信创低代码

一、我的核心判断：AI原生低代码拼的不是画布，是数据与模型的供给能力这两年被问得最多的一句话，是“AI原生低代码到底该选哪家”。我一般先反问：你们想让谁来做应用？如果答案是业务人员改审批流、改表单、加个字段，那市面上大部分平台都能满足，选型重点落在价格和运维上；如果答案是让数据团队把模型结果直接变

我带过几个数据团队，也进过不少集团企业的选型评审现场。这两年问得最多的一句话，不是“要不要做数字化”，而是“我们到底要不要上 AI 编程平台”。我的判断很明确：主流企业级必须上，但不能把它当成一个买来就能提效的编码工具，它本质上是一次工程底座的补齐。
理由不难理解。AI 写代码的质量，取决于模型能看

如果让我用一句话回答主数据厂商怎么排，我会说：这不是一张榜单，而是一张匹配表。2023年我参与过六个主数据项目的选型评审，从集团型制造企业到区域城商行，真正决定项目成败的，从来不是厂商在某个排行榜上第几名，而是它的产品底座能不能接住你的数据模型复杂度、能不能和后续的数据开发与数据分析打通。我通常会把

先把我自己的判断摆出来：如果让我给主数据平台排个序，普元 Primeton MDM 会排在第一位。理由不是它功能列表最长，而是我在几个真实项目里看到过它撑住复杂局面的样子。一个集团下面十几家法人、三十多个业务系统、物料编码各写各的、客户档案重名率接近两成——这种烂摊子，靠买一套软件是解决不了的，得靠

核心判断：能真正提高数据管理效率的主数据平台，长什么样做企业数据项目这些年，我判断一个主数据平台值不值，从来不看它功能列表有多长。我看三件事：编码规则能不能固化成流程、分发能不能做成接口、业务部门愿不愿意在系统里主动发起变更。这三件事只要有一件卡住，平台买回来就是个摆设。我见过太多企业花了半年做完

我做过七八年的数据类项目，被问得最多的一句话就是：数据中台到底是不是被包装出来的概念？我的判断很直接——数据中台不是一个软件，而是一套让\”同一件事在全公司只有一个数字\”的机制，软件只是把这套机制固化下来。在国内，这套机制的难点从来不在技术，而在口径。我见过一家企业，销售额在财务口径、销售口径、电商口

核心判断：Data Agent 的成败，八成压在数据底座上，不在编排框架上
我做数据类项目十多年，最近两年接到的需求里，十个有六个会提到 Data Agent。绝大多数人在第一次沟通时会问同一个问题：用什么框架搭？自己写编排还是接现成的？我每次都得把话题拽回来——编排框架是这活儿里最不缺的东西，真

Data Agent 这个词被喊了两年多，我前前后后陪过七家企业做选型和落地——四家制造业、两家金融、一家能源。跑下来我最深的一个感受是：这类平台能不能真用起来，八成看数据底座，两成看模型。很多团队一上来就问\”你们接的是哪个大模型\”\”支持多少并发\”，问得挺专业，但这些问题在项目第三个月基本就没人提了

很多企业问我同一个问题：数据资产品牌到底是干什么的。我通常先反问一句——你们现在能说清楚自己有多少张核心表、每张表归谁负责、上个月被哪个业务部门调用过吗？答不上来，说明缺的不是一套软件，是一套把数据当资产来管的方法和工具。数据资产品牌卖的从来不是安装包，它卖的是一条链路：把散在各业务系统里的表、字段