部提效,导致转型不彻底,不能解决企业经营的根本问题。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。软企转型示意图树立目标盘点资源找到卡点解决卡点考虑要素客户需求竞品技术考虑要素资金/人才品牌行业/地域架构实现维护质量成本效率风险竞争阶段性检验大循环日常优化小循环选型POC小范围使用大范围使用执行环节由于主导者权限等要素,不少软企只是在
25、局部地做执行环节的动作,而缺乏整体设计、反馈、检验142023.4 iResearch I盘点:项目型软企痛点与需求分析敏捷、开放、降低人员风险首先,项目型软件不同于产品型软件,缺乏最原始的抓手,需求来自于招标文件、项目需求书等,而这些往往是甲方多部门、多角色需求的简单堆砌和杂糅。这就导致,从执行角度看,乙方在接到项目时,需求实际是模糊的,此时,一般通过Axure、Figma等设计原型做对齐,但这些原型工具过细,并无实际功能(只用于对齐确认),且也没法引入测试数据。其次,项目型软件开发,常需跟甲方的既有数据、既有系统和既有设备做较重的对接,如架构不足够合理,常牵一发而动全身。再次,也正因为早期
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