昨天数睿数据”数字化转型云课堂”举行了第二期直播课，特别邀请了中科美络总经理武理芬女士带来《企业级无代码开发助力企业数字化转型》的经验分享，从客户的视角出发，将中科美络数字化转型的经历与理论相结合，探讨企业级无代码是如何帮助企业降本、增效的。
如何理解“数字化”
近几年，国家、各省陆续出台了一系列关于数字经济方面的政策文件，这些政策文件充分说明：数字化已是“刚需”，对所有的企业来数字化不是“加分项”或者“可选项”，而是事关生存发展的“必选项”。
数字化转型不仅仅是IT变革，而是组织、业务、市场、营销等企业要素的一次全方位变革。企业数字化执行架构是围绕“开源、节流、提效”去落地推进，目标是提升企业竞争力。企业数字化也不止是将新技术简单运用到资产生产过程中，更是在业务过程中不断积累并形成数字资产，围绕数字资产构建数字世界的竞争力，为企业不断创造价值，带来新的模式。
同时，通过数据的融合共享推动业务的融合共享，从而实现企业内部资源与外部资源的高效整合，提升企业运营效率和服务客户的能力，为企业发展赋能。
数据资产是企业数字化转型的核心要素
信息技术发展经历四个阶段，第一个阶段是业务操作电子化；第二个阶段是业务流程信息化；第三阶段是业务与管理的数字化；第四阶段是业务决策智慧化。
传统的信息系统建设基本都是围绕某一项业务进行设计，信息和服务耦合在一起，业务部门很难全面分析数据要素，业务数据离散独立且没有统一标准，跨部门之间数据不能打通，导致数据价值难以得到充分挖掘、发挥。
所以对软件供应商来说，转型能否成功很大一部分取决于自身提供数字资产管理的技术能力，因此必须建立一套快速沉淀、应用、运营数字资产能力的平台，这个平台需要具备数据采集、数据交换、数据存储、数据治理、数据建模、数据分析、数据安全等全栈数据技术能力，为企业提供基于数据驱动的业务管理和软件技术闭环，最大化实现企业数据价值。
数据资产管理的四个维度
一、数据资产的组织保障体系。数据资产作为新生产要素与业务目标融合，要从公司战略目标出发，从企业一把手到各业务模块负责人都能理解数据资产的内涵和管理目标，匹配对应的主责部门负责此事。中科美络在实践中成立了与数字化转型匹配的三级管理架构，同时在面对某个业务领域建立三类专家联席机制，共同制定数据管理相关的政策、流程、方法和支撑系统。
二、数据资产的治理制度体系。我们在实践中将数据根据来源、存储特点进行分类，建立企业全局数据治理体系、建立规则、做到三个统一，即“统一数据标准、统一应用服务、统一管控模型“，实现数据资产进行全生命周期的管理。
三、数据资产的技术能力体系。数据来源于业务，技术架构和技术工具运行需要建立一套规则，将业务流、信息流、数据流三流合一，建立全局性信息架构治理体系，让数据赋能，产生价值；同时还需要建立一套数据资产化的技术体系，沉淀数据资产，构建属于自己的“数据资产库”。
四、数据资产的应用服务体系。数据底座设施建设的目标是更好的应用，是价值的核心，完成数据汇聚、整合、连接、资产化之后，用户在使用中也需要可视化的展现方式，有足够灵活使用数据、分析数据的方式。因此构建“数字资产应用中心”，实现数用一体化，显得尤为重要。
Smartdata的功能与框架
数睿数据的企业级无代码平台技术能力和数字资产质量能力非常契合中科美络的需求，数睿数据基于大数据的无代码平台(OneSDC和OneMind)，可以帮开发者快速接入企业的多来源、不同结构的数据源，接入进来以后进行一个融合管理和融合分析，帮助构建数据中台和数据大屏等。
其次，无代码软件构建平台(OneBuilder)可以帮助中科美络快速构建业财管理系统，包括工时管理系统、公车管理应用、OA管理应用等跨部门、跨领域的多级应用；并且这些数据又可以回流到大数据平台，实现数用一体化。
最后数睿数据的软件工厂的模式，可以实现软件的批量生产、远程交付，这非常符合中科美络的交付项目多、对接复杂的现状，可以大大降低软件交付成本。
数睿数据高度聚焦企业级软件应用，从中抽象出数据表、表单、视图、布局、工作流、分析仪图表等高颗粒度能力。业务人员不需要代码能力，通过拖拽组件的方式，即可快速组装软件应用及数字大屏，实现各种项目需求同时快速响应业务需求。
底层除了大数据平台能力可接入现有业务系统，还有数据填报设计来补充缺失的数据，并且支持业务流程来支持客户各级审批流程的配置，最终会有一个应用设计的能力把底层能力组装起来，像搭积木一样构建政府和企业的软件应用和数据应用。
小到OA系统，大到数据中台，都可以通过不写代码的方式用Smartdata去构建起来，软件开发效率非常高。
我们的云课堂课程还将持续更新，为大家带来更多关于企业级无代码赋能企业数字化转型的干货分享，第三期我们邀请的是数睿数据的CTO张超，聚焦数据驱动的企业级无代码软件平台，从技术的角度来看Smartdata是如何快速搭建企业级应用，解决“效率、成本、质量、架构”这四大痛点问题的。
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来源：数睿数据
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