现代企业正在围绕数据使用方式来推动数字化转型，并努力在动荡时期保持竞争力。如今，企业生成的数据比以往任何时候都多。事实上，平均每个企业每年将存储10PB的数据（大概231亿个文件）。那么，他们如何才能正确利用所有这些数据呢？

　　最近的一项调查显示，73%的组织预计在未来12-18个月内，数据分析方面的支出将超过其他软件投资。具有讽刺意味的是，即使组织增加了在数据分析方面的支出，同一项调查发现，只有不到一半的商业决策是基于分析的。

　　在这种背景下，很明显，许多企业仍在努力从数据中获取最大价值。仍然有太多的孤立操作和分析非结构化文档和电子表格中不完整、不可靠的数据集。

　　为了增强企业对数据的信心，组织必须通过提供无代码和代码友好的解决方案来扩大对数据和分析的访问。

　　随着意识到编写SQL、R或Python代码不再足以快速提供业务见解，企业必须转向一种新的自动化，将数据带到更多员工的指尖：一个无代码+代码友好的分析平台，为技术员工提供补充支持。

　　这种组合不同于始于2010年代初的低代码/无代码，这项基于无需传统手写代码即可轻松构建自定义应用程序的能力而迅速流行起来。这些解决方案是专门为大量不知道如何编程的非技术用户构建的，并最终为企业打开了新的数字化大门，以确保他们根据准确的数据做出有洞察力的决策。

　　然而，对于那些具备编程能力的人来说，这些工具提供的功能有限，未能为更高级的用例所需的用户体验和流程自动化产生更大贡献。

　　无代码+代码友好的新旨在为企业增加价值，因为它通过无代码设计为缺乏编程经验的人员提供支持，同时支持那些具有丰富编程经验的人员，而不必在多个工具之间来回切换。

　　例如，具有Python代码知识的数据科学家可以在同一平台上与非技术人员合作。这种集成为面临技能差距的企业开辟了一个新的前沿，因为它为具有不同编码技能水平的员工创造了一个空间，让他们在一个统一的平台上相互交流、管理数据和产生见解。一个刚刚手工策划了一个数据集的程序员可以快速将信息传递给一个利用无代码功能进一步分析数字的分析师，从而快速跟踪整个过程。

　　虽然分析师擅长数字，可以深入研究分析背后的算法，但从商业角度来看，他们对数据的含义了解有限。为了能够做出明智的决策，企业需要允许业务线用户访问，如营销或财务专家，他们可以直观地指出数据中的异常情况。

　　第一步是将合适的人聚集在一个应用程序上，为数据提供上下文，并使见解变得有意义。这些平台允许企业支持各种各样的人物角色，从数据分析师到销售和营销团队，使他们能够根据自己的技能水平进行分析。

　　通过这样做，企业为提高投资回报率打开了大门，因为决策有数据和见解支持。它还可以作为提高劳动力技能和提高个人数据素养和自信的起点。

　　现在是数据和分析成为成功关键的时代，企业必须让所有不同技能水平的员工都能构建执行任务所需的应用程序，并提高他们的决策能力。基于云的无代码+代码友好平台使这成为可能，因为它使每个人都更容易访问他们需要的数据，无论他们在哪里或在什么设备上工作。

　　许多组织已经在考虑这种向云的转变。在最近的一份《2023年云分析状况》报告中，98%的商业领袖表示，他们将受益于更多用户通过云访问数据分析解决方案。对于已经选择基于云的分析的企业来说，随着数据的可用性和可扩展性比以往任何时候都高，他们的盈利能力、弹性和效率都更高。

　　开发的目的是使技术化，以提高业务成果，无代码和代码友好的工具将数据工程师、业务分析师和广泛的知识工作者等不同组成部分聚集在一起。它们还为IT和数据团队腾出时间来处理其他项目。尽管IT必须继续在法规遵从性、安全性和管理这些应用程序中的数据方面发挥关键作用，但这些工具允许更多的业务线独立工作，并构建他们完成工作所需的应用程序，而不是依赖数据专家或IT提供帮助。

　　同时，为所有数据提供一个集中的云平台也可以解决治理问题。作为对数据驱动世界充满信心的一部分，当企业利用一个平台来满足其所有分析需求时，它可以加强数据治理，因为它减少了从不同工具来回移动数据的需要。

　　然而未来，团队不再被隔离在自己的孤岛上。通过将基于云的无代码平台的功能与代码友好的功能相结合，所有员工都可以利用数据更快地做出更好的决策。