您还在大量使用文件来共享数据吗？
电子表格风行数十年了，其强大的数据处理能力，成为日常办公的必备软件。
但另一方面，文件级数据可随意修改，不利于管控，多人协同办公中，同一数据共享容易形成多个版本， 数据汇总归集更是产生大量无价值劳动。面对复杂的业务数据，反而时常让数据管理更混乱。 即使共享文档解决了多版本问题，但数据的管理同样仍存在各式各样的风险。
您的数据软件“合身”吗？
很多管理软件功能看似强大，却有一堆用不上的模块，让用户眼花缭乱， 增加软件的操作复杂度；
而对于部分功能细节的调整不但需要高昂的费用，但往往调整后仍不尽人意。
您的数据软件更新维护费用高吗？
传统软件灵活度低，“维护成本高、更换成本更高” 随着业务发展转变，只能不断进行二次开发打补丁，当补丁打不动时就不得不更换系统。
数据灵动 是一个向企业提供实现数据互联，数据价值点挖掘、数据管理创新模式的工具平台。
在当今的经济大潮里，数据化管理已成为企业降本增效，提升企业竞争力的必要手段。
然而，历经多年的企业信息化效果如何？仍是一个值得反思的问题。
数据管理系统是否仍是一个面子工程 ，是否能真正解决用户问题?

您的希望解决的是“面子问题”还是“里子问题”？
数据管理已成为影响企业持续经营的重要元素，但信息化软件却难以真正满足配套。 由于中国企业的运营调整节凑快，不同行业管理模式不同，相同行业不同企业的管理模式也存在不同， 甚至同一企业不同时期的管理模式都存在很大的变化，个性化需求往往无处不在。除财务数据外，业务管理很难用统一的行业软件进行有效管理。 而在软件实施中，从“二次开发”到“低代码”再发展到“零代码”及AI编程，都是为了能更快更低成本的满足企业数据管理的需求。 但为什么没能真正解决企业的数据需求？ 其实，国内大部分低代码与零代码管理工具，更多是源自国外的开源项目，表面解决的“拖拉拽”的可视化定义， 但数据背后的关联逻辑处理却很少能有效解决。毕竟当前很多软件公司都是纯技术人员，对于未理解业务管理及财务数据的底层逻辑根本难以去理解。 而AI编程仍是解决标准化的问题。
项目 说明 可扩展 费用 数据规范 周期 风险与问题
电子表格 通过电子表格，能生成各种格式的数据，并方便发送分享 强 低 差 短 数据无法有效管控，数据容易被修改，同时存在同数据多个修订版的问题
标准软件 软件公司针对行业标准设计的固定功能软件 差 中 强 中 为了满足不同需求，标准软件会尽可能的多设计功能，但往往仍无法在细节上满足企业的数据管理需求
二次开发 通过标准软件中的预留功能，主要以SQL存储过程来实现需要的功能扩展 中 高 强 长 早期二次开发常用方法，大量的SQL语句往往需要与数据进行绑定，一但修改或逻辑存在缺失，需要调整或查错会产生大量的维护工作，造成费用高
外挂开发 通过企业提供的API接口,开发小工具读取数据与操作数据 中 高 中 长 除了开发成本外，API通常需要额外购买。往往一个功能的实现，需要多次调用API造成费用较高，由于调用接口性能偏低，需要投入更高性能的硬件设备
定制开发 通过功能需求描述，按需定制 差 高 强 长 项目实施周期长，使用者与开发者存在信息不对等及理解偏差，往往交付一段时间后，用户的需求不得不改变，而开发公司却不愿意修改，也是软件开发烂尾项目易产生的原因
低代码 通过大量的预制组件进行拼装 中 低 强 短 本质上还是专项开发,如果没有开发基础要使用低代码工具开发其实还是存在一定风险。还是需要专业开发人员与业务使用者共同完成。适合一些简单的独立功能
零代码 所有功能通过需求配置 强 低 强 短 零代码无需开发经验，但选型需要考虑是否适用于所需的专项。企业用户与大系统用户会有较大的偏差
AI开发 通过自然语言描述实现 差 低 强 短 AI开发本质上还是在模版基础上完成开发，适用于有成熟应用的项目，这样在这基础上可以简单修改并快速上线。只是过去由工程师完成，现在用户可以自行解决。但对于复杂的业务逻辑仍无法有效解决
数据管理新体验
数据灵动
随时启用
传统系统的初始化就是一种煎熬。
我们摒弃传统的“初始化”过程，以业务管理为中心，增加系统耦合度；
可分阶段分模块上线，条件成熟再进行合并，降低系统的上线难度，也提升了系统实施的有效率。
灵活扩充
数据可到字段级定义，即使系统启用，仍可零代码方式进行调整。
需求其实一直在变，我们的数据工具也可随着管理工作进行变化。
发掘数据新值价
文件级别的数据管理存在很多不可控因素；
我们可在内部或企业上下游生态进行记录级别的数据授权，让企业数据管理更灵活高效。
充分挖掘企业数据价值，数据不再只是信息，更是你的财富源泉。
工具平台 -> 数据规划与实施 -> 数据管理应用
数据工作分层合作，让企业可以用更低的成本获取更高效的管理。