Low-code в цифрах

Бурный рост в последнее время интереса к low-code-системам может показаться скоротечной модой. Многие считают, что только использование языков программирования является правильным решением. В качестве аргумента в пользу такого вывода очень часто высказывается мысль, что современные языки, особенно такой как Python очень простые, поэтому каждый может его изучить и начать применение на практике.

Но low-code – это не временное явление, а глобальный тренд, причем настолько сильный, что уже через несколько лет рынок разработки будет выглядеть совсем не так, как сегодня. Конечно, как и у любой молодой технологии у low-code продуктов имеются «детские болезни», но они не остановят миграцию рынка в сторону подобных систем потому, что есть объективные факторы и вызовы, делающие данный тренд устойчивым. Вот некоторые цифры.

Согласно исследованиям IDC за период с 2018 до 2023 будет создано 500 миллионов новых логических приложений, что равно количеству созданных за последние 40 лет. Большая часть из этих приложений предназначена для решения небольших задач, но их количество настолько велико, что совершенно не понятно, где найти такое количество разработчиков, которые будут эти приложения разрабатывать, а главное поддерживать.

Естественно, что такая потребность в разработке приводит к взрывному росту спроса на IT специалистов. Согласно исследованию ассоциации АПКИТ, выполненному по заказу Минкомсвязи РФ, потребность IT кадрах в России к 2024 году увеличится на четверть и достигнет значения 290-300 тыс. человек в год.

По подсчетам Минцифры, сейчас не хватает от 500 тыс. до 1 млн. специалистов в различных сферах информационных технологий. При этом количество бюджетных мест на ИТ-специальностям на всю страну всего 80 тысяч. Естественным следствием такого перекоса между спросом и предложением на рынке труда становится резкий рост стоимости программистов в сочетании со снижением среднего уровня разработчика.

Подобная ситуация – это не особенность России, аналогичная картина наблюдается во всем мире. В результате компании вынуждены или сокращать темпы цифровизации, или находить варианты решения проблемы, позволяющие вовлечь в разработку специалистов, не обладающих навыками программирования.

Когда речь идет об анализе данных, то идеальными кандидатами для вовлечения являются пользователи Excel. Этот продукт знаком практически любому пользователю компьютеров, поэтому людей, владеющих навыками работы в электронной таблице, в десятки раз больше, чем разработчиков. Более того, именно он является самым популярным инструментом аналитиков.

Excel – отличный инструмент. Он прост в применении, в нем можно рассчитать по формулам, строить сводные таблицы и графики. Проблемы возникают тогда, когда объемы анализируемых данных превышают миллион строк, либо требуется сложная автоматизация, например, объединение из множества источников с нетривиальной логикой связывания, либо применение сложных алгоритмов. Именно в этом случае low-code подход является отличным вариантом решения проблемы.

Всё вышесказанное привело к взрывному росту интереса к low-code подходу. В результате журнал SD Times назвал 2021 годом low-code, так как считает, что не нужно быть экспертами в языках программирования, чтобы создавать собственные приложения для нужд компании. А согласно исследованию, проведенному Frevvo, low-code ускоряет цифровую трансформацию на 69%, а на 40% снижает зависимость от высоких технических навыков.

Low-code/no-code позволяет снизить стоимость тестирования гипотез, соответственно быстрее получить экономическую отдачу. Это особенно важно в связи с тем, что в процессе обработки данных аналитики вынуждены при построении моделей перебирать огромное количество гипотез 90% которых оказываются нежизнеспособными. Опрос, проведенный компанией No-Code Census в 2020 году, показал прирост производительности в 4.6 раза по сравнению с традиционным программированием.

Аналитическое агентство Gartner считает, что к 2023 году 50% средних и крупных компаний будут делать на low-code стратегически важные приложения. Т.е. данная технология в самое ближайшее станет ключевым элементом и неотъемлемой частью IT стратегии.

Вице-президент Gartner Фабрицио Бискотти в интервью от 16 февраля 2021 года сказал сдедующее:

Организациям требуется все больше средств автоматизации ИТ и бизнес-процессов, поскольку они вынуждены ускорять планы цифровой трансформации в эпоху после COVID-19, в этот момент на передний план выходят цифровые технологии low-code.

Фабрицио Бискотти, Вице-президент Gartner

Нынешняя неприязнь low-code идеологии со стороны программистов изменится. Разработчики и дата сайнтисты станут сторонниками low-code/no-code, как только осознают, что демократизация анализа позволит им избавиться от огромного количества рутинной работы, которую гражданские дата сайнтисты смогут выполнять самостоятельно. Благодаря чему время и ресурсы дефицитных специалистов будeт расходоваться на решение наиболее интересных и сложных задач, где действительно требуется кодирование.

Low-code — визуальное проектирование логики обработки

Пример сценария, созданного в аналитической low-code платформе Loginom
Пример сценария, созданного в аналитической low-code платформе Loginom

Взрывной рост популярности low-code/no-code как для написания бизнес-приложений, так и для анализа данных является естественным следствием всё большего распространения цифровых технологий. Если раньше пользователь редко сталкивался с большими данными или машинным обучением, то сейчас это стало обыденностью.

Массовый потребитель не готов погружаться в изучение языков программирования, библиотек и фреймвоков. Ему нужен инструмент не намного сложнее Excel, при помощи которого он сможет решить подавляющую часть ежедневных задач. Low-code является таким инструментом и единственным вариантом решить проблему катастрофического дефицита кадров.

Loginom демократизирует работу с данными, позволяя аналитикам заниматься любимой работой — анализировать данные и оптимизировать бизнес-процессы.

1212
12 комментариев

Почему-то почти все статьи о признании low code я вижу от создателей low code платформ :)

3

И на этом им спасибо! Я сейчас ищу аналитику про Low code платформы. В английском интернете полно инфы, на русском кот написал или морально устарело. Эта статья исключение.

Я посмотрел на скриншот в статье - и это все можно сделать не разбираясь? А кто сделает нейросеть? А как поймать какая именно она нужна не обучаясь? А как именно на low-code парсинг сайта? А если это все надо программировать, то это просто обычная BPMn система.

В предметной области разбираться надо - это самое главное. В программировании - не обязательно. Вот например демонстрация того, как можно сделать первый сценарий без всякого кодирования - https://youtu.be/kY-fyryFv6M. Думаю, что по ролику можно понять идею и то, как это реализовано.

Если говорить о нейросети, то используется компонент "Нейросеть", указывается, что является входом и выходом и запускается обучение. Считаются метрики и прочее. Затем можно их сравнить при помощи еще одного узла.

Для парсинга сайтов тоже, наверно, должны быть компоненты или продукты, работающие в low-code стиле. Конкретно в Loginom этого нет.

BPM выглядит похоже, т.к. там тоже кубики и стрелки, но логика работы совсем другая. В Loginom по стрелкам идут данные, а узлы - это действия над ними, т.е. алгоритмы. Это правильнее называть Data flow, но как-то этот термин не очень прижился. Чаще используют термин workflow, который немного некорректен.

Программировать можно. Потому класс систем и называется LOW-code. И некоторые вещи, действительно, без кодирования не решить. Идея в другом: если  что-то можно сделать без кодирования, то стараться делать без кодирования, а дефицитный ресурс программистов подключать, когда без него никуда. И задач, подходящих под это становится всё больше и  больше.

Разбираться нужно во всем. Но писать кастомный код vs на Low code разница по стоимости разработки и требуемому уровню экспертизы по моему очевидно что это земля и небо. В статье ж обьяснено все подробно со ссылками.