不能灵活而快速地搭建企业级软件，是大多数企业面临的痛点，在技术、市场环境加速变化的今天尤其如此。这种痛点，不仅导致了开发效率低，而且因环节多、周期长，进一步导致开发过程中信息传递衰减，本该的慢工出细活却成了夜长梦多，企业长时间、重资金投入却不能得到趁手的好软件。柔性的无代码可有效解决这一痛点，因技术能力封装、复用，开发效率大幅提升，甲乙方不同角色间进行圆桌式开发，软件的使用者真正参与进来，软件质量和体验得到显著提升。后期软件维护、优化简单，常可在一线闭环完成，研发侧不再处理这些”碎活”，时间和精力用于更有意义的事情。
数据越来越多，越来越乱，是企业面临的另一痛点。这一痛点并不会因传统意义的低无代码而消除：业务侧软件开发变得容易，数据反而加速熵增。数据治理即是为消除这种熵增而出现，但一来较重，二来与应用不能天然打通，企业构建一款新软件，仅能依靠规范进行对接，但仅仅依靠规范并不持久，必须借助系统及外部“能量”共同形成负熵流：让散的数据串起来，让乱的数据结构化起来。数据驱动的无代码应运而生：数据产生即治理，治理即可被复用，只要基于该平台构建的软件，底层数据天然贯通。软件直接”生长”在统一的数据底座上，无感知的数用一体的闭环形成。在生长逻辑下，软企服务生命周期也变长，一锤子买卖变为陪伴式成长，
当软件开发快速而灵活、企业数据贯通而”整齐”，企业另一个痛点—————领域知识和员工智慧常存在于个人大脑中，并不能沉淀到企业系统中————也迎刃而解。因软件开发简单，员工不再压抑自己的需求、想法、创意，形成“因爱而试，因试而爱”的正向循环，公民开发理念得以落地。因数据实时治理，历史数据尽可用来分析、决策，数据分析不再是管理者和分析师的专权，数据直接赋能每一位业务人员。人工智能尤其是通用大模型的出现，将进一步加速知识的显性化和沉淀：有经验员工的自然语言、操作动作，被记录、被分析，进而转成数据、脚本、系统，沉淀为企业资产。另外，数据分析有助于进一步的流程优化。企业软件系统不再只是IT骨架，而具有了领域知识和智慧的血和肉。
近年来，数字经济蓬勃发展，不管是整体规模，还是在整体GDP的占比都稳步上升。数字经济包括数字产业化和产业数字化，其中产业数字化为重中之重，占比更高，且占比逐年上升。
企业软件可分为垂直型和通用型，通用型又可以分为基础型和应用/管理型。其中，应用/管理型软件占比较大，是产业数字化，进而是数字经济的关键承载体。应用/管理软件，尽管跨不同行业，但本质可抽象归一，因此有相对统一的评价标准：第一，其属于应用领域，与业务相关，因此要与企业实际业务（不仅是招标显性需求）高度匹配；第二，用户直接使用，因此除稳定性外，还要具有良好的、人性化的体验；第三，企业业务多元且变化，这就要求软件具有开放性、自适应性与成长性：第四，安全、先进、高度抽象的底层架构和数据底座是前三点的保障.
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