▪ 产品功能 ▪
结构化、非结构化数据资产全面管理，有效提升数据资产应用价值
数据标准管理
功能配置
数据资产管理
数据模型管理
数据资产总览
数据共享发布
- 一屏掌握企业整体数据资产情况，包括：系统、数据表、数据项等统计信息，
- 轻松查看数据资产变化情况、资产调度任务完成情况等。
- 支持名称、关键词、主题词检索，快速查询所需标准资料，让标准更易被发现；
- 支持各种类型文档上传、下载、预览、更新等，让标准更易被应用。
- 支持以数据的业务域、实体、应用场景等类型建立数据资产目录。
- 支持数据资产发生变化后的前后对比，方便企业第一时间查询数据变化对比。
- 支持restful\webservice两种API接口方式，全面管理、监控接口使用情况；
- 支持接口地址、调用形式、参数及返回值的展示，方便开发人员进行调用和测试。
- 支持数据模型导入、PDM文件导入、电子表格导入、数据库逆向提取等多种形式的模型配置形式。
- 通过对业务域、应用场景、实体对象等资产分类维度得定义，帮助企业更准确有效的管理资产数据，提升资产使用效果。
▪ 平台优势 ▪
综合数据标准管理
平台通过上传、下载、预览和更新标准文档，有效实现数据标准化管理。用户可以轻松访问最新的标准文档，确保整个企业在数据管理上的一致性和准确性。
强大的检索功能
支持关键词、标题词等多种方式的快速检索，使用户可以快速定位所需的数据资源和标准文档，节省查找信息的时间成本。
全面的数据资产管理
实现了对数据资源的全面盘点和建立数据资产目录，帮助企业清晰了解和管理所有数据资产。同时，支持多种形式的数据模型导入，快速建立数据资产。
可视化数据总览和安全共享
提供数据资产的总览功能，使用户可以直观地查看数据资产整体内容及变化分析。同时提供灵活的权限管理功能，帮助企业更加安全地进行数据应用与共享。
▪ 应用场景 ▪
数据资产管理 数据集成应用 数据资产入表 |
Data Asset Management
数据资产管理
并不是所有的数据都有价值，通过数据模型管理、数据资产门户、数据资产目录等方式快速获取价值数据情况，形成数据资产，帮助企业全面掌握价值数据信息。
Data Integration Application
数据集成应用
数据集成应用是发挥数据价值的体现，有效的数据资产管理能够更好的为应用需求提供质量高、准确度高的数据，提升数据应用效率，形成高品质数据应用结果。
Data asset entry into the table
数据资产入表
数据是新型生产要素，国家再大力推动数据资产入表，提升企业无形资产。数据资产管理是入表前必不可少的工作，平台有效管理价值数据、安全有效对外提供数据服务，实现企业无形资产的增长。
▪ 元拓技术分享 ▪
2025
04-15
NL2SQL（Natural Language to SQL）是将自然语言自动转换为结构化查询语言（SQL）的技术。其发展始终围绕“降低数据查询门槛”的目标，从规则驱动到AI泛化，逐步成为连接自然语言与结构化数据的重要桥梁。任何技术都不是孤立发展的，NL2SQL技术也从1970S开始时采用的“基于规则与模板”方法，经历了“统计方法、深度学习、预训练模型”几个阶段后，目前主要研究方向是”大语言...
2025
04-15
本文将以大型前端项目的共性挑战为切入点，深入剖析如何基于Vue3+TypeScript构建高可用技术架构。通过五个核心维度的技术创新，系统性解决工程规范、渲染性能、状态管理、构建效能等关键问题，提供可直接复用的架构方案与最佳实践。一、编译时优化：类型驱动开发范式1.1 类型系统深度集成在复杂业务系统中， Props类型校验和组合式API的类型推导是核心痛点，同时完整的组件契约需要包含Pro...
2025
04-15
多源数据（用户行为日志、交易记录、IoT传感器、第三方API等）的割裂与关联复杂性，正在成为阻碍数据价值释放的核心瓶颈：1、“看不见”的关联：数据散落在不同系统，隐性关系难以挖掘（例如：某用户的APP点击行为与线下消费记录是否关联？）；2、“理不清”的逻辑：人工梳理字段关联耗时费力，且依赖专家经验，试错成本高；3、“用不上”的困境：关联结果难以直观呈现，业务团队无法快速理解并驱动决策...
2024
11-04
随着前端技术的飞速发展，现代前端框架（如React、Vue、Angular等）逐渐成为构建复杂Web应用的主流选择。然而，在追求性能和交互体验的同时，开发者也面临着一个重要挑战：如何确保在各种网络环境和设备上的可用性？这就引出了“渐进式增强（Progressive Enhancement）”的概念，它与现代前端框架的结合，能够确保应用在高性能和可访问性之间取得平衡。
2024
10-28
IntaLink与大模型技术实现NL2SQL的不同：
1）不需要准备训练大模型的问题集，是通过数据分析获取数据之间的逻辑，所以IntaLink可以适用于广泛的数据范围。当可集成的数据越多时，其优势越大。
2）侧重于数据的集成，即数据集成时关联条件的生成，而对于数据的使用方法并不关注。
3）准确度高，如果抛开数据质量的问题，IntaLink生成的数据关联关系，准确度在理论上可以达到100%。
1）不需要准备训练大模型的问题集，是通过数据分析获取数据之间的逻辑，所以IntaLink可以适用于广泛的数据范围。当可集成的数据越多时，其优势越大。
2）侧重于数据的集成，即数据集成时关联条件的生成，而对于数据的使用方法并不关注。
3）准确度高，如果抛开数据质量的问题，IntaLink生成的数据关联关系，准确度在理论上可以达到100%。
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