数治化是数字治理结合业务场景和管理要素的落地和见效，这里涉及到数字化治理三个要素，即点、线、面。点是指数字化要素，如人时空、车路货、水电煤等，应该全面梳理需要数字化、结构化、在线化的信息要素和构件对象；线是具体的行业与场景，可以补充数据在企业风控、人才工作、应急预警、流口管理等领域发挥的作用；面是指治理微单元，在城市治理中主要体现在社区和楼宇间的网格化治理。简而言之，“数字、数智、数治”就是通过梳理数字化要素，找到关键数据，转化为可以合理地应用知识并进行正确判断决策的能力，并结合场景和管理要素落地。充分发掘大数据的价值，使其既可服务于政府或公共部门进行城市治理，也可服务于企业进行治理发展，亦可服务于个人提供个性化定制服务。

　　对于企业而言，如果自身企业数据库的建立已经达到成熟的商业级别，收集到的数据深度，广度以时间，以及企业核心价值体系的类目进行延伸，企业内部的权威价值的判断体系，将会的从人权，向数据妥协 —— 只要拥有大的样本库和数据量，没有人可以与数据所提供的定位相匹敌，也没有人可以质疑科学推演的数据决策。但是，是否大数据的利用，是推动数据企业管理代替人制管理的序幕？并不是。大数据的运用，无论在行业，区域，都有明确的针对性 —— 要知道，推动数据化或大数据演算企业决策和企业战略实施的，仍然是人的大脑，而大数据的运用，仍然是人的大脑给予数据在企业中的一个普遍试用的方法论。只是，大数据的运用，很好的代替了人为收集大量的数据资源所耗费的时间成本和经济成本（很多数据收集和数据推演如果都以人力完成，则需要耗费大量的时间和精力，而的分析结果，还依赖于分析人的经验），大数据的好处在于，利用设计好的，或者高度明可行的数据模型，代替了决策层收集，分析数据的初步工作，而领导层 —— 利用这样的科技，就可以从时间享受到经过一手处理的，保持对正确率的数据资源，领导决策的准度和效率，其实上，得到了大大的提高。

　　这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。

　　当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。

　　如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……

　　所以，依托于大数据思维，每个咨询团队都可以通过自己人员配备的不同需求，建立适合自己团队需要的大数据库，以匹配使用效率为此数据库的原则:一个资本团队的关注倾向与一个管理团队的关注倾向不同，使用泛化数据库的意义很小，效能会其低下。在收集和整理团队数据库时，团队人员配置，是建立此大数据库重要的，依托于这个所建立的数据库模块，才能在不同的，但针对性和指向性都相同的案例中，迅速发挥作用，并且形成拥有自己特点的业务模式，揭示自身团队的核心咨询价值。所以，定位在某种程度上，也是对咨询团队构建核心的一种正常要求。