企業進行數字化轉型的活動往往伴隨著具體的業務需求，一定是在具體的內外因驅動力下開展轉型的具體工作的。

企業不會為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，把技術用在具體的業務實踐中，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，因此數字化轉型工作解決的具體問題類型也不一樣。下面對數字化轉型可以普遍解決的企業痛點概要列述，予以思路啟發：

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布上非常分散，就很難充分利用企業積累的數據資源，并將其用于有效的管理決策和業務創新。

企業的數字化轉型工作的一個非常重要的作用就是解決信息共享的問題。

具體的實現方式一般是，構建公司級的統一數據資源技術底座，利用其進行企業數據資源的集中整合。典型的數據資源技術底座形式包括數據湖、數據倉庫、數據中臺等。

對數據進行共享，在物理層級，可以貫通各個前端業務系統產生的數據，進行深度的數據匯集和融合;

同時，在邏輯層級，可以打破不同業務部門之間的“信息墻”，促進各層級、各專題、各職能組織機構之間的信息資源、知識資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，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列表、制定新產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、新季度的產品生產計劃、設置廣告營銷投入預算等... ...

為了保證決策結果科學合理，必須依賴于大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，同時還要提供更多可靠的數據分析工具，以此提高業務人員對數據資源的綜合計算處理能力。

可以構建具備交互式分析能力的大數據平臺，提供篩選、排序、匯總、透視、上鉆、下鉆、合并等常見的統計分析功能，以及聚類分析、相關分析、時間序列分析、回歸分析、規則挖掘、路徑分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產品。

3. 需求匹配

需求匹配問題主要產生于消費類的業務場景中。

在互聯網產業經濟的業態中，無論是用戶規模還是產品和服務的品類，都非常龐大，靠傳統方式很難開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”匹配或“人-貨”匹配。

在傳統的消費場景中，是人找商品，在數字化產業中，是商品找人。

海量的網站瀏覽記錄、在線行為記錄、購物記錄、物流記錄，都是對人和商品進行數字化編碼的重要數據信息基礎。

當完成了人和商品的數字編碼后，通過智能推薦算法模型，就可以實現人和商品的自動匹配，通過行為觸發的數據服務動態、準確地來滿足消費者“長尾”的消費需求。

4. 異常檢測

異常檢測本質上屬于自動分類的業務場景。

從具體實現方式上看，是基于大數據統計數據的參考，基于評價指標、業務規則，或數據模型，將目標核心業務屬性劃分為正常和異常兩個基本類型。

異常檢測在工業場景中應用廣泛：

其中一類應用是對設備的工作狀態進行監控和檢測，判斷設備是否出現故障以及將要發生故障宕機的事故隱患;另一類應用是對生產產品的質量的檢測。

除了工業場景，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

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

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

將數字化用于自動控制的應用，目的是擴大產能，同時降低企業的綜合運營成本。例如，在工業制造場景，很多智慧工廠會大量引入工業機器人來參與到精細、復雜的生產活動。

除了工業領域，人們對自動控制方面的業務需求還表現為日常生活場景的智能化服務。

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相結合，就能夠為消費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廣泛，這極大地提高了商家的服務效率，減少了人工服務的排隊阻塞。

在交通出行場景，人工智能技術的發展還催生了無人駕駛汽車的流行和普及，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，并顯著地降低汽車行駛的事故風險。