Alors que la Data Science se démocratise, les entreprises versent des millions dans la transformation numérique pour réduire les longs cycles de développement d’applications pour répondre immédiatement aux besoins de l’entreprise. Dans ce contexte, un rapport d’enquête de Global Data, société d’analyse et de conseil data, révèle que les discussions des entreprises autour du Low Code No Code (LCNC) ont augmenté de 18 % en 2022.
En quoi le LCNC peut aider les entreprises ?
Le Low Code, No Code (LCNC) est un ensemble d’outils permettant de mettre en œuvre des programmes d’automatisation avec succès en réduisant ou éliminant le besoin de codage.
En effet, les plateformes Low Code proposent des interfaces utilisateurs simples qui permettent de développer des sites web, des applications métiers, ou encore des applications mobiles, en écrivant un minimum de lignes de code. Tandis que, Le No Code s’affranchit des lignes de codes à l’aide de plateformes dédiées qui viennent simplifier la tâche de l’utilisateur.
De cette façon, ces deux pratiques peuvent aider les entreprises en répondant à la pénurie actuelle de professionnels de la data, et en compensant le déploiement de ressources informatiques coûteuses.
Comment les entreprises voient le LCNC ?
Les entreprises voient le Low Code, No Code (LCNC) comme une solution d’automatisation croissante permettant de développer des applications plus rapidement et à moindre coût.
Grâce à cela, les sociétés utilisent ces outils pour améliorer l’efficacité opérationnelle, éliminer les retards et les dépenses superflues.
À titre d’exemple, Les plates-formes low-code de Magic Software comprennent des fonctions techniques et administratives pré-écrites. Cela permet aux développeurs de sauter la phase d’écriture du code technique, du développement et de l’intégration des applications, pour se concentrer sur le déploiement.
Ainsi, le Low Code No Code permet d’économiser des dépenses et de faire gagner du temps aux entreprises et aux utilisateurs. Aujourd’hui, la Data Science accélère et développe les processus des entreprises. C’est notamment le cas d’AirHelp et de la numérisation de ces tâches administratives, mais aussi de ces nouvelles brassières de sports récoltants des données inestimables pour les entrainements des joueurs. Si cet article vous a plu et si vous envisagez une carrière dans la Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos offres de formations sur DataScientest.
Source : globaldata.com
