W poprzednim artykule skupiliśmy się na przykładzie klienta, aby pokazać, jak rozwiązania Low-Code mogą przynieść korzyści w praktyce biznesowej. Przyjrzeliśmy się szczegółowo, jak firma z branży przetwórstwa rybnego skutecznie zarządzała tysiącem faktur miesięcznie dzięki platformie Low-Code. Przeanalizowaliśmy wyzwania, z którymi się borykali, oraz korzyści, jakie przyniosła implementacja nowego systemu.
Dzisiaj przyjrzymy się dokładnie temu, jak doszło do tego, że w bardzo krótkim okresie czasu dostawcy systemów zintegrowanych i workflow zaczęli nagle oferować je pod brandem platformy Low-Code.
Wstęp
W ostatnim roku zauważyliśmy gwałtowny wzrost zainteresowania platformami Low-Code. Nagle większość dostawców systemów IT – zarówno desktopowych, jak i webowych – oświadczyła, że ich oferta obejmuje platformę Low-Code. To wzbudza naszą ciekawość, ponieważ do niedawna tylko nieliczne firmy rozwijały te narzędzia, z długim wyprzedzeniem przed modą na termin „Low-Code„.
Rozwój platform low-code – proces wymagający czasu i doświadczenia
Stworzenie platformy Low-Code to nie chwilowy kaprys ani szybki projekt. To lata doświadczeń, dziesiątki tysięcy godzin pracy i bogaty zestaw funkcjonalności platformy zapewniający elastyczność, skalowalność i akceptowalną wydajność. Jak więc możliwe, że tak wiele firm w tak krótkim czasie wprowadziło na rynek swoje rozwiązania Low-Code?
Pozostawiając na razie to pytanie bez odpowiedzi, skupmy się na podejściu do analizy biznesowej potrzeb klienta przy założeniu budowy rozwiązania na platformie Low-Code.
Podejście do analizy biznesowej
Na początek przytoczmy cytat z portalu analizait.pl, który bardzo zgrabnie opisuje ideę Analizy Biznesowej. Nie wahajmy się korzystać z pewnych źródeł, zamiast powielać teksty generowane przez sztuczną inteligencję:
„W świecie IT i wytwarzania oprogramowania istnieje wiele technik analizy biznesowej mających na celu skuteczne pozyskiwanie wymagań od Klienta. Są to m.in. takie techniki jak: brainstorming, modelowanie procesów, modelowanie danych, prototypowanie, scenariusze i przypadki użycia, SWOT, analiza reguł biznesowych i inne. Zebrane wymagania są następnie w różny sposób dokumentowane: w notacji BPMN, jako user stories, w formie mockup-ów, kart procesów (PDD), Business concept diagramu, czy też w bardziej systemowej notacji UML. Wszystko po to, żeby w jak najlepszy możliwy sposób zrozumieć i utrwalić, co biznes ma na myśli, co kryje się pod enigmatycznymi zdaniami opisującymi poszczególne wymagania. Ostatecznym celem pozostaje zbudowanie właściwej aplikacji, systemu, rozwiązania, które spełni oczekiwania stawiane przez Zamawiającego.”
Weryfikacja procedury w kontekście platformy low-code
Platforma Low-Code ma za zadanie ułatwić dostosowanie systemów do potrzeb klienta i umożliwić dostarczenie najlepszego rozwiązania. Zazwyczaj na początek do akcji wkracza analityk, którego rolą jest zebranie wiedzy o potrzebach klienta. Tu nasuwa się pytanie – czy analityk powinien znać możliwości platformy Low-Code?
Odpowiedź brzmi: tak, wręcz musi. Każda platforma ma swoje unikalne możliwości, ale także ograniczenia. Znajomość tych możliwości i ograniczeń jest kluczowa, aby opracować wymagania klienta w sposób realistyczny i wykonalny. Jednak trudno oczekiwać, że analityk będzie znał wszystkie dostępne na rynku platformy Low-Code, co rodzi ryzyko, że koncepcja dostosowania systemu do potrzeb klienta będzie zniekształcona przez ograniczoną wiedzę analityka lub jego preferencje co do konkretnej platformy.
Wsparcie AI dla platform Low-Code
Kolejnym interesującym aspektem jest rosnące wsparcie AI dla platform Low-Code. Obecnie pojawia się wiele pomysłów na przyspieszenie konfiguracji nowych aplikacji. Dostawcy obiecują, że wkrótce udostępnią narzędzia do:
- Generowania definicji obiektów (klas biznesowych) według opisu koncepcji powstałej przy analizie projektu,
- Tworzenia formularzy do rejestracji danych czy dialogów,
- Ekspertowych analiz big data na podstawie zapytań językiem naturalnym,
- Walidacji czy śledzenia problemów przez analizę logów.
To tylko kilka przykładów, gdzie AI może znaleźć zastosowanie w platformach Low-Code. Jak jednak będzie to działać w praktyce i czy efekty rzeczywiście będą pomocne, pokaże przyszłość.
Podsumowanie
Platformy Low-Code przeszły długą drogę, aby osiągnąć dzisiejszy poziom zaawansowania. Chociaż może wydawać się, że nagle wszyscy oferują te rozwiązania, warto pamiętać, że za tym sukcesem stoją lata pracy i doświadczeń.
Dla klientów kluczowe jest, aby dokładnie weryfikować wiedzę i kompetencje analityków oraz dostawców, zanim zdecydują się na konkretną platformę. My rozpoczynając projektowanie środowiska low-code, które w 2006 roku przyjęło nazwę Vario.Framework założyliśmy od początku możliwość modelowania przestrzeni biznesowej poprzez model UML i standard wymiany danych z modelami obiektowymi poprzez format xmi co jak się okazuje jest obecnie doskonale zrozumiałe dla AI
#AnalizaBiznesowa #PlatformyLowCode #Współpraca #RozwójIT #Innowacje #TrendyIT #Automatyzacja #Technologia #PraktykaBiznesowa #AI
