隨著企業數字化進程的深入，基於數據的量化決策已經成為常態。雖然數字化程度的高低並不一定會完全決定企業管理水準和運營效能的高與低;雖然傳統管理方式也還有很多值得發揚和改善的地方，而且這些改善有可能對經營效率的提升會有很大的作用。但是，從管理的角度來説，在數字化時代的當下，更高效、更全面、更透徹、更立體的資訊探查機制和輔助決策機制，無疑對企業的綜合競爭能力起著至關重要的作用!
作為企業數字轉型可信賴合作夥伴，軟通動力在這方面很有發言權。
在企業數字化領域中，傳統的數據分析和知識發現體系，大都採用多維分析、報表、指標看板(管理駕駛艙)等手段進行單向的、或簡單條件輸入的檢索式、報告式交互模式。而隨著業務數字化的深入，當全流程、全職能的多角度資訊探查需求與快速變化的內外部經營環境在分析領域相遇的時候，就會出現很多需要建立在既有主數據基礎上的大量維度衍生和統計衍生。而這些資訊的衍生恰恰是單向的檢索類資訊交互機制所很難支援的。
為此，軟通動力創新研發的“數據棱鏡”，基於業務主數據，圍繞管理命題，通過動態的管理場景派生，實現主數據維度資訊的線上標注和快速衍生。使企業數字化前端從單純的消費型應用，走向互動式、定制化、訂閱化的場景式管理模式，滿足管理和運營的需要。
針對企業管理與運營中的需求，“數據棱鏡”設計的預設業務場景，和動態派生專題管理場景，可分別滿足常規管理和個性化、階段性的管理需求。依託演算法引擎、規則引擎和流程引擎的智慧化設計，有效提升了對數據的二次標注能力，可以實現傳統指標維度所無法實現的靈活探查，提升智慧化水準。
從分析探查的角度，傳統數據分析體系在面對大規模維度資訊聚合分析時，同樣表現得力不從心。比如：在百萬、千萬級主數據與成百上千的標簽進行耦合後所産生的大規模稀維資訊時，如何實現各角度統計指標的動態聚合和鑽取分析，單純的指標化手段會導致指標氾濫，稍有擴展，就會使得指標數據行數顯著超越主數據行數成為新的大規模分析瓶頸。而“數據棱鏡”依託演算法引擎搭建數據中臺，通過庫外運算的方式實現大規模維度環境下的快速數據聚合分析，輔助重構管理要素與業務流程，助力該企業厘清各類數據，使管理經營更順暢。
簡而言之，“數據棱鏡”根據管理工作的特性，以數字化思維重構業務流程，並通過與數據中臺的有機結合，展示了紛繁數據構建的多彩數字場景。
數字化大潮來臨，未來每一個成功的企業都將是數字化的企業。軟通動力“數據棱鏡”充分挖掘數據價值，以數字化重構管理方法和要素，幫助企業洗精伐髓、昇華自身，做好企業數字轉型可信賴的合作夥伴。
