ITとビジネスの調和を実現する: デジタル変革にローコードが不可欠な理由

ITとビジネスの調和を実現する: デジタル変革にローコードが不可欠な理由

[51CTO.com クイック翻訳]ビジネスの世界では、デジタルトランスフォーメーションという言葉をよく耳にします。しかし、それをうまく行っている企業と、試行すら行わない企業を分けるものは何でしょうか? ローコードは、その重要なツールの 1 つになり得ます。もちろん、ローコード テクノロジーの実装には戦略が必要です。正しく実行されれば、ローコードの成功は企業に真の変革をもたらすことができます。

[[439135]]

ローコード アプリケーション開発ではコーディング経験がほとんどまたはまったく必要ないため、「シチズン デベロッパー」または一般のビジネス ユーザーが組織に大きな変化をもたらすことができます。適切に実行されれば、同社の技術は企業の IT 部門の負担を軽減し、組織の要件に合わせたカスタム ソフトウェアをより多く作成することも可能になります。ビジネスの観点から見ると、これは理にかなっています。つまり、ビジネス ユーザーと IT ユーザーの両方が使用して理解できるテクノロジを提供するということです。 「市民開発者」が有意義な変更を実施および実装するのに役立つツールを使用すると、ビジネスに非常に大きなプラスの影響を与えることができます。アナリストも同意しており、ガートナーは、2023 年までに大企業におけるアクティブなシチズン デベロッパーの数がプロのデベロッパーの少なくとも 4 倍になると予測しています。では、組織はどのように適応できるのでしょうか?

まず、アプリの作成は、その複雑さに関係なく、難しくありません。ローコード アプリケーション開発戦略を企業にうまく統合するには、リーダーは確立された方法論に従う必要があります。まず、望ましい成果を定義し、議論とコラボレーションを促進する厳しい質問をします。「開発チームを進化させて、ビジネスと IT の連携を改善するにはどうすればよいでしょうか?」「1 つのアプリケーションから 10、20、または 500 のアプリケーションに拡張できる自信はありますか?」適切なプラットフォームと適切な戦略を組み合わせないと、組織はサイロ化され、遅く、時代遅れの開発方法に陥りやすくなります。

適切なツールを使用することで、ローコード プロジェクトは従来のコーディングよりもはるかにシームレスに配信できるようになります。実際、必要なのはアイデア、ローコード アプリケーション開発プラットフォーム、そして少しのオンライン トレーニングだけかもしれません。簡単に言えば、ドラッグ アンド ドロップ オブジェクト、プロセス、視覚化ツールなどの機能により、技術的な能力に関係なく、誰でもアプリケーションをより速く構築および変更できるようになります。ただし、一度限りの成功から繰り返し可能な持続的な変革に移行するには、数多くの実践、適切な専門知識、ビジネスと IT のコラボレーション、再利用可能でスケーラブルなフレームワークが必要です。

企業がローコード戦略を実装し、真のデジタル変革を実現するための 7 つのヒントをご紹介します。

1. 「簡単に達成できる」成果を見つける。ビジネス チームと IT チームがアプリケーションの構築で迅速に共同作業できるようにする「App Factory」アプローチを採用します。アプリケーション ファクトリのフレームワークを構築するには、まず、この開発アプローチに最適なビジネス ユース ケースを特定します。これらのユースケースの共通点は、プロジェクト サイクルを遅らせることなく、短期間で解決できることです。同時に、この部分の作業は多くの場合、「実行する必要がある」カテゴリに分類されます。特定のチームや部門にとっては重要である可能性がありますが、些細な問題によって中断されることが多く、IT 部門の優先事項には含まれません。

2. 一度に食べ過ぎて太らないようにしましょう。機密性の高い情報や統合要件のないプロセスから始めて、単一のオフィス、部門、または機能組織内の主要な課題の解決に焦点を当ててターゲットを選択します。少なくとも最初は小さくシンプルに始めることで、チームはビジネスにリスクを与えることなく、ある程度の成功を収め、反復することができます。多くの場合、これらのアプリケーションは時間の経過とともに成長し、より重要になります。

3. 「市民開発者」の適切な候補者を特定する。すべての関係者を含むチームの役割と責任を概説し、文書化します。このセグメントの中核となるのは、一般的に、日常の課題を解決するために、より積極的な役割を果たすスキル、姿勢、意欲を持つビジネスおよびデータアナリスト、運用リーダーなどです。誰が関与しているかを理解したら、適切なプロセス知識を持つビジネスビルダーとプロデューサーを特定し、従業員が継続的な監督なしに構築を開始できるようにします。

4. セキュリティとガバナンスのレベルをアプリケーションの価値にマッピングします。すべてのローコード開発やアプリケーションが同じ方法で作成されるわけではありません。同時に、組織が最も望まないことは、制御の欠如によりデータの整合性が損なわれることです。このとき、アプリケーションの価値とリスク、およびデータに適用される制御のレベルを評価する必要があります。個人を特定できる情報 (PII) または機密 IP を含み、トランザクション システムに接続するアプリケーションは、単一目的のスタンドアロン アプリケーションよりも厳密に管理する必要があります。各組織は独自の標準セットを開発する必要があり、IT 部門は機密データへのアクセス、パフォーマンス、セキュリティ ポリシー、統合を中心に、さまざまな種類のアプリケーションのガバナンス プロセスを構築できます。

5. デジタル変革計画に適合するプラットフォームを選択します。あらゆるユースケース、スキルセット、エコシステムのニーズに合わせて構築され、デジタル変革ロードマップに合わせて拡張可能な、統合された包括的なプラットフォームを選択してください。

6. スキルレベルに関係なく、市民開発者をサポートします。ビジネス ユーザーがガイダンスに従ってアイデアを試したり構築したりできる安全なスペースを作成します。生徒が自分のペースで、自分にとって最適な方法で学習できるよう、完全な柔軟性を提供します。ビジネス ユーザーは、設計、データ アーキテクチャ、命名規則、テスト、ガバナンス/アクセス制御、セキュリティおよびポリシーのコンプライアンスに関して、さらにサポートを必要とする場合があることに留意してください。

7. 計画を立てる。プロジェクトやミッションが拡大するにつれて、包括的なガバナンス ガイドラインを確立する必要性が高まります。これを Center of Excellence (CoE)、実践コミュニティ、またはギルドと呼ぶ人もいますが、ベストプラクティスから主要なアプリケーション成果物まで、あらゆるものが含まれます。再利用可能な資産はすべて一元管理されるため、後続のすべてのローコード アプリケーションが機能を継承でき、効率性とイノベーションの継続性が促進されます。

適切なソフトウェアと適切な戦略を組み合わせて人材、データ、洞察を統合するローコード プラットフォームを構築することで、組織はスケーラブルなエンタープライズ アプリケーションをより良く、より速く継続的に構築し、真のデジタル変革を実現できます。

元の記事を見る

IT とビジネスの調和: ローコードがデジタル変革に不可欠な理由

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]

<<:  顔認識が再び物議を醸す

>>:  人工知能がコロナウイルスを終わらせる

ブログ    

推薦する

絶対に対立なんかじゃない!短期的にはAIが人間に取って代わることができない5つの分野

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...

現在、中国における知能ロボットの開発状況はどうなっているのでしょうか?

インテリジェントロボットは、知覚、思考、効果の面で人間を完全にシミュレートする機械システムです。近年...

インテリジェントロボット:伝染病との戦いを強化し、スマート医療への道を探る

ビッグデータ技術は画像認識や遺伝子配列解析などの分野で先駆的な役割を果たしており、インテリジェントロ...

今日のAIの優れた使用例

企業は AI パイロットを実施し、AI を本番環境に移行しています。大手組織はここに賭けており、すで...

...

人工知能にとって2019年は厄介な年だった。資金は必要だったが、使えるお金がなかったのだ。

2019年、中国の人工知能分野への投資・融資熱は大幅に低下し、取引量も急減した。恥ずかしいことに、...

本当に滑らか: 浙江大学、ETH チューリッヒ、CityU が共同で開発した 3D ヘア モデリングの新しい手法、NeuralHDHair

近年、バーチャルデジタルヒューマン業界は大変人気が高まっており、あらゆる分野の人々が独自のデジタルヒ...

MWC2018が開催間近、人工知能が焦点に

人工知能はバブルを抜け出し、徐々に細分化された分野に入り込み、繁栄し始めており、近年ではCESやMW...

人工知能(AI)の人間的側面を探る

新興技術である AI はこれまで多くの課題に直面しており、今後も直面し続けるでしょう。一方で、消費者...

108 言語をサポートする Google 翻訳は、AI をどのように活用して翻訳の品質を向上させているのでしょうか?

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...

DeepMindは、オートエンコーダに「自己修正」を教える「SUNDAE」と呼ばれる言語モデルを提案している。

[[440946]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitA...

ApolloとCarSim/TruckSimの共同シミュレーション

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

すべては応用のため!九張雲記DataCanvas大型モデルシリーズ成果発表!

11月21日、北京で「基礎を築き、力をつけ、未来へスマートに進む」九張雲済DataCanvasビッ...

生成型人工知能(GenAI)は将来のテクノロジーの展望を一変させる

ChatGPT の人気が高まるにつれ、生成型人工知能 (GenAI) がテクノロジー業界の未来を大き...