2020年国家将“数据”与土地、劳动力、资本、技术并称为五种要素，并提出“加快培育数据要素市场”、“全面提升数据要素价值”。信息时代，数据作为一项重要的企业资产，早已成为21世纪的经济命脉。

随着政府、大集团企业的信息化建设渐趋成熟，大型机构对于基础性业务软件需求越来越少，而对软件的需求层级已达到系统的集成统一、多源异构数据的整合等高阶需求，对于数据价值的挖掘利用、共享交换，迫切性更高。如何将组织内的各信息系统数据打破隔离、归集融合、统一标准，进而数据资源化、数据资产化，成为当前大型机构的更高阶需求。

明途科技以数据资产管理作为理论依据，面向数据开发工程师、机构信息技术部门、机构内各业务部门、数据管理专员、机构领导层用户等不同用户群体，按照一定的业务关联度聚集共享服务，通过建立统一的目标数据标准，构建目标-业务数据模型，帮助组织实现数据共享交换和数据资产管理，进而实现数据智慧应用。

建立统一数据标准，提升组织管理效能

数据标准的制订，意味着组织管理的规范与成熟，为企业组织发展提供了必要的依据。明途目标工作数据标准覆盖包括组织、任务、目标、指标、绩效、过程管理、项目管理和制度等数据主题域，集中反映与工作目标管理相关的所有业务内容，包含了政府、教育、房地产、能源、医疗、金融和IT等行业领域。

建立统一的目标工作数据标准，可以实现组织各工作管理系统互联互通，即系统之间能够传输数据且能够被准确地理解，促进组织内各部门和各业务系统之间的数据互通和数据应用。通过目标数据标准及数据交换融合目标管理与业务管理，为目标管理对象提供数据画像，为领导提供智能化决策、为管理者提供智能管理工具、为执行层提供智能学习途径。

创新技术理念，完善目标管理产品体系

明途目标数据中台的建立完善了明途产品体系中的工作数据环节，将行业、岗位、目标、绩效和业务五大类核心数据进行归类，基于明途工作目标数据标准进行数据采集、数据交换、数据应用、数据共享、数据资产管理，结合新的产品理念、专业的工作目标管理应用、先进的智能化工作技术树立起技术壁垒，有效保证明途在行业领域内的行业竞争力和先进性。

数据质量和数据治理：解决数据质量难以满足业务预期的问题

依据数据标准，建立质检模型。针对数据库下需要被校验各表的各个字段，建立质检规则，并将质检规则组合、建立执行计划形成质检方案；通过执行质检方案，监控数据质检结果，形成数据质量方案，提高数据质量。支持字段质检规则的自由组合，形成数据表的整体质检方案；根据质检方案的执行计划配置，在线进行计划调度，同时，支持在线数据治理，根据数据错误类型，完成数据整改、纠错。

多场景数据共享，综合性数据应用：打通数据孤岛，促进数据内部共享

数据中台通过接口、库表、文件等技术方式，在部门、系统间共享数据；支持数据的一站式查询、自定义导出、数据统计报表、数据可视化分析、数据标签和智能应用。同时，支持业务数据多点写入应用场景、多业务数据源提取聚合、业务移动化的应用场景、多业务数据交互应用场景等功能，帮助客户解决数据孤立阻碍内外部信息及时交流共享的问题。使数据资产流动起来，充分发挥数据资产的潜在价值，解决阻碍内外部信息及时交流共享的问题，使数据资产流动起来。

数据处理调度，任务智能监控：避免数据管理与业务发展相割裂

数据中台支持多种数据采集技术引擎，通过数据填报、库表交换/接口交换、文件资源等技术手段，实现异构系统的数据采集、整合。支持配置化定时策略和web可视化任务调度，智能监控任务执行情况和结果、自动化任务报警。实时跟踪任务进度并检验应用成果，及时调整业务计划方向，使数据服务于业务，有效解决了数据管理与业务发展相互分离的问题。

数据之于数字经济时代，就像石油之于上世纪，是发展和改变的动力，借助互联网技术进行变革转型的企业组织对数据的控制使其掌握了巨大的权力。这意味着组织不仅要付出更大的努力去挖掘数据，对挖掘数据的效率、数据价值以及数据安全都提出了更高的要求。明途也正是看到了数据的价值及问题，不断完善工作目标领域的数据体系，通过建立专业统一的数据标准，树立工作目标数据的行业标杆，帮助伙伴客户找到符合自身具体情况的专业数据，加快集团数据治理体系建设，强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力与数据服务水平。