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文 | 智能相对论（aixdlun）
作者 | 沈浪
“将来不懂低代码就和二十年前不会用 word 一样。将来 80% 的利用会由业务人员通过低代码开发。”在 2022 云栖大会上，阿里云智能总裁张建锋对低代码的发展前景仍旧放弃着十分踊跃的态度。
独一无二，微软中国 CTO 韦青在他的专栏《万物重构》中也写到，“低代码 / 无代码编程能力变成一个与 Word、Excel、PPT 一样遍及的根本办公职业技能。”
而事实证明，低代码的风行趋势也的确是不可阻挡的，目前各行各业的低代码利用都曾经呈现了井喷式增长。以钉钉为例，去年 3 月，平台上的低代码利用数量还只是 38 万，到明天这个数据就曾经冲破了 500 万。
低代码开发模式正在成为新型企业应用开发的支流模式，以一种全新的视角来颠覆企业数字化的过程。在 BI（Business Intelligence，即商业智能）畛域，随着传统 BI 向古代 BI 过渡，低代码正在为跑通古代 BI“最初一公里”带来至关重要的价值。大多 BI 服务商像思迈特软件、用友、帆软软件等也都意识到了这点，低代码开发模式融入 BI 零碎，无望从业务底层变革企业的业务决策流程。
但，若要做到这一点，就必须得从 BI 服务商本身登程，从根本上重塑 BI 服务流程。区别于传统 BI 的产品交付模式，BI 服务商首先就得须要参加到企业的经营之中，以继续的服务来进行交付。低代码给 BI 服务带来了新机遇的同时，也变革了服务的门路，但问题随同而来。
01 古代 BI 的“最初一公里”问题
BI 的概念普遍认为最早由 Gartner 公司提出，简略可了解为基于古代企业经营实践与信息利用技术系统对信息、数据进行开掘、剖析和解决，最终辅助商业决策的一个企业服务解决方案。
在企业数字化过程中，这样的解决方案次要以信息技术零碎为底座，并承载相应的性能服务。而围绕着技术零碎的迭代与服务逻辑的变动，传统 BI 的模式迎来了扭转，古代 BI 逐渐成型。
用过传统 BI 的企业或者都有过这样的困扰，因为技术零碎的门槛比拟高，报表的开发与制作往往以 IT 为主导，但技术人员大多时候并不能很好的了解业务，而业务人员的技术能力又十分无限，整个 BI 流程走下来，不可避免地就须要 IT 部门与业务部门来回的沟通确定需要能力实现。
古代 BI 的呈现所对应解决的正是传统 BI 的局限与问题。目前，在支流的观点中，古代 BI 又分为自主型 BI 和智能型 BI，其中自主型 BI 基于自助式剖析工具的利用来让不太懂技术的业务人员也能应用 BI 零碎，而智能型 BI 则是融入了自然语言解决、常识图谱、机器学习等 AI 技术，强化了 BI 零碎自身的数据挖掘与剖析能力，晋升辅助决策的效率与准确度。
比照传统 BI，古代 BI 通过升高技术门槛（对应自主型 BI）和强化技术能力（对应智能型 BI）两种形式缩小了 IT 部门在 BI 流程中的参与度与干涉性，建设起了以业务人员为核心的 BI 模式。
在这个过程中，如何让 BI 间隔业务有限的靠近，实际上就是古代 BI 在大方向不变的状况下所要解决的“最初一公里”问题。而低代码开发模式的呈现则无望更进一步地解决这一问题，因为简化了开发流程，不懂技术的业务人员齐全能够基于简略的操作就能开发一套实用于业务流程的 BI。比方，思迈特软件的 Smartbi 自助仪表盘就融入了低代码开发模式，业务人员只须要简略的操作选取本人业务关联的指标，就能生成个性化的仪表盘以满足业务须要。
在此，业务人员既是 BI 的二次开发者，同时也是 BI 的使用者，两个身份的高度对立从而使得 BI 零碎进一步回归业务流程，真正以业务为核心。
从现实的角度来说，低代码所带来的价值与后果是不言而喻的。
02“最初一公里”，后面的 99 公里过程
在低代码开发模式的反对下，业务人员的参加将从根本上扭转 BI 的底层建设逻辑，促使古代 BI 倒退得更为成熟——这是后果，但过程往往是充斥波折。在 BI 服务商想要依靠低代码来逾越古代 BI 的时候，相应的问题与思考也将被逐步放大。
“最初一公里”后面的过程须要被从新扫视。
换句话来说，如果把 BI 流程看作是一个 100 公里的技术利用过程，那么在低代码的呈现后，这个过程就能够明确的划分出两个阶段。一方面，低代码解决的是“最初一公里”问题，而业务人员所能参加的开发实际上是十分轻量的一部分；另一方面，在“最初一公里”的后面也就还有 99 公里的开发与利用，须要由业余的 BI 服务商（或者说 IT 人员）承当核心作用。
那么，对于 BI 服务商来说，用好低代码开发模式实是有技巧性的—— 如何做好后面 99 公里的铺垫，又保障“最初一公里”轻量开发的顺利让渡，将决定一个 BI 零碎的低代码利用是否可继续。
如何了解？以 BI 服务中最为常见的指标体系治理来看，能够明确一个认知。
在思迈特软件的 Smartbi 自助仪表盘上，企业的业务人员只须要选取本人业务的关联指标即可生成个性化仪表盘，然而大多时候这个关联指标对于企业客户而言，是凌乱的、不清晰的。
在整个流程里，选取关联指标容易，但如何建设关联指标体系并提出相应的解决方案才是问题，往往这也是最难最要害的步骤。BI 服务商在为某一行业客户提供服务时，都会充沛地去了解一个行业的事务流程，针对特定行业制订欠缺的指标体系，比方思迈特软件在服务某轻工团体的时候，就必须要在其现有的业务报表中提取指标纬度信息，并了解报表背地的治理逻辑，进而联合行业指标库和 BI 教训能力为其提供正当无效的治理解决方案。
这一特色在思迈特软件服务某出名上市药企的过程中出现得更为残缺。思迈特软件先是基于团体整体的战略目标进行指标梳理，治理框架构建，再进行业务模块划分对应落实团体的数据分析体系框架。
在这个思路上，思迈特软件进一步为该上市药企打造了一个以指标为外围的 ABI 平台，从底层框架上实现指标治理与指标利用的一体化。以上，这些我的项目为业务人员被动构建指标提供了根底，从而突破了往期那种“业务提需要，IT 做加工”的被动模式。
由此来说，BI 服务商必须要率先建设好利用根底，低代码能力帮忙客户跑通“最初一公里”的问题。对此，Smartbi 上线了一站式指标治理服务，将指标治理标准化，相似于下面说到的服务案例与 ABI 平台，可基于业务规范流程同步梳理了一套指标治理全流程，从定义、建模、调度、公布到展现全面笼罩，在指标治理上就能实现业务与技术的协同，从而使得指标体系能更好地为业务决策所服务。
低代码模式给予客户的体验是轻量的、便捷的，但实际上其背地是企业服务商把最难、最简单的步骤给做完了、跑通了才有后面的成果。
那么，在低代码开发模式的推动下，古代 BI 的成长逻辑也就更为清晰——落实古代 BI 以业务为核心的价值导向，办法并不是造就业务人员的技术能力或是齐全的将开发工作交予业务人员，而是重塑生态上的专业分工，比方 IT 人员回归技术本位，搭建数据框架；业务人员回归价值本位，负责轻量开发以解决业务需要。
简略来说，在 BI 流程里，BI 服务商依据行业了解与技术能力搭建底层的 BI 零碎，而后再让渡一部分轻量开发的权力给到企业客户的业务人员，由他们依据本身的业务需要用低代码进行利用开发，以保障 BI 零碎交付之后能围绕着业务所开展。
03 写到最初
低代码开发模式在 BI 畛域风行，存在着一个重要的前提：传统的产品交付模式正在被淘汰，取而代之的是继续的服务交付模式。企业客户的需要不再是一个简略的软件产品，而是一个继续更新的单干服务，低代码开发模式建设在后者的交付模式下才有相应的增长空间。
换句话来说，低代码这个概念自身其实并不重要，重要的是行业自身的倒退达到了一个进阶的状态，就比方传统 BI 所实现的性能实际上曾经十分弱小了，其外围的问题只是业务与技术的对接太过于繁琐，让利用自身该有的价值没有施展进去。
而低代码所能提供的价值，就是在轻量开发模式的推广下让业务人员能有机会参加技术利用的开发中，实现业务与技术协同，从而达到古代 BI 的成果。
然而，这不是惟一的门路。低代码能够让古代 BI 更出彩，但古代 BI 能真正带来价值的要害次要还是数据框架的整体反对。也就是说，跑通“最初一公里”诚然要害，但更重要的是后面 99 公里的铺垫。
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