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在企业数字化实践中，存在一个反复出现却始终难以回答清楚的问题。从表面看，企业已经完成了系统上线、平台采购、工具升级、技术换代等“数字化动作”。但从结果看，业务响应速度、组织协同效率以及系统演进能力，往往仍然停留在较低水平。这类企业的软件需求变化依旧需要反复立项，系统调整仍然高度依赖少数关键人员，数字化投入的边际收益持续下降。其关键问题并不在于企业是否使用了数字化技术，而在于这些技术是否真正转化为了组织自身的能力。正是在这一背景下，数字化成熟度成为比单一技术选型更具解释力的分析框架。
低代码技术，恰恰处在这一问题的交汇点上。它既不是单纯的业务系统，也不是孤立的开发技巧，而是一种试图改变软件构建与演进方式的工具形态。因此，讨论低代码的价值，不能脱离企业所处的数字化成熟度阶段。在一些企业中，低代码被视为快速做系统的捷径，结果放大了规则不清和治理缺失的问题；在另一些企业中，低代码又被简化为提效工具，忽略了其在能力表达和持续演进中的长期价值。这两种极端判断，都源于将低代码的定位脱离了企业当下所处的成熟度阶段。
本文将从成熟度视角出发，回答三个核心问题：
数字化成熟度究竟衡量的是什么？
企业如何快速判断自身所处阶段？
在不同成熟度阶段，低代码的真实作用方式与价值边界是什么？
需要提前说明的是，本文的目的并不是论证低代码是否能够提升成熟度，而是澄清一个更克制但也更真实的判断：低代码并不决定企业能否走向更高成熟度，但会显著影响企业在每一个成熟度阶段的演进效率和成本曲线。理解这一点，是正确引入和使用低代码的前提。
“成熟度”是管理学中用于评估研究对象发展水平的重要概念和工具。它最初指研究对象（组织或个人）在某一领域的熟练程度，后来逐步演变为衡量研究对象与其理想状态之间相对位置的标尺。成熟度的内涵可以从两个维度来理解：
第一，确定研究对象在特定领域的理想发展状态或基于当前认知的相对完美状态；
第二，评估研究对象的现有状态，并衡量其与理想状态的之间的差距。
通过对这两个维度的综合分析，我们可以得出研究对象在某一领域的成熟度水平。为了便于量化评估和持续跟踪，成熟度通常以百分比或等级的形式来表示。
成熟度评估的价值在于，它为组织的管理者提供了一个清晰的视角来审视研究对象的发展现状。通过成熟度评估，管理者可以全面诊断研究对象在某一领域的优势和短板，找出影响其进一步发展的瓶颈和障碍。在此基础上，管理者可以有针对性地制定改进策略和行动方案，分阶段、分步骤地推动研究对象不断迈向更高地发展目标，最终实现从量变到质变地突破。
20世纪90年代，互联网技术开始商业化应用，数字化转型逐渐成为企业谋求发展的重要路径。然而，企业在数字化实践中大多面临战略不清晰、业务流程难以匹配、数字技术应用率不高等诸多挑战，导致数字化转型效果难以评估，后续优化方向不明确。在此背景下，企业数字化成熟度的概念应运而生。
1997年，美国卡梅隆大学软件工程研究所（SEI）在其提出的能力成熟度模型（CMM）中，首次将成熟度的概念引入到软件开发流程的评估中。此后，成熟度模型在IT管理领域得到广泛应用和发展，并逐步扩展到IT之外的其他管理领域。
2011年，美国IT研究与顾问咨询公司提出了数字化成熟度模型（Digital Maturity Model），标志着成熟度模型的概念正式进入企业数字化转型的研究视野。数字化成熟度模型从战略、组织、文化、技术、运营等五个维度对企业数字化能力进行综合评估，并将数字化成熟度划分为6个等级，自低向高分别为无认知型、有认知型、被动响应型、积极主动型、管理型、高效型。这一模型为后续企业数字化成熟度研究奠定了重要基础。
2015年，麻省理工学院和凯捷公司联合发布了一项全球范围内的数字化转型研究报告，提出了数字化成熟度指数（Digital Matuity Index）的概念。该指数从客户体验、运营流程、业务模式三个维度对企业数字化成熟度进行了量化评估，使得企业数字化成熟度的测评更加全面和精准。
近年来，随着数字化转型在全球范围内的不断深入，企业数字化成熟度的研究也日趋丰富和成熟。各大咨询公司纷纷推出了自己的数字化成熟度模型，如麦肯锡的数字化商业成熟度指数、埃森哲的数字化加速指标、IDC的数字化转型成熟度模型、德勤的数字化成熟度模型、普华永道的数字化成熟度评估框架等。这些模型在评估维度、评测指标、成熟度划分等方面各有侧重，但都致力于帮助企业全面诊断数字化能力，明确转型方向和路径。例如，德勤的数字化成熟度模型聚焦客户、战略、技术、运营、组织与文化五大领域，提供全方位的数字化能力成熟度诊断，帮助企业落地数字化转型举措；普华永道的数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑、数据支撑、组织支撑以及数字化变革六个维度对企业数字化成熟度进行评估，将企业数字化转型所处的阶段分为在线化、集成化、数字化、智能化四个阶段。
相比之下，国内针对数字化转型成熟度的研究起步相对较晚，但近年来的发展十分迅速，取得了丰富的理论和实践成果。围绕数字化转型这一主题，中关村信息科技和实体经济融合发展联盟（简称“中信联”）构建了一套内容丰富、逻辑严谨的理论及实践成果，包含数字化转型参考架构、价值效益参考模型、新型能力体系建设指南、成熟度模型以及配套的研究报告。该标准在2025年被融合进国家标准 《数字化转型管理 参考架构》GB/T 45341-2025 。其中，成熟度模型是评估企业数字化转型水平的重要工具。该模型从战略、文化、组织等维度设计了一套科学的评估体系，将企业数字化转型分为规范级、场景级、领域级、平台级和生态级五个阶段，并从广度和深度两方面综合考虑，帮助企业客观审视自身转型现状，找准未来提升方向。
图 数字化转型管理 参考架构的能力分级与分档
除了关注整体进展和基础设施之外，评估企业自身的数字化管理能力也是数字化转型过程中不可或缺的一环。在这方面，我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准——数据管理能力成熟度模型（Data Management Capability Maturity Model，DCMM）为企业提供了一个全面的评估框架。DCMM聚焦企业的数据管理和应用能力，从数据战略、治理、架构、应用、标准、安全等多个维度，全面评估企业的数字化管理成熟度，并将成熟度划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级五个等级，为企业明确了数字化转型的阶段目标和关键举措。
面对纷繁复杂的数字化转型挑战，成熟度模型为企业提供了一套科学系统的方法论，帮助企业理清转型的关键环节和演进路径，从而制定出切实可行的转型规划。但市场上存在多种数字化成熟度评估模型，各有侧重。企业需要根据自身行业的特性、发展阶段和转型诉求，选择最适合自己的成熟度模型，并以此为指导，有的放矢地实施数字化转型战略。同时，数字化成熟度已经成为企业核心竞争力的重要体现。很多成熟度较高的企业不仅数字化能力突出，而且其先进的管理理念、规范的组织流程、创新的商业模式也为行业树立了标杆，成为客户和合作伙伴信赖的对象。可见，选择合适的成熟度模型，准确评估数字化能力，已经成为企业推进数字化转型、赢得市场竞争优势的关键要素。
企业数字化转型的本质是以数据和数字化技术为驱动力，对企业整体价值链和具体业务流程进行重构的过程，它覆盖了企业价值构建到具体业务场景的各个层面。尽管数字化转型是一个相对比较新的概念，但它实际上是企业在长期技术演进中的自然发展阶段。从手工操作到机械化、自动化、电气化，再到计算机技术的广泛应用，企业能力也在不断迭代升级，企业的数字化水平也从基础的信息化阶段逐步迈向互联网阶段、数字化阶段、再到智能化阶段。从广义的角度来看，数字化本身也是一种生产力工具，因此其设计和应用也是由人类智能所决定的，这表明技术在很大程度上是由其设计理念和需求场景所引导的。因此，对于数字化转型来说，关键在于识别和创造应用场景。而正是这些场景构成了企业数字化转型的基石，不仅是技术应用的载体，也是推动商业模式转型升级的关键动力。数字化应用场景通常展现出以下三个特征：
场景具备可被数字化的能力：场景的高度可数字化确保了其能够通过先进的数字技术进行精确捕捉和再现。这一特性使得场景内的各个元素、流程和交互得以数据化，为深入的数据分析和智能化决策提供了坚实的基础。
场景所涉及环节能够被模块化或单元化：场景的模块化和单元化意味着涉及的每个环节都可以拆分和细化，能够独立地存在，并承载着明确的价值和传递路径，且这些模块或单元相互连接就能够形成一个完整的价值闭环。
所有的数字化应用场景都与组织及业务的发展紧密相连，并能够形成互动：一个有价值的数字化应用场景本质上是由人、货、场构成的闭环系统。无论是线上化还是线下化，场景都必须有人员和组织的参与。通过有效的交互和不断的优化，数字化转型工作才能实现价值的有效转化和提升。
以生产管理为例，企业数字化水平可具体细化为生产计划、生产监控、生产作业、质量控制、仓储物流、设备管理、安全生产管理、环保管理和能源管理等多个关键环节。通过系统性整合这些数字化应用场景，企业可实现更高效的生产管控和经营管理，全面提升生产效率和业务绩效。
图：制造业中小企业数字化水平评测表中涉及的部分典型场景
数字化转型前景广阔，但落地确实不易。进入2020年代，考虑到广泛存在的成本压力，低代码技术作为高生产力工具，被引入到企业数字化转型中，受到了行业的广泛关注。在这一过程中，低代码技术以成本与成果为导向的价值主张，得到了首批用户的高度认可，具体可简单概括为以下三点：
快：低代码平台提供的模块化组件和预制模板能够大幅缩短数字化应用的开发周期，使得企业能够迅速响应市场变化，加速数字化转型的步伐；
轻：低代码平台门槛低，上手快，无须深厚的编程知识就可以快速构建应用，同时易于部署和维护的特性，降低了对专业技术人员的依赖；
准：低代码技术能够支持快速构建原型，并依据反馈快速迭代。这种敏捷的开发模式能够精准满足用户需求，构建定制化的应用。
在低代码技术的帮助下，企业数字化的格局正在快速从标准化升级为定制化、从信息化进入数字化、从分散到集成、从流程到指标、从核心到创新，最终构建起数字化应用生态。
回顾企业级应用的发展历程，我们可以清晰地看到企业软件经历了从标准化向定制化的演变。这一过程并非偶然，而是有其深层次的原因和逻辑。时间回溯到20世纪50-60年代，由于计算机资源的稀缺性，使得早期的计算机体积庞大、成本高昂，只有大型企业和研究机构才能拥有。此时，软件通常是针对特定的大型计算机系统定制的。与此同时，早期的软件开发也缺乏现代的开发工具和方法论，编写软件本身也是一项高度专业化的工作。进入20世纪70-80年代，随着个人计算机的普及，企业开始探索使用计算机来提高工作效率。为了促进计算机在企业中的普及，软件供应商开始尝试推出标准化的软件包， 数据库管理系统，会计软件等，逐渐形成了标准化软件市场。由于标准化软件可以批量生产，降低了软件的分摊成本，因此在推动企业信息化的过程中，基于成本和效率的考虑，成为企业的首选。到了20世纪90年代，随着企业规模的扩大和业务流程的复杂化，企业需要将不同的业务功能集成在一起，ERP（企业资源规划）系统应运而生。在企业应用的发展中，ERP系统是标准化软件的一个典型代表。ERP系统是基于一系列标准化的业务流程和最佳实践设计的，这些流程和实践通常被认为是行业内最有效的运作方式。ERP系统通常采用模块化设计，提供财务、人力资源、供应链管理、生产管理、客户关系管理等多个标准模块，企业可以根据自己的需求选择和配置这些模块。除此之外，ERP系统的实施通常也会遵循一套标准化的方法论，包括业务流程重组、系统配置、数据迁移、测试和培训等步骤。
但随着企业对信息技术的依赖加深，以及业务流程的日益复杂和个性化需求的增加，标准化软件的局限性开始显现：
灵活性不足：标准化软件的设计通常更侧重于通用性，其功能特性主要是为了满足广泛用户的基本需求。这种通用性设计往往限制了软件在面对特定企业独特业务流程时的灵活性，使其难以完全适应特定的操作需求。
适应性挑战：企业的业务环境是不断变化的，但标准化软件的功能和流程通常是固定的，这就造成标准化的软件难以快速适应企业的变化，尤其是在市场快速变化或企业战略调整时。
集成难度高：标准化软件在初始设计时可能未能充分考虑到与其他系统的集成需求，因此在实际集成时可能会到困难，通常需要额外的努力和成本来完成集成工作。
定制成本高：虽然标准化软件提供了基础功能，但企业为了适应自身业务发展需要，可能会有大量定制开发的需求。但这些定制开发的成本往往都很高，并且在后续的软件升级过程中可能会带来兼容性问题。
用户体验不佳：标准化软件在设计上通常会考虑满足广泛用户群体的需求，无法顾及企业自身用户的具体操作习惯和偏好，这可能导致用户体验不佳，从而影响工作效率。
功能过剩问题凸显：标准化软件为了覆盖尽可能多的用户场景，往往会开发大量的功能模块，这就意味着企业可能为了一些很少或未使用的功能支付额外的费用。此外，功能过剩不仅增加了软件的复杂性，还可能导致系统性能下降，增加对硬件资源的需求和维护成本，同时也会影响用户的操作体验。
虽然企业已经意识到标准软件的局限性，但传统的定制化软件开发周期长、成本高的特点对许多企业来说都是一个不小的挑战。然而，低代码技术的兴起为定制化软件的发展带来了转机。低代码平台通过简化开发流程和降低技术门槛，使得企业软件的开发成本大幅降低，让定制化软件不再只是大型政企单位的专属，帮助更多组织轻松构建符合自身业务发展的企业级应用，并因此获益。这主要源于采用低代码技术进行定制化开发的下列优势：
缩短开发周期：低代码平台提供全生命周期的可视化开发能力，极大地简化了软件开发流程。平台允许开发者通过拖、拉、拽的方式和模型驱动的逻辑配置来构建应用，大大减少了传统编码的工作，缩短了软件的开发周期。
降低开发成本：传统的软件开发模式往往需要大量的专业开发人员，这些人员的招聘和维护成本相对较高。使用低代码开发平台能够缩小团队规模，让项目交付更敏捷，最终帮助企业降低定制化软件的开发成本。
提高业务响应灵活性：低代码平台允许企业快速迭代和调整应用，以适应不断变化的业务需求。其可视化开发方式能够减少编码错误的可能性，平台内置的即时预览和迭代功能使得在开发过程中就可以快速发现并修正问题，减少了返工的可能性，进而加快了业务响应的速度。
促进业务与IT融合：低代码平台搭建了一个业务和IT人员共同交流和协作的平台，帮助非技术背景的业务人员快速了解软件开发的流程与概念，并参与到应用的设计中来，加强了业务与IT团队之间的协作。这种参与不仅促进了双方的沟通，还确保应用开发更加贴近业务需求，从而提升整体的运营效率。
支持个性化定制：低代码平台提供了足够的定制能力，使得企业能够根据自己的特定需求创建应用。同时，使用低代码开发平台企业可以根据实际需求逐步扩展应用功能，避免了初期的大量投资。
除了快速构建数字化应用系统之外，使用低代码平台开发定制化软件还能够为组织带来以下好处：
增强数据安全与隐私保护：定制化软件能够根据企业的特定安全需求进行个性化配置，从而在数据安全和隐私保护方面提供更高级别的保障。
确保软件的所有权和控制权：企业拥有定制软件的完全所有权，这意味着企业可以自主决定软件的更新和维护策略，不受任何第三方供应商的限制。
降低对外部供应商的依赖：借助低代码技术自主构建定制化软件，企业可降低对第三方软件供应商的依赖程度，特别是在技术支持和服务方面。这不仅有助于企业实现更自主的运营管理能力，还能在快速响应市场变化和客户需求的过程中，增强企业的灵活性和市场竞争力。
例如，某食品加工与零售企业为了加速业财一体化，落实精细化管理战略，决定采用低代码定制开发一套覆盖核心业务场景的软件系统。整个系统由150张数据表和400个页面构成，全面覆盖了采购、生产、销售、库存、物流、财务、报表以及部分OA功能。在具体功能实现上，配货、物流、仓库、对账等环节都根据业务的需求进行了功能定制，比如批次库存、多仓库、多库位、负库存等操作。系统功能全面，规模较大，归属于小型ERP系统类别。从项目立项到主要功能的部署上线仅仅花了8个月的时间，且总投入不到20万元，显著节省了时间和成本。特别是在上线调试阶段，采用低代码技术针对系统功能进行优化调整的速度，相较于传统开发方式提高了近百倍。
图：低代码构建的ERP软件界面，采用传统ERP软件的表单风格
在诸多专业媒体乃至书籍资料中，信息化、数字化两个概念在很多时候都被混在一起，但实际上数字化更像是信息化的升级版。信息化可理解为用电脑或者手机上的各类软件来替代传统工作，比如在信息化之前，新员工入职要填写一个入职申请表，而之后在手机扫码打开表单填写。数字化是将业务流程进行数字量化，方便寻找更优方案。比如通过系统记录不同人员的工时和产出，找出人效最好的员工，分析他的工作方法后在组织内推广。随着组织从信息化向数字化转型的深入推进，低代码技术的应用范围日益扩大。低代码技术以其高效率和低门槛的特性，自推出以来便在数字化系统建设中得到了广泛的应用。
对于数字化成熟度较低、人员工作饱和度较高的企业来讲，基于自身业务操作定制开发类似OA的应用软件，将停留在微信群和Excel文件的业务流程搬到软件系统中，实现业务流程的规范化与数据的规范化是最能带来实际价值的数字化工作。
例如，某职业教育集团为了解决传统OA办公软件在数据交互和流程管理上的效率瓶颈，采用低代码技术定制开发办公室自动化系统，以此来提升工作效率和满足个性化、资源集中化（集约化）、信息化的管理需求。新的系统包含完全贴合业务需求的人事管理、申请与审批、计划与总结、用章与合同管理、考勤管理、财务辅助等模块。其中，人事相关的流程管理包括请假、加班、考勤等管理，可以在申请界面执行录入、修改、查看审批等操作。考勤核对页面能够将考勤相关的信息统一展示在一张表上，极大地方便了人事对考勤记录的核对；在财务辅助模块中，通过读取和回写单位财务系统外联数据表实现了支付的批量确认和财务付款凭证生成等功能。OA系统把日常管理制度和流程搬到网上在线办理，优化了管理制度和流程，减少了繁复的手工操作，流程更加透明化、系统化，极大地提高了组织的协同能力。
图：低代码构建的OA软件界面，采用类似Excel表格的页面风格
除了OA系统之外，CRM（客户关系管理）系统在企业中也扮演着至关重要的角色。随着电子商务的日益成熟以及全球一体化进程的加快，传统的企业经营模式经历了深刻的变革，企业间的竞争规则也发生了重大转变。理解并满足客户需求，建立稳固的客户关系以及有效的管理客户信息，对于企业在市场中保持竞争力至关重要。在新的商业环境下，企业、供应商、分销商和客户之间的价值链协同成为企业竞争力的关键因素。因此，实施以客户为中心的CRM策略，对于企业在现代竞争中保持优势具有重要意义。
例如，某以企业4S点为主业的连锁销售集团，尽管已经采用了标准的CRM系统，但在实际应用中仍遭遇多个挑战。首先，系统未能满足4S店在客户管理和维护上的特殊需求，导致门店在接收保养和故障信息时只能被动响应，缺乏主动服务客户的能力。其次，CRM系统的内置逻辑与门店的实际业务流程存在差异，影响了操作的灵活性。对系统进行二次开发或功能扩展不仅费用高昂，且耗时较长。另外，系统缺乏直观的数据报表功能，门店不得不依赖Excel表格进行客户信息收集和客服工作，这不仅流程复杂，还难以保证数据质量，导致无法实现系统和闭环管理。为此，企业利用低代码技术成功定制开发的客户关系管理系统，包含六大模块，分别为数据导入、潜客管理、活动策划、回访管理、招揽管理和系统设置。适用于汽车4S店客服部以及服务部对客户的新车面访、新车回访、服务回访，以及首检、首保、二保、定保招揽和非保养入场招揽，流失招揽、质保提醒等。系统不仅能精准契合企业当前的业务需求，还能显著降低成本开支。
图：低代码构建的CRM软件界面，使用现代ERP软件的风格
接下来，我们深入到业务层面。在早期，企业之间的联系相对较少，供应链通常被视为企业的内部流程进行管理。其主要职责是协调从外部采购原材料，通过生产加工转化为产品并最终由分级分销商或零售商销售给终端用户的一系列活动。然而，随着信息技术的发展，以及行业竞争的日益激烈，企业内部的供应链流程已不能满足发展的需求。在优化内部供应链流程的同时，相应的信息化系统也需要进行同步的升级。但采用传统代码开发模式开发定制化的供应链管理系统时，常常遭遇开发周期长，系统交付延迟的问题。为了支持业务的快速扩张，许多公司纷纷尝试使用低代码技术来构建定制化的SCM（供应链管理）系统。
例如，某家纺品类零售企业，通过品牌运营和经营赋能，创造性地打造了一种新型的家纺连锁营销模式。在成立之初，公司曾委托第三方企业开发定制化的供应链管理系统。但由于开发时间长，迟迟不能交付，致使业务发展受到了影响。为了支撑业务的快速发展，公司经过全面评估，决定与低代码开发合作伙伴共同打造新的供应链管理系统。基于低代码技术构建的新版供应链管理系统分为三大板块，分别是用于企业内部的管理系统、客户门店端和供应商端。三大板块之间的数据能够无缝联动，确保公司能够实时捕捉各端的运营数据，快速响应市场变化和潜在问题；同时，也为未来的大数据分析提供了坚实的基础。
图：低代码构建的SRM软件中门店端界面，使用类似电商网站的卡片式风格
技术创新领域，也是一样。随着云计算、大数据、物联网（IoT）、人工智能等前沿技术的不断进步，越来越多的组织正在利用IoT技术来增强设备管理能力、借助AI提升监测与运维服务水平。低代码技术不仅广泛应用于信息化系统，也正与这些新技术融合。通过信息技术（IT）与运营技术（OT）的整合，进一步推动数字化转型。
例如，某施工服务企业针对基坑监测场景使用低代码定制开发了智能监测平台。基坑监测是轨道交通等大型工程中不可或缺的风险管理手段，尤其是在基坑开挖及地下工程施工阶段，通过对一系列物理参数的定性和定量监测，再融合AI模型，为工程设计和施工提供数据支持和指导。传统的基坑监测系统往往局限于单项目数据监测或依赖物联网在线监测平台，引入低代码技术之后，就能够实现以现场管理和报告数据为中心，构建一个综合性的企业级服务平台。平台通过与自动化监测、AI判别，BIM、GIS、VR等专业平台的信息集成，实现对“人、机、料、法、环”五大要素的全方位监测管理。这个综合性的平台不仅拓宽了风险服务的范畴，更以低成本和高效率的目标，为基坑监测服务企业提供了创新、全面的解决方案。
图：低代码构建的物联网智能检测平台，经典的GIS界面风格
在信息化及数字化转型的过程中，受限于资金、技术、人才管理规范化程度以及员工观念等方面的原因，信息化、数字化建设往往需要循序渐进，分阶段开展。每个阶段，组织会选择不同业务环节开展信息化、数字化升级。要成功推进转型升级，组织必须熟悉单项业务级、部门级以及企业级三种不同场景下信息化、数字化的特点，并合理规划其中的关联点。根据转型推进的情况，逐步从较低的集成水平推进至更高阶段。从内部视角来看，信息化、数字化应用可大致分为三个阶段：单项业务级、部门级、企业级。
单项业务级：主要是在信息化推广的早期阶段。组织通常会优先对那些周期性重复、操作简单、人工处理容易出错且相对独立的业务环节进行信息化改造。这一阶段的特点是信息化节点相对独立，一个信息点的输出无法自动传到下一个信息点，导致了人工干预增多，既增加了工作量，又增大了差错率，每个环节都是一个“信息孤岛”，无法实现数据共享。
部门级：是在单项业务级基础上发展起来的，是指从部门的角度，将各个环节进行集成，形成一个系统性的管理。很多企业的信息化都是从财务管理开始的，如将工资核算、固定资产核算、总账管理、进销存等业务进行集成，实现财务部门内部的集成化管理。部门级应用显著提升了部门内各业务间的协同能力，提高了管理规范化水平，但缺点是仍未实现跨部门之间的数据共享。
企业级：则是指通过集成方案，实现跨部门间的数据共享。企业级应用的目标是对多个部门的业务进行集成管理，消除“数据孤岛”，让所有数据及信息都能够实现跨部门共享。企业级集成的工作不仅仅是作业线上化，还可能涉及业务流程的重组。
由此可见，集成一直以来都是信息化、数字化建设中的关键环节。而低代码技术作为一种新兴的软件开发方法在集成方面具有显著的优势：
开放的数据接入方式：数字化应用中业务流转离不开数据的支持。不同场景下的数字化系统对数据库设计有着各自的需求。尽管低代码技术提供了内置数据库，但其开放的数据连接方式同样至关重要。首先，企业可能已经拥有了多个数据库系统，能够连接不同数据库的低代码平台可以更容易的集成现有系统，避免了大规模数据迁移的烦琐。其次，支持多种数据库的能力，使得低代码平台能够与多样的技术栈协同，为开发者提供了更大的选择空间和扩展可能性。这不仅能提高应用构建的灵活性，还增强了平台的适用性和企业级应用的构建能力，实现企业内部数据孤岛的打通，促进数据的全面集成与利用。
API接口及服务：为了确保平台的开放性和互操作性，低代码开发平台通常会提供对外的API接口及服务。API接口允许在不同系统之间进行数据交换，这对于构建跨平台的应用至关重要。通过API接口或服务，平台可以与其他系统和服务进行集成，从而扩展其功能和应用范围。同时，开发者可以利用API接口或服务进行定制化开发，满足特定业务需求，而无须完全依赖平台内置的功能。
插件及连接器机制：除了API接口之外，低代码开发平台通常还会提供插件和连接器机制。对于具备一定编码能力的开发者来说，可以通过编码的方式开发各种插件或连接器，从而将低代码构建的应用与各类软件和硬件设备深度集成，拓展系统的使用场景和服务边界。
集成模板及示例：对于初始接触平台的开发者来说，集成模板和示例可以作为快速上手的工具，帮助理解如何将不同系统和服务集成到低代码构建的应用中。这些模板和示例提供了标准化的集成流程，大大节省了开发者在设计和实现集成方案上的时间。当然，通过参考模板和示例，开发者也可以避免集成过程中常见的错误，确保集成过程的顺利进行。
例如，某精密轴承制造企业，为其二期工厂采用低代码技术打造生产运营管控平台。平台建设涵盖了设计数字化、生产装备数字化、生产过程管理数字化、仓储物流数字化、运营管理数字化、能源利用数字化、新技术与模式的应用等多个方面。借助低代码技术构建的平台不仅包含定制化的CRM系统、ERP系统、WMS系统、MES系统等，还将各个系统进行有效集成。从供应链管理维度，平台打通了CRM、ERP及SRM系统，形成全供应链的流程管理；从生产管理维度，平台集成了PDM、SCADA、ERP、MES及WMS系统，连接整个生产过程及库存管理；从行政管理角度，平台融合了HR、OA、行政、食堂及访客管理等，高效提升办公效率。该平台完全基于低代码技术进行构建，整个系统贯穿企业运营的多个环节，围绕“智慧工厂”、“数字化车间”的需求，通过物联网技术高效集成了很多外部软、硬件设备，例如，蓝牙打印机、RFID、高拍仪、网络云打印、手持PDA、工业一体机、电视机、终端采集设备、物联网网关、号角广播、身份认证、钉钉、企业微信等，形成了软、硬一体化的解决方案。平台上线之后历经多轮优化，极大地改善了现有的IT与OT流程。从整体来看，企业的生产效率提升了30.38%、能源综合利用提升了11.11%、运营成本降低了21.16%、产品不良率降低了28.35%、产品研制周期缩短了37.77%。该项目也入选为2022年第二批浙江省智能工厂认定名单。
图：低代码构建的制造企业整体平台架构
随着市场环境的变化和管理变革诉求的日益明确，企业的数字化应用也在经历一个显著的变化，从最初的业务支撑型逐步发展为决策支撑型。这一转变不仅体现了企业对数字化技术的深入理解和应用，同时也反映了企业对数据价值的深刻认识。
从数据价值反推，行业逐步形成了一套完整的数据治理方法论。大量实践表明，除了常规的数据治理工作，业务流程的数字化改造才是成败的“胜负手”。只有建立起高效地数据采集和集成机制，才能为后续的数据分析和应用提供高质量的数据基础。而在推进业务数字化的过程中，低代码技术将发挥越来越重要的作用。它可以帮助企业加快业务系统的数字化改造进程，简化业务数据的采集和集成流程，以定制化软件为抓手，赋能业务人员更深入地参与数据治理。这不仅能够加速企业业务数据化进程，为数据治理夯实基础，也能够帮助企业用更低的成本、更短的时间完成数字化转型。
受限于有限的信息化建设预算、较高的系统开发成本以及IT人力资源的不足，许多企业的信息化系统难以实现对各个业务领域和环节的全面覆盖。这导致许多数据采集需求无法通过信息系统得到有效支撑，而不得不使用线下Excel和Word等工具来进行填报和汇总。然而，这种线下的数据采集方式存在诸多弊端。首先，Excel和Word等工具缺乏必要的数据校验和质量控制能力，如无法配置必填项、设定数据范围、进行引用数据的精准匹配（如产品名称必须引用公司主数据，而不能在一个地方用全称、另一个地方用英文简写）等，难以从源头保障数据的准确性、完整性和一致性。其次，线下采集的数据通常需要经过人工的二次录入、抄写、汇总等处理，才能最终进入业务系统，这不仅耗时耗力时效性不高，而且很容易引入错误和遗漏。再次，线下采集的数据往往缺乏统一的规范和标准，不同业务部门、不同人员采集的数据在格式、口径、定义上可能存在差异，数据的可比性和可复用性较差。最后，线下采集的数据难以实现自动化提取、共享和应用，不利于发挥数据的价值。
这些挑战是长期存在的，但许多企业受困于当下没有足够的预算和人力，不得不暂缓数字化改造。而低代码技术的出现，为企业提供了一个更加经济、高效地解决方案。基于低代码平台，企业IT团队可以快速、低成本的将各类线下数据采集场景改造成标准化的在线数据填报系统，而无须投入大量的开发人力。
例如，某中药制药企业，尽管企业内部已上线多个信息化系统，但仍有大量基于Excel表格的规范在运行。这导致数据缺乏统一规范，信息孤岛问题凸显，现有数据资源难以得到充分利用。
为解决数据管理难题，企业实施了报表数据中心项目，希望通过该项目将当前分散运行的，规范化的Excel表格纳入统一的信息化管理体系。建设中，企业采用低代码技术迅速构建了一个灵活高效的主数据管理与数据填报平台。将分散的Excel数据采集方式转变为在线填报，实现了数据的标准化和规范化，提高了数据采集的效率和质量，为数据整合分析打下坚实基础。低代码技术的应用实现了对原有的线下数据处理场景的系统化重塑，是推动企业数字化转型的一条高效途径。
图：低代码构建的主数据管理页面，传统的数据库管理软件页面风格
在企业信息化建设过程中，由于各业务系统往往是分期甚至分头建设的，彼此独立规划、独立实施，因此会存在数据无法共享复用的现象。当系统间需要进行数据交互时，一线人员可能会通过手工抄写、填报等低效方式完成，难以实现自动化的数据访问和应用。有调研显示，超过70%的企业表示，由于数据散落在各业务系统、部门、环节，数据孤岛问题突出，严重阻碍数字化转型的步伐。而采用传统的数据集成模式不但周期长、成本高、灵活性不足，同时也无法满足业务变革和创新的敏捷需求。打通分散在各类业务系统中的数据，实现数据的有序流转和价值释放，是数据治理工作中的重中之重。低代码技术的出现为系统间的数据流转提供了一套创新的解决方案。
例如，某保健食品制造企业，陆续引入了用友U8+ERP系统、泛微OA系统等多款软件，以提升企业管理水平。但企业内部固定资产众多、车间设备互借频繁，OA与ERP系统数据未能有效对接导致ERP固定资产账实不符，影响折旧计算和产品成本核算，制约了企业管理的规范化和精确化。为提升资产管理规范化和查询便捷性，公司引入低代码技术在用友U8+基础上进行二次开发，快速构建固定资产条码管理系统，并与泛微OA集成，优化资产转移流程。团队一周内完成了基础功能的开发，三周内实现了系统上线，大幅降低成本，缩短周期，并通过移动端进一步提升了企业的数字化水平。实践证明，面对传统信息系统带来的数据分散、割裂等问题，低代码技术能够对既有系统进行快速、灵活的扩展与集成，同时也是解决信息系统数据分散的有效方案。
图：低代码构建嵌入ERP的数据管理页面，用友U8+风格
除了打通业务系统间的数据孤岛，实现数据的高效集成与共享应用之外，借助低代码技术，企业还可以进一步扩展数据应用的广度和深度，将数据价值延伸到业务流程和决策管理的“最后一公里”。早期的信息化系统大多缺乏与移动端的有效集成，数据采集难以触达一线业务场景，影响了管理的时效性和精准度。而低代码技术凭借其开放性、敏捷性、集成性的技术优势，能够与钉钉、企业微信等协同办公平台的无缝集成，实现业务数据向办公场景的灵活延伸。同时，与微信、支付宝等开放平台深度整合，能够实现业务数据与外部生态的互联互通。这样就会形成一个全场景、全渠道、全链路的数据应用生态圈。深度融入企业管理和业务运营的每个环节，实现管理、业务、操作的全面数字化升级。
数据是实现业务洞察的关键要素，但在企业信息化的早期阶段，许多系统更侧重于对业务流程的梳理和固化，而对数据本身的价值挖掘还相对薄弱。数据可视化技术的兴起，为深入发掘数据宝藏、实现数据价值提供了新途径。传统的数据可视化工具虽然在一定程度上满足企业对数据价值洞察的需求，但搭建周期长、使用门槛高、灵活性不足等特性也制约了数据价值的充分释放。低代码技术不但可以作用于数据采集与流转环节，还能够大大简化数据分析应用的构建流程，缩短开发周期，让数据的价值更加显性化。快速交付且能做到随需而变的数据可视化应用，让管理层能够更直观地从整体上了解业务当前所处的状态以及需要关注的关键环节，促进业务的高效流转，为数字化转型升级争取到更多资源投入。
例如，某乳品生产企业，长期使用ERP和供应链管理系统，积累了大量的业务数据。但这些数据分布在系统的不同模块中，由于缺乏有效的分析工具，数据资源长期处于沉睡状态，无法发挥潜在的价值。此外，公司内部还有大量散落在Excel表格中的业务数据。受限于Excel的功能,这些线下数据难以进行共享和实时更新,也无法与ERP系统内的数据有效打通,进而造成了数据的"孤岛"现象。为了盘活数据资产、提升数据价值，企业引入低代码及嵌入式BI技术，并结合自身发展需要定制了专属的“综合数据可视化平台”。借助该平台实现了ERP系统数据和Excel线下数据的无缝整合,打通了数据流转和应用的"最后一公里"。在数据应用层面，业务人员可以通过灵活的查询面板实现数据的自助式应用，并可以将分析结果导出为Excel、Word等文件，方便后续加工和使用。同时，将各种数据报表和可视化图表嵌入到办公门户、ERP等软件中进行集中管理，实现数据的便捷访问。管理人员在处理日常审批中可以随时查阅关键业务数据，支持科学决策。这种“管理驱动型”的数据应用模式能够让数据融入管理流程中，真正实现业务与数据的深度融合。
图：低代码构建嵌入ERP的数据可视化页面，数据中心大屏风格
低代码技术作为推动力，与数字化成熟度模型的各个阶段紧密相连，共同促进了组织的数字化转型进程。不论是数字化转型成熟度还是数据能力管理成熟度，有一些关键动作是相通的。
当我们发现企业缺乏有效的数据管理和流程控制时，低代码技术能够帮助组织从无序的、反应式的管理方式转变为有流程、有管理的状态。借助低代码平台，组织可以快速实现流程的自动化，加速从无序到有序的转变，为进入受管理级打下基础。
当企业开始关注流程的标准化和效率提升时，我们需要建立标准化的操作流程和政策。低代码平台提供的可视化开发和工作流引擎，使得组织能够轻松地设计和实施标准化操作流程，从而提升管理效率，确保业务活动的有序进行。与传统的标准化软件相比，低代码技术更能满足业务需求的个性化，确保组织战略在执行层面的一致性。
当企业开始依赖数据分析来驱动决策时，低代码技术可以集成数据分析工具，帮助收集和分析关键业务数据，从而实现量化管理，为决策提供数据支持。
当企业进入更高的成熟度，致力于持续改进和创新时，低代码平台提供的敏捷性和灵活性使得组织能够快速适应市场变化，不断优化产品和服务。通过低代码技术实现应用的快速迭代，支撑新业务模型的实验，从而在数字化成熟度的最高级别上保持竞争优势。
由此可以看出，低代码技术不仅与数字化转型成熟度模型的各个阶段相契合，而且在推动企业从低成熟度到高成熟度演进的过程中扮演了关键角色，能够助力企业实现全面的数字化转型。
本文是低代码在企业中顺利落地的核心方法论。更多低代码转型参考，欢迎阅读《这就是低代码：数字化转型加速器》（机械工业出版社），京东有售。
