Если уметь говорить на машинных языках, то общение с техникой и сам диалог (Код) будет очень небольшой и очень структурированный. И будет совсем "Low Code" с точки зрения «мало». Но суть технологии в другом. В том, чтобы перевести решение задач в сферу предметной области, ближе к потребителю (к его задачам), чтобы их решение было сделано самим пользователем, чтобы были решены только ему известные цели и задачи, а также нужный ему внешний вид, последовательность действий и т.д. То, что будет являться результатом устраивающим пользователя как человека. Low code - это подход не написания кода (маленького), а создание алгоритмов для облегчения (улучшения) исполнения деятельности человека (пользователя) и той окружающей действительности, которую он меняет (адаптирует) под себя.
• Проблема в том, что настраивать алгоритмы надо через веб, а в виде кода это делать сложно. Также визуальное отражение важно, т.к. человек более 80% информации получает через зрение, и подготовка информации (структурно и в цвете) позволит ему делать это более быстро и более информативно.
• Для того, чтобы писать на языках программирования, нужно хорошо знать синтаксис, а многие аналитики к этому не приучены. Тот же язык SQL понятен техническим специалистам и полностью не понятен обычным опытным пользователям прикладной сферы. Также он сильно далек от практической области. Он абстрактен (это его и преимущество, и слабость).
• Для AI нужны алгоритмы и, если просто абстрактно, то язык не важен, а если конкретная область, то нужны термины для описания социально-экономических систем и конструкции, алгоритмы для них. Тогда вырабатывается более специализированный механизм, который собирает в себе инструменты в структуру. Он получил название "Структура бизнеса" (немного устаревшее, возможно требующее расширения). При этом, структура не содержит пользовательских данных, она описывает сущности (бизнес сущности), которые взаимоувязаны между собой алгоритмами. Впоследствии формируются объекты на основе данной структуры, их создают пользователи (экземпляры - документы), а AI работает уже с данными, но с оглядкой на "структуру бизнеса" Это повышает его эффективность, т.к. он решает больше прикладную задачу и на более понятном объеме данных. Также согласен, что "структуры бизнеса" должны все более развиваться в направлении описания их в "гибких терминах напоминающий литературный текст", но это достаточно далекое будущее. (а сейчас таблицы, настройки и диаграммы, схемы)
• Хотелось бы, чтобы в нашем обществе людей со знаниями программирования было больше, но увы, мой опыт показывает, что их намного меньше, а хороших, понимающих предметную область, - еще меньше. Практика показывает, что более перспективно привлечь для разработки алгоритмов работников прикладной области, чем "заставить" программистов погрузиться в предметную область.
50 лет не требуется, достаточно более 15 лет практики :) , в которой соотношение 5 к 1 - это параметр, который закладывается при расчете потребности в ресурсах для конкретной реализации проекта.
• Многолетние усилия и практическая апробация, теоретическое обобщение показывают, что "Будущее намного ближе".
Low/no code ещё не имеет такого широкого применения, как языки более низкого уровня (3 и ниже), но вопрос о будущем. Занимаясь практикой применения low code в корпоративном секторе и «ручками» реализовывая разнофункциональные проекты, перечисленные вами проблемы полностью присутствуют на практике. Но опыт проектов (low code с 2005 года) позволяет провести анализ и за более чем 15 лет придумать и воплотить обновлённый подход, нивелирующий негативные стороны. Первое, технология не стала языком программирования 4го поколения, но получила название «алгоритмического программирования» (проектирования), когда создание функциональности делается аналитиками, формирующими бизнес правила (алгоритмы), создавая их в отдельности, но в целом – формируют «сеть» исполнения алгоритмов для достижения нужной сложной функциональности. При этом, достигая 80%, т. е. 5 аналитиков на 1 программиста. Что в свою очередь позволяет сильно приблизить «алгоритмическое программирование» к бизнес заказчику и прикладной сфере. Проблемы тиражируемости решены автоматической «кодогенерацией», когда аналитики сделали бизнес алгоритм (настройки) и отладили, то платформа (бизнес слой) генерирует код по созданным настройкам, помещая его для повторного применения. Таким же способом решается проблемы шаблонов и наличия библиотек. Добавление в платформу возможности органичной интеграции js позволяет решить вопросы визуализации и разного рода мелких удобств - сервисов. Визуальное чтение алгоритмов сильно облегчается.
Вопросы скорости создания лежат в области изучения методики создания бизнес систем на основе low code и знаний общих подходов к моделированию бизнес деятельности. Многие умеют работать с электронными таблицами, но это только потому, что изучение начинается ещё в школе и продолжается в трудовой деятельности. То же справедливо и для алгоритмического программирования. Если его начинать изучать хотя бы в институте, то скорость создания будет очень высокой, при этом это будет справедливо для любой low code платформы. Многолетняя практика применения low code показывает что преимуществ становится больше, а отрицательных сторон (детских болячек) - меньше. Ничего не стоит на месте, и на текущий момент можно говорить уже о применении low code при создании "цифровых сотрудников". Более подробно постараюсь осветить в следующей статье.
Благодаря вебинару информация становится доступной для людей, живущих далеко друг от друга, этот формат экономит время на дорогу до личной встречи.
Кроме того, можно зарегистрироваться только на получение записи: turbosolution.ru/events/web-191017
Хотя, конечно, мы очень любим встречаться с партнерами и коллегами лично, когда есть такая возможность.
Если уметь говорить на машинных языках, то общение с техникой и сам диалог (Код) будет очень небольшой и очень структурированный. И будет совсем "Low Code" с точки зрения «мало». Но суть технологии в другом. В том, чтобы перевести решение задач в сферу предметной области, ближе к потребителю (к его задачам), чтобы их решение было сделано самим пользователем, чтобы были решены только ему известные цели и задачи, а также нужный ему внешний вид, последовательность действий и т.д. То, что будет являться результатом устраивающим пользователя как человека. Low code - это подход не написания кода (маленького), а создание алгоритмов для облегчения (улучшения) исполнения деятельности человека (пользователя) и той окружающей действительности, которую он меняет (адаптирует) под себя.
• Проблема в том, что настраивать алгоритмы надо через веб, а в виде кода это делать сложно. Также визуальное отражение важно, т.к. человек более 80% информации получает через зрение, и подготовка информации (структурно и в цвете) позволит ему делать это более быстро и более информативно.
• Для того, чтобы писать на языках программирования, нужно хорошо знать синтаксис, а многие аналитики к этому не приучены. Тот же язык SQL понятен техническим специалистам и полностью не понятен обычным опытным пользователям прикладной сферы. Также он сильно далек от практической области. Он абстрактен (это его и преимущество, и слабость).
• Для AI нужны алгоритмы и, если просто абстрактно, то язык не важен, а если конкретная область, то нужны термины для описания социально-экономических систем и конструкции, алгоритмы для них. Тогда вырабатывается более специализированный механизм, который собирает в себе инструменты в структуру. Он получил название "Структура бизнеса" (немного устаревшее, возможно требующее расширения). При этом, структура не содержит пользовательских данных, она описывает сущности (бизнес сущности), которые взаимоувязаны между собой алгоритмами. Впоследствии формируются объекты на основе данной структуры, их создают пользователи (экземпляры - документы), а AI работает уже с данными, но с оглядкой на "структуру бизнеса" Это повышает его эффективность, т.к. он решает больше прикладную задачу и на более понятном объеме данных. Также согласен, что "структуры бизнеса" должны все более развиваться в направлении описания их в "гибких терминах напоминающий литературный текст", но это достаточно далекое будущее. (а сейчас таблицы, настройки и диаграммы, схемы)
• Хотелось бы, чтобы в нашем обществе людей со знаниями программирования было больше, но увы, мой опыт показывает, что их намного меньше, а хороших, понимающих предметную область, - еще меньше. Практика показывает, что более перспективно привлечь для разработки алгоритмов работников прикладной области, чем "заставить" программистов погрузиться в предметную область.
50 лет не требуется, достаточно более 15 лет практики :) , в которой соотношение 5 к 1 - это параметр, который закладывается при расчете потребности в ресурсах для конкретной реализации проекта.
• Многолетние усилия и практическая апробация, теоретическое обобщение показывают, что "Будущее намного ближе".
Low/no code ещё не имеет такого широкого применения, как языки более низкого уровня (3 и ниже), но вопрос о будущем. Занимаясь практикой применения low code в корпоративном секторе и «ручками» реализовывая разнофункциональные проекты, перечисленные вами проблемы полностью присутствуют на практике. Но опыт проектов (low code с 2005 года) позволяет провести анализ и за более чем 15 лет придумать и воплотить обновлённый подход, нивелирующий негативные стороны. Первое, технология не стала языком программирования 4го поколения, но получила название «алгоритмического программирования» (проектирования), когда создание функциональности делается аналитиками, формирующими бизнес правила (алгоритмы), создавая их в отдельности, но в целом – формируют «сеть» исполнения алгоритмов для достижения нужной сложной функциональности. При этом, достигая 80%, т. е. 5 аналитиков на 1 программиста. Что в свою очередь позволяет сильно приблизить «алгоритмическое программирование» к бизнес заказчику и прикладной сфере. Проблемы тиражируемости решены автоматической «кодогенерацией», когда аналитики сделали бизнес алгоритм (настройки) и отладили, то платформа (бизнес слой) генерирует код по созданным настройкам, помещая его для повторного применения. Таким же способом решается проблемы шаблонов и наличия библиотек. Добавление в платформу возможности органичной интеграции js позволяет решить вопросы визуализации и разного рода мелких удобств - сервисов. Визуальное чтение алгоритмов сильно облегчается.
Вопросы скорости создания лежат в области изучения методики создания бизнес систем на основе low code и знаний общих подходов к моделированию бизнес деятельности. Многие умеют работать с электронными таблицами, но это только потому, что изучение начинается ещё в школе и продолжается в трудовой деятельности. То же справедливо и для алгоритмического программирования. Если его начинать изучать хотя бы в институте, то скорость создания будет очень высокой, при этом это будет справедливо для любой low code платформы. Многолетняя практика применения low code показывает что преимуществ становится больше, а отрицательных сторон (детских болячек) - меньше. Ничего не стоит на месте, и на текущий момент можно говорить уже о применении low code при создании "цифровых сотрудников". Более подробно постараюсь осветить в следующей статье.
Кроме того, можно зарегистрироваться только на получение записи: turbosolution.ru/events/web-191017
Хотя, конечно, мы очень любим встречаться с партнерами и коллегами лично, когда есть такая возможность.