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数字化大潮来临，未来每一个成功的企业都将是数字化的企业。作为企业数字转型可信赖合作伙伴，软通动力在这方面很有发言权。
基于数据的量化决策随着企业数字化进程的深入，已经逐渐成为常态。虽然企业管理水平和运营效能的高与低，并不一定会完全由数字化程度的高低决定；虽然对于传统管理方式而言，仍然有很多值得发扬与改善的方面，而且这些改善有可能会极大地促进经营效率的提升。然而站在管理角度来看的话，更高效、更全面、更透彻、更立体的信息探查机制和辅助决策机制，在数字化时代的当下，对企业的综合竞争能力起着关键性的作用。
传统的数据分析和知识发现体系在企业数字化领域中，大都在进行着单向的、或简单条件输入的检索式、报告式交互模式，多维分析、报表、指标看板（管理驾驶舱）等是其通常会采用的手段。但是随着业务数字化的逐步深入，当快速变化的内外部经营环境与全流程、全职能的多角度信息探查需求在分析领域相遇之时，很多需要建立在既有主数据基础上的大量维度衍生和统计衍生就会出现。而对于单向的检索类信息交互机制来说，很难支持这些信息的衍生。
为此，软通动力创新研发的“数据棱镜”，基于业务主数据，围绕管理命题，通过动态的管理场景派生，实现主数据维度信息的在线标注和快速衍生，使企业数字化前端走向了交互式、定制化、订阅化的场景式管理模式，而不再是单纯的消费型应用，从而更好地满足了管理和运营的需要。
软通动力“数据棱镜”针对企业管理与运营中的需求，设计的缺省业务场景，以及动态派生专题管理场景，能够分别满足常规管理以及个性化、阶段性的管理需求。依托算法引擎、规则引擎和流程引擎的智能化设计，可以实现传统指标维度所无法实现的灵活探查，提升智能化水平，有效提升了对数据的二次标注能力。
简而言之，软通动力“数据棱镜”根据管理工作的特性，以数字化思维重构业务流程，通过与数据中台的有机结合，展示了纷繁数据构建的多彩数字场景。
站在分析探查的方面来看，在面对大规模维度信息聚合分析时，传统数据分析体系同样表现得不尽如人意。举例来说：在成百上千的标签与百万、千万级主数据进行耦合后所产生的大规模稀维信息时，各角度统计指标的动态聚合和钻取分析怎样实现，单纯的指标化手段会造成指标泛滥，稍微拓展，指标数据行数就会显著超越主数据行数，成为新的大规模分析瓶颈。但是依托算法引擎搭建数据中台的软通动力“数据棱镜”，能够实现大规模维度环境下的快速数据聚合分析，主要是通过库外运算的方式，从而辅助重构管理要素与业务流程，帮助该企业厘清各类数据，从而让管理工作变得更加轻松流畅。
软通动力“数据棱镜”，挖掘数据价值，以数字化重构管理方法和要素，帮助企业洗精伐髓、升华自身，也必将为企业创造更多的商业价值。
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