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前言：亟待转型的软开创业者
前两周，我一个本科毕业就回家乡（洛阳）开办公司的同学向我咨询，像他这样100多号员工的软件开发公司，在当下互联网人力成本与日俱增的大环境下，如何提升人效来保证企业生存，又该如何转型，从而更有机会做大做强？
针对他的这个问题，结合过往多年来的工作和项目开发经验，我当即给他推荐了我和很多北京上海等地创业团队都在使用的无代码软件平台 smardaten，smardaten是我使用过的功能非常全面和流畅并且真正能够大幅度提升开发效率的一款无（低）代码开发产品。本次博文将和各位读者一起分享当下新技术浪潮下时代的宠儿：无（低）代码开发技术。
什么是低/无代码
低代码由Forrester于2014年提出，但其理念并不新鲜，实际上从纸带打孔、到汇编语言、到高级语言，再到各种IDE、各种框架，人们始终在试图屏蔽底层的复杂性与难以理解性，通过归纳、抽象、封装，进而通过点拉拖拽及少量代码来快速完成应用程序的开发。
早期的Access数据库、QuickBase、PowerBuilder等，其实都可以看作低代码的雏形。因客户需求和底层技术的不断变化，低代码形态也随之变化，例如曾经大家熟知的Dreamweaver等所见即所得的网页三剑客，作为低代码的一种形式， 风光一时，但随着B/S架构的兴起、前后端的分离以及网页程序化，其风光不再。当下，低代码是指云原生的、可水平扩展的应用程序开发平台（APaaS）。无代码是指不需任何代码的应用程序构建方式，既可看作低代码的子集，也可看作低代码的高级形式。
居高不下的企业级软件搭建成本
在过往传统软件开发方式下，企业级软件项目的成功应用和快速落地至少长期被如下三个问题制约着：
1. 开发周期较长
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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。信息的不对等传递导致交付产品与客户预期相差较大的现象时有发生，从而引起项目延期，甚至烂尾。
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软件开发周期较长。传统软件开发，短则几个月，长则一两年，对开发人员要求和项目的熟悉程度要求非常高，中途一旦产生人员的入转调离，很容易拖慢开发进度。
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从项目立项到交付验收，环节众多，开发周期较长，人员流动等因素，共同造成了软件开发的漫长交付周期。
2. 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过度参与。
（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，从来带来了较高的用人和维护成本。
3. 数据管理混乱
目前很多传统企业使用的软件系统由于历史原因，具有诸多不统一：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，不仅带来大量的重复低效的sql工作，数据价值快速挖掘和应用的能力也难以发挥。
无代码/低代码开发，时代的潮流
无代码/低代码分别在加速应用、数据治理、知识积累等三个方面为各类型企业业务数字化转型和升级助力：
应用端： 难以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、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。
数据治理： 数据越来越多，越来越乱，是企业面临的另一痛点。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。
知识积累： 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。
近些年，国内外各个大厂的无代码软件产品也相继涌现，我们团队在做无代码产品选型时，重点调研了微软的 Power Platform 和 南京数睿数据的 smardaten，最终在多方对比和综合考量下，我们老大还是决定为所有团队接入 smardaten 进行新项目的开发，下面就这两款产品的使用体验做一个总结。
无代码平台 smardaten
1. smardaten 简介
数睿数据自主研发的 smardaten 企业级无代码软件平台，是基于一站式大数据能力以及无码化的软件开发平台，帮助客户通过数据驱动的无码化软件装配模式，构建数用一体化的应用系统，提高软件开发效率、降低成本，加速数字化转型。
smardaten 主要分为社区版、专业版、企业版和专有版，社区版免费可商用，中小开发团队和个人开发者都可以直接使用，企业版和专有版则具有更多丰富和强大的功能组件来提升全软件开发流程效率和服务能力。
2. smardaten 具备的特点
一个平台底层逻辑：数用一体化
对于很多中大型传统企业，在工业化软件升级过程中，往往容易遇到这样的瓶颈：不同的软件系统和产生的数据之间形成数据孤岛，数据价值难以充分挖掘。
smardaten “数用一体化” 特色完美解决大企业内部数据孤岛的问题，让沉淀下来的数据自动变成资产，通过数据分析又回到业务系统中，让决策有数可依，数据价值充分体现。实现数据与应用一体化，可持续完成应用产生数据，数据发现规律，规律指导业务优化和创新。
三大核心特点：无代码、企业级、数据驱动
六大关键能力
关键能力一：设计态+开发态，全流程、多角色的协同
无论新老产品在设计初期还是开发中后期，都能够及时跟进需求，smardaten 一套工具贯穿软件开发需求、设计、实现、运维等全流程，面向多角色实现高效协同。
关键能力二：应用构建全程无代码
smardaten 专注全流程应用构建无代码，将开发需求尽可能抽象为配置化能力，降低门槛、提高效率。对于中小开发团队而言，通过切换smardaten 平台进行开发， 人员效率数倍提升。
关键能力三：先进架构能力，DFX保驾护航
- 原生安全底座，全方位 DFX （Design for X）设计，提供安全机制、高并发处理、负载均衡等能力。
- 全生命周期运维，不需要运维实施重新开发或者使用第三方工具，保障平台所有应用的有序运行。
- 高效集成框架，实现数据、权限、菜单与服务的全面集成。
关键能力四：复杂逻辑的可视化组装配置
- 脱离代码也可以快速应对复杂应用场景需求，降低开发门槛，以组装式敏捷开发支撑多变的业务发展。
- 不仅仅是具备一定开发经验的人可以把 smardaten 变成生产力工具，测试、产品、运维人员一样可以快速上手这款无代码开发工具，可视化操作、拖拖拽拽、几分钟就能完成一个页面的前后端开发，加上智能数据管理，连 sql 的工作都省掉了，从此和 sql Boy 说拜拜，直接晋升为全栈工程师。
关键能力五：业务能力沉淀，提高业务响应
- 面向专业开发者的开放平台，配置与开发能力持续积累，持续沉淀行业应用构建能力，实现个性化、高价值功能需求。
- 支持各种复杂行业场景： 平台无行业属性，可联合各领域软企，落地行业应用。
关键能力六：满足大数据能力的开发与管理
对于企业而言，数据是软件的核心，是价值所在，通过大数据分析挖掘企业数据的内在价值，赋能未来业务对于企业良性发展必不可少， smardaten 平台的大数据能力即开即用，融合智能化技术，降低开发者数据开发管理难度，并提供多种已经广泛应用验证的机器学习、深度学习算法帮助企业降低数据的分析成本和门槛，会操作可视化界面的人就能够根据自己的需求轻松完成想要的数据特征分析。
无代码与AI协同，共同助力工程师开发
无代码平台 smardaten 除了多种前后端开发技术栈和引擎的封装支持，还额外提供了多种 AI 技术组件，包括：算子组件、图谱组件、OCR组件、NLP组件；这些机器学习、深度学习组件的添加，使得企业软件的能力进一步得到了扩展，轻轻松松用AI技术来提升用户体验，赋能业务发展。
无代码平台 Power Platform
1. Power Platform 简介
Power Platform: 微软推出的统一低代码开发平台，提供了完全可视化、低代码的全民开发体验，实现对微软智能云“三驾马车”Microsoft Azure、Microsoft 365、Dynamics 365 的集成、定制和拓展，也可与第三方商业应用及数据服务无缝衔接，帮助商业客户轻松获得数据洞察、创建商业应用、加速实现业务流程自动化
Power Platform 常用四大产品线如下：
- Power BI是基于Power Query，Power Pivot和Power View架构的商业可视化分析软件，也是Platform的拳头产品；允许用户可视化其从多个来源获得的数据，实现了在一个平台上同时满足自助式分析和企业数据分析需求
- Power APP: 无代码构建定制化业务应用，与微软智能云无缝衔接，可通过连接器支持 Adobe、Salesforce 等第三方商业应用、SaaS 服务和多样化的数据来源。开发者通过一目了然的图形界面和简单的鼠标操作，就能快速构建出适用于网页、PC、iOS、安卓等不同平台的现代业务。利用预置模型以及高级开发工具，专业开发者还能以有代码的方式，为业务应用加入更复杂的功能
- Power Automate: 实现工作流和业务流程自动化的低代码开发平台，它可以通过访问API 的方式调用新应用，也能以机器人流程自动化（RPA）的方式，通过对UI界面的操作，实现对老旧应用的自动化控制。将重复性的简单工作转化为自动化流程，能够提升员工的工作效率，让人们将有限的精力集中到更有价值的工作上去
- Power Virtual Agents:无代码/低代码应用程序，允许任何人创建和部署由AI驱动的智能虚拟代理，用户只需单击几下即可轻松注册，创建对话机器人并将其嵌入到网站中。无需维护基础架构，也无需部署复杂的系统
2. Power Platform 具备的特点
- Power Platform 背靠国际大厂微软，产品质量有保证，功能特色和国际接轨，而本土化定制开发能力也正在扩展
- 使用 Power BI 既可以实现对微软智能云“三驾马车”Microsoft Azure、Microsoft 365、Dynamics 365的集成、定制和拓展，也可与第三方商业应用及数据服务无缝衔接
- 目前Power Platform已经内置多种连接器，支持许多第三方服务，也支持自定义连接器
- 支持Azure公有云模式部署
smardaten 与 Power Platform 各项产品能力比较
下面结合我们之前团队两款产品的使用体验，从平台能力、数据能力、分析能力、应用构建能力和产品服务能力等多个维度对这两款产品进行对比分析：
平台能力对比
| 平台能力 | smardaten | Power Platform |
|---|---|---|
| 开发模式 | 数据驱动,不生成源码即可部署 | 模型驱动，生成源码 |
| 开发工具 | 开发工具齐全，包括页面设计，流程设计，逻辑设计，数据分析以及数据大屏设计等；AI 技术组件丰富 ，但是提供的一些AI算法的效果和顶尖大厂稍有差距 | 拥有画布和应用设计、业务流和云端流设计、 数据分析、AI构建等整体解决方案的构建工具，支持解决方案的导出迁移，内置大量的模型，面向专业的IT开发人员的平台，需要专业代码和函数编写能力，学习成本高，使用要求高 |
| 运维部署 | 产品支持一键部署能力，有独立的运维通模块方便运维人员对系统部署、升级、日志分析、监控告警、资源管理等进行统一运维，且支持私有化部署以及SaaS云化部署； | 借助Azure DevOps平台，有完整的DevOps能力，软件部署效率高，仅仅支持微软公有云部署； |
| 开放性 | 有二次开发的能力，且定制粒度灵活，从后端逻辑到前端展现；原生组件较通用，基本不涉及行业领域； | 生态完善，二次开发能力非常灵活，支持大量的数据类型和库对接，应用开发人员可以灵活进行功能二次开发 |
| 兼容性 | 支持对接主流云平台，包括AWS、华为云、阿里云等； | 只支持微软平台 |
| 创新性 | 结合AI能力，让平台在使用过程中更加高效，包括文档自动生成、设计草图识别、智能应用装配助手、异构数据分析等 | 丰富的数据连接组件，打通各种组件的自动化云端或者本地流（RPA）自定义API，函数以及AI构建能力与Azure云服务的深度集成 |
数据能力对比
| 数据能力 | smardaten | Power Platform |
|---|---|---|
| 异构数据接入能力 | 30+关系型数据库支持,10+主流实时消息协议支持,10+主流NoSQL数据库支持,5+主流国产数据库支持,不够还有开放能力做插件 | 上百种连接器处理多源异构数据，预置10+种主流app数据集成 |
| 实时数据处理 | 10+主流物联网协议数据处理，如Modbus、Kafka、MQTT等，并可对数据进行事件解析处理 | 内置连接器处理实时数据 |
| 数据标准与质量管理 | 对接入的数据或无代码应用产生的数据会自动接入数据底座中，数据标准自动关联约束，对数据质量进行稽核分析，所有数据关联关系和血缘关系清晰可见，便于质量问题定位 | 基于数据表的实体规则标准制定 |
| 数据集成 | 内置输入、输出、转换、联合、聚合、排序等60+算子和算法节点，实现数据可视化集成治理，流水线作业，自动监控告警，还可与业务流进行联动，场景支持更丰富 | 内置数据流，通过算子编排实现数据流清洗 |
| 数据安全 | 内置10+国密安全算法，支持数据加解密以及脱敏处理，提供安全分层分级管理、行列权限管控、安全密钥、动态权限管控、安全功能体系以及用户组织级别控制等能力，建立数据全生命周期的安全防护机制，防止数据被泄漏、被滥用、被误用。 | Dataverse在数据采集和管理全部依托Azure的云数据安全，具备单独的身份验证，密钥管理等模块。在 IP 数据包级别提供数据在网络上传输的身份验证、完整性和机密性，符合高级加密标准 (AES)-256，来取代数据加密标准 (DES) 和 RSA 2048 公钥加密技术 |
| 数据治理 | 具备数据全生命周期的资产管理能力，目前只支持结构化和半结构化数据的处理，以及非结构化的文档处理，而音视频类非结构化数据能力缺失，缺少数据标签能力 | 平台本身不具备数据治理能力，主要依托在Azure云上的数据治理服务，以Azure Purview和Azure Synapse服务为主，Purview提供数据发现，分类和映射、数据目录和治理，Synapse提供了用于数据准备，数据管理，数据仓库，大数据和AI 任务的工具 |
| 数据服务 | 提供数据服务自发布能力，有完整的数据服务订阅和监控功能：内置内部/外部/编排/搜索类服务，实现自定义数据服务，支持restful/soap/下载等访问方式，也可托管或转发，服务接口访问具备多种安全认证机制，且具备较好的稳定性和扩展性 | 提供数据服务自发布能力，有完整的数据服务订阅和监控功能，以及独立的服务总线能力 |
分析能力对比
| 分析能力 | smardaten | Power Platform |
|---|---|---|
| 数据分析及可视化 | 支持80+分析图形、20+数据计算算子，支持复杂报表展现，内置时序分析、根因分析等AI智能能力，实现数据多样化展示、智能分析辅助决策 | 内置上百种分析图表 |
| 复杂报表 | 支持交叉报表，单元格可设置条件样式 | 支持财务类复杂报表 |
| 周期报告 | 独立的数据文档能力，支持嵌入分析仪图表，形成固定模板的实时数据报告，可定期导出支持汇报 | 支持结合word形成报告文档 |
| 数据大屏 | 支持以拖拽的方式自助配置大屏，提供样式、图层、联动、跳转、筛选、搜索、2D图表、3D图表、表单、文档、二三维、模板以及数据权限等自助配置。具备较多的案例和模板支持。 | 支持通过多种图表和素材的拼装数据大屏 |
| GIS能力 | 10+主流地图服务支持，10+GIS算法支持，包括轨迹算法、 热力算法、时空伴随算法、5+GIS业务场景沉淀，包括态势感知、 城市治理、园区管理、电力管理、20+图层管理和操作能力 | 内置gis地图，支持10种展现形式，支持对地图控件、视图、路线等配置 |
| 知识图谱 | 内置图谱分析能力，具备工业、公安、风控等行业知识图谱构建经验 | 全球顶尖的知识图谱能力，但暂未集成到power platform中 |
应用构建能力对比
| 应用构建能力 | smardaten | Power Platform |
|---|---|---|
| 主题设置 | 预置10+主题，支持自定义主题, 主题定制粒度细，基本涵盖css所覆盖的粒度 | 预置20+主题，支持自定义背景色和背景图像，组件层支持配置细粒度样式，基本涵盖css所覆盖的粒度 |
| 菜单导航 | 4种默认布局方式，支持自定义导航 | 支持自定义菜单设计 |
| 页面设计 | 预置10+布局组件，以及自由布局页面，如列表、详情、表单、图表等都可以在页面中自由组合 | 预置10+种布局组件，以及自由布局页面，如输入、显示、图表等组件都可以在页面中自由组合，支持垂直、水平容器页面互相嵌套显示 |
| 展现视图 | 列表页预置5种常用列表模式，2种自由布局画布, 详情页预置7种布局组件，自由布局画布, 表单页预置7种布局组件,图表页预置50+图表组件 | 列表支持通过画布容器，实现不同视图的编排, 预置3种图表类型，支持通过excel绘制的图表内嵌展示, 预置10+绘图组件, 预置10+媒体组件（地图、麦克风、音频、相机等） |
| 权限控制 | 具备菜单权限、功能权限、数据权限以及组合视图应用 | 具备环境权限、应用权限、窗口权限、数据权限等，操作可细分至增删改查 |
| 业务逻辑 | 内置控制、响应、数据、变量、调用、服务编排类算子节点，以编排方式实现前后端逻辑复杂计算，并支持组件逻辑和页面逻辑的双重运算，同时计算与交互逻辑可组合调用，满足大部分企业应用场景。 | 内置14种变量、请求、控制等算子节点，结合上百种类型连接器和触发器，通过触发器+操作配置实现逻辑编排，并支持同步、异步处理，逻辑调试 |
| 业务流 | 支持审批流、数据流、业务流混合编排调用，更多支撑企业级复杂场景 | 支持自动化配置业务流，支持自定义数据流、逻辑流的图形化配置，全平台调用 |
| 模板打印 | 支持表单、列表打印 | 支持页面pdf打印 |
| 移动端支持 | 支持移动端自适应页面，适配h5，支持移动端特有布局和动作 | 支持移动端自适应页面，独立配置 |
产品服务能力对比
| 产品服务 | smardaten | Power Platform |
|---|---|---|
| 服务支撑 | 有丰富的学习资料（数睿社区）和认证体系帮助用户快速入门最终熟练掌握使用，但是仅限于中文；有产品售后策略，但没有分级细化； | 有丰富的学习资料、论坛和认证体系，能够帮助用户入门；有完整的售后策略和售后支持费用版本 |
| 解决方案 | 目前主要提供智慧城市、应急、教育、工业等行业的解决方案； | 主要提供的是平台和工具化能力，目前没有什么成熟的完整行业解决方案 |
| 产品生态 | 已经构建了应用市场，但尚未支持第三方应用发布，同时市场本身内容较为匮乏 | 主要在平台的能力生态上充分融合微软的生态，只有预制的流程和画布模型，解决方案层面没有应用市场； |
为什么我更推荐 smardaten
对于产品选择没有更好，只有更合适
- 使用 Power Platform 进行企业级软件搭建很容易遇到以下瓶颈：
- Power Platform 是由N个应用构成的一套开发产品，彼此之间功能相对独立；而且严重依赖微软的Azure云服务和微软系的数据存储。以及很多微软的开发框架，例如.Net框架
- Power Platform 因为微软产品生态的原因，与其他系统集成则较为复杂
- Power Platform是水平结构，一维的多个应用各有分工相互独立（特别是Power Apps并不能开发复杂应用，因此和Power BI 等没有直接关系），换句话说，用户不能扩展Power Platform本身（功能都是被限定的）
- PowerApps 适合开发者或业务人员使用，需要一定的SQL编写能力，有一定的前端和后台能力，支持WebApp开发，对小程序等无支持
- Power Platform 则需要把服务部署在云端，这对网络流畅性、数据访问的便利性、安全性都提出了挑战
- 产品定价与国际接轨，国内企业使用成本相对较高
- 完整应用的构建需要编写自定义函数或者代码，对开发人员而言门槛变高
- 缺少对数据层的生命周期管理能力
- 对比之下，smardaten 平台能力、数据能力、分析能力、应用构建能力都较强，由南京数睿数据科技公司历时多年精心实战打磨，已经服务国内数百行业龙头企业，产品力受到国内众多企业和开发者的一致认可，切入门槛适中，易学易用。
- smardaten 社区版免费可商用，官方可供参考和学习的文档资料、实战案例教程非常丰富，容易上手，新手友好
- 一个平台覆盖业务中台、数据中台、物联中台的多个能力，大大降低采购和使用成本
- smardaten 能够支持本地化服务部署，使用起来更安全，更放心；
- smardaten 支持拖拽构建企业级应用及大数据能力， 提供全栈式的大数据能力，轻松搞定软件在数据层面的开发管理与应用
- 除了传统厂商数据库，目前还已经支持多种国产数据库的落地开发
- smardaten 支持高度定制开发，非常方便升级维护
- smardaten 有着强大的辅助数据分析能力，助力企业更好更快提取数据内在价值
- smardaten 平台已经提供多种常用 AI 技术组件，大大提升软件产品的AI能力和技术价值
- smardaten 强大的IoT物联网对接能力，为物理世界和虚拟世界的打通提供了较好的平台，完美满足各类型软硬件结合使用场景
smardaten 社区版免费可商用，对初学者友好
无论是个人开发者还是企业团队，都能够即学即用，一学就会；用好smardaten工具，能够有效帮助个人和企业释放一部分生产力用来专注于更多精细的业务发展和产品打磨，smardaten 教程和官方链接如下，大家有兴趣可一起学习探讨。
