1. 定义软件开发新模式 中国企业级无代码开发白皮书 2021年

2. 摘要 定义 企业级无代码核心包括：①无代码：改变以往业务需求与编程逻辑的对接方式，以无代码（不生产代码） 的方式对接业务需求，从根本上改变了生产方式，节省中间过渡环节； ②企业级：能够满足逻辑、表 现形式复杂度较高，容量要求、安全可靠性要求高的企业诉求； ③数据驱动：与表单/模型驱动不同， 企业级无代码完成了从单纯的形式层抽象到数据层抽象的转变，以柔性的数据为抓手打造业务与数据闭 环，使得应用程序能够自动适应业务需求的变化，并于用户侧表现出完全无码状态 溯源 随着数字化发展不断深入，客户需求与底层技术发生翻天覆地的变化。传统的软件开发方式显然已无法 快速响应由产业环境变化而导致的企业业务诉求变化；其次，我国软件产业迅速发展，旺盛的IT人才需 求与当前人才供给能力不匹配，人才贵、流失率高等问题成为限制企业发展的重要因素；下游企业传统 信息化建设效用低下，对其自身建设需求的认知模糊会进一步传递至乙方（IT服务厂商及软件企业）， 导致双方“降本”、“增效”、 “提质”诉求均无法达成。稳健经营、创新发展，打造差异化竞争力， 寻求第二增长曲线成为当下厂商的共同诉求 变革 并非日光之下无新事，而是革命性的改变一旦发生，我们便习以为常。纵观软件工程发展史，无论是从 面向过程到面向对象的工具语言变化，还是Scratch、 Axure、以及我们最熟悉不过的Excel软件出现， 都是人类追求无码化，降低开发应用门槛、提升效率的大胆实践。企业级无代码通过对产业分工、商业 模式、开发模式、开发流程、开发者角色的变革，推动软件工程向前跨越了一大步 展望 我国无代码起步较晚，但近两年在市场、疫情、资本多重驱动下迈进了加速发展期，市场需求体量庞大。 随着厂商纷纷入场，无代码开发技术的打磨与沉淀，开发平台生态体系及行业标准的逐渐完善，AI、数 字孪生等前沿技术的深度应用，传统开发“思维的枷锁”会被进一步打破，实现全民创新开发、全流程 全域的无码化指日可待 2

3. 定义：企业级无代码 1 痛点：企业软件开发困境 2 产业 / 人才 / 下游企业 / IT厂商 现状：变革中的软件开发市场 3 供给端 / 需求端 实践：典型厂商案例 4 趋势：未来发展洞察 5 3

4. 溯源：低/无代码演进 甲乙方诉求和技术进步共同促进低代码不断演进 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，低代码应当是指云原生的、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。 三个视角下的低/无代码发展 易复用、易理解、易分工 降本、增效、扩张是乙方企业（软件开 发者和集成商）的追求。然而，软件业 早期是个“手艺活儿”，离不开少数人 的经验与创造力。之后，随着前后端分 离、技术栈的分化、框架的不断丰富和 DevOps平台的普及，软件产业摆脱了 手工作坊，成为了集团化作业。但是如 何提高复用程度、摆脱高级技术人员限 制，从而降低风险、降低成本、提高效 率，并实现企业的规模化扩张，是乙方 企业永恒考虑的问题，正是在这种源动 力下，企业不断以不同的路径尝试易复 用、易理解、易分工的低/无代码。 贴近市场、贴近客户、贴近员工 供给 需求 循环前进 技术 市场迅速且加速变化，没有任何企业可 以以一成不变的策略做到基业长青， “敏捷”成为众多管理者的共识。如何 快速响应客户、如何快速调整组织架构、 如何快速试错、快速迭代，成为企业管 理者越来越关注的问题。采买成熟软件 系统、采用传统方式外包开发或自主开 发，共同面临一个问题：系统上线不久 甚至还未上线就已不再适用。另外，开 发中，业务人员参与度低的软件系统， 往往不具有良好的C端体验。敏捷、快 速、业务人员可参与的低/无代码，成 为甲方企业感兴趣的方向。 前端技术，使得点拖拉拽有更强大的性能和更良好的体验；Restful API和Graph API使得内外数据互通；软件定义及云原生技术，使得 业务负载的水平扩展接近于无限；大数据技术，打通了从收集到实时分析的价值闭环；人工智能技术，使得数据作用再次放大，从辅助 分析，到辅助决策，到自动决策；物联网，连接了物理世界与虚拟世界……这些技术，共同为低/无代码铺平道路。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 4

5. 演进：常见低/无代码应用形态 无码程度和复杂场景适应性是主要区分依据 根据开发中的无码程度、应用场景、使用者，以及复杂场景适应性，可以把低/无代码分为传统软件开发、轻量级无代码、 企业级低代码和企业级无代码等几种形态。几种形态并非是完全的取代关系，它们将在较长时间内，在不同类型、不同规 模企业的不同业务场景下，具有自己的生存空间，但企业级无代码，作为“量变引起质变”的软件开发模式，因重塑了软 件开发模式、企业业务增长模式、社会生产关系等，将具有越来越高的占比。 低/无代码的不同形态-开发模式视角 典型产品形态 传统软件开发 轻量级无代码 企业级低代码 企业级无代码 代码驱动；早期主要通过 编程IDE及工具包实现软件 开发；后期，可基于丰富 的前后端开发框架、组件， 框架自生成部分基础代码 表单驱动；预先设定的规 则，应用开发（业务人员） 拖拉拽配置生成表单 、可 视化看板等 模型驱动；通过建立模型来 定义数据关系及流程逻辑； 低代码平台可自动生成软件 框架代码和基础代码 数据驱动；通过对具备柔性 的内外部数据采集、存储、 加工、使用，打造数据价值 链，驱动并支撑应用智能生 成 完全代码开发 简单场景可无码开发 复杂场景需大量代码 平台是无代码，但函数与系 统是解耦的，支持自写代码 开发 大部分场景不需要代码; 限制 代码的反向输出 目标客群 程序员需同时关注业务逻 辑和底层技术的实现 业务人员通过简单拖拉拽 配置生成表单、可视化看 板等 程序员关注核心业务逻辑的 实现 针对企业通用场景，业务人 员配置生成；其余场景可通 过少量代码、插件满足 落地场景 所有应用场景 部分特定、简单轻量场景 集中在管理&分析领域 企业级复杂应用 企业级复杂应用 开发模式 无码率 注释：仅展示部分企业级应用软件无码化应用形态；四大应用形态并不是相互替代的关系，从左到右的顺序仅代表形态产生的先后。 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 5

6. 演进：驱动模式 围绕着样式、逻辑、数据，低/无代码产品不断朝无码化演进 低/无代码平台是软件开发生产力工具，其产品形态、驱动模式的变革都是在社会经济飞速发展、生产力不断提升需求下的 产物，反映出大众对于“从何处入手”才能赋予工具软件更高价值的诉求；是围绕着样式、逻辑、数据，在追求极致无码 的进程中，将业务逻辑转变为编程语言，再抽象成为面向大众，普适易用、图形化、可视化产品的一次次尝试。三种驱动 方式特点鲜明，与其所承载的低/无代码产品形态一样，将在较长时间内具备一定的市场空间。值得一提的是，数据驱动的 企业级无代码改变以往业务需求与编程逻辑的对接方式，使得生产方式本身发生变化：从原先先生产代码，再对接业务需 求，转变为以不生产代码的方式直接对接需求；无需对业务逻辑做过多抽象来适应编程语言，而是让程序主动适应业务诉 求，省下中间过渡成本，大幅降低学习及技术门槛，让普通人也能“所想即所得”。 驱动模式定义及特点 定义 特点 数据驱动着眼数据，重视解决数据“从哪 儿来”，“给谁用的问题”， 不依赖于 数据结构，也不依赖于业务流程本身；数 据驱动可被认为是模型驱动、表单驱动的 集合 数据驱动 核心在于数据结构/表结构，即通过 数据结构的定义来描述业务的核心 能力； 具体而言，模型驱动在构建 软件时，会先构建数据结构，再构 建业务场景 模型驱动 表单驱动是业务/流程驱动，通过将业 务抽象成普适易用的样式，供只懂业 务逻辑的人员使用 表单驱动 切入角度：以数据资产的挖掘、应用及管理为核心，重视业务与数 据闭环打造 n 数据具备柔性，形式具备多样性：数据是软件开发的基础，业务/ 其他因素的变化首先会改变数据属性，其次才是数据结构。只有以 可积累、柔性的数据带动并支撑着形式的多样性，才能实时响应复 杂多变的市场需求；不需要在开始设计数据模型时就做到“精益求 精”，只要数据资产利用得当，后续可持续、敏捷修改 n n 复杂场景满足度高，形式丰富：模型驱动对大型软件系统构建友好， 形式丰富；支持复杂业务逻辑转化，应用场景的局限性低。 n 平台灵活性/业务响应度较低：围绕数据结构来实现业务场景的构 建，业务场景发生变化，数据结构就需要改动，软件开发工作量加 大；在需要进行数据资产深度使用、或被其它系统调用时，通常需 要数据中台的支撑，在一定程度上限制了数据价值的发挥 n 适用性：可视化适用于管理型软件，对不懂代码逻辑的业务人员友好； n 局限性：无法实现超复杂、容量较大的软件构建 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 6

7. 定义：企业级无代码 兼具企业级和无代码双重属性 在传统IT开发思维下，低代码尤其是无代码只能适应较轻的场景，难以担当企业级软件开发的重任。这是因为，不管是表 单驱动还是模型驱动，尽管都是具体问题的一定抽象，但抽象仍然不彻底。当抽象不彻底时，其可迁移性和普适性便不足， 从而使得在软件开发中捉襟见肘、四处碰壁。只有在表单、工作流、权限等基础上再度抽象，将其“无差别”看作数据时， 才可使得适应性进一步增强。基于数据驱动的无代码，可满足大多场景下企业级IT软件开发需求，因此具有企业级和无代 码的双重属性。 低/无代码/企业级无代码概念界定 低代码 • • 企业级无代码 需求满足度 低代码没有脱离软件工程的思路，而是 软件开发技术持续迭代，在进一步降低 技术门槛、提高开发效率需求推动下产 生的生产力工具。 可视化、组件化以及框架化是其发展的 主要方向，旨在通过为开发者提供可视 化的应用开发环境，降低或去除应用开 发对原生代码编写的需求量， 进而实现 便捷构建应用程序的一种解决方案。 • 100% • 无代码 • 无代码开发平台属于低代码平台的一种， 不提供或者仅支持非常有限的编程扩展 能力，在提升易用性的同时“牺牲“了 可扩展性、对复杂业务场景满足度。 无代码率 “企业级”软件开发：①资源规模：站在企业整 体视角来审视软件开发，内外部资源投入庞 大； ②技术难度：应用结构复杂，涉及内外部资 源配置，事务密集、数据量大、用户数多，对于 不同应用之间的连接性、交互性，安全隐私的要 求高；③需求升级：对软件质量要求高，包括对 业务响应度、能力可复用性、升级和维护的平滑 无感。此外，应具备推动企业创新的附加能力。 “无码化”：①不等同于零代码，是数据、分析 及管理域的绝对无码化，运营域仍需开源技术、 少量代码作业来提升平台的复杂场景满足度、可 扩展性、易用性等；②不是将软件开发应用的难 度前置，即无代码平台“拖拉拽”，也不是将难 度后置，即开发人员承担繁杂代码编写工作，而 是机器与人力分离：能让机器做的事情绝对不让 人动手； ③业务与数据闭环的形成使得应用程序 能够自动适应业务需求的变化，于用户侧表现出 完全无码状态。 来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 7

8. 核心能力：技术指标 大数据量、高并发，完整覆盖软件开发全周期 企业级无代码开发技术指标 数据视角 ① 日数据量达到PB级，总数 据量达到EB级 ② 数据具有结构化、半结构 化和非结构化等不同类型 ③ 数据源具有内部、外部等 两种，且支持通过自定义 开发视角 业务视角 ① 完整覆盖软件的全生命周 ① 除操作系统、数据库、中 ① 代码安全，平台经过安 期，包括设计、开发、测 间件、安全、游戏、交易 全加固、风险扫描等， 试、运维等 等特殊领域外，零代码覆 确保基础设施的安全性 盖客户90%以上业务场景 ② 数据安全，支持数据的 ② 以Python、JavaScript等 加密处理和隐私保护， 少量胶水性脚本语言进行 数据的权限控制和溯源 跟踪等 ② 具有CMDB概念，可进行 统一配置 ③ 在②的基础上支持版本管 API和Webhook的双向操 理，及相应的回滚、AB 低代码扩展，可覆盖98% 作，支持IoT数据的采集 测试、灰度发布等 以上业务场景 ④ 支持多种数据库 ④ 支持物理机、虚拟机、容 ③ 完整覆盖客户表单、流程、 安全视角 ③ 应用安全，对开发的应 用分层分级权限控制、 ⑤ 原生支持主流机器学习模 器、公共云等多种部署方 搜索、集成、分析等全业 访问日志跟踪、安全隔 型，并可通过低代码进行 式，并可便捷地水平扩展 务生命周期，并形成完整 离等 算子扩展 闭环 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 8

9. 核心能力：需求端 无码化推动企业系统构建效率、创新能力成倍提升 早期，中国信息化建设主要借鉴欧美国家成功经验，随着信息化建设迈入数智化发展阶段，创新变得愈发重要。低/无代码 解放沉重繁杂、冗余低质的开发工作，激活包括IT人员在内所有人的创新潜能；在成倍提升企业系统建设效率的同时，带 动需求端产品服务矩阵、商业模式创新，为企业发掘第二增长曲线。 无码化产品能力及价值-IT服务商/软件企业视角 需求端系统建设痛点 满足客户交互与使用习惯 企业系统建设需求 1 方式 自建 方式 成本 时间 质量 2 IT服务商 痛点 • • • • 遗留系统迁移升级 成本高、难度大； 信息化队伍建设难， 人力成本高； 软件开发周期长/成 本高 业务需求牵一发而 动全身，系统定义 更改难度大 • • • 核心价值 企业级无代码产品能力 企业客户信息化建 设目标模糊，业务 需求不明确，沟通 低效 测试/运维/返工等 任务重，人员不堪 重负，离职率高 标准化产品交付难 度大， IT服务商利 润被严重稀释 全场景 丰富个性化数据可视化应用 企业级无代码 企业级低代码 无码插件式灵活开发 数据 驱动 支持大规模软件定制 优化 持续 开发 赋能 流程， 业务与数据价值链闭环 需求 解决 端降 核心 本、 数据资产全生命周期管理 痛点 增效、 提质、 精细化用户角色及权限控制 创新 全域可视化、实时安全保障 … 轻量级无代码 传统软件开发 数据驱动 人力成本 时间成本 机会成本 “多快好省”是企业项目管理的目标，时间、 成本、质量三大要素的把控是实现目标的重要 抓手。 企业级无代码可以做到：“无码”需求 设计与调研，迅速理清客户核心业务需求； 可 视化模型参数调优，降低技术门槛，提升建模 效率、灵活性；智能化自动生成代码或代码片 段，自动化测试，静态检查等。而这些均能帮 助企业降低时间/人力/机会成本。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 9

10. 核心能力：落地应用（1/2） 企业级无代码可做到数据、分析、管理及运营四域覆盖 企业级无代码产品能力涉及数据、分析、管理及运营四大领域。此外，企业级客户看重安全隐私管理及生态建设。企业级 无代码通过无代码IT项目生产力工具共享，在赋能合作伙伴帮助其业务去IT化的同时，延伸自身模块组件的能力及应用场 景，与全行业合作伙伴、客户知识共享。 企业级无代码开发落地应用概览 落地领域 开放生态 运营域：定制化企业系统 合作伙伴 软件企业 ISV 开发者 免费在“插件商 城”下载、上传 插件，无限延展 企业级无代码产 品的丰富性、应 用性 政府 高校 数据资产“用活” 数据价值“快显” 业务逻辑与底层技术分离，柔性数据 更好支撑形式的多样性；业务与数据 形成闭环，有机循环，生生不息 无码配置工具快速将数 据价值变现为业务价值 分析域- 发掘数据科学规律，提升业务效能 数据分析 可视化 数据计算 智能可视化大屏 安全 数据加解密 灵活配置 行业展示模板 隐私保护 专业图表 图表组件 数据溯源 科研机构 教育资源合理配 置；人才供需衔 接 安全性 隐私&运维 全员“易用好用” 基于用户体验的智能化、 自动化、可视化升级 业务流程设计 自主表单 业务流程属性设置 组件拖拉拽拼装 流程节点配置 填报视图配置 流程动态逻辑 表单动态逻辑配置 业务流程控制 数据域-数据全生命周期管理 数据挖掘 数据存储 数据治理 数据应用与展示 可视化数据管理 降低开发门槛，企 业内部业务、管理 人员也可以进行保 密领域的开发 管理域- 搭积木方式构建大数据应用 填报流程 统一数据安全访问 控制及隐私保护 应 用 设 计 不同系统间数据联 动、信息互通降低 了由信息不对等产 生的安全风险 多终端支持，实时 监控、及时告警 来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 10

11. 核心能力：落地应用（2/2） 90%+的企业级应用需求可满足 艾瑞分析师认为，现阶段低代码产品已经可以覆盖95%+中小企业的场景，70%+中大型企业场景，以及50%垂直应用场景。 从行业客户选型的角度来看，用户体验、成本控制以及是否能够给企业带来第二曲线、第三曲线的增长是考察的主要三大 因素，项目交付的速度及质量、是否会对组织能力运作方式造成冲击则是考察的次要因素。企业级无代码以柔性数据驱动 数据分析、管理及运营，不会改变用户的使用习惯；平滑无感的数据库切换、后台版本更新、测试运维，也最大程度保障 用户体验；企业级无代码的应用助力企业自身IT系统架构的创新升级，帮助企业打造数字化转型的核心竞争力。 企业级无代码应用场景及模块覆盖率 95%+ 细分领域 大型企业 业务数 据量、 处理能 力、综 合性能 中型企业 个性化 小型企业 政企 场景 复杂 程度、 个性 化需 求 综合管理 金融 通用 能源 工业 医疗 行业：企业级无代码平台不具备行业 属性, 是从最底层软件工程的角度解 决问题； 通过开放组件商城，插件 可做到无限延展，大部分行业场景都 可做到渗透 90% 企业：不同类型、规模企业的需求均 可以通过现有的软件配置解决，部分 复杂运营场景可通过代码编写满足 ~ 通信 … 细分领域：数据、分析、管理域 100%无码覆盖； 运营域应用场景满 足度受限于复杂业务逻辑，当前渗透 情况无法预测 来源：艾瑞咨询《2021年低代码行业研究报告》; 艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 11

12. 定义：企业级无代码 1 痛点：企业软件开发困境 2 产业 / 人才 / 下游企业 / IT厂商 现状：变革中的软件开发市场 3 供给端 / 需求端 实践：典型厂商案例 4 趋势：未来发展洞察 5 12

13. 软件开发-痛点 n 产业环境 n 人才供给 n 下游企业 n IT厂商 Theme color makes PPT more 13

14. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 宏观背景 数字经济发展导致软件产业供需矛盾升级 2000年“国发18号文”首次从投融资、税收、产业技术、收入分配、采购等多个角度给出明确的扶植手段，开启我国软 件产业发展的黄金十年。虽然我国软件产业落后于全球软件行业发展进程，但在国家政策支持、信息技术快速发展、全球 信息化、数智化发展的诉求增强的背景下，于过去二十年里发生日新月异的变化。以往，由于行业信息化需求尚未规模化 凸显，软件行业“生产者”在供需链中占据高地，对终端用户的重视程度较低，使得IT系统本身应该承载的价值模糊不清， 导致软件开发的低质低效。数字经济推动我国企业由传统商业模式向数字化转型，“消费者”显然已经成为软件行业供需 关系中新的主导者，只有想“消费者”所想，从终端用户入手，才能促进软件产业的良性循环。 中国数字经济规模（万亿元）及其占GDP比重 “生产者”-IT服务商/软件企业 数字经济规模占GDP比重 2015年 2020年 27% 38.6% 生产关系变革 39.2 31.3 35.8 • 现：软件供应链“被主导者” • 变：围绕“成就客户”完成商业 模式、服务形态、技术升级，以 实现产品功能与需求高度匹配为 核心工作 互联网化 服务化 融合化 商业模式、服务形 态、技术重塑 27.2 物质、精神生活变化 组织意识形态变化 知识结构变化 16.2 9.5 2.6 2005 4.8 2008 个性化需求增强 2011 2014 2017 2018 数字经济规模（万亿元） 2019 2020 “消费者”-终端用户 • 现: 软件产业供应链主导者 • 变: 随着大众信息流介入程度加深， 信息化建设需求与建设难度同步提 升，降低软件开发的成本，利用数 字化工具提升敏捷响应时长需求， 打造可持续竞争力是核心诉求 来源：《敏捷中国史话》，中国信通院《中国数字经济发展白皮书（2020年）》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 14

15. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 供需矛盾 软件从业人员人数增长缓慢，人才缺口可能会进一步拉大 整体上，我国软件行业维持稳定增长，业务收入及软件业从业人员数量逐年上升。2020年，全国软件和信息技术服务业规 模以上企业超4万家，累计完成软件业务收入81616亿元，同比增长13.3%。我国软件产业人才供给能力也在不断提升， 2020年电子信息和计算机类本科毕业生占全国毕业生人数比重10.5%，IT从业人员薪酬年平均薪酬位居首位。此外，为持 续输出高素质应用型人才，学校加码推动高校政企“产-学-研-用”育人模式创新实践，并取得一定效果。即便如此，自 2014年起软件从业人员增速呈缓慢下降趋势，2020年从业人员增速仅3.3%， 企业用人难、用人贵的问题仍未解决。未来 随着企业信息化系统新建、二次开发和运维需求扩大，对新一代信息技术应用加深，人才供需矛盾或进一步扩大。 2013-2020年中国软件业务收入及增速 23.4% 21.1% 15.7% 16.4% 13.2% 12.6% 14.2% 12.4% 2013-2020年中国软件业从业人员数变化情况 12.4% 16.2% 5.1% 2.1% 5.5% 4.4% 5.7% 3.3% 586 618 72072 81616 55103 61909 30587 2013 37026 2014 42848 2015 546 软件业务收入 682 705 470 48232 2016 574 645 2017 2018 2019 增速（%） 2020 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 从业人员数（万人） 增速（%） 注释：IT从业人员薪酬：信息传输、软件和信息技术服务业年平均工资按行业分城镇非私营单位就业人员平均工资首位；规模以上：指主营业务年收入500万元以上的软件和信息技 术服务企业。 来源：工信部《2020年软件和信息技术服务业统计公报》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 15

16. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 结构失衡 低/中/高端人才分工及资源分配成为软件产业发展限制因素 “软件蓝领”概念最早诞生于软件工程“手工作坊时期”，是大众针对软件行业快速规模化发展与IT人才供需的严重失衡 的痛点所提出的，旨在借助工业化、流水线经验，利用高低端IT人才权责分离的方式，最大程度提高软件生产效率。现在， 这种方式反而成为激化矛盾的导火索：①IT人才愈发昂贵：企业对高端IT人才依赖性高，无奈于我国高低端IT人才供需不 平衡现状，软件企业倾向加大薪酬福利筹码吸引高端人才，人才成本攀升； ②IT人才流失率变高：为了留住高端人才，企 业资源严重倾向高端IT人才，中低端人才只能做重复性、低技术含量的开发工作。低薪、技术能力难以提升、职业发展天 花板、与业务人员沟通滞后导致的返工都会致使低端IT人才的消极怠工、离职跳槽。长此以往，软件产业发展或陷入死循 环，发展严重受限。 IT人才供需对软件产业发展的影响 现状：高中低端人才供给失衡 高端 中端 低端 趋势：IT人才缺口或进一步扩大 供不应求，企业重点争夺的资源 掌握大数据、云计算、人工智能等新一 代信息技术，具备强抽象能力、逻辑能 力，并有丰富从业经验的人才；在软件 开发中承担极重的统筹、业务梳理和复 杂逻辑分析等事务（e.g. 系统架构师） 供不应求，供需矛盾逐渐缓和 未来：软件产业发展受限 人才供需失衡加剧 417w 230w 2025e 30w 2020年 大数据 IT服务商/软件企业 2020年 150w 2025e 新基建 云计算 通用技术人才, 具备较丰富的实践经验； 人工智能 负责核心开发工作，是软件开发中坚力量 供过于求，基础能力需要提升 IT技术日新月异，云计算、大数据、人工智能等新一 通用技术/无工作经验的IT人才，主要 负责调试运维领域，需承担大量脏活、 累活，对业务需求理解程度、项目话 语权低，人才价值多少被低估，“软 件蓝领”囿于困境 代信息技术快速发展落地，企业对于能够引领时代的 高端人才需求只会越来越大；而人才主要供给端-高等 院校于学科设置、产学研等方面的不足会成为推动高 端人才缺口进一步扩大的因素之一 腰尾部 头部 高端IT人才 高薪招揽 重点培养 人才成本攀升 竞争乏力 退求其次 企业转型变革 若失败 恶性竞争 出局 人才供给问题恶化 来源：IT人才缺口部分（自左至右）数据来源分别为：工业和信息部人才交流中心、赛迪顾问、中华人民共和国人力资源和社会保障部、智联招聘；工信部《2020年中国软件和信息 技术服务业综合发展指数报告》；艾瑞《2021年中国IT人才供给报告》；艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 16

17. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 人才供给 供给侧多主体加快建设数据、平台、生态是关键 培育具备通用计算机/新一代信息技术基础，具备信息技术素养的IT人才是教育部门核心任务；对外输出与社会经济发展、 市场企业需求契合的IT人才是最终目的。显然，当前IT人才供给结构及质量无法满足企业需求（详见【人才】），政企产 学研用一体的人才培育模式的创新落地，自下而上调动整合资源、实现更好更快产学对接的重要性不言而喻，教育信息化 建设则是现阶段的重要推手。然而长期以来，我国教育部门信息化建设能力整体较弱，存在组织建设人员意识/能力不到 位、实际建设中底层技术开发投入大、后期运维成本高、新老版本迭代不兼容等问题。 教育信息化建设痛点-从IT人才供给部门 学校 痛点 洞察人才市 场需求，输 送匹配人才 • 学科设计 • 实训基地与实 验平台建设 学校及科研机构市场洞察能动性低，教 育管理人员等对信息化建设意识及相关 知识储备低 教育经费相对充足，但负责人变化/负责 人需求表述不清且多变而导致的，系统 建设耗时低质，交付后信息系统用不起 来、形同虚设的问题 学校x政府 生态建设 痛点 资源共建共享 经费筹措 互联网+教育”平台发展 环境搭建 以政府主导的教育经费筹措方式导致高 校及科研院所“关起门来”扎堆“高端” 领域科研，对实际社会及企业需求响应 成程度不高，产学研合作与地方经济发 展存在一定程度割裂 教育管理公共服务平台 学校x企业 人才需求 反馈 • 推进产教 研用创新 落地 • 痛点 部分企业对自身业务开展/信息化建设过 程中产生的人才需求梳理不清晰，对学 校的学科设计/人才培养计划调整无法起 到应有的引导作用 通过联合建设开发技能认证中心/智能软 件工程课程实训模式/…等方式可以极大 程度推动人才培养体系建设，然而具体 实训内容等设计存在落不到实处的问题 业务流程优化平台 基础数据打通与治理 管理数据 资源类数据 行为数据 教学评估数据 学校x教育培训机构（校外培训） 痛点 提供IT相 关技能 培训 教育信息化脚步较快，对新兴技术和服 务的态度开放性相对高，能向体制内学 校和相关政府部门传递信息化建设成功 经验、先进技术等；但教学体验/效果/ 质量和学生的参与度有待提高，提供教 育服务的供应商应进一步增强教育场景 下的个性化科技应用 注释：我国高校数量统计截止点为2020年6月30日; 仅列举部分痛点及教育信息化建设需求。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 17

18. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 市场&竞争力 市场环境模糊多变，传统软件开发难以助力企业竞争力提升 全球化的深入、信息技术的发展在为企业发展提供更多可能性的同时，也强化了市场环境VUCA的特性。现阶段，企业发 展强调“以客户为中心”，需要做到对市场变化的敏捷响应，进而传导到组织架构、经营模式等环节的创新。软件企业、 终端用户都希望通过数字化工具改善其服务、运营的方式，保证自身创造能力以及业务灵活性能够满足市场发展的要求。 然而，传统的信息化软件开发，更多考虑企业内部管理，对市场需求和响应速度考虑不充分, 解决方案的集成性弱，难以 响应企业业务创新需求，BI可视化能力也难达预期; 软件应用短缺、软件队伍结构薄弱、研发缺乏行业规范等核心痛点仍 有待解决。 宏观环境变化对企业发展的影响 政治环境 政策扶持 复杂性 数字经济 金融 企业内部环境 战略愿景 政府 经济环境 敏感性 软件公司 … • • • 企业文化 需要：制定以数字化转型为核心的企业战略 需要：以业务敏捷、能力复用为核心，进行传 统IT架构和组织重塑 需要：商业模式创新及生态系统重构 商业模式 技术投资 不确定性 人员需求 工业 云计算 新基础设施 大数据 能源 组织架构 新冠疫情 社会文化环境 … 制造业 社会组织形态 模糊性 技术环境 区块链 5G 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 18

19. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 数字化转型 传统信息化建设数用分离，导致数据本身和数据价值的浪费 传统情况下，企业信息化建设往往是自上而下且独立离散的。一方面，IT部门和业务部门不能联动，往往是管理层决定进 行信息化建设，IT部门调研采购开发，业务部门在进行数据分析时并不会使用到系统里全部的数据，导致了部门离散数据 的浪费；另一方面，各部门之间不能联动，数据不能打通，导致使用者不能进行跨域的交叉分析，从而使得数据的价值难 以得到充分挖掘。数据和应用的割裂导致了企业信息化建设效用的低下，实践中并不能感知到“数字化赋能”的力量。 传统模式下的企业管理和软件开发 数据驱动的企业管理和软件开发闭环 信息化建设 业务系统 数据资产 业务运营 管理系统 业务系统 Ø 数据数量 数据库传输、日志、IoT源接入等 Ø 数据质量 数据 纵向来看，各 个业务部门和 管理部门仅能 分别通过自己 的分析工具 （BI、Excel 等）对自己系 统中的数据进 行分析，导致 了“数据价值” 的浪费。 数据 数据 数据 数据 数据 数据转换、逆向解析、目录管理等 企业管理 Excel BI 决策 业务运营 决策 企业管理 横向来看，各 个系统的数据 之间割裂，使 用者难以一窥 企业数据积累 的全貌，导致 部分零散“数 据”的浪费。 管理系统 Ø 数据计算 异构数据转换、OCR、NLP等 Ø 数据存储 统一调度、数据共享、服务接口等 Ø 数据打通 决策 数据分析 统一调度、数据共享、API接口等 Ø 数据安全 安全密钥、权限管理、监控预警等 …… 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 19

20. 产业环境 人才供给 下游企业 IT厂商 稳健经营 客户满意度、人力成本和效率成为IT厂商经营的核心痛点 对于所有IT厂商来说，“增收、降本、提效”是其经营永恒的目标，但是在新的市场环境下，它们有了新的内涵。①企业 处于数字化转型的摸索期，战略、执行节奏、产品认知都不完善，导致了其需求的模糊、复杂、多变。甲方的混沌为乙方 的及时响应带来了额外的困难，最终导致了客户满意度的难以提升；②软件厂商多采取项目制的商业模式，定制化比例高， 要求较多的人员配置。铺人的方式又进而导致人力成本的巨高不下，这与招人难、用人贵的人才现状形成了矛盾，厂商利 润微薄；③来自友商竞争和客户内部的压力导致“时间紧、任务重”成为IT厂商项目的常态，高效和高质难以两全，最终 导致项目延期或质量打折，续约率难以维持。 IT厂商经营的困境 增收：客户满意度 1 Ø 产品选型 我国企业信息化水平参差不齐，数字 化转型进度不一，由于认知局限、IT 准备不充分等原因，在选型环节甲乙 双方即出现了目标与服务匹配的错位。 Ø 需求沟通 企业需求模糊，对接部门无法清晰传 递诉求，或传递效率低下，都会导致 开发效率低下，周期不断延长。 Ø 项目执行 企业人员、组织、流程和业务的变化 都会导致项目不断地调整。执行方法 论和工具不够敏捷，客户响应速度不 高，都会导致满意度的降低。 降本：人力成本 2 Ø 人力成本控制 现阶段，IT厂商的商业模式多以项目制为主， 定制化（二开、部署、测试、交付、培训等） 任务较重，需要较多的人员配置。软件厂商、 尤其是做定制化的软件厂商最大的成本支出 项即人力，如何控制人的相关成本令各厂商 头痛不已。 Ø 降本的探索 部分厂商已经尝试将沉淀下来的固定流程和 能力打包成云原生的应用模块，以开放API 的方式提供服务，供用户调用。这其实已经 是一种“沉淀-复用-降本”的尝试。如何结 合新的技术和生产力工具，缓解专业人才短 缺、人力资本高昂的问题亟需进一步探索。 提效：高效&高质 3 除了增收、降本外，厂商还需要考虑 在保证质量的前提下如何提升效率， 然而一般情况下高质和高效似乎是天 平的两端，难以权衡。 Ø 来自客户、友商的压力 出于上级任务、临时决策、市场竞争、 决策流程冗长等来自客户侧和竞标等 来自友商侧的压力，“时间紧、任务 重”成为软件厂商项目的常态。 Ø 厂商的两难 面对高压，厂商很难保证在短时间内 交付高质量的项目，最后项目走向延 期或者质量打折，续约率难以维护。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 20

21. 产业环境 人才供给 IT厂商 下游企业 创新发展 打造差异化竞争力，寻求第二增长曲线成为厂商的共同诉求 除了现有业务经营的“增收、降本、提效”外，IT厂商还需要抬头看路，考虑差异化竞争力的打造，通过技术、产品、商 业模式创新，寻求第二增长曲线。软件公司的业务拓展的维度主要包括两个方向：纵深场景的挖掘和横向功能的创新，但 无论是行业的挖掘还是产品的研发都需要资源（人、资金、时间）的投入。然而，厂商往往专注于当期经营业绩，创新业 务面临着资源争夺难、新业务研发资源投入不足的问题，同业竞争力难以形成。 IT厂商发展的困境 资源不足，难以 进行业务创新 项目一 项目二 项目三 项目四 客户需求模糊多 变，定制开发只 能靠铺人 需求 经验无沉淀，人 效低下 应用系统 应用系统 应用系统 应用系统 数据打通、数据 治理耗时耗力 数据打通｜数据治理 数据打通｜数据治理 数据打通｜数据治理 数据打通｜数据治理 数据类型多样 部署环境复杂 需求 反复 Oracle 物理机 Db2 需求 反复 SQL Server 虚拟化 SQL Server 需求 反复 MySQL GaussDB 公有云 反复 达梦 金仓 如何 实现 能力沉淀、 业务创新、 提 升 公司 竞争力？ 软件厂商 私有云 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 21

22. 定义：企业级无代码 1 痛点：企业软件开发困境 2 产业 / 人才 / 下游企业 / IT厂商 现状：变革中的软件开发市场 3 供给端 / 需求端 实践：典型厂商案例 4 趋势：未来发展洞察 5 22

23. 软件开发-变革 供给端 n 产业分工 需求端 n 无代码开发应用现状 n 商业模式 n IT服务业 n 开发方式 n 开发流程 n 开发者 n 智慧城市/政务 Theme color makes PPT more n 工业 n 教育 23

24. 产业分工变革 无代码带来产业链的重新分工，走向更高效和创新的合作模式 无代码带来了软件开发产业链条和IT厂商商业模式的变革，使得整个产业走向更“高效、赋能、创新”的新一轮发展曲线。 对于企业而言，无代码让业务人员更深度地参与到软件开发的流程中，使得最终的成品可以更好地为企业赋能；对于IT厂 商来说，无代码可以帮助其降本提效，沉淀经验和知识并进行复用，从而更好地服务客户，提升自己的商业价值。在无代 码工具的支持下，可以使得懂业务的人专注业务需求梳理和架构搭建，让懂技术的人专注产品开发和前沿技术研究，让不 必要的流程和环节得以简化，使整个软件开发产业走向更高效的商业合作模式。 无代码重塑软件开发产业链 传统软件开发模式 标准软件 企业 与产业分工 相关，除部 分具有IT互 联网属性的 企业外，大 部分企业内 的IT人员较 少。在软件 开发过程中 往往仅参与 前期粗颗粒 的诉求提出， 因此有时会 导致最终成 品不满意的 情况。 软件开发商 需求提出 IT服务商 定制 软件 需求 提出 IT服务厂商派出 业务专家、架构 师、解决方案专 家、等深入企业， 了解客户需求， 梳理业务流程， 形成开发需求文 档，前后端的技 术人员再根据客 户需求对软件进 行二次开发或集 成等工作，后续 再根据客户反馈 进行修改、迭代 和维护。 无代码软件开发模式 标准 软件 分销 二开 集成 与商业模式和 企业定位相关， 软件开发厂商 往往选择基于 客户的共性需 求，深入研发 前沿技术，打 磨标准化产品。 其商业模式往 往需要相关合 作伙伴（IT服 务商）去进行 分销、交付、 二开、维护等 工作。 企业 在无代码环境下， 只要经过几周的培 标准软件 训，业务人员即可 定制软件 上手去进行应用的 技术支持 搭建。无代码屏蔽 了开发的技术难题， 更懂业务逻辑的企 业可以发挥自己的 需求提出 优势，聚焦行业核 心算子、领域模型 的构建，从而更好 地为商业赋能。 IT服务商/ 软件开发商 企业方的人虽然更懂业务， 但往往缺乏专业的技术素 养和软件工程思维，因而 对于API接口、低代码实 现等工作还需要专业工程 师的支持。另外，现阶段 大部门企业自己搭建应用 的意愿仍较低，IT厂商可 以运用无代码工具为客户 提供更好更快更优的服务。 无代码厂商 无代码为企业和IT厂商提供“业务+开发”双友好的开发环境。 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 24

25. 商业模式变革 无代码快速实现业务诉求，促进软件企业商业模式的升级 软件开发的简单化都是软件技术发展的原动力, 是更好更快的响应客户需求的实现方式。从生产工具角度来看，无论是面 向过程的语言、面向对象的语言，还是面向函数的语言，软件开发仅仅是从语言的角度上做了一些发展，期望借以降低生 产者技术门槛的方式提升生产效率，但对软件开发的本质、知识结构并没有发生太大的变化。落脚到产业端，软件开发市 场从最初的“小作坊”模式发展到了现阶段的可满足客户多元、个性化需求的“解决方案式”定制开发，组织者、生产者 的形态都发生了极大的改变。但随着市场的进一步发展，大颗粒的解决方案模式已经不能满足企业端个性化的诉求，各厂 商都在寻求更高效率和效益的方式去升级企业商业模式。无代码不仅是工具的变革，还影响了厂商商业模式的改变，可以 帮助厂商沉淀自己的方法论并提高复用率，快速响应客户需求，提升自己的竞争力。 需求端变化带动供给端升级 起步：信息化建设需求弱 需 求 多 变 各个领域、行业、企业对于信息化整 体要求低，软件开发的过程、方法及 工具暂时可以满足客户需求 01 小作坊式 软件厂商占主导地位 传统软件开发方式-代码驱动可以满 足客户端需求，人才供需、应用软件 供需矛盾尚未激化 发展：数字化转型 信息化成为打造企业核心竞争力的重 要工具，企业对于软件行业信息化建 设的依赖程度变高，软件开发诉求增 多变难，对软件厂商提出更高挑战 02 大颗粒解决方案 软件企业组织架构、管理方式发生变化 随着社会对于生产力应用开发能力需 求的进一步提升，只有上千人、大规 模的开发模式，才能够满足客户信息 化需求；软件企业需要从软件工程角 度发掘解决生产力不足的根本问题 变革：个性化需求 商业环境不确定性加剧，大颗粒解决 方案管理动作相对固化，已经不能满 足企业端个性化的诉求，各厂商都在 寻求更高效率和效益的方式去升级企 业商业模式 03 个性化解决方案 客户端占主导地位 软件行业本质上是服务业，快速响应 客户需求是其构建核心竞争力的唯一 手段；企业管理方式、软件工程效率 进一步提高，软件开发进入敏捷时期 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 25

26. 开发方式变革（1/2） 数据全生命周期管理支撑数据驱动无代码产品应用加深 大数据时代，数据已然上升到企业整体发展和转型的新动能，能够辅助企业更好的做出管理上的决策及调整。低/无代码平 台除了需要将复杂的代码抽象，也需要将可变的业务抽象成为柔性的元数据，再通过管理与使用，提升系统的灵活性，以 及对市场需求响应的速度。所以，从根本上解决数据从哪儿来、数据给谁用、数据怎么用的问题是推动全行业、复杂多变 场景、四大领域（数据/分析/管理/运营）极致无码化的关注重点。技术的创新发展为数据挖掘、存储、聚合、治理，上层 的分析应用等多环节带来活力，推动无码化进程。 数据驱动变革的技术支撑 行业 分析 与展 现 数据聚合 与治理 展现 表单/卡片 连接 映射 关系型数据库 制造业 表格/看板/甘特图 数据图/地图/数字孪生 存储 数据 源 工业 能源 抽取 … 转换 图数据库 来源 业务数据 方式 GUI(表格/表单上传） 互联网 分析 深度学习分析 知识图谱 传统多层分析 统计学习分析 结构化 标准管理 文件存储 物联网 数据库直连 教育 政府 其他 零售 形式 质量控制 多种形式 自动决策 无限下钻 智能告警 关联关系 … 类型 结构化 半结构化 其他协议（RTSP/FTP/物联网） 非结构化 Restful API(被动/主动） 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 26

27. 开发方式变革（2/2） 业务与数据闭环的构建为无码化演进提供源源不断地动力 数据在企业中存在的形态是琐碎多样且无体系的，不仅包括源自互联网、物联网等外部数据，还包括由企业日常运营活动 产生的“旧”数据，以及系统建设、配置应用时所产生的“新数据”。只有将内外部数据进行统一全生命周期管理，形成 优质数据资产，再回归到应用中去，利用起来，才能让数据源源不断地产生价值，赋能经营。业务与数据闭环推动数据治 理的思维从以业务侧为中心→以数据为中心：每个字段都有固有属性，表有可能自动发现异常敏感数据；再结合领域专家 经验（比如建立数据质控规则）、知识图谱（比如应用到数据模型管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等）， 实现字段级的数据治理自动化，从而解决现有数据不规范、质量低；系统建设各自为战、数据孤岛；数据治理缺乏体系方 法、治理周期长等多重问题。 业务数据价值链闭环 智能自动化：应用→数据 + 新业务数据 管理内容 外部数据 数据再产生、沉淀 数据沉淀 运营数据 分析数据 管理数据 无码化配置工具 覆盖领域 运营 管理 分析 数据 能力 业务 v 闭环 价值回流 数据治理的自动化： e.g.，表单生成/敏感 数据自动发现/数据 生命周期等级划分/… 数据 全 生 命 周 期 管 理 数据结构 + 数据关系 + 核心环节 采集 存储 数据质量 治理 数据安全 分析 + 应用 数据消费：数据→应用 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 27

28. 开发流程变革 无码化推动软件开发流程新一轮变革 基于为企业级客户提供具备可用性、正确性、经济型产品的根本目标，软件开发工具及方法论都经历了阶段性变革。从传 统软件开发流程，到敏捷开发，再到无代码开发，软件开发实现了：开发流程更敏捷，代码量更少，交付周期更短，创新 能力更强的目的。无码化的配置过程，能够与客户进行持续对接，用配置好的界面去交流，沟通效率更高。 软件开发流程变革 传 统 开 发 方 式 敏 捷 开 发 前期 中后期 看重：需求对接的准确度、响应及时性 看重：开发、测试、部署、运维的时间、质量及成本控制 需求 调研 评估 分析 设计项目 框架 项目管理/业务人员为主导者； 业务人员不懂编程，懂编程的不懂业务，两边知识 各有盲区导致业务逻辑传递的实时性、准确性低 需求 调研 评估 分析 环节主导者未发生变化，但 沟通效率与效果显著提升 需求调研 企业 级无 代码 开发 需求调研实现无码化，比如基 于数据进行场景化推荐；将业 务逻辑理解的难点转移至业务 专家，调研结果精准 以高端IT人才人员为主导，中低端IT人才为 主要执行者；代码编写任务繁重，任何需求 的变化都会导致底层工作量成倍增加 设计 项目 框架 代码编写 中低端IT人才为主导，负责对代码运行效果进行 测试，将已开发完成的软件部署到生产环境；随 着软件更新需求提升，强耦合度的工作进程限制 了实时地对需求的变化做出反应的能力 构建 最终集 成/测试 敏捷开发 反馈 部署 维护 测试 代码编写 单元测试 部署 维护 代码成果即时检验， 工作进度可视管理 IT服务商/软 件企业做到 以更高的效 率交付更有 质量的产品 持续对接用户需求,业务与编程逻辑契合程度大幅提升，推动敏捷开发 软件设计开发 交付 后台测试/运维 数据、分析、管理无码化，业务 人员可利用无码化配置工具实现 业务需求； 开发人员则将重心放 在了运营域，新应用场景、复杂 业务逻辑的模块开发设计 软件开发交付周期大幅下降； 平台部署完成后，业务人员 即“拖拉拽”即用 由无代码平台能力为主导，自动 于后台进行测试运维，静态检查 注释：仅列举部分典型开发方式 来源：艾瑞咨询院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 28

29. 开发者变革 “术业有专攻”，无码化重塑技术开发与业务人员价值 软件开发者的角色经历了多次变革：早期，为了解决客户多变的需求与软件开发能力有限的冲突，软件行业选择借鉴制造 业工程方法，负责制定标准工作流程的“精英”与流程执行者“软件蓝领”分工泾渭分明；随着需求的不可预知性提升， 试错不可避免，一线开发人员必须拥有对流程和工作方式作出调整的决策权，以及相应的信息支撑，“软件蓝领”的开发 话语权得到提升。无代码产品通过将大量沉淀下来的固定流程和能力打包成云原生的应用模块，以开放API、服务的形式 供大家调用，实现不同开发成果复用。表面上是将应用构建的工作与“话语权”转移给业务人员，开发人员工作价值得不 到体现，IT部门原本组织架构会受到一定程度冲击； 实际上，从简单、重复冗杂的开发工作中解放出来的开发者，能够更 专注于复杂业务逻辑抽象，以及终端用户体验的提升。扮演好“新角色”对开发者的基本功（计算机技术、编程语 言、…）、抽象能力、逻辑能力、创新能力的要求升级。 开发者变革的表现及价值 IT服务商/软件企业 人人皆是程序员 ？ 基本功没用了吗？ ？ • • • • 招人贵、留人难等问题被解决 企业组织架构优化，工作环境改善，员 工工作积极性提升 企业成本结构优化，业务创新能力增强 … 业务人员培训 系统创新升级 更有用！ 03 产业环境优化、人才生态建设加强 02 企业-人才供需失衡改善，核心竞争力提升 开发者角色 代码没用了吗？ 政府/ 教育 部门 软件 产业 新一代信息技术学习/应用 业务人员角色 业务需求/逻辑 无需再与开发者对 接，所想即所得 构建系统应用 01 开发/业务人员-分工合理，增效提质 来源：艾瑞咨询院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 29

30. 软件开发-变革 需求端 供给端 n 产业分工 n 商业模式 n 无代码开发应用现状 n IT服务业 n 智慧城市/政务 n 开发方式 n 工业 n 业务流程 n 教育 Theme color makes PPT more n 开发者 30

31. 应用现状 泛IT和泛政府行业无代码开发渗透率较高 企业级无代码产品本身不具备行业属性，可以赋能各行各业的信息化建设，但由于下游行业的信息化建设水平和软件开发 核心痛点不同，表现为对无代码接受程度和渗透率的不同。总体来看，中国无代码开发方式的渗透率不足5%，走在实践 前沿的主要为泛IT（软件开发商、IT服务商、具有互联网属性的企业等）、泛政务（政府、军工、以及智慧城市相关等）、 工业、教育、金融、零售、房地产、物流等。 企业级无代码发展路径与应用现状 客户画像 01 02 03 从事软件开发服务的厂 商，企业规模大，员工 多，项目繁杂，复用率 低，人效难以提升，想 要寻求内部沉淀和客户 满意度提升。 信息化程度低，企业内 IT资产沉淀少，缺乏专 业IT人才，软件开发只 能寻求外包。 信息化程度高，业务发 展高速，定制化需求多 且变化快，许多零散细 小的诉求不能被满足。 <5% 应用情况 例：IT服务商 例：政府 无代码工具具有模块化、 组件化的特点，可以帮助 企业将自己的知识和经验 沉淀下来，提高项目的复 用程度和人效，缩短交付 周期。 无代码工具极大地降低了 软件开发的门槛和需要的 人手。原先一个本科以上 学历团队可以做的事现在 少量几个大专生即可完成。 无代码给予了需求端自己 开发创新的工具。企业可 例：工业制造 以针对自己的业务变化和 复杂逻辑，随时去开发个 性化的应用，即开即用， 即变即修，做到真正地为 业务赋能。 定 制 化 需 求 总渗透率 无代码开发方式渗透现状 ——分行业 泛IT 工业 泛 政府 教 育 房 地 产 零 售 金 融 物 流 信息化程度 来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 31

32. IT服务业（1/2） 新技术重塑产业格局，无代码助力IT服务厂商降本增效提质 IT服务行业范围较广，包括前期的IT咨询与培训，中期的定制开发、系统集成、部署实施，后期的IT运维升级、IT运营管 理，以及贯穿全程的IT安全保障等。对于IT服务企业来说，其往往具有“人力成本高、人效难提升、项目多且杂、客户需 求紧、速度质量难两全“的集中痛点。且受技术因素驱动，行业处于模式创新、格局重塑的阶段。企业级无代码通过模块 化和可视化，可以帮助开发人员实现所想即所得，助力IT服务企业实现降本增效、业务创新、提升客户满意度，从而在产 业发展转折点抓住市场机会，实现企业品牌质的飞跃。 IT服务产业环节 IT服务产业开发核心痛点vs企业级无代码 01 前 期 IT咨询 IT培训 重人力资源投入，成本难以把控 受商业模式影响，IT服务行业往往重人力投入，大型企业动辄拥有上万的员工，人力成本控制成为其首 要难题。无代码工具可以解放人的生产力，帮助企业降低成本。 包括需求定义、产品选型、方案设 计、落地培训等咨询服务 02 外包模式，人员流动率高居不下，人效难以提升 IT服务公司为了节约人力成本，往往采用外包模式，组织的松散性导致人员的高流失，这又使得企业难以 沉淀自己的方法论，能力无法复用。无代码具有模块化封装、复用的特性，可以帮助IT服务企业提升人效。 中 期 后 期 定制开发 系统集成 部署交付 根据客户需求提供二次开发、集成、 测试等具体的实施服务 运维升级 运营管理 基础架构及软 硬件产品的维 护和升级迭代 数据处理等 面向业务的 IT运营服务 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. IT 安 全 保 障 03 驻场制，实地流程复杂，交付周期无限延长 受社会因素和竞争影响，中国IT服务企业会更重视服务的投入，但驻场制为跨区域服务带来了阻碍，导致 许多项目交付周期无限延长，成本上升。无代码可以实现90%的远程交付，大大提升了厂商的响应速度。 04 项目繁多，质量管控与速度提升成为企业难以权衡的天平 对于大型IT服务企业来说，紧急型项目成为常态，甚至有客户要求从需求对接到产品上线时长不足一周， 怎么在快节奏下保证项目质量成为厂商的集中难题。通过模块化和可视化，无代码不仅可以压缩项目时 长，还可以降低bug率，提高开发代码质量。 05 技术进步带来模式创新，市场格局正在重塑 云计算等新一代信息技术的发展，促生了IT服务产业商业模式的变革，软件产品和IT服务市场的边界逐步 模糊，呈现出软件服务化，服务软件化的趋势。无代码恰逢其时，可以帮助IT服务厂商抓住市场变革的 机会，重塑品牌和价值，“更快更好”地服务客户，提升自己的市场地位。 www.iresearch.com.cn 32

33. IT服务业（2/2） 无代码在IT服务企业的落地 汇智智能科技有限公司是一家专业从事系统集成、软件开发、智能建筑的高新技术企业。公司服务范围广泛，客户覆盖政 府、电力、交通、金融、电信、公安、教育、医疗卫生、文化事业、制造企业、流通企业等多个行业。汇智成立以来，业 务保持持续高速增长，项目服务分布于全国，公司总人数达上千人。在高业务增长的同时，汇智遇到了“项目多，人不够 用”“为追求快速交付质量难以控制”“项目间复用程度低，公司人效难以提升”的难题。运用数睿数据无代码开发工具 后，汇智的交付效率得以大大提升，项目周期缩短为原来的1/4。汇智内部人手得到了释放，使得研发部门可以投入于新 技术研究，业务部门也进一步加大行业解决方案的沉淀和集成，公司发展走向良性循环。 无代码+IT服务企业 交 通 政 府 系统集成 软件开发 电 信 智能建筑 公 安 教 育 文化 事业 医疗 卫生 金 融 制 造 流 通 … 集中痛点 01 信息化项目非常多，软件产能不能匹配市场需求 02 项目交付要求时间短，交付效果难以保证，导致亏损 电 力 03 项目交付后无法进行推广和复用，公司人效难以提升 -3/4 、 、 、 为公司从上到下的各个层级赋能 典型案例 CEO：提升了项目复用能力和人均产能，公司业绩和利润情况蒸蒸日上 汇智中标某城市大脑项 目，包含129项功能， 时间紧任务重，应用数 睿数据Smartdata ， 仅 2个月便完成了项目初 验及交付，交付周期缩 短为原来的1/4。 分公司负责人：轻松完成交付与业绩目标，并能解决了研发招聘难的问题 项目经理：能够及时响应客户需求，项目交付周期缩短，客户满意度提升 实施开发人员：提高工作效率，减少项目交付压力 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 33

34. 智慧城市/政务（1/2） 平台与应用成为未来市场的重点，无代码赋能项目高质落地 从发展历程来看，中国智慧城市/政务正处于市场高速发展的拐点。2012年至今，我国智慧城市/政务建设已经从之前的 “分散建设、局部联通”发展到如今的“统筹集成、成效导向”新阶段。从承载形式上看，底层基础架构日益完善，未来 平台与应用服务将成为市场的主要贡献者；从增量赛道上看，数字孪生（赋能新技术）和智慧乡村（下移新场景）将成为 未来市场的核心增长点。在新的发展阶段，无代码可以助力平台层和应用层的开发，呼应政府端信息化建设的速度，解决 其需求模糊、开发人员不足的痛点，加速智慧建设的落地。 2020-2025年中国政务云市场规模及核心增量 数字孪生城市是新一代信息技术字在城市的综合集成应 用，已被纳入国家和地方发展战略体系，是未来城市数 字化治理的重要载体。它于2018年提出，目前仍处于探 索阶段，据艾瑞统计，2020年基于BIM、CIM和仿真信 息系统的数字孪生城市政府端投入约10.8亿元。未来随 着通用技术标准的建立、场景实验的落地、数据融合的 推进，将成为智慧城市/政务赛道的核心增量之一。 01 数字孪生 25.0% 27.3% 27.5% 18.5% 21.5% 17.3% 10.8亿 199 249 324 413 527 618 732 890 03 政务云市场增长率（%） 信息化水平不足，开发交付人员不足 对于政府相关客户，尤其是省级以下的单位来说，其信息化积累 较薄弱，IT部门的规模较小，水平参差不齐，且职能主要是运维 方向，开发交付人员匮乏。无代码工具降低了开发者的门槛，只 用拖拉拽即可完成应用的搭建，让不同素养的工作人员都能用起 来，真正地为业务赋能。 1355 1642 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021e 2022e 2023e 2024e 2025e 政务云市场规模（亿元） 02 25.2% 21.6% 21.1% 1114 项目从上而下发起，业务需求不明确 智慧城市/政务与行业市场不同，政策驱动色彩更足，许多项目都 是自上而下导向，执行人员需求不明确，开发者较为被动，导致 项目沟通困难，落地时间长。无代码实现了“所想即所得”，只 要理顺业务逻辑和软件逻辑，开发测试等后续环节的速度变得很 快，大大提升了开发者的响应速度。 （2020年） 统筹集成、成效导向 30.4% 智慧城市/政务项目开发核心痛点vs企业级无代码 信息化建设进度加快，项目周期短 随着社会的发展，互联网生活方式的渗透，公民对公共服务、政 府服务的诉求越来越个性化，城市、政府信息化建设的进度加快， 各项目的交付周期要求也越来越紧张。无代码将开发中需要的各 种能力封装、复用，从而可以快速满足多样化创新的需求。 注释：2015-2023年数据来源为艾瑞咨询《 2020年中国政务云行业研究报告》; 2024-2025年产业规模情况由艾瑞咨询结合专家访谈并根据测算模型更新。 来源：根据专家访谈，公开资料，结合艾瑞统计模型自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 34

35. 智慧城市/政务（2/2） 无代码在数字孪生平台的落地 数睿数据与数字看点合作为国内某人工智能上市公司搭建新型智慧化园区，用科技赋能园区管理与运营。数睿数据利用自 身的数据能力与无码化优势，结合数字看点的三维场景构建能力，突破物理空间的限制，将“数字孪生+AI+大数据”应用 到社区生活、园区生产等六大场景，提高园区运营效率，可实现前端展示大屏与后端数据变动同步。在数睿数据工具的赋 能下，智慧园区项目仅在40天内即完成交付，解决数字孪生平台长期以来前端大屏展示与后台数据割裂的痛点。 无代码数字孪生构建平台 6 大使用场景 9 大功能模块 开发成本降低 67% 开发周期缩短 45% 数睿数据 数据驱动 构建活的数字孪生系统， 根据后台数据变化调整 数字看点 C/S B/S KD云渲染平台（多终端） 移动端 PC端 WEB GL（网页端） KDPLUS无码化数字孪生平台 无码化构建 无码化、可视化开发， 可达到设计即开发、开 发即交付、交付即沉淀 的效果 软件开发门槛 为应届毕业生 无码化编辑平台 KDSP全仿真平台 数据大屏 数据分析仪 数据源 静态仿真 动态仿真 数据图书馆 数据交换机 … AI仿真 SDK OneSDC 底 层 通 过 OneSDC 统 一 智 能 连 接 器 接入异 构数据，解 决场景 数 据 连 接不 稳 定、 易掉 线、易卡死的问题 多源数据 GIS数据 模型数据 展示层 WEB数据 业务数据库 服务层 物联网数据 多类型数据 数据层 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 35

36. 工业（1/2） 工业互联网平台和软件市场空间巨大，无代码赋能产业端数 据打通治理和个性化开发 2019年是我国工业互联网全面建设的元年，同年工业互联网产业经济增加值达2.13万亿元，同比增长47.3%，核心产业增 加值达5361亿元，但在三次产业中的渗透水平仅为0.27%、2.76%和0.94%，未来具有广阔的市场空间。行业正处于发展 初期，面临安全、客户需求、数据打通、应用创新等层面的众多挑战。企业级无代码可以在数据层帮助企业实现全程智能 监控，在平台层帮助企业打通原烟囱式系统架构造成的信息孤岛，在应用层帮助企业快速开发个性化应用，从而最终为生 产提效提质、业务创新赋能。 2018-2025年中国工业互联网核心产业 增加值规模（亿元） CAGR=21.9 % 13520 11267 4386 7824 9389 02 2019 2020 2021e 2022e 2023e 2024e 2025e 信息孤岛问题凸显，平台级工业互联网推广难 随着社会化分工的加深，企业需要更好的集成和调用能力来提升内外部工 作的效率，数据打通的诉求愈发强烈（以工业互联网为例，其本质即数据 的流动、分析和再造），但现有垂直的生产系统体系导致了数据的碎片化。 企业级无代码采用数用一体架构，可以打破企业信息孤岛现状，构建统一 数据资产层，从而支持应用的多元创新。 03 2018 安全要求高，常规开发平台难以满足企业级需求 工业企业对软件安全的要求较高，涉及到设备、网络、控制、应用、数据 等多层，一方面要保证连接生产线的稳定可持续运行，另一方面要保证数 据的可控不泄漏。在以“工业互联网”为核心的发展新阶段下，工业软件 安全面临着数据（大量多维双向）、生产模式（灵活组网）等多方面的挑 战，企业级无代码开发平台加强了数据加解密、隐私保护和数据溯源等方 面的工作，解决了企业安全开发的诉求。 16224 工业互联网平 台与工业软件 6520 01 CAGR=20.0% 46.4% 5361 工业项目开发核心痛点vs企业级无代码 定制化需求多，标准软件难以满足应用创新诉求 工业企业定制化需求旺盛，标准软件难以满足自身需求。企业级无代码基 于数据能够快速创新价值，解决工业企业实际问题，甚至让每个人都能参 与进工业APP开发中来，满足工业软件的柔性开发，不断提升企业竞争力。 注释：2018-2020年中国工业互联网核心产业增加值规模参照信通院，国家统计局相关数据，2021-2025年产业规模情况由艾瑞咨询结合专家访谈及模型测算。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 36

37. 工业（2/2） 无代码在生产线预测和管理自动化的落地 中国2025制造战略十大领域之一材料域，某复合材料研究院需构建一套针对膜材料产线的生产管理-智能监控-预警诊断全 流程“预防性诊断平台”，用自动化和数字化赋能传统工业生产线预测和管理。传统工业生产存在数字化基础弱、建设需 求不明确等问题，市场现有系统不能直接套用，需要针对客户痛点在调研同时进行设计开发，存在难以控制交付周期的问 题。在数睿数据无代码平台的支持下，仅在40天内投入1名项目经理、 2 名非研发配置人员就完成了需求梳理与系统搭建， 短时间内高效完成客户需求，同时完成远程测试部署。 无代码+工业生产预防性诊断平台 42 台产线设备接入 200+ 预警监测指标 8 大工艺阶段 数字孪生工厂模型 40 天上线 产线稳定率 提高 60%+ 3 名执行人员 工业生产预防性诊断平台 工厂BIM模型 预警诊断系统 智能监控系统 生产管理系统 系统管理 原料入库 生产看板 产线监控 设备监控 回溯告警 告警清单 全局模型 布局分区 工单填报 成品出库 异常预警 视频监控 回溯分析 预警诊断 实时监测 多视角 用户管理 组织管理 角色管理 柔性软件装配平台——软件生产线 打通数据 数 据 工 厂 数 据 采 集 数据源 数 据 治 理 数 据 分 析 凝结智慧 数 据 共 享 工控系统 智 能 工 厂 算 法 管 理 算 法 仓 库 运维监控 无码化软件配置 算 法 工 厂 应 用 工 厂 入库管理系统 物 表 料 单 流 程 分 析 逻 辑 数 据 生 配 产 置 日志管理 组 装 调 整 部 署 维 护 共享基础服务/共享业务服务 出库管理系统 生产工艺参数 数据权限 数据权限 设备运行参数 …… 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 37

38. 教育（1/2） 校内信息化建设进程加速，无代码赋能高校数字化创新 近期“双减”政策出台，国家引导教育回归校内，这对校内的教学和管理质量提出了新的要求，需要校方结合数字化手段 寻求突破。同时教育部等相关部门提出，到2025年基本形成教育管理信息化制度体系、教育新型基础设施体系的目标，政 策驱动校内信息化建设全面加速。从落地现状看，一网通办、微服务构建（应用场景）和数据治理（数字化基础设施建设） 成为当下集中执行的板块。对于有一定设计、开发能力的高层次高校信息办、计算机学院，可以借助无代码“数用一体、 低开发门槛”的优势，建设数据资产，并结合教育模式创新，快速开发个性化的教学、管理应用。 教育信息化全面提速，校内建设成为重点 2021年3月25日｜教育部 《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》 校内项目开发核心痛点vs企业级无代码 01 受新冠疫情影响，社会对以在线为核心的教育模式创新已 从犹豫转变为认可。但学校之前的信息化建设多集中于硬 件层，数据资产建设并不完善，各部门间资源不互通，不 能为教学、管理模式创新提供坚实的底座。企业级无代码 天然具备“数用一体”的特性，有助于教育业供给侧实现 资源沉淀和复用，进而提升教育质量。 到2025年，新时代教育管理信息化制度体系基本形成，信息系统实现优化整合，一体化水 平大幅提升；数据实现“一数一源”，数据孤岛得以打通，数据效能充分发挥；在线服务 灵活便捷，“一网通办”深入普及，服务体验明显提升；现代化的教育管理与监测体系基 本形成，多元参与的应用生态基本建立；教育决策科学化、管理精准化、服务个性化水平 全面提升，支撑构建高质量教育体系。 2021年7月21日｜教育部等六部门 《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》 到2025年，基本形成结构优化、集约高效、安全可靠的教育新型基础设施体系，并通过迭 代升级、更新完善和持续建设，实现长期、全面的发展。建设教育专网和“互联网+教育” 大平台，为教育高质量发展提供数字底座。汇聚生成优质资源，推动供给侧结构性改革。 建设物理空间和网络空间相融合的新校园，拓展教育新空间。开发教育创新应用，支撑教 育流程再造、模式重构。提升全方位、全天候的安全防护能力，保障广大师生切身利益。 2021年7月24日｜中共中央办公厅、国务院办公厅 《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》 《意见》主要包括两大重点：一是要提升学校教育教学质量和服务水平，二是要规范校外 培训机构的培训行为。双减意见的落地意味着教育信息化的重点将进一步向校内转移。 注释：日期指教育部、国务院文件公示日期。 来源：教育部，国务院，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. 数字化基础设施尚不完备，资源沉淀共享难 02 教学办公数智化仍待探索，应用丰富性不足 教育信息化进入2.0（2017年）以来，产业发展强调以“用” 为出发，用科技、数据驱动教学，但在实际落地中技术和 教育的结合还有待进一步探索。企业级无代码可以让校方 的一线人员充分参与到教学软件的开发中来，满足各组织 个性化的需求，实现教育应用的充分创新。 03 信息化建设时间紧任务重，开发资源不足 对于学校和相关教育部门来说，其IT资源相较校外机构更 为短缺，信息化过程中往往会遇到底层技术开发投入大、 后期运维成本高、新老版本迭代不兼容等重重难题。企业 级无代码可以快速满足学校定制化需求，并一定程度上屏 蔽了底层数据结构等开发问题，助力其信息化建设升级。 www.iresearch.com.cn 38

39. 教育（2/2） 无代码在建高校就业大数据平台的落地 为了提升大学生就业质量，某省教育厅计划构建高校招生就业大数据平台，实现精准的就业指导与智能化的就业管理及服 务。招生就业中心需要整合全省百所高校就业服务系统数据，存在数据体量庞大、分布分散、质量参差不齐的问题，另外 还需要在数据整合的基础上进行就业数据的分析与监测，工作复杂度高。客户需求紧急，要求3个月内完成交付，且在实 现过程中需求调整多变。在过去的传统代码开发环境下同类项目至少需要4人持续投入，数睿数据利用一站式大数据应用 体系，仅投入2名非研发配置人员在1.5个月内完成交付，实现100%无码，交付时间比预期减少50%，完成客户所需的数 据对接、治理、分析与展示需求。 无代码+高校招生就业大数据平台 5 大子系统 11 项主题看板 200+ 功能模块 15 数据大屏 每年毕业生数据量： 50万+ 招生就业管理 智慧就业 招生就业监测大屏 智慧招聘 就业监测分析 就业服务画像体系 就业数据全文检索 就业数据标准梳理 就业数据挖掘分析 数据资产治理 高校就业服务系统 毕业生信息调研系统 91Job平台 就业数据标准梳理 就业数据挖掘分析 ...... 分析域 管理域 数据域 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 39 3 9

40. 定义：企业级无代码 1 痛点：企业软件开发困境 2 产业 / 人才 / 下游企业 / IT厂商 现状：变革中的软件开发市场 3 供给端 / 需求端 实践：典型厂商案例 4 趋势：未来发展洞察 5 40

41. 典型厂商及案例 n Unqork n Mendix n 微软Power Platform n 数睿数据 Theme color makes PPT more 41

42. Unqork 企业级无代码平台先行者 Unqork是一家企业级无代码应用程序平台，通过为客户提供可拖放界面的云托管开发平台，协助客户在无需编码的前提 下快速、经济高效的构建、部署复杂应用。Unqork创新企业开发应用模式，打破大众对于无代码平台“不稳定”“质量 低下”“无法满足企业级复杂应用”的观念，稳定持续向政府、金融、医疗健康等多领域输送产品及解决方案，并得到认 可。在疫情期间，更是协助纽约短时间内搭建新型冠状病毒危机管理平台，提供疫情地图绘制与热点地区识别等服务。 现阶段，Unqork业务布局横跨美国、欧洲、亚洲的十多个国家，培养2000+开发人员； 2021年Q1，Unqork 营收同比 增长277%，客户数量翻倍；在生态建设上，与37个解决方案及技术合作伙伴建立新的合作关系，加速企业发展。 历史沿革 • 2017 • 2018 2019 Unqork历史沿革及商业模式概览 公司成立，总部位于美国纽约 典型行业及解决方案 人寿保险 • 保 • 险 • • • 4月，获高盛等2200万美元A轮投资； • 10月，获Summerfield Capital Management 等8000万美元B轮投资， 主要用于无代码企业应用开发 • 2月，获 CapitalG等5100万美元B+ 轮融 资，进一步扩展其开发平台； • 数字化保险分销 保险政策管理 保险项目构建器 团体退休福利 缴交保费及保 单管理 • 3月，获Blue Collective 等520万元美元种 银行 子轮投资 2020 财产保险 快速承包 • 数字化核保与运营 • 客户自助服务中心 • 新产品加速器 10月，获贝莱德等2.07亿美元的C轮融资 金 • 融 • 服 • 务 存款与资产管理 贷款发放 机构引导 • 政 • 府 • • 房屋租金减免 营业执照 企业注册 公共服务 国家/地方 财富及资产管理 • • • 客户注册及账 户管理 解决方案平台 NAV监督 资本市场 • • • 企业风险管理 数字化运营总部 异常交易中心 支付/医疗服务/生命科学 • 健 • 康 • • • 员工入职及管理 病例管理及护理保健 自动优先授权 患者登记 个性化患者服务中心 … 来源：天眼查，Unqork 官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 42

43. Unqork 基于无代码产品能力，助力企业软件开发降本、增效、提质- 提速3倍，成本降低1/3 产品框架及核心优势 Development :应用层 • 数据转化 • 数据治理 • 03用户体验 02 核心技术 01 数据能力 无代码实现多源异 构数据ETL 基于Excel 和SQL 逻辑，通过简单拖 拉拽执行数据操作 架构文档仪表盘， 与BI工具集成 工作流&逻辑 应用程序调试 APIs &集成 • • • • • 自定义通信步骤、警 报和响应 深度自动化流程 快速测试和调试配置 逻辑和流程版本控制 微服务架构 维护和管理模块版本 • • • • • 客户 终端用户 • 拖拉拽方式，可视化界面 强大的组件商城 个性化UI设计 开箱即用，多端协同 根据用户行业/地区提供 服务 完全白标，可定制CSS解 决方案 Administration:管理层 审查&发布 • • • 识别可能包含敏感信息的字段 利用精细化RBAC功能优化发 布、管理以及推广 维护管理应用程序的多个版本 分析 监控 • • • 终端用户行为监控 针对用户交互行为提供运营洞察 通过内置链接自动捕获用户会话 • • 用户&权限 启动运行速度快，实时计算 资源利用率等指标 可将数据无缝移动到任何BI 工具之中 • • RBAC功能管理程序与字段 级别的用户角色与权限 根据用户角色提供对功能和 组件不同程度的访问 Infrastructure :基础层 安全 • • 满足最严格的信息安全与隐私标准，数据 在传输过程中均经过完全加密 职责分离，利用精细的 RBAC 功能管理 用户访问和权限 合规 • • • 将不可变信息一次性写入整个磁盘，始终 保持原始提交，防止编辑、覆盖、重命名、 • • 删除等 建立全程审计跟踪 云原生 单租户，可获得更可靠的性能与安全 灵活部署，轻松拓展，性能卓越 具备灵活动态的关系模式，具备关系型数 据库的所有功能 来源：Unqork 官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 43

44. Mendix 现阶段工业制造行业渗透率较高 Mendix于2005年在荷兰成立，随后在2018年被西门子收购，并入西门子MindSphere工业物联网解决方案中，成为西门 子Xcelerator数字化平台的关键技术。西门子借助Mendix低代码天然优势，逐步完成从制造业到非制造业，产品设计、 产品规划、产品执行和制造等多个环节落地场景的补充，加快在云计算、物联网和数字化企业解决方案布局；依托Mendix 在全球金融服务、保险、物流、医疗等领域积累的专业知识和解决方案，开拓西门子客户群体以外的新市场。现阶段， Mendix凭借简单易用的特征、灵活敏捷的优势，“快、好、省”地高质量完成企业级应用“最后一公里”的开发工作, 尤 其是在工业、制造业等行业积累较为丰富的落地经验。 产品价值及典型解决方案 典型案例 产品价值 业务工程 软件工程 Code 面向专业开发人员， 有最大控制权 创新应用 创新应用的需求 往往来源于灵感， 因此有模糊、多 变 的 特 点 ， Mendix 使 客 户 在开发新产品时 能够快速实践、 反复测试，实现 低成本快速探索 新想法。 Studio pro 面向技术背景强而 编程能力弱的专家 客户交互 Mendix 自 带 开 箱即用功能的部 件和基础模块的 UI框架，能够让 缺少用户体验资 源的企业也能轻 松构建具有高可 用性的多渠道应 用。 Studio 面向缺少代码背景但 十分了解业务的用户 降本增效 减 少人工与 纸 质流 程， 降低 成 本 ， 让 企业 在 整个 应 用的 生 命周 期中 都 能 实现 有 效率 地迭代 与开发， 覆盖 索 赔 处 理、 供应 链 管理、 设 备 追踪 等 各 项流程。 系统迁移 Mendix支持遗 留 系统 迁 移 ， 支持现代 微 服 务架构 并 通过 内 置 功 能解 决 软件生 命周 期 各 个 阶段 的 维 护 问 题 ， 减 少 迁 移后 遗留 系 统出 现 的 可 能 性。 工业 Continental是全球领先汽车技术提供商，过去使用的信息系 统无法继续支持集团的需求，Mendix帮助客户在短期内实现 业务系统升级，共帮助客户完成搭建11个系统，覆盖财务、 人力资源管理、采购等流程，其中eCR系统（300层）仅花费 12周即完成交付。 零售 正大集团通过Mendix低代码平台，构建了200+个应用程序 服务于内部用户，在3年时间里显著提升了生产力，大大缩 短了Web应用程序、移动应用程序和IoT应用的上市时间， 同时加速企业CPF的数字化转型进程。 其他 在数字化转型的推动与疫情的催化作用下，Mendix在各行 业中的应用愈加广泛，传统与新兴行业均涉及，共在23个行 业中被应用。 来源：Mendix官网，专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 44

45. Mendix 模型驱动的企业级低代码平台，可视化能力与插件丰富度高 Mendix平台是模型驱动的企业级低代码平台，基于Mendix Studio 和Mendix Studio Pro两大开发工具，非专业开发者以拖拉 拽的方式实现快速开发，专业开发者也可基于Studio Pro进行个性化创新应用的开发，协作开发快速交付更有效的应用；支 持一键实现多云部署，以及运行、监控和应用迭代等功能；支持移动原生应用，可快速将应用编译和分发到多种原生移动 设备，减少冗余繁琐的重复性工作，提升开发速度；综合插件商城里拥有数百个可重用组件、连接器等，可以在业务侧表 现无码化的状态； 重视与软件企业、ISV、开发者的生态合作，比如与BAT厂商合作增强数据处理的能力。 核心组件及相关能力 割 裂 传统开发模式： • 开发对what负责 • IT对how负责 “模型驱动” 结 合 模型驱动模式： • 促进沟通一致性。打 破业务与IT之间的沟 通壁垒 • 语义图灵完备性。模 型体系作为形式化语 言符合图灵完备性， 可 类 比 Python 、 Java等 • 关注业务多样性。融 合业务与IT，促进二 者协同一致 • 建模开发任意性。模 型驱动概念贯穿整个 开发周期，始终与业 务需求保持一致 应用程序开发 可视化开发 领域/UI模型 | 微流 | 实时调试 协同发展 社交 | 项目 | 团队 | 反馈 可复用性 组件集合 | 开发社区 人工智能 互联：连接器套件 数据映射 | 原生REST 数据库连接器 | JAVA扩展 智慧：智能应用程序 人工智能 | 机器学习 物联网 | 大数据技术 云 Mendix是云原生aPaaS平台， 具备容器化、可移植、开箱即 用的特性，可实现多云部署 低运维 | 一键部署 | 集中管理 高可用 | 控制管理 | 自助扩展 多重体验 互动体验 可将用户环境数字化，利用对 话框架模仿人类对话互动体验 移动端体验 Native支持基于应用商店的体验 网络端体验 非设计师也能创建Web应用程序 PWA支持基于浏览器的体验 工作流自动化 共享更新 拖拽文档上传至应用程序实现共享 所有数据均来自单一可靠来源 灵活高效 取代重复流程，按需自主开发 随时根据业务进行调整 数据集成 发现与理解 探索单一真实来源 了解数据意义及敏感性 采用 拖放或接入端点导入数据 治理 简单单击即可实现安全管理 主要适用场景：前端场景化应用 来源：Mendix官网，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 45

46. 微软Power Platform 基于微软强大自有生态的企业级低代码智能应用平台 微软Power Platform是微软重点发力的企业级低代码智能应用平台，在“微软智能云矩阵”中占据重要战略地位。 Power Platform产品矩阵丰富： ①Power BI是Platform的拳头产品，具备多源数据整合，创建可交互、沉浸式图表的能力，帮助 用户提升数据洞察能力，推动企业业务发展；②Power Apps是低代码开发平台，允许专业与非专业开发人员无码/少码快 速构建多终端（iOS、Android 和 Web）跨平台应用，使用类似 Excel 的公式添加计算逻辑，做到让应用开发像画PPT一 样简单； ③ Power Automate是实现工作流和业务流程自动化的应用程序开发平台，基于其内置的人工智能，可以将重复 性的简单工作转化为自动化流程，提高员工工作效率；④Virtual Agent可以让用户在没有数据科学家或开发人员的帮助下， 生成带有无代码界面的智能机器人，也是当前AI+低代码开发模式的成功实践之一。 Power Platform 产品矩阵及部分产品特点 01 多源异构数据整合能力 Ø Dataverse数据服务与应用 平台，可统一、安全地存储 和管理数据； Ø 300多个数据连接器，端到 端实现与第三方应用与数据 的连接和整合； Ø 通用数据模型，可统一业务 流程中所有数据，并实现应 用之间的互操作性 02 可视化与数据分析能力 Ø 支持多终端浏览仪表盘 与报表； Ø 与Excel等跨产品集成， 契合部分用户使用习惯 Microsoft Power Platform 核心服务组件 Power BI Power Apps Power Automate 可视化分析 操作及应用修改 流程自动化 数据连接器 AI Builder Power Virtual Agent 智能虚拟代理 Microsoft Dataverse 0３ 自有生态体系完善 Ø 与微软Office 365、Dynamics 365 、Azure及第三方应用程序无缝集成，最大 限度地确保了对新老应用的兼容性、对功能和服务规模的可扩展性，并能满足 企业级安全合规的严苛要求； Ø 与Microsoft 生态融合程度高，虽然让用户可以轻松实现对办公和业务流程的 自动化、定制化，但相对封闭的生态体系，使得其国产化落地相对较弱 0４ 安全＆权限 Ø 用户会话 Ø 访问管理 0５ AI＆RPA Ø 预测、表格处理、物 体检测等AI模型快速 简化任务；OCR、语 言检测等与构建AI场 景，提高工作效率 Ø 无码构建、训练和发 布AI模型，或将预构 建的组件嵌入应用中 Ø 使用相机拍照或使用 现有的图像或文档， 快速提取文本等视觉 信息 来源：Microsoft官网，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 46

47. 微软Power Platform 以低代码平台为载体，引领全民开发潮流 最初，Power Platform主要用于微软内部应用开发，开发人员、销售、财务、法务等多部门人员借助Power Platform工具 共同参与开发，成功搭建了可满足不同职能部门个性化需求的数万个应用。随后，微软对外推出Power Platform系列产品， 基于其丰富产品线、完整的平台型解决方案输出能力，以及与Azure智能云平台、SharePoint产品、Microsoft 365等产品 的集成能力，在快消、IT行业等行业成功落地，并于全球范围内积累广泛的客户群体。2020年6月，微软Power Platform 在中国正式落地，进一步完善其业务版图。随着AI、自动化技术等技术创新应用，微软Power Platform低代码平台将成为 推动全民开发、全民创新的重要力量。 Power Platform产品架构及部分应用场景 • 平台层 PowerApps 工具与环境 site Power BI 产品/设备目录管理 Microsoft flow 内部合规流程管理 应用程序类型 画布应用 模型驱动 产品研发/质检流程管理 列表自定义表单 采购定单管理 studio mobile Admin center Azure服务 API管理 Azure功能 • AKS 识别服务 SQL Azure Cosmos DB 职能部门 行政事务管理 企业资产管理 数据基础 Azure Data Lake 垂直领域 SQL Data Warehouse 部门协同流程管理 采购定单管理 注释：仅列举部分应用场景。 来源：Microsoft官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 47

48. 数睿数据 致力于打造业界领先的企业级无代码软件平台 数睿数据是一家数据驱动的企业级无代码软件平台商，以“让人人尽享数据价值”为企业愿景，“让天下数据快速使用” 为使命，多年来通过自身技术优势充分融合大数据和行业业务积累，帮助企业最大化数据价值，以创新的软件开发模式， 开启软件智能制造新革命，为中国企业的数智化转型提速。其独有的四域模型，能够完整覆盖数据、分析、管理、运营四 个领域，涉及客户表单、流程、搜索、集成、分析等全业务生命周期。目前已服务于数十家垂直行业头部软件供应商，助 力合作伙伴实现数十个千万级解决方案的快速交付，覆盖政府、城市管理、社会治理、教育、交通、应急、通信、 军工、 工业、企业管理等多个行业。 数睿数据企业级无代码软件平台解决方案及核心能力 无码化软件装配平台OneBuilder 部署&升级 组件部署&升级 功能部署&升级 应用部署&升级 业 务 流 程 设 计 应用运维 自动化运维 自动化监控 自动化预警 应用测试 内置测试应用 自动化测试器 测试报告生成 应用设计 应用设计工具 设计数据生成 设计文档生成 应 用 设 计 权限：自定义使用权限， 与业务关联 流程：逻辑控制，激活 内容动作 数据：定义并应用业务 和流程中的数据 交互：定义交互方式 大 数 据 平 台 设 计 模块化的大数据能力： 大数据能力拆成小块， 根据业务需要随意组装 数据加工：建立数据与 业务和流程的内在逻辑 数 据 填 报 设 计 内容：表单组件 + 数据需 求 + 功能权限 视图：展示模式 + 细节样 式 + 图文形式 逻辑：表单事件 + 填报动 作 + 流程控制 软件项目 生命周期管理 一站式敏捷大数据平台OneMind 可 拆 可 合 应 用 组 装 大 量 组 件 拖 拽 快 速 拼 装 电 脑 / 移 动 并 行 开 发 上层 内容 数 据 / 内 容 / 流 程 跟 随 业 务 变 动 灵 活 调 整 分离 底层 数据 加工 数据 价值 应用 可视化 应用 数据域 管 理 域 内部 数据 交换机 数据抽取/转换/ 加载 数据处理核心：提供数据交换的 全场景覆盖。基于可视化界面， 自主进行数据连接和转换操作， 并内置大量的模版和算法库。 数据图书馆 数据存储/管理 异构数据管理：可视化数据 模型管理，屏蔽异构数据源 的技术差异。 数据质量管理：完整的数据 质量定义及检测能力 数据安全：数据加解密、数 据隐私保护和数据溯源等 数据连接器 IoT/DS/HUB 外部 数据 外部数据库 数据智能连接平台OneSDC 分析域 数据分析仪 提供简易、丰富的数据计算、图表展 现、图表组合等能力，用户自助完成 数据的分析工作且结果可通过EMail、 微信等方式分享。 数据大屏 通过可视化的界面轻松自助搭建专业 水准的综合展示页面，满足综合指挥、 会议展览、运维监控等业务的展示需 求。 运营域 应 用 开 发 S D K 将数睿数据模块化能力开发嵌入 到现有的应用中，为现有应用添 加业务运营能力。 Ø 提供符合业界规范的API、脚 本及相关资源 Ø 全数据生命周期个性化定制 Ø 全面的安全性 数据商超OneStore 软件项目全领域覆盖 IT项目生产力工具 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 48

49. 数睿数据 以数据为核心、以快速应用为目标的数用一体化平台 数睿数据面向“软件供应商、解决方案供应商”，提供从各种数据源连接到一站式数据加工处理、可视化分析到大屏应用、 无码定制化应用的整体解决方案，信息化、数据化和智能化一步到位。从过去只是简单地把业务问题转化到软件功能上， 转变为两步：先把业务问题转化成数据问题，然后再通过数据解决业务问题；从过去的封闭、独立式系统建设，转变为系 统建设之初就融入与其他内外部系统融合的能力，系统自带开放基因；从过去以项目能够一次性、完美地解决单一应用问 题为目标，提升为产品通过持续迭代、演进，能够弹性化适应业务发展为愿景，降低项目设计门槛，打造灵活的信息化、 数据化应用坚实框架。 Smartdata的产品体系及优势 行业 应用 政府治理（GI） 商业智能（BI） 物联智能（AIoT） 执法监督 主管考核 销售分析 运营物流 客户管理 物资管理 案例研判 基层治理 客服分析 IT运维 内部管理 综合治理 应用 使能 OneBuilder 大数据 平台 数据图书馆 大数据 连接和 采集 OneStore 无码化软件装 配平台 数据商超 数据交换机 晓数APP One APPKit 移动端数据 分析工具 数据分析仪 移动应用构建 数据大屏 数据服务 One RPA 工作流自动化 平台 数据文档 OneSDC DS OneSDC IoT 轻量级IoT管理平台 OneSDC 数据智能连接平台 OneSDC OneSDC HUB 开放连接器市场 OneMind 提供包括数据库、IoT、 视频等海量异构数据 源等快速接入与统一 管理能力。 提供集数据融合、 交换、标准、分析 与可视化为一体的 数据赋能平台。 快速部署 存储计算 接入管理 自助数据使用 全生命周期治理 多场景应用 OneBuilder OneStore 基于大数据能力， 快速配置完成软件 开发，降低门槛和 成本，缩短周期。 OneMind 一站式敏捷大数据平台 统一数据连机器 四大核心产品功能及优势 端到端能力 快速低成本 流程持续优化 数据资源与应用软 件的开放共享与在 线申请，打造应用 开发生态平台。 海量资源 开放共享 价值扩展 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 49

50. 数睿数据 基于Smartdata的软件工厂颠覆“周期长、门槛高、适应性 差” 的传统模式 Smartdata软件生产流程及软件工厂 软件工厂 软件生产流程与产业生态 客户参与原型设计 & 实时感知需求 需求分析 方案设计 拖拽设计原型，细化 交互及样式 开发 不写一行代码，拖拽 配置生成软件 测试 自动化测试 客户 下单 订单需求 分析 组件 满足 需求 分配 组件 不满足 无码化组件 装配平台 软件工厂 系统部署，环境联调 运维 需求不满足时可以快 速修改满足 装配验收 组件生产 出厂上线 物料调用 模式一：企业自建 模式二：外包 上线 工厂生产线 总部 研发 制造排期 抽象设计 生产制造 版本 交付 验收合格 迭代 更新 发布交付 无码化领域组件研发 提供工程方法、过程、工具等 软件供给方 信息化集成商 人才 输出 软件开发商 优惠 政策 区域政府部门 软件工程课程 高 校 开发实训环境 联合 授课 软件开发成本 软件开发周期 软件开发门槛 降低67% 缩短45% 应届专科生 师资培训体系 授证 评级 融合大数据以及无代码开放能力，通过“快”提升信息化建设水平 来源：数睿数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 50

51. 定义：企业级无代码 1 痛点：企业软件开发困境 2 产业 / 下游企业 / IT厂商 / 人才 现状：变革中的软件开发市场 3 供给端 / 需求端 实践：典型厂商案例 4 趋势：未来发展洞察 5 51

52. 企业级无代码趋势 n 趋势一：无码化进程加速 n 趋势二：数用一体 n 趋势三：全域无码化 n 趋势四：竞争与合作 Theme color makes PPT more n 趋势五：标准建立 n 趋势六：全员创新 52

53. 趋势一：进程加速 市场、疫情、资本多重驱动，中国无代码市场发展进入加速期 自计算机诞生后，软件生产力没有跟上硬件生产力发展的摩尔定律，从高级编程语言到低代码再到无代码，人类长期致力 于提升软件开发的效率。美国无代码发展相对成熟，已经有诸如Outsystems等独角兽企业，和Salesforce等软件行业巨头 在建立低代码开发生态。中国无代码起步时间晚，但有着庞大的市场需求体量，随着近两年市场参与者的增多，无代码开 发平台的生态体系逐渐完善，发展正在加速。 全球 vs 中国低/无代码发展历程概览 IBM的快速应用程序开发 工具（RAD）被冠以新的 名称——低代码，低代码 的概念首次向大众面世 低/无 代码发 展历程 “VPL”（可视化编程语言） 出现，在第四代编程语言的 基础上，把系统运行的过程 以更视觉化方式呈现 麻省理工将这一概 念应用于儿童编程 领域，产出了风靡 全球的Scratch Forrester 正式提出了 “低/零代码”的概念 2000 1980 2014 2010 升温阶段 萌芽阶段 • 美国 市场 上世纪八十年代，美国公司和实验室开始 • 研 究 程 序 可视化 编 程 领 域 ， 推 出 了 4GL“第四代编程语言”，后来衍生成 VPL（Visual Programming Language 可视化编程语言） 2000年前后已经有不少软件公司 早已涉 足低代码开发 领域 ， 像 Salesforce （ 1999 年 创 立 ） 、 OutSystems（2001年创立） 2000年后，国内进行早期低/无代码探索 中国 市场 • • • • • • 2003年，炎黄盈动成立，发布AWS2.0 2010年，奥哲成立，发布H3 BPM 2012年，伙伴云成立 2013年，明道云成立 2014年，APICloud成立，专注研发 MADP，并融合低代码能力 2014年，IVX成立，并于次年推出基于 HTML5的零代码编辑工具IVX2.0 注释：厂商列举根据公开信息不完全统计。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. …… • 快速发展阶段 2015年，AWS、Google、 Microsoft 、 Oracle 等 行 业 巨头也开始入局低代码领域 • • 2015年起，国内独立低/无代码开发平台进入爆发期 • • • • • • • • • • • • • 2015年，帆软推出简道云，提供表单、流程、仪表盘等模块 2015年，华炎软件推出新一代低代码开发平台华炎魔方 2015年，奥哲推出氚云，并于次年与钉钉达成战略合作 2015年，轻流成立，并于次年发布申请通（轻流前身） 2016年，葡萄城推出企业级低代码开发平台活字格 2016年，无远成立，推出Enhancer一站式开发平台 2016年，数睿数据成立，并于次年发布OneMind1.0 2017年，ClickPaas成立，并于次年发布aPaaS产品 2018年，九章信息科技孵化推出搭搭云 2019年，黑帕云成立，并于同年10月上线无代码开发产品 2019年，数式科技成立，推出低代码中台产品 2019年，白码成立，推出AI无代码开发编程平台 2019年，维格表成立，并于次年发布上线 2018年OutSystems获私募股权投资机构 KKR和高盛3.6亿美元融资，成为估值超 过10亿美元的独角兽。 Salesforce市值突破2000亿美元 2019年起，互联网大厂开始入局 • • • • • 2019年，阿里宜搭低代码应用搭建平台上线， 与钉钉能力默认打通 2020年，华为推出AppCube 2021年初，腾讯云微搭WeDa低代码平台上线 2020年11月，字节推出飞书多维表格 同期，传统软件厂商金蝶、用友、OA厂商致远 互联、泛微、CRM厂商销售易、纷享销客、 ERP厂商明源云、财税系统厂商先胜业财、音视 频厂商声网、容联云、即构科技、融云等也开 始提供基于自己产品的衍生低/无代码开发平台 www.iresearch.com.cn 53

54. 趋势二：数用一体 数据层的抽象使软件开发实现真正地应用价值转化 我国社会经济正处于不断变革、高速发展时期，各行业的企业都面临着来自客户、友商以及整体市场环境的考验，借助 “数字化转型”寻求业务创新已经成为近年来2B市场最为显著的趋势。企业业务创新对软件创新提出了新的要求，低/无 代码的出现解决了局部领域生产力提效的痛点。然而现阶段市场上的低/无代码工具只做了形式层面的抽象，如表单、流程、 模型等，这反而造成了企业级别新数据孤岛的出现。下一步，低/无代码需要深入数据层，实现数据调用、转换、安全等方 面的无码化，提升企业级平台的能力，从而真正实现“数用一体”，赋能企业业务创新。 企业级能力的实现：形式层抽象→数据层抽象 企业1 业务 数用一体的实现 表格 企业2 表单 企业3 仪表盘 流程图 软件 形式 数据 数 据 的 灵 活 应 用 管理域 表单事件 流程管理 应用组装 数 据 的 双 向 流 动 分析域 数据域 运营域 数据计算 可视大屏 数据连接 数据资产 数据安全 应用扩展 运营支持 柔性、流动、统一的数据资产 数据交换 数据可视化开发 数据价值链监控 数据治理 实时数据处理 海量数据支持 n 在数字化转型的大背景下，企业需要不断地进 行业务创新来响应客户需求、打造竞争优势， 因而对软件创新也提出了更高的要求。传统的 开发方式、交付模式、领域模型复用已经不能 满足企业快速创新的需求，亟需新的生产力工 具来提效。 n 低/无代码平台的火爆正是契合了社会发展新阶 段的痛点。但是现阶段，大多数低/无代码开发 平台仅实现了形式层面的抽象（无论是表单驱 动还是模型驱动），且各家专注的领域不同。 故而在局部范围内（如UI设计、流程管理、分 析可视化）确实实现了高效，但由于标准建设 的缺失、开发语言的多元，落在企业级范围内 反而导致了新数据孤岛的出现。低/无代码开发 平台需要进一步的抽象。 n 数据是软件开发的基础，只有实现数据层面的 抽象，才能使得低/无代码开发平台具有正真意 义上的普适性和通用性，从而触发软件开发行 业的变革（而非局部的提效）。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 54

55. 趋势三：全域无码 从风口走向沉淀，无代码厂商进一步打磨自己的技术，结合 AI、数字孪生等前沿技术实现开发全流程全域的无码化 无码化的核心难点在于通过一定手段（图形可视化等），让业务人员能够把自己的知识转化为计算机可以理解的逻辑。因 而对于无代码厂商来说，“解决描述性业务逻辑与程序性IT逻辑之间的鸿沟”是其核心任务。从发展现状来看，表单流程 等办公场景的无码化最先落地，他们与业务人员日常工作更贴近，更易于市场化，国内聚焦于此场景的无代码厂商也较多。 未来，无代码厂商需结合数字孪生、AI等前沿技术，深入到更广范围、更多领域，去解决它们无码化的问题。 全开发流程和全应用领域的无码化 所 想 即 所 得 ︐ 设 计 即 开 发 全 开 发 流 程 需求 设计开发 沟通调研 研究分析 需求界定 应用设计工具 设计数据生成 设计文档生成 全 应 用 领 域 集成 存储 日志 表单 流程 数据模型 内置测试应用 自动化测试器 测试报告生成 运维 自动化运维 自动化检测 自动化预警 部署升级 组件部署&升级 功能部署&升级 应用部署&升级 无代码并非抛弃代码，而是将复杂代码屏蔽在可视化的图形、公式背后，对用户侧展现出无代码 的操作环境。无码化将程序员们最头痛的需求界定、业务逻辑梳理等环节转移到了业务人员手中， 使得“术业有专攻”发挥到极致，整体软件开发的效率得到了质的飞跃。现阶段，无代码厂商在 管理域（表单流程）已经做的较为丝滑，但在数据、分析、运营领域还有待进一步的增强。 无代码 开发平台 数据接口 测试 交互 安全 …… 数字孪生+无代码→ 数字孪生可以对物理世界进行模拟、预测和反馈，优化业务成果。无代码的数字孪生在数用一体的基础上 迁移了整个应用场景，数据持续迭代，及时反馈业务变化，为数字虚体和物理实体搭建了一个有效的闭环。 AI+无代码→ AI能力的叠加可以在无码化基础上为软件开发实现第二曲线的增长，具体体现为平台智能（AutoML自动 化机器学习等）、数据智能（智能建模、数据挖掘、知识图谱等）、分析智能（根因分析、智能预警、时 序预测等）和应用智能（流程自动化、智能推荐等）。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 55

56. 趋势四：竞争与合作 无代码释放低效产能，行业领域公司聚焦深度应用，1+N模 式共同服务下游市场 从现状来看，无代码市场的玩家主要有四种类型：一类是原生无代码的初创型厂商，他们专注于无码化的研发，定位多为 工具类企业，具备第三方和专业性的优势，但往往缺乏业务模型积累和生态；第二类为软件开发商和IT服务商，他们深耕 行业多年，积累了丰富的软件开发和客户业务服务经验，但其无代码工具往往仅服务于自己的产品，开放性不足；第三类 是云厂商，凭借基础资源、平台流量和资金优势入场；第四类是行业头部企业，它们深知自己行业的需求和痛点，但往往 由于成本控制和行业竞争，难以对外进行规模化输出。从产业发展分工规律来看，原生无代码厂商更具有长期竞争优势， 它们与行业领域公司携手，释放行业原低效产能部分，聚焦业务和应用创新，共同服务更长尾的行业市场。 Ø 原生无代码厂商具有技术产品和第 三方独立性优势，但建立覆盖各行 各业的企业级应用模型库挑战较高。 Ø 下一步在加强产品打磨、提升性能、 优化用户体验的同时还需加强生态 建设，与其他类型玩家在企业应用 模型和客户流量等部分互补，共同 服务市场。 Ø 软件和IT服务厂商积累了大量的行 业和领域服务经验，但常常陷于看 似复杂但低效重复的工作，难以做 到突破性的增长。 Ø 下一步可以运用无代码平台沉淀能 力，释放自己的低效产能，聚焦到 前沿技术研发和产品创新上来。 行业客户 “1+N”模式赋能更广阔的行业市场 原生无代码厂商 技术、 专业人员、 工具 业务认知、 输出 客户服务 软件、IT服务厂商 行业客户 技术、工具输出 资金、流量、基础资源 行业 理解 、 技术 、工 业务 创 新 具输 出 行业理解、业务创新 体系化产品与服务 …… 互联网头部厂商 受互联网厂商 商业模式（流 量型）和行业 头部企业偏好 （定制、自有、 开放）影响， 无代码领域二 者合作较少 行业头部企业 行业客户 Ø 互联网大厂天然具有流量优势，另 外随着各大厂云服务业务的拓展， 还可以为无代码开发平台提供基础 资源的弹性支持。 Ø 与基础云资源存在一定绑定关系， 审批等轻量级应用开发市场推广良 好，但企业级（尤其涉及运营域） 软件开发推进较难。 Ø 行业头部企业懂行业懂业务痛点， 且拥有一定的IT能力积累。 Ø 但与乙方相比缺乏专业人才，新组 团队再进行自研性价比不高；另外 出于业内竞争，能力对外输出难。 故而与软件厂商合作，在技术和业 务上双向互补，再服务长尾市场成 为一种较具成本效益的方式。 行业客户 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 56

57. 趋势五：标准建立 建立标准、打造生态是原生无代码厂商的下一步核心目标 对于软件厂商、IT服务商、互联网大厂和行业头部企业来说，推出自己的无代码开发平台会有更复杂的目的和更多元的市 场策略，本报告不再重点讨论。但对于现阶段的原生无代码厂商而言，“建立标准、打造生态”必然是其寻求长期发展的 下一步核心目标。企业级无代码是软件开发行业的下一代生产力工具，产业发展现阶段还处于孕育期。厂商竞争首先在产 品层面需通过“数据驱动、数用一体”满足通用性要求，其次还需通过一定的商业策略赢得程序员（使用者）和用户（付 费者）。观察当今市场，原生无代码玩家主要拓展路径有“开源社区、产学研合作、合作伙伴体系、开放平台”四种。 原生无代码厂商市场拓展路径 产学研合作 赢得程序员 e.g., 数睿数据 开源社区 双方某种 程度上互 相转化 建立标准 打造生态 e.g., 无远、明道云 合作伙伴 赢得用户 e.g., 活字格（葡萄城） 开放平台 e.g., ivx、牛刀 在校学生是软件开发行业的后备军，相较行业老兵来说，他们往往更愿意接 受新事物，尝试新工具。与高等院校在教学、实训、研发等多层次合作，在 为自己产品研发赋能的同时，还可以为企业储备相关人才，并潜移默化的养 成下一代新生力量的开发习惯。 无代码作为软件开发行业的新生产力工具，其核心推动者一定是计算机开发 人员。除了底层技术的打磨和产品的研发，企业级无代码开发平台的难点还 体现在行业核心算子、领域模型的积累，单独靠独立厂商去从零开始几乎不 可能。开源社区可以让全世界、深耕不同领域、致力软件开发提效的程序员 们都参与进来，进而能够让更多的人受惠于技术。 建立自己的合作伙伴体系，在互利共赢的基础上建立资源门槛，一直是软件 开发行业的传统商业思路。对于有软件开发行业背景的无代码厂商来说，利 用积累的资源，建立围绕自己的生态圈（包括渠道、ISV、服务商、客户等）， 与强有力的伙伴一起探索无代码之路亦是一条高效的路径。 对于许多初创企业来说，各方面资源都是缺乏的，但是互联网时代为其提供 了新的发展思路。建立商业化的开放平台，让更多用户参与进来，将其能力 模块化并以API的方式向外输出，以获利的形式吸引用户，同样可以达到打 造生态的目的。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 57

58. 趋势六：全员创新 软件开发进入到全员创新新阶段，无代码平台成为主要载体 随着IT技术的成熟，现阶段软件工程领域已经积累了足够的能力和知识去进行抽象和复用。无代码开发平台屏蔽了复杂的 代码环节，没有IT基础的用户只要花费少量的时间学习软件搭建的逻辑，即可上手进行软件的开发。“开发者”的范畴被 扩大到全民（IT人员、业务人员、管理人员、学生等），他们丰富的背景为软件创新注入了新的活力。政产学研结合成为 全员创新时代的最佳推广模式：政府引导社会接纳新技术工具的同时提升当地的生产力，厂商进行自身能力输出的同时为 自己储备了新生力量，学校通过软件工程实训课等模式与厂商合作的同时提升了自己的教学研究质量。我们期待在各方因 素的齐心协力下，新生产力工具——企业级无代码带来产业的新变革！ 软件发展历程与开发者范畴的变化 互联网与 协作软件 PC与个人软件 大型 计算机 软件即编程 Smalltalk, SQL, NLS, AppleWriter等 1960s 像搭积木一样搭建 自己的个性化软件！ 无代码与 创新软件 软件即应用 软件即协作 VisiCalc, Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Project Photoshop, Dreamweaver等 Google Docs, Google Spreadsheets, Figma, JIRA, Salesforce等 1980s 2000s 开发者 早期来说，软件开发属于 极客时间，几乎所有软件 的用户都是程序员。程序 员写代码自己开发自己用 ，早期软件甚至不存在图 形用户界面。 PC的出现，使得软件使用的普及 率大幅提升，软件开发落脚到个 人应用，如火热至今的Microsoft 套件。某种意义上个人无代码工 具 已 然 出 现 ， 人 们 使 用 Excel 、 CAD、统计软件包等工具，进行 简单的操作来完成复杂的工作。 软件即创新 Airtable, Coda, Notion, Webflow, Retool, Zoho, Shopify, Readymag, Fibery, ??? 2040s 2020s 开发者 互联网的出现改变了一切。 几乎所有的软件都从桌面迁 移到网络（如Office365）， 协作软件开始取代个人软件 。此阶段，软件开发主要集 中于攻克web/mobile开发的 难题，无代码进程暂缓。 现阶段，web开发技术已经成熟，为了响应快速发展 的市场，软件开发走向了创新阶段。人们积累了足够 的知识来概括现有解决方案并进行抽象（即模块化和 可视化），运用这些模块组件和可视化工具，不懂代 码的人也可以轻松搭建属于自己的应用（像当年不懂 代码的人在Excel上使用函数轻松进行计算一样）， 软件开发进入到了空前的全民开发阶段。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2021.8 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 58

59. 艾瑞新经济产业研究解决方案 行业咨询 投资研究 市 场 进 入 为企业提供市场进入机会扫描，可行性分析及路径规划 竞 争 策 略 为企业提供竞争策略制定，帮助企业构建长期竞争壁垒 IPO行业顾问 为企业提供上市招股书编撰及相关工作流程中的行业顾问服务 募 为企业提供融资、上市中的募投报告撰写及咨询服务 投 商业尽职调查 投后战略咨询 为投资机构提供拟投标的所在行业的基本面研究、标的项目的机会收益风险等方面的深 度调查 为投资机构提供投后项目的跟踪评估，包括盈利能力、风险情况、行业竞对表现、未来 战略等方向。协助投资机构为投后项目公司的长期经营增长提供咨询服务 59

60. 关于艾瑞 艾瑞咨询是中国新经济与产业数字化洞察研究咨询服务领域的领导品牌，为客户提供专业的行业分析、数据洞察、市场研 究、战略咨询及数字化解决方案，助力客户提升认知水平、盈利能力和综合竞争力。 自2002年成立至今，累计发布超过3000份行业研究报告，在互联网、新经济领域的研究覆盖能力处于行业领先水平。 如今，艾瑞咨询一直致力于通过科技与数据手段，并结合外部数据、客户反馈数据、内部运营数据等全域数据的收集与分 析，提升客户的商业决策效率。并通过系统的数字产业、产业数据化研究及全面的供应商选择，帮助客户制定数字化战略 以及落地数字化解决方案，提升客户运营效率。 未来，艾瑞咨询将持续深耕商业决策服务领域，致力于成为解决商业决策问题的顶级服务机构。 联系我们 Contact Us 400 - 026 - 2099 ask@iresearch.com.cn 企 业 微 信 微信 公 众号 60

61. 法律声明 版权声明 本报告为艾瑞咨询制作，其版权归属艾瑞咨询，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传 播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法 律法规以及有关国际公约的规定。 免责条款 本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数 据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询 对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述 的观点均不构成任何建议。 本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范 围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方 法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。 61

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