企業進行數字化轉型的活動往往伴随着具體(tǐ)的業務需求，一(yī)定是在具體(tǐ)的内外(wài)因驅動力下(xià)開(kāi)展轉型的具體(tǐ)工(gōng)作的。

　　企業不會爲了數字化轉型而轉型，目的是借助于數據科學技術的發展成果，把技術用在具體(tǐ)的業務實踐中(zhōng)，解決實際面對的業務痛點。

　　對于不同行業來說，每個行業的業務特點和難點都不同，因此數字化轉型工(gōng)作解決的具體(tǐ)問題類型也不一(yī)樣。下(xià)面對數字化轉型可以普遍解決的企業痛點概要列述，予以思路啓發：

1. 信息共享

　　很多業務設計和管理規劃，通常需要綜合多個業務部門和業務專題的數據。

　　如果企業的數據和信息在位置分(fēn)布上非常分(fēn)散，就很難充分(fēn)利用企業積累的數據資(zī)源，并将其用于有效的管理決策和業務創新。

　　企業的數字化轉型工(gōng)作的一(yī)個非常重要的作用就是解決信息共享的問題。

　　具體(tǐ)的實現方式一(yī)般是，構建公司級的統一(yī)數據資(zī)源技術底座，利用其進行企業數據資(zī)源的集中(zhōng)整合。典型的數據資(zī)源技術底座形式包括數據湖、數據倉庫、數據中(zhōng)台等。

　　對數據進行共享，在物(wù)理層級，可以貫通各個前端業務系統産生(shēng)的數據，進行深度的數據彙集和融合；

　　同時，在邏輯層級，可以打破不同業務部門之間的“信息牆”，促進各層級、各專題、各職能組織機構之間的信息資(zī)源、知(zhī)識資(zī)源的共享和任務協同與創新協同。

2. 管理決策

　　在企業的管理運營活動中(zhōng)，有很多重要的管理決策問題。

　　例如，評價并篩選可靠的供應商(shāng)列表、制定新産品的銷售價格和回收價格、确定某項目的合理利潤分(fēn)配公式、工(gōng)廠和倉儲的選址問題、新季度的産品生(shēng)産計劃、設置廣告營銷投入預算等... ...

　　爲了保證決策結果科學合理，必須依賴于大(dà)量的企業經營數據來輔助決策。

　　對于成熟的數字化企業來說，除了要保障數據的完整性和可獲得性之外(wài)，同時還要提供更多可靠的數據分(fēn)析工(gōng)具，以此提高業務人員(yuán)對數據資(zī)源的綜合計算處理能力。

　　可以構建具備交互式分(fēn)析能力的大(dà)數據平台，提供篩選、排序、彙總、透視、上鑽、下(xià)鑽、合并等常見的統計分(fēn)析功能，以及聚類分(fēn)析、相關分(fēn)析、時間序列分(fēn)析、回歸分(fēn)析、規則挖掘、路徑分(fēn)析等數據挖掘算法模型。

　　數據可視化也是面向管理決策的常見技術功能或産品。

3. 需求匹配

　　需求匹配問題主要産生(shēng)于消費(fèi)類的業務場景中(zhōng)。

　　在互聯網産業經濟的業态中(zhōng)，無論是用戶規模還是産品和服務的品類，都非常龐大(dà)，靠傳統方式很難開(kāi)展有效的推廣和營銷。

　　數字化技術可以實現基于偏好的智能推薦算法，實現“人-店(diàn)”匹配或“人-貨”匹配。

　　在傳統的消費(fèi)場景中(zhōng)，是人找商(shāng)品，在數字化産業中(zhōng)，是商(shāng)品找人。

　　海量的網站浏覽記錄、在線行爲記錄、購物(wù)記錄、物(wù)流記錄，都是對人和商(shāng)品進行數字化編碼的重要數據信息基礎。

　　當完成了人和商(shāng)品的數字編碼後，通過智能推薦算法模型，就可以實現人和商(shāng)品的自動匹配，通過行爲觸發的數據服務動态、準确地來滿足消費(fèi)者“長尾”的消費(fèi)需求。

4. 異常檢測

　　異常檢測本質上屬于自動分(fēn)類的業務場景。

　　從具體(tǐ)實現方式上看，是基于大(dà)數據統計數據的參考，基于評價指标、業務規則，或數據模型，将目标核心業務屬性劃分(fēn)爲正常和異常兩個基本類型。

　　異常檢測在工(gōng)業場景中(zhōng)應用廣泛：

　　其中(zhōng)一(yī)類應用是對設備的工(gōng)作狀态進行監控和檢測，判斷設備是否出現故障以及将要發生(shēng)故障宕機的事故隐患；另一(yī)類應用是對生(shēng)産産品的質量的檢測。

　　除了工(gōng)業場景，異常檢測也用于金融行業的風險管理任務以及醫療智能診斷方面。

5. 自動控制

　　自動控制是指将數字化能力運用于“類機器人”的場景，讓人工(gōng)智能算法與各種硬件終端相結合，代替傳統的人工(gōng)操作，提供智能的、自動的生(shēng)産能力或服務能力。

　　自動控制的本質是關于數字化的高階技術應用場景，将人類的知(zhī)識和智慧進行數字形式的編碼，模拟人的日常操作活動。

　　将數字化用于自動控制的應用，目的是擴大(dà)産能，同時降低企業的綜合運營成本。例如，在工(gōng)業制造場景，很多智慧工(gōng)廠會大(dà)量引入工(gōng)業機器人來參與到精細、複雜(zá)的生(shēng)産活動。

　　除了工(gōng)業領域，人們對自動控制方面的業務需求還表現爲日常生(shēng)活場景的智能化服務。

　　例如，在生(shēng)活家居場景，無論是家具還是家電，一(yī)旦與人工(gōng)智能技術相結合，就能夠爲消費(fèi)者提供個性化且便捷的服務。

　　在服務行業，智能客服、智能語音助手的應用也十分(fēn)廣泛，這極大(dà)地提高了商(shāng)家的服務效率，減少了人工(gōng)服務的排隊阻塞。

　　在交通出行場景，人工(gōng)智能技術的發展還催生(shēng)了無人駕駛汽車(chē)的流行和普及，深度學習和強化學習的智能算法可以代替人來執行駕駛操作，并顯著地降低汽車(chē)行駛的事故風險。