不會寫程式也能做 App、AI 數據分析！無程式碼開發平台如何助力數位轉型？
資訊科技及 AI 技術的蓬勃發展，掀起全民學程式的熱潮，想要躋身高薪工程師族群的青年力拼轉職，程式設計課程也陸續納入學童的基礎教育。有志於透過程式優化公司營運、提升自身專業能力的工作者，在埋首於程式語法的學習之前，或許能先嘗試了解近年逐漸興盛的 Low-code（低度程式碼）與 No-code（無程式碼）開發平台服務。
Low-code／No-code 開發平台服務，讓使用者可利用視覺化的介面，透過點選按鈕圖標與拖放模塊等方式，便能建構應用程式、執行程式任務，無需從零開始學習編寫程式，讓非技術人員也能無痛架設網頁與 App，或是運用 AI 進行數據分析，有助加速企業數位轉型腳步。
No-code 平台服務的茁壯與優缺點
Low-code／No-code 的市場規模正在成長中，《富比世》報導指出，預計未來將會有 75% 的企業混合運用 Low-code 和傳統開發模式，預計到了 2030 年，全球 Low-code 開發平台市場將創造 1,870 億美元的收入。而相較於過往的 Low-code 僅能優化開發流程與效率，仍需要編寫一些程式來添加或更改部分內容，No-code 則完全不需要寫任何一行程式碼，更加降低使用門檻。
No-code 平台服務主要的優缺點簡要歸納如下：
優點
1.縮減開發時間與成本： 使用 No-code 平台創建一個網站，可能只需要不到一天的時間，而從頭開始開發一個網站，一般需要幾週至幾個月的時間。製作產品原型、基本產品所需的時間減少，也能節省人力資源成本。
2.減輕 IT 部門的負擔： 非 IT 部門可以透過 No-code 解決方案自動執行一些日常任務，例如製作表單和問卷調查、用於 A/B 測試的 Web 頁面，以及用於使用者測試的響應式 App 原型等。這樣一來，IT 部門專家可以專注於更複雜的任務，以及負責監控和維護其他部門創建的應用程式。
3.客戶支援與知識庫： No-code 供應商會提供技術支援，以及文字和影音形式的使用指南，協助解決用戶使用上的問題。
缺點
1.額外的整合與開發： 當 No-code 平台沒有提供用戶所需的 API（應用程序介面）時，仍然需要請程式開發人員進行開發與整合。
2.隱私與安全風險： 透過供應商的伺服器託管數據時，用戶無法查看及控制原始碼，因此可能難以發現潛在的安全漏洞，與數據丟失的問題。不過，用戶數據仍然受到 GDPR、DMCA、CPRA 等數據保護法規的保護。
3.自定義功能的限制： 用戶不能使用與創建 No-code 平台未提供的功能，一般需要更高價的方案，才能使用自定義功能的開發模式。
看好 No-code 平台服務的發展，一些企業推出不同的應用方案，搶攻逐漸成長的商機。
Bubble 助新創不需寫程式，也能將創業想法付諸實踐
創立於 2013 年的 Bubble 希望推動軟體開發的民主化，協助新創公司的起步，近期獲由 Insight Partners 領投的 1 億美元 A 輪融資。透過 Bubble 的開發平台，使用者能夠在流暢易用的界面匯入數據及建構各種功能，輕鬆製作出網頁與 App。
不同於 Amazon AWS 與 Stripe 等其他 No-code 解決方案業者，較專注於提供大型企業創建內部應用程式的服務，Bubble 更聚焦於新創企業的用戶。Bubble 聯合創辦人 Emmanuel Straschnov 表示，Bubble 希望隨著新創客戶一同成長、擴大規模。
Bubble 依應用程式的性能與規模訂價，包括基本功能的免費方案、每月 25 美元的個人方案、每月 115 美元的企業方案、每月 475 美元的頂級方案，分別提供不同的伺服器效能、儲存空間、編輯者人數等。
COVID-19 疫情也驅動了 Bubble 的成長，在低迷的就業市場中，人們期望透過程式應用為自己的事業賦能，帶動 Bubble 2020 年 3、4 月的使用量激增，過去 12 個月營收漲幅達100%。
Obviously AI 提供視覺化平台，進行 AI 數據分析
創立於 2018 年的 Obviously AI 以「不需要程式碼的數據科學」（Data Science without Code）為標語，近期於種子輪融資獲得 360 萬美元資金。使用者只要將數據資料上傳或串接至平台，再建構及訓練 AI 機器學習模型，便能依照需求進行預測，並可將結果整合至原有的雲端服務和資料庫中。
Obviously AI 目前有 3,000 多個客戶，主要的產業別為行銷、軟體、金融科技和保險等行業，共有逾 8.2萬個預測模型被部署運用。據該公司說法，客戶透過他們的服務，節省了超過 1,280 萬小時的人工數據分析工作。
Obviously AI 的客戶主要是沒有數據科學團隊的中型企業，或是大企業中的小型團隊，而根據產業的不同，也延伸出多元的應用場景。例如，印度小額貸款公司透過預測申請人違約的可能性，預估可放貸的金額，並顯示於用戶端 APP；德國手機遊戲公司分析玩家與遊戲的互動，透過動態定價模型，預估玩家願意為遊戲代幣等產品支付的費用。
「有些人在工作上處理大量數據，但他們並非程式工程師，」Obviously AI 聯合創辦人暨 CEO Nirman Dave 說，「我們為這些人設計了工具，讓他們能運用這些數據快速建構模型。」Obviously AI 的服務包括每月 75 美金及 145 美金的方案，在可分析資料量、使用者數、與其他 App 整合等面向有所區別。
比 Low-code 更進一步簡化開發流程的 No-code 開發平台服務，已成為程式開發領域的新趨勢與商機，透過模組化及視覺化的介面，即可創建應用程式與進行數據分析，免去了編寫一行行程式碼的土法煉鋼，也節省開發時間與成本。
然而，運用 No-code 開發模式，要將身為商業機密的營業數據，提供至外部的 No-code 平台業者，需確保供應商對數據的安全性保護滴水不漏；而未來若 No-code 供應商停止營運，奠基於供應商平台開發的自家服務，又該何去何從等問題，皆是企業採用 No-code 平台服務前需考量的事項。