5 Vorteile der Low Code Entwicklung

19. Juli 2022

Weniger Kodieren, dafür aber mehr wiederverwenden, visuell arbeiten und sich endlich auf das Geschäft konzentrieren – das ist „Low-Code“! In diesem Artikel werden wir über die wichtigsten Vorteile dieses Ansatzes sprechen.

Der Bedarf an Tools, die die Programmierung minimieren, besteht schon seit langem. Das Ziel jeder Organisation ist es, das Problem schnell und mit minimalen Kosten zu lösen und dabei die Besonderheiten des Unternehmens zu berücksichtigen. Das Problem ist, dass es schwierig ist, diese Kriterien gleichzeitig zu erfüllen. Sie können entweder vorgefertigte Lösungen verwenden, die es Ihnen ermöglichen, schnell Ergebnisse zu erzielen, ohne jedoch die Nuancen des Geschäfts zu berücksichtigen und mit dem Verlust an Flexibilität. Oder entwickeln Sie selbst eine einzigartige Lösung, die viel Zeit und teure Spezialisten erfordert.

Low-Code ist eine Entwicklungsmethode, mit der Sie Logik schnell und mit geringen Implementierungs- und Wartungskosten entwerfen können. Low-Code minimiert die Verwendung von Programmiercode und ersetzt ihn durch visuelle Designtools. Wir haben fünf Hauptvorteile des Low-Code-Ansatzes bei der Arbeit an analytischen Projekten identifiziert.

1. Geschwindigkeit

Was macht ein Mitarbeiter des Unternehmens, wenn er mit einer nicht trivialen analytischen Aufgabe konfrontiert wird? Richtig - er wendet sich an die IT-Abteilung, denn er verfügt in den meisten Fällen nicht über ausreichende Kenntnisse und Fähigkeiten, um ein solches Problem zu lösen. Leider hört die Arbeit in 90% der Fälle hier auf, da die Entwicklung viel Zeit in Anspruch nimmt und die IT-Abteilung aktuelle "brennende" Probleme lösen muss.

Mit einem Low-Code-Tool kann ein analytisches Problem viel schneller gelöst werden. Gleichzeitig sind keine speziellen Programmierkenntnisse erforderlich. John Rymer von Gartner schrieb: "Low-Code kann die Softwareentwicklung um mehr als das Zehnfache des traditionellen Ansatzes beschleunigen." Für analytische Probleme gilt ungefähr die gleiche Zahlenreihenfolge.

Hier sind einige Möglichkeiten, die diesen Effekt erklären:

• Visuelles Design und Drag-and-Drop ermöglichen es Ihnen, schnell vorbereitete Komponenten mit spezifischer Verarbeitungslogik zu verwenden.

• Einfach zu implementierende APIs und Konnektoren lassen sich in Schnittstellen und Dienste von Drittanbietern integrieren, sodass Sie Integrationen aus mehreren Quellen schnell bereitstellen und ausführen können.

• Die Verarbeitungslogik wird in Form eines Datenstroms angezeigt, der es Ihnen ermöglicht, den gesamten Aktionsablauf auf dem Arbeitsfeld zu sehen. In diesem Fall beginnt es mit einem Klick. Und im Fehlerfall werden diese sofort lokalisiert und korrigiert.

2. Flexibilität

Jede IT-Lösung erfordert eine ständige Weiterentwicklung und Anpassung: Geschäftsprozesse ändern sich, neue Datenquellen tauchen auf und zusätzliche Aufgaben entstehen. Bei hohen Erwartungen und begrenztem Budget wird die Low-Code-Plattform zur Lebensader: Unternehmen können ihren Bedarf decken, ohne neue Programmierer einzustellen.

In Wirklichkeit macht Low-Code Entwickler nicht überflüssig. Es wird immer einzigartige Herausforderungen geben, die die Beteiligung von Programmierern erfordern. Low-Code hilft jedoch dabei, die Lücke zwischen professionellen Entwicklern und den sogenannten „Citizen Data-Scientists“, also Mitarbeitern des Unternehmens, die bisher nicht mit Programmierung zu tun hatten, zu schließen.

Dadurch können die Schwierigkeiten der Interaktion zwischen Geschäftskunden und Entwicklern innerhalb des Unternehmens beseitigt werden. Es ist nicht erforderlich, dass ein Analyst einem Programmierer beschreibt, was implementiert werden muss, oder eine technische Aufgabe vorbereitet.

Zudem ist zu bedenken, dass die überwiegende Mehrheit der Änderungen an der Datenanalyselogik mit ständigen kleinen Anpassungen verbunden sind, beispielsweise das Hinzufügen eines neuen Attributs, die Berechnung eines weiteren Indikators, den Neuaufbau des Modells oder die Änderung des Berichtsformulars. All dies kann der Analyst selbst tun, was eine Flexibilität bietet, die mit Entwicklern nicht erreicht werden kann.

Die Verwendung von Low-Code-Methodik trägt zur Bildung eines einzigen Teams bei, in dem die überwiegende Mehrheit der Aufgaben von Analysten unabhängig ausgeführt wird, aber bei Bedarf Programmierer zur Implementierung der komplexesten Logik hinzugezogen werden. So können Sie mit dem Low-Code-System schnell neue Managementmodelle testen, selbstständig an Geschäftsanforderungen anpassen, schnell neue Berichtsformen erstellen, Änderungen an Geschäftsprozessen vornehmen usw.

3. Verfügbarkeit

Erfahrene Programmierer sind eine teure und knappe Ressource. Anforderungen wie Kenntnisse verschiedenster Tools oder Programmiersprachen schränken den Pool geeigneter Kandidaten stark ein. Es dauert länger, den richtigen Spezialisten zu finden.

Im Bereich Data Science ist dieses Problem noch akuter, weil Entwickler nicht nur Sprachen und eine Vielzahl von Tools beherrschen müssen, sondern auch Mathematik, Statistik und maschinelles Lernen verstehen müssen. Und selbst das reicht nicht, denn es ist notwendig, dass dieser Mitarbeiter auch das analysierte Geschäft versteht.

Aufgrund dieser Kombination von Anforderungen ist der Kandidatenpool für die Lösung von Advanced-Analytics- Aufgaben äußerst eng. Sie muss nicht von dem erfüllt werden, der alle Anforderungen erfüllt, sondern von dem, der es auf dem Markt oder im Unternehmen gefunden hat.

Low-Code ermöglicht es jedem, sich mit Analytics zu beschäftigen, es reicht aus, die Grundlagen der Arbeit mit Tabellen zu kennen und eine Schulung zu besuchen. Tatsächlich steht es jedem zur Verfügung, der eine Formel in Excel schreiben kann.

Je niedriger die Einstiegsschwelle, desto mehr Mitarbeiter können das Tool nutzen. Leute, die Excel kennen, sind zehnmal leichter zu finden als diejenigen, die programmieren können. Folglich bekommt jedes Unternehmen 5-6 mal mehr Spezialisten, die analytische Probleme lösen können. Darüber hinaus besteht keine Notwendigkeit, diese Mitarbeiter auf dem Markt zu suchen. Sie arbeiten bereits für das Unternehmen. Es reicht aus, wenn sie ein wöchentliches Studium absolvieren.

4. Know-How Transfer

Die maximale Effizienz jedes Prozesses wird erreicht, wenn er automatisiert wird. Einmal erstellt, werden die Entwicklungen in anderen Projekten und Richtungen wiederverwendet, was die Effizienz des Unternehmens erhöht. Die Wiederverwendbarkeit von Erkenntnissen unterscheidet sich grundlegend von der typischen Situation, in der die Analyse jedes Mal manuell in Excel durchgeführt wird.

Bei der Lösung analytischer Probleme geht es bei der Ansammlung von Wissen vor allem um Szenarien , aufbereitete Daten und Integrationen. Analysten können ihr Wissen ganz einfach in vorgefertigte Komponenten packen, wiederverwenden, mit Kollegen teilen und für andere Aufgaben wiederverwenden.

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, Wissen zu sammeln, Erfahrungen auszutauschen, weniger Fehler zu machen und letztendlich die Arbeitseffizienz zu verbessern.

5. Kontrolle der „Schatten-IT“

Schatten-IT sind Systeme und Anwendungen, die von Benutzern ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilungen bereitgestellt werden.

Sie entstehen, weil Mitarbeiter von der IT-Abteilung nicht bekommen, was sie brauchen, und das Management Ergebnisse fordert. Dies führt dazu, dass Geschäftsanwender gezwungen sind, Probleme mit verfügbaren Tools selbst zu lösen.

Es scheint in Ordnung zu sein, da die anstehende Aufgabe schließlich gelöst wird. Fakt ist aber, dass in solchen Handarbeitssystemen eine Unmenge wichtiger und sogar kritischer Informationen für das Unternehmen berücksichtigt werden. Dort werden zum Beispiel Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und gelöscht, optimale Preise berechnet, KPIs berechnet und so weiter.

Im Unternehmen erscheinen Hunderte von Excel-Dateien, in denen reale Berechnungen durchgeführt werden. Die Logik der Arbeit ist einer Person im Unternehmen bekannt – demjenigen, der sie erstellt hat. Die Quintessenz: keine Zentralisierung, Sicherheit, Teamarbeit, Tests oder Vereinheitlichung. Alles ist an einen Mitarbeiter gebunden, was risikomäßig inakzeptabel ist. Darüber hinaus ist eine ähnliche Situation überall zu beobachten, auch in großen Konzernen.

Low-Code ermöglicht es Ihnen, versteckte Entwicklungen aus dem Schatten zu holen und bietet dem Benutzer ein komfortables Werkzeug zur selbstständigen Lösung operativer Aufgaben und der IT-Abteilung - eine zentralisierte und sichere Umgebung für die Teamarbeit:

• Ausarbeiten der Hypothese durch einen einzelnen Analysten (z. B. Sammeln und Kombinieren von Daten, Testen von Algorithmen des maschinellen Lernens usw.).

• Bereitstellung des Zugriffs für Kollegen auf implementierte Skripte zum Überarbeiten, Testen und Teilen.

• Zentrale Umsetzung in Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung unter Einhaltung aller notwendigen Verfahren.

Durch den Einsatz einer analytischen Low-Code-Plattform erhält das Unternehmen die Möglichkeit, alle Vorteile der eigenständigen Lösung operativer Aufgaben durch die Kräfte der Business-Anwender zu nutzen, die die Gründe für das weit verbreitete Aufkommen der "Schatten-IT" sind, jedoch mit der Erhaltung des erforderlichen Kontroll- und Sicherheitsniveaus.

Unternehmen, die auf Low-Code-Ideologie basierende Tools implementieren, können deutlich mehr Mitarbeiter in den Datenanalyseprozess einbeziehen als Unternehmen, die nur auf Entwickler angewiesen sind. Geschäftsanwender haben ein besseres Verständnis für das Themengebiet. Sie sind in der Lage, die Daten zu verstehen und die Besonderheiten des Unternehmens zu berücksichtigen. Dadurch werden Geschwindigkeit und Qualität der getroffenen Entscheidungen zu geringeren Kosten erhöht.