企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的活動往往伴隨著具體的業(yè)務(wù)需求，一定是在具體的內(nèi)外因驅(qū)動力下開展轉(zhuǎn)型的具體工作的。

企業(yè)不會為了數(shù)字化轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型，目的是借助于數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展成果，把技術(shù)用在具體的業(yè)務(wù)實(shí)踐中，解決實(shí)際面對的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。

對于不同行業(yè)來說，每個行業(yè)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)和難點(diǎn)都不同，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作解決的具體問題類型也不一樣。下面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以普遍解決的企業(yè)痛點(diǎn)概要列述，予以思路啟發(fā)：

1. 信息共享

很多業(yè)務(wù)設(shè)計和管理規(guī)劃，通常需要綜合多個業(yè)務(wù)部門和業(yè)務(wù)專題的數(shù)據(jù)。

如果企業(yè)的數(shù)據(jù)和信息在位置分布上非常分散，就很難充分利用企業(yè)積累的數(shù)據(jù)資源，并將其用于有效的管理決策和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的一個非常重要的作用就是解決信息共享的問題。

具體的實(shí)現(xiàn)方式一般是，構(gòu)建公司級的統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源技術(shù)底座，利用其進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)資源的集中整合。典型的數(shù)據(jù)資源技術(shù)底座形式包括數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行共享，在物理層級，可以貫通各個前端業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)匯集和融合;

同時，在邏輯層級，可以打破不同業(yè)務(wù)部門之間的“信息墻”，促進(jìn)各層級、各專題、各職能組織機(jī)構(gòu)之間的信息資源、知識資源的共享和任務(wù)協(xié)同與創(chuàng)新協(xié)同。

2. 管理決策

在企業(yè)的管理運(yùn)營活動中，有很多重要的管理決策問題。

例如，評價并篩選可靠的供應(yīng)商列表、制定新產(chǎn)品的銷售價格和回收價格、確定某項目的合理利潤分配公式、工廠和倉儲的選址問題、新季度的產(chǎn)品生產(chǎn)計劃、設(shè)置廣告營銷投入預(yù)算等... ...

為了保證決策結(jié)果科學(xué)合理，必須依賴于大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)來輔助決策。

對于成熟的數(shù)字化企業(yè)來說，除了要保障數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性之外，同時還要提供更多可靠的數(shù)據(jù)分析工具，以此提高業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)資源的綜合計算處理能力。

可以構(gòu)建具備交互式分析能力的大數(shù)據(jù)平臺，提供篩選、排序、匯總、透視、上鉆、下鉆、合并等常見的統(tǒng)計分析功能，以及聚類分析、相關(guān)分析、時間序列分析、回歸分析、規(guī)則挖掘、路徑分析等數(shù)據(jù)挖掘算法模型。

數(shù)據(jù)可視化也是面向管理決策的常見技術(shù)功能或產(chǎn)品。

3. 需求匹配

需求匹配問題主要產(chǎn)生于消費(fèi)類的業(yè)務(wù)場景中。

在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的業(yè)態(tài)中，無論是用戶規(guī)模還是產(chǎn)品和服務(wù)的品類，都非常龐大，靠傳統(tǒng)方式很難開展有效的推廣和營銷。

數(shù)字化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)基于偏好的智能推薦算法，實(shí)現(xiàn)“人-店”匹配或“人-貨”匹配。

在傳統(tǒng)的消費(fèi)場景中，是人找商品，在數(shù)字化產(chǎn)業(yè)中，是商品找人。

海量的網(wǎng)站瀏覽記錄、在線行為記錄、購物記錄、物流記錄，都是對人和商品進(jìn)行數(shù)字化編碼的重要數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)。

當(dāng)完成了人和商品的數(shù)字編碼后，通過智能推薦算法模型，就可以實(shí)現(xiàn)人和商品的自動匹配，通過行為觸發(fā)的數(shù)據(jù)服務(wù)動態(tài)、準(zhǔn)確地來滿足消費(fèi)者“長尾”的消費(fèi)需求。

4. 異常檢測

異常檢測本質(zhì)上屬于自動分類的業(yè)務(wù)場景。

從具體實(shí)現(xiàn)方式上看，是基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的參考，基于評價指標(biāo)、業(yè)務(wù)規(guī)則，或數(shù)據(jù)模型，將目標(biāo)核心業(yè)務(wù)屬性劃分為正常和異常兩個基本類型。

異常檢測在工業(yè)場景中應(yīng)用廣泛：

其中一類應(yīng)用是對設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控和檢測，判斷設(shè)備是否出現(xiàn)故障以及將要發(fā)生故障宕機(jī)的事故隱患;另一類應(yīng)用是對生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量的檢測。

除了工業(yè)場景，異常檢測也用于金融行業(yè)的風(fēng)險管理任務(wù)以及醫(yī)療智能診斷方面。

5. 自動控制

自動控制是指將數(shù)字化能力運(yùn)用于“類機(jī)器人”的場景，讓人工智能算法與各種硬件終端相結(jié)合，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工操作，提供智能的、自動的生產(chǎn)能力或服務(wù)能力。

自動控制的本質(zhì)是關(guān)于數(shù)字化的高階技術(shù)應(yīng)用場景，將人類的知識和智慧進(jìn)行數(shù)字形式的編碼，模擬人的日常操作活動。

將數(shù)字化用于自動控制的應(yīng)用，目的是擴(kuò)大產(chǎn)能，同時降低企業(yè)的綜合運(yùn)營成本。例如，在工業(yè)制造場景，很多智慧工廠會大量引入工業(yè)機(jī)器人來參與到精細(xì)、復(fù)雜的生產(chǎn)活動。

除了工業(yè)領(lǐng)域，人們對自動控制方面的業(yè)務(wù)需求還表現(xiàn)為日常生活場景的智能化服務(wù)。

例如，在生活家居場景，無論是家具還是家電，一旦與人工智能技術(shù)相結(jié)合，就能夠為消費(fèi)者提供個性化且便捷的服務(wù)。

在服務(wù)行業(yè)，智能客服、智能語音助手的應(yīng)用也十分廣泛，這極大地提高了商家的服務(wù)效率，減少了人工服務(wù)的排隊阻塞。

在交通出行場景，人工智能技術(shù)的發(fā)展還催生了無人駕駛汽車的流行和普及，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能算法可以代替人來執(zhí)行駕駛操作，并顯著地降低汽車行駛的事故風(fēng)險。