本文作者：得帆低代码aPaaS业务线副总裁刘鑫

普遍认为，BI（商业智能，Business Intelligence）的概念最早由Gartner公司提出，简单可理解为基于现代企业经营理论与信息应用技术系统对信息、数据进行挖掘、分析和处理，最终辅助商业决策的企业服务解决方案。

现在，低代码开发模式正在成为新型企业应用开发的主流模式，低代码的出现，给BI带来了新机遇和新路径。 

企业数据应用的现状和痛点

在数字经济时代，数据是企业数字化转型的关键。数据贯穿企业运营，助力精准决策。但企业数据管理仍然存在不少问题，无法发挥数据真正的价值，以下是企业常见的问题：

（1）大量数据线下管理

线下管理需大量人力与时间，Excel文件等数据迁移繁琐且协同编辑易出错，导致数据无法及时准确地线上流转。

（2）数据报表加工依赖人工

实际业务场景中存在大量业务报表和管理报表，由于业务和政策经常性调整，IT系统很难及时响应满足，业务部门被迫使用Excel手工加工处理数据。在一些集团性企业、金融监管类企业，随着数据量和业务复杂度的提升，数据上报压力激增。

（3）数据还未能形成实时有效的资产

线下和BI填报式数据管理一定程度上解决了结果上报的问题，但由于数据离线，业务部门经常需要导入导出原始台账进行加工，数据难以做到实时化、资产化。当业务需要进行深度分析和问题追溯时，数据难以有效支撑。

（4）数据无法民主化的使用

基于BI的数据分析在数字化转型中已经产生一些成效，但是通过BI工具较难实现数据的集成使用。我们需要让数据被业务用户更广泛地使用，除聚焦在企业经营层面外，能从业务执行层面通过数据分析更敏捷地洞察业务问题、改善业务流程。

常见数据管理方案及局限性

低代码实现数据应用解决方案

低代码平台作为数据产品化的重要工具，在技术趋势上逐步从【开发工具】往【数用一体】的方向演进。各低代码厂商产品也在围绕数据集成、数据沉淀和管理等进行进一步能力提升。

从场景上，低代码覆盖了数据线上化、数据模型管理、数据加工处理、数据分析与报表等全场景，结合低门槛、易扩展、细粒度权限、集成与自动化等能力，逐步成为企业数据应用的一站式平台。

引用《艾瑞咨询报告》

（1）低门槛可视化，人人都是数据公民

（2）可扩展的公示规则和业务编排，满足各类复杂计算

（3）一站式数据集和可视化分析，打通数据产生/集成/使用分析

（4）CDH架构的大数据底座，满足进阶数仓管理和数据开发

优秀数据实践场景分享

数据线上化-某车企低代码公民开发推动数据全面线上化

某车企在数字化建设中仍存在大量业务未被数字化，主要包括部门内的管理运营报表、跨系统系统数据处理等环节，目前线下Excel方式处理为主，存在协同编辑易出错、版本管理困难、部分台账手工操作复杂度高等常见问题。

在综合对比多种方案后，某车企决定引入低代码平台实现数据线上化管理，同时初期定位低代码的目标人群是全员用户。

通过6个月时间车企实现40+部门、500+场景数据线上化，典型场景包括设备在线管理、样品样车管理、工艺指标设定、项目预算管理、设备在线考试等。目前低代码已逐步替代Excel，成为企业内部主要数据管理工具和平台，未来将围绕业务深度分析和追溯持续构建。

数据加工上报-某金融企业基于低代码实现资产业务管理报送平台

金融企业在日常业务运营中，需要面临人民银行、证监会、基金协会等众多机构监管，需要结合不同监管平台的报表模板，按周、按月上报金融产品的运营数据。存在时间紧、任务重、易出错、成本高、需要安排专人专职等痛点问题，若数据上报有误，会受到监管函警示、行政处罚、金额处罚等不同程度处罚。

因此企业基于低代码构建资产业务管理报送平台，提升监管上报数据的效率和数据准确性：

• 基于RPA和API等方式实现债券、期货、期权、股票、机构、基金数据采集；

• 基于低代码构建数据上报模板及公式规则计算，输出监管机构要求格式报表；

• 支持数据模型管理和复用，助力数据治理和数据加工、反向溯源；据模型,助力数据治理

数据民主化-某世界500强企业结合低代码推动数据民主化

作为世界500强企业，该企业的IT数字化建设基本覆盖了业务主流程的运营。然而数据的潜能尚未被充分挖掘，员工参与数字化变革的程度仍有待提升。为打破这一僵局，推动全员向数字公民的角色转变，让数据成为驱动业务发展的核心动力，企业引入低代码助力数据民主化。

在企业中，低代码技术与 BI（商业智能）、AI（人工智能）、RPA（机器人流程自动化）紧密结合，形成了企业数字公民的效率工具四大件。

低代码平台赋予基层员工自主搭建数据应用的能力，无需冗长的代码编写过程，就能快速将业务需求转化为数字化解决方案；BI可视化工具将复杂的数据转化为直观易懂的图表，帮助员工实时把握业务动态；AI凭借强大的数据分析能力，挖掘数据背后隐藏的市场趋势与潜在风险，为决策提供精准依据；RPA则承担起繁琐重复的基础数据处理工作，极大地解放了人力。