管理软件经过30多年的发展，各类管理软件层出不穷，财务管理、生产计划、人力资源、客户关系、办公管理、供应链……各类专业软件纷繁复杂、应用繁多！

　　随着大数据技术与应用的兴起，无论是政府还是企业都已充分认识到数据的价值所在，故在管理信息化建设中都纷纷把数据资产化作为新一代信息化建设的重要方向来做,同时围绕大数据的收集整理、数据的算法模型构建、大数据的应用场景展开分析研究。

　　明途科技的混合云工作平台在充分吸收最新管理信息系统的设计思路和技术趋势之下，提出了“以人为本，以目标为导向，沉淀组织管理大数据，打造智能工作应用工具”的信息化思路，其中在“目标管理大数据”方面的技术特色尤为突出。

　　目标管理大数据充分结合政府及大型组织的管理特征，从数据采集、数据展现、数据应用三个层面，推进目标管理信息化的发展。

　　一、明途目标管理数据采集

　　虽然大数据概念非常热，但现实中最大的难点是数据采集困难，数据量难以形成，很多大数据公司为此头疼。明途科技在充分分析了政府和企业日常工作过程中的数据形成机制之后，专门为大型组织（多数采取矩阵制管理模型）的单位设计了矩阵式数据采集管理组件。

　　明途矩阵式数据管理在采集数据的过程中充分照顾了职能部门和业务部门的双重管理要求，结合移动端的在语音图片处理事情的便捷要求，以结构化数据为基础的同时大量扩展日常图像，语音，视频，手写签批等非结构化数据。

　　基于上述原理，在明途混合云工作平台中，让数据采集工作与重点工作任务的过程管理进行深度融合，既能满足职能部门对数据的需求，又能满足项目管理者对项目管理的需求，还能满足战略管控者对业务的决策。

　　除此之外，明途科技的数据采集范围，除了结合目标管理系统对组织内部的私有数据进行采集，同时也通过分析工作任务执行过程中的关键词，聚合互联网数据，这样就实现了工作过程中的混合云数据！

　　二、明途目标管理可视化呈现

　　大家都知道，随着软件交互技术的发展，如何让每一个即便是文化程度不是很高的人也可以快速完成操作，已经成为了新一代软件必须花更大的精力去设计和打磨的基本功夫。但是企业级应用系统的复杂性又决定了真正要照顾不同角色的使用习惯其实是一件非常艰难的事情。

　　明途科技充分分析了管理中不同角色的工作性质，进行了针对性的交互操作分析简化，并引入新的展示方式来优化每个角色的操作习惯。例如，很多大领导或决策者，主要以监督和批示工作为主，习惯按照空间分布和时间分布来来做重大项目或事项的决策安排，我们就引入基于地理信息系统的大屏可视化展现来方便领导把控。

　　而针对职能管理部门而言，承担专业的业务分析工作，文字功底强，业务比较熟悉，同时也需要随时掌握很多业务变化的细节趋势，我们就提供了比较强大的多维数据分析工具，包括时间分析，地理位置分析，业务维度分析等，便于职能部门及时把握相关数据指标完成情况。

　　针对具体业务工作人员而言，更多的是完成实际业务操作，如何利用智能移动端快速汇报进度，采集工作材料，采取模式化的工作方法高效完成任务也是明途可视化工作的重要内容。

　　三、目标管理智能化应用

　　俗话说：“一将无能，累死三军”，主要是讲一个领导者如果方向把握不好，管理不当，无论这支团队有多强大，最终都会被折腾掉。一个团队的方向，归根到底还是体现在它的目标内容上，所以目标数据，重点任务和重要工作数据，是绝大多数组织成败得失的关键数据。

　　围绕目标和重点工作数据本身的内容进行分析和智能化建模对于一个组织设计正确的战略方向，提高整体工作效率具有决定性的作用，明途科技率先以大数据技术来围绕目标数据进行分析探索，是为管理大数据落地做出了最有意义的尝试。

　　明途目标管理基于大数据的智能应用主要体现在四个方面：

　　1.目标数据本身的合理性判断

　　随着组织的发展，很多组织都通过目标管理的方式来驱动自身社会价值定位的实现。但是现实中大量的组织因为目标制定的不合理性，导致了朝令夕改，不但不能给组织带来合理的引导价值，反而会让组织陷入混乱之中，从而浪费大量的资源，影响士气；可以说一个优秀的目标管理其实首先是一个有经验的目标制定者，所以目标管理大数据的首要问题，其实是解决目标制定的合理性。针对目标的合理性判断有多种维度，同行类比，历史对比，资源匹配等系列方法都可以做到初步的目标合理性判断。

　　2.围绕目标的信息资源聚合

　　管理软件经历了若干年的发展，各种业务数据浩若烟海，这些业务数据之间以结构化或非结构化的形式存在，但这些数据非常离散，数据之间缺乏价值挖掘，导致很多企业的信息部门非常头疼；同时互联网上的海量信息对一个组织而言缺乏有效的信息组织，无法帮助组织更高效地判断自身目标成长的有效发展路径。所以围绕目标进行信息资源聚合，找出目标本身的发展规律是目标大数据的第二个重要课题。

　　3.执行过程的数据分析共享

　　对一个组织而言，在完成某个目标的过程中，其经验积累的过程数据除了具有组织的私有属性外，同时还应该具备社会属性。也就是说，除了组织内部在完成某项目标时可以参照历史经验来提高当前目标的完成效率之外，还可以通过网络让正在完成同类型的组织学习其经验，这种经验对另一个组织的同类目标而言应该也具备同等的效率提升价值。所以某个组织目标完成过程中产生的经验数据通过整理分析之后，按照指定的文件结构进行分享，具备非常重要的社会意义。

　　4.目标执行流程的智能提醒

　　我们知道一件事情或者一个产品是否成熟的重要标志是以是否有严格的办理流程或严格的生产流程来衡量。生产制造行业把流程信息化作为最核心的技术引擎之一，就是为了把之前在线下已经经过若干年验证过的，能确保质量和产出的经验固化到线上来。而现在的创新型组织越来越多，很多目标和任务前所未有，难以有清晰的流程来指导创新性工作，所以只有采取大数据技术对可借鉴的类似目标完成经验的同类任务进行智能化提醒帮助。