制造业数字化转型常陷入"先治理数据还是先上应用"的两难困境。一家工业配件企业通过"三步并行法"成功破局：首先聚焦核心物料数据轻量治理，1.5个月完成编码统一；随即基于治理成果快速上线轻量应用，2周实现物料查询等基础功能；最后以点带面扩展至全流程。该方法强调：抓核心数据快速见效、治理与应用交替推进、成果沉淀至统一模型层滚动扩展。实践证明，将数据治理与应用开发有

中国国内低代码开发平台正从“效率倍增器”演变为企业数字化的“灵魂枢纽”。未来，随着AI智能体（AI Agents）与低代码的深度融合，软件开发的形态将进一步碎片化、组件化。我们正进入一个“人人都是开发者”的时代。在这个时代，创意的价值将超越代码本身。中国低代码厂商凭借广阔的市场纵深、领先的移动端生态和强大的AI集成能力，不仅将在国内市场占据主导地位，更有望在未来数年内输出中国方案，引领全球低代码产

数聚易问（E-Que）是基于数聚股份自研的AI语言模型和自然语言处理（NLP）、数据可视化等技术，整合企业现有的离散数据，深度学习用户语言习惯，理解数据分析诉求，以问答交互方式，精准、直观、快速地为管理决策者呈现所需的指标数据、业务报表，支持多维度组合、拆解、问题归因，无需掌握专业技能，提升用户经营洞察效率，降低IT取数和报表开发压力以及技术门槛，构建数字化驱动的敏捷型企业竞争优势。

在当今数字化时代，大量的数据被创建和收集，这给我们提供了许多机会。然而，为了真正从这些数据中获得价值，我们需要一种方法来分析和理解它们。在数聚股份看来，数据可视化是一种强大的工具，它可以帮助我们将复杂的数据转化为可视化的图形，并通过直观的方式来展示和分析数据。

在如今的数字化时代，企业需要处理大量的数据，并从中得到所需要的信息以便做出决策。然而，若数据没有得到很好地管理，企业将会失去其最强大的工具。因此，企业内部的数据治理变得相当重要。那么企业的内部数据应该如何进行数据治理呢？下面数聚就从多角度解析：

在数字经济时代，数据已从辅助资源升级为企业核心资产。然而，数据要真正转化为生产力，离不开系统化的数据治理体系。由此，一批专注于数据治理平台、解决方案与咨询服务的企业逐步成长为数字化转型的重要支撑力量。那么，当前市场上具备代表性的企业数据治理公司有哪些？我们将从海外与中国市场两个维度，对主流厂商进行系统梳理。

数据是企业中最重要的资源之一，因此，随着企业数据量的不断增大和复杂度的提高，建立一个可靠和健全的数据仓库变得越来越重要。在数聚股份看来，一个数据仓库可以作为一个企业数据存储和管理系统，能够更有效地存储、管理和分析数据。那么，为什么要搭建数据仓库呢？

​然而，数聚股份作为一家服务于企业市场的国内最专业的BI解决方案提供商，却不能不考虑如何利用AI的最新成果为企业管理者和知识工作者服务，这就是AI+BI。这事实上是个非常自然而然的结合，因为BI已经越来越多地依赖于大数据技术，是基于业务大数据上的一种应用。如今BI不仅仅为管理者提供业务情报、洞察，还能协助管理者找出规律，进行业务预测。而AI恰恰与大数据技术有着天然的联系，尤其是在机器学习与数学分析

可视化操作简单、代码量少，开发人员可以通过拉拽、拖曳、配置、自动代码生成等方式快速构建出代码，相较于传统的编程方式，低代码技术开发效率能够提高5-10倍。数聚股份将从低代码技术及其优缺点，以及如何在软件开发中正确地使用低代码技术为切入点，详细讲解一下低代码的应用。首先，由于低代码技术主要是通过可视化建模来实现的，所以对于一些比较复杂和技术含量高的场景，无法适应。其次，由于低代码技术的开发范围比较窄

低代码平台是一种允许开发者使用尽可能少的编码工作来创建应用程序的开发工具。它提供了可视化的界面和丰富的组件库，使开发者能够通过拖拽和配置组件来快速构建应用程序，而无需进行繁琐的编码工作。相比传统的应用开发方式，低代码平台大大提高了开发效率，并降低了开发难度，使更多的人能够参与到应用的开发过程中。