数字化转型都可以解决企业哪些痛点？

如今的时代，企业的数字化转型已经成为了一种风潮。但德勤2021年的一项调查数据显示，85%以上的中国企业在数字化转型的道路上举步维艰。虽然很多人可以把数字化转型的概念倒背如流，但其实很多企业连数字化转型是什么都没有彻底理解，只是为了“转型”而转型，并没有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。

在制造业企业数字化转型的过程中，一个显著的痛点是数据孤岛问题。企业内存在个各种各样的“杂牌军式”的系统，这些系统的数据不统一、业务逻辑不一致，各业务板块融合困难，多源异构、孤岛式系统严重，导致很难开展基于数据的数字化业务应用。

数字化转型可以实现企业内部信息的共享和协同工作，消除信息孤岛，优化流程，提高工作效率。

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。

数字化转型具有强大的创新能力，可以从多个方面推动企业的创新：

（1）数据驱动创新：数字化转型为企业提供了前所未有的数据获取和分析能力。这些数据可以帮助企业更好地理解客户需求、市场趋势和竞争态势，从而开发出更符合市场需求的产品和服务。通过数据驱动的创新，企业能够快速响应市场变化，抢占先机。

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。

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。 

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。

作者：元工国际

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