プログラミング言語の反復、抽象化、簡素化、統合が継続的に行われることで、ローコード テクノロジは常に改善され、グラフィカル インターフェイスと高級言語を組み合わせた、よりシンプルで明確な開発モデルが形成されています。デジタル トランスフォーメーション ソリューションの実装中、ローコード開発はさまざまなアプリケーション シナリオに広く適用できるため、退屈で繰り返しのコード作成作業が軽減され、開発効率が向上します。
しかし、ローコードが広く使用されている一方で、ローコード プラットフォームでは小規模なプログラムや単純な顧客関係管理システムしか実行できず、大規模で複雑なビジネス ソフトウェアの研究開発はできないと多くの人が考えています。これは誤解です。 。
ローコード開発は段階的に強化するプロセスである必要があります。最も単純な要件はコードなしで構成でき、少し複雑な要件は少量の差分コードで記述でき、より複雑な要件は外部ソフトウェア パッケージを導入してローコードを組み込むことができます。モデルをローカルで使用します。単純なものから複雑なものへのスムーズな移行が必要です。
複雑なシナリオにおけるローコード プラットフォームの適用可能性を検討したい場合は、フォームと基本クラスの開発、関係とプロセスに基づくビジネス モデル駆動型開発、データ マイニングと分析に基づくデータ駆動型開発、および適応型開発から始めることができます。インテリジェントなモデル駆動に基づく開発 ヒョウを垣間見るための 4 つの側面。
ローコード フロントエンド開発では、従来の手動コーディングの代わりにビジュアル デザイン ツールを使用することがよくあります。これらのツールは、さまざまな事前作成されたコンポーネントとテンプレートを提供します。ユーザーは、ドラッグして構成することでこれらのコンポーネントを組み立て、構成できます。ユーザー定義フォームをサポートします。フォームは、従来の書き込みフロントを必要とせずに、基本的な権限管理と基本的なマスター/スレーブ テーブル構造をサポートします。 -HTML、CSS、JavaScript などのコードを終了します。視覚化のレベルが高くなるほど、開発者チームの規模が大きくなり、アプリケーション シナリオの探索がより深くなり、開発モデルがより完全になります。
ローコード プラットフォームは通常、開発者がアプリケーションのビジネス ロジックを迅速に構築できるようにするビジュアル ビジネス ロジック設計ツールを提供します。これらのツールは通常、ワークフロー、ルール エンジン、イベント ストリームなどを含むさまざまなタイプのビジネス プロセスをサポートします。開発者は、ドラッグ アンド ドロップや構成を通じてビジネス ロジックのプロセスとルールを定義でき、コードを自動生成することでビジネス ロジックの実行と管理を実装できます。ローコード プラットフォームのビジネス フロー自動化能力が高ければ高いほど、さまざまな複雑なタスクの処理が向上し、ビジネス エラー率が減少し、作業効率が向上します。
データ駆動型開発の観点から見ると、ローコード プラットフォームは通常、開発者がアプリケーション データ モデルを迅速に構築できるようにするビジュアル データ モデル設計ツールを提供します。これらのツールは通常、完全にユーザー定義のデータ構造をサポートし、さまざまなタイプのデータ ソースに接続するための対応する包括的なフォームとインターフェイスを生成します。データ モデルを定義することにより、企業はビジネス エンティティ間の関係をより深く理解できるようになります。このアプローチは複雑なビジネス シナリオに適しており、開発者は非常に柔軟な環境でアプリケーションを構築できます。
最近の AI の爆発的な増加に伴い、AIGC 関連の機能がサポートされているか、開発中であるかどうかも、ローコード プラットフォームの機能の考慮事項に含まれています。AIGC のサポートに基づいて、配信プロセスを対話型言語生成アプリケーションに変換でき、ビルダーが彼または彼女の脳。
AIGC と統合されたローコード製品は、製品機能の飛躍的な向上を達成すると期待されており、ますます多くの企業が複雑なアプリケーション シナリオの実践の「効率拡大期」に加速できるようになります。
企業のデジタル指向が高まるほど、ローコード製品を導入する際の複雑な機能やパーソナライズされた機能に対する期待が高まります。これらの企業は豊富なデジタル シナリオを持っているため、自社の IT システムとアプリケーションは比較的体系的で複雑です。ローコード メーカーが、複雑な機能やパーソナライズされた機能を実現するローコードの能力を向上させたい場合は、機能コンポーネントとプロセス用の事前定義されたリソースの蓄積をさらに強化し、データ定義とメタデータ構成に基づいてアプリケーションを生成する能力を向上させる必要があります。同時に生成 AI を統合し、インテリジェント モデルによる適応型開発機能を構築します。