企业进行数字化转型的活动往往伴随着具体的业务需求，一定是在具体的内外因驱动力下开展转型的具体工作的。
企业不会为了数字化转型而转型，目的是借助于数据科学技术的发展成果，把技术用在具体的业务实践中，解决实际面对的业务痛点。
对于不同行业来说，每个行业的业务特点和难点都不同，因此数字化转型工作解决的具体问题类型也不一样。下面对数字化转型可以普遍解决的企业痛点概要列述，予以思路启发：
1. 信息共享
很多业务设计和管理规划，通常需要综合多个业务部门和业务专题的数据。
如果企业的数据和信息在位置分布上非常分散，就很难充分利用企业积累的数据资源，并将其用于有效的管理决策和业务创新。
企业的数字化转型工作的一个非常重要的作用就是解决信息共享的问题。
具体的实现方式一般是，构建公司级的统一数据资源技术底座，利用其进行企业数据资源的集中整合。典型的数据资源技术底座形式包括数据湖、数据仓库、数据中台等。
对数据进行共享，在物理层级，可以贯通各个前端业务系统产生的数据，进行深度的数据汇集和融合;
同时，在逻辑层级，可以打破不同业务部门之间的“信息墙”，促进各层级、各专题、各职能组织机构之间的信息资源、知识资源的共享和任务协同与创新协同。
2. 管理决策
在企业的管理运营活动中，有很多重要的管理决策问题。
例如，评价并筛选可靠的供应商列表、制定新产品的销售价格和回收价格、确定某项目的合理利润分配公式、工厂和仓储的选址问题、新季度的产品生产计划、设置广告营销投入预算等... ...
为了保证决策结果科学合理，必须依赖于大量的企业经营数据来辅助决策。
对于成熟的数字化企业来说，除了要保障数据的完整性和可获得性之外，同时还要提供更多可靠的数据分析工具，以此提高业务人员对数据资源的综合计算处理能力。
可以构建具备交互式分析能力的大数据平台，提供筛选、排序、汇总、透视、上钻、下钻、合并等常见的统计分析功能，以及聚类分析、相关分析、时间序列分析、回归分析、规则挖掘、路径分析等数据挖掘算法模型。
数据可视化也是面向管理决策的常见技术功能或产品。
3. 需求匹配
需求匹配问题主要产生于消费类的业务场景中。
在互联网产业经济的业态中，无论是用户规模还是产品和服务的品类，都非常庞大，靠传统方式很难开展有效的推广和营销。
数字化技术可以实现基于偏好的智能推荐算法，实现“人-店”匹配或“人-货”匹配。
在传统的消费场景中，是人找商品，在数字化产业中，是商品找人。
海量的网站浏览记录、在线行为记录、购物记录、物流记录，都是对人和商品进行数字化编码的重要数据信息基础。
当完成了人和商品的数字编码后，通过智能推荐算法模型，就可以实现人和商品的自动匹配，通过行为触发的数据服务动态、准确地来满足消费者“长尾”的消费需求。
4. 异常检测
异常检测本质上属于自动分类的业务场景。
从具体实现方式上看，是基于大数据统计数据的参考，基于评价指标、业务规则，或数据模型，将目标核心业务属性划分为正常和异常两个基本类型。
异常检测在工业场景中应用广泛：
其中一类应用是对设备的工作状态进行监控和检测，判断设备是否出现故障以及将要发生故障宕机的事故隐患;另一类应用是对生产产品的质量的检测。
除了工业场景，异常检测也用于金融行业的风险管理任务以及医疗智能诊断方面。
5. 自动控制
自动控制是指将数字化能力运用于“类机器人”的场景，让人工智能算法与各种硬件终端相结合，代替传统的人工操作，提供智能的、自动的生产能力或服务能力。
自动控制的本质是关于数字化的高阶技术应用场景，将人类的知识和智慧进行数字形式的编码，模拟人的日常操作活动。
将数字化用于自动控制的应用，目的是扩大产能，同时降低企业的综合运营成本。例如，在工业制造场景，很多智慧工厂会大量引入工业机器人来参与到精细、复杂的生产活动。
除了工业领域，人们对自动控制方面的业务需求还表现为日常生活场景的智能化服务。
例如，在生活家居场景，无论是家具还是家电，一旦与人工智能技术相结合，就能够为消费者提供个性化且便捷的服务。
在服务行业，智能客服、智能语音助手的应用也十分广泛，这极大地提高了商家的服务效率，减少了人工服务的排队阻塞。
在交通出行场景，人工智能技术的发展还催生了无人驾驶汽车的流行和普及，深度学习和强化学习的智能算法可以代替人来执行驾驶操作，并显著地降低汽车行驶的事故风险。
