聚光灯下的低代码/无代码开发：让每家公司都能变身为“数据公司”_文化 & 方法_James Beecham

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在过去几年中，我们都听到过这样一句话“每家公司都是一家软件公司”。但最近有一句新的说法：“每家公司都是一家云数据公司。”

这是有道理的——数据正在推动数据洞察、创新和数据上云的爆炸式增长，到 2025 年云支出预计将超过 1.3 万亿美元。因为云现在是开展业务的默认预期，所以规则已经改变了——企业需要克服新的监管障碍来进行创新。幸运的是，我们知道如何在过去行之有效的基础上快速前进：低代码 / 无代码解决方案。

我们从哪里开始

作为软件公司想要成功，企业过去需要雇佣足够多的人来编写代码，这给它们的增长造成了限制。这种技能差距最初迫使公司聘请昂贵的顾问，让这些顾问告诉他们技术可以在哪里改进服务或增加销售，确定所需软件的范围，然后交付——这当然不是一个廉价或快速的过程。

公司最终通过低代码 / 无代码工具来克服这个障碍——软件可以为用户编写代码，从而使以前只有 IT 专业人员才能执行的操作民主化。例如，构建网站过去需要 HTML 和 Java 编程经验，但在过去五年中，低代码 / 无代码工具帮助终端用户加快了这一过程，并改善了业务方面的运营。当 IT 专业人员不必花费所有时间去解决拼写错误和编码失败，而且解决这些问题的工具掌握在各个业务的所有用户手中时，在云中处理数据变得更加容易和高效。

然而，这些工具通常仅限于创建应用程序和使用已建立的流程，而不是处理当今企业面临的重大威胁——数据治理和数据风险。

为什么数据驱动的进步与隐私法规相悖

今天的企业创建并存储了大量的企业和客户数据。他们现在拥有数亿用户的个人信息，以及用户使用软件的方式、地点和时间的数据。医疗保健、金融信息、物流和航运、电子商务、安全等方面的数字数据可以轻松采集和存储。

虽然企业竞相利用这些数据资源开展业务，但它们面临一个新的障碍：数据隐私法规。指导 PII、PHI 和 PCI 数据共享的新区域性法律正在快速通过和更新，几乎没有考虑一致的全球标准。从 GDPR 到 CCPA，这些法规包括对数据泄露或滥用的昂贵惩罚——例如，在加利福尼亚州的《隐私法》中，每项记录的罚款从 2500 美元到 7500 美元不等。

例如，直接面向消费者的公司必须快速适应 GDPR 和 CCPA，从而维护客户信任。功能性饮料企业 HumanN 对于遵守 GDPR 和围绕 PII 的其它监管要求比较关心，来避免潜在的罚款和声誉损失。

HumanN 的 CEO（Joel Kocher）和该公司较小的数据团队都认识到，需要一个无代码的解决方案，可以在数小时或数天内，而不是数月或数年内，提供业务价值。他们最终选择了易于实施的技术，与他们的基于云的生态系统相集成，确保数据得到负责任的审查并且访问受到严格限制。

今天，许多公司可能还处于数据治理的早期阶段，但他们很快就会遇到与编码差距相当的技能差距，除非他们投资不依赖技术技能就能够实现遵守监管法规的工具。

低代码软件支持数据自我治理和更快的数据驱动洞察

好消息是，我们已经知道了解决方案：创建允许非技术用户自己创建并管理数据治理解决方案的工具。之前，企业已经适应了采用低代码和无代码方案的数字转型。在这种情况下，他们需要将其扩展到整个云和治理基础设施，而不是仅仅将其应用于软件。

是什么使这种适应成为可能？在混合云框架中行得通并且不需要新的基础设施或代码来进行设置的技术。这种技术使整个组织的治理过程民主化，并减轻了适应监管变化的压力。

通过这种策略，数据工程师和管理人员可以将建立基于策略的数据控制以及随着时间的推移进行更新和管理的繁琐过程交给非技术团队，只处理最困难的任务。没有人需要懂 SQL、Apache Ranger 或 YAML——数据治理团队或任何其它非编码人员都可以激活治理策略和控制，并根据需要快速更新它们。这个过程不仅变得更快，而且更不容易出错。负责治理的人可以直观看到策略是否正在正确运行，如果出现问题，他们可以快速调整——例如营销团队可以插手修复网站上的拼写错误。

对 HumanN 来说，对数据消费的可视性凸显了一个以前就发现的问题：同一角色用于多种目的而导致的不清晰。例如，一个数据库的超级用户角色被 BI 工具用来提取数据，被销售渠道用来导入数据，被数据库管理员用来对数据库进行查询和更改。

因此，工程师们面临一个严重的问题：缺乏对数据消费的准确分析。对低代码数据控制的投资使他们能够理解对数据管理和共享角色的访问，并创建自定义的法规遵从性规则来控制它们。