消费品企业有充分的理由去开展数字化转型。消费端是最活跃的市场，对消费者和消费市场的理解早已融入消费品企业的基因，数字化则为消费品企业提供了全新的消费者洞察机会。①

首先，消费品企业进行数字化转型的动力之一是增加与消费者的互动。多年前，消费群体几乎是隐形的，企业通过发邮件或在电视上打广告的方式来做营销。在数字化的今天，企业营销开始注重每一位个体消费者、强调点对点的互动。数字化做得好的消费品企业会去了解每一个消费个体的喜好和行为，从而获得非常细致的消费洞见——某个消费者喜欢什么样的产品，什么样的促销活动适合这位消费者，以及何时是联系这位消费者的最佳时机等。②

消费品企业的第二项数字化转型动力是提供数字产品和服务，以及用数字化的方式销售产品和服务。长期以来，消费者熟知的大型消费企业需要通过层层分销才能将产品送入零售终端，这里面存在很大的优化空间。数字化时代出现了更多直接面向消费者的营销渠道，企业不仅能够通过这些渠道销售实物产品，也能提供数字化的产品和服务。③

消费品企业的第三项数字化转型动力是提升运营效率。金融、互联网技术、人力资源领域中，不少此前由人来完成的工作，目前已经可以被数字工具替代。例如，一些公司设计出算法，从大批简历中筛选重点信息，为应聘者打分，快速向人力资源部推荐理想的候选者。我们会看到越来越多此类数字化技术提升运营工作效率的例子。对于消费品企业来说，运营效率的提升意味着可以将更多资源投入到理解消费者、进行品牌建设以及开发产品等核心业务中。④

技术塑造全新的理论范式。大数据技术给公共管理带来了一场新的范式革命，这场范式革命表现在：第一，方法论范式的转型。大数据借助于云平台而具有数据搜集、分析、管理、挖掘和重组的功能，以及基于多类型数据和海量数据的预测功能，从而形成一整套基于大数据技术的方法。此类方法在大数据技术诞生前是完全没有的。其数据能实时更新，且接近于全数据，因此被广泛运用于恐怖主义研究、移民研究、战争与冲突研究、国际反腐败研究等社会科学的各个领域。面对这样一个时代和技术，传统的管理方法如定性和定量研究、比较分析、案例分析等基于“小数据”的研究方法，将更多地为数据挖掘、全数据分析等全新的研究方法所代替。简言之，“大数据+”开创了社会科学研究的新技术和新方法。第二，研究思维范式的转型。过去的案例研究、样本研究体现的是数据“精确性”思维、因果关系思维和定性思维，而借助于大数据技术，现已转向“量化”思维，即以全数据为目标的思维，以“混杂性”思维为形式，以量化数据值之间的“相关关系”为核心内容。单纯的“计算社会科学”也并不完全反映“量化”思维。第三，研究对象的转变。大数据技术诞生前，公共管理的对象是人及其相互关系。人既成为管理对象，也成为管理的工具，结果是人成为管理者的“被管理者”。大数据的公共管理对象是人所有活动所产生的数据，目的是用数据及其产生的价值来为人服务，体现了人本主义管理思想。第四，绩效检验方式的转变。此前，绩效检验的目的是以政策的落实和政策对人发挥规制作用来衡量，但政策是否科学则容易被忽视，而且，往往采取刚性强制手段。就是说政策确实发挥了作用，但人也可能因强制而对政策产生抱怨，甚至有些情况下有些人成为反政策的一员。大数据条件下的绩效检验则强调技术对人的所有社会活动产生的数据进行收集、整理、分析，最终使数据通过服务于人来体现其价值，使人在享受价值服务的过程中自觉维护良好的秩序。
从具体的实践层面看，也有了变化。第一，大数据技术使公共管理的实践内容从流量管理向数据管理转化。传统的公共管理尤其强调流程的重要性，这主要是基于行政的科层体制。但在实践中，这会慢慢演变成流程的刻板化，效率日趋下降，甚至影响流程的合法性。而大数据技术则专注于对管理对象的数据收集、分析，它管理的对象是数据，核心是对数据进行处理。第二，大数据使公共管理的实践从事后机械应对转向智能化预先治理。传统的方式，无论是管理还是治理，都是出现了问题才采取措施。即便有所谓的预防性治理或预防性管理，也常常非常盲目，甚至可能没有任何针对性。因此，其典型特征就是事后的机械性。大数据条件下则截然不同，其核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。之所以能够成功，关键在于它是建立在海量数据的基础之上的，而不是基于某个人的主观判断。

技术塑造全新的理论范式。大数据技术给公共管理带来了一场新的范式革命，这场范式革命表现在：第一，方法论范式的转型。大数据借助于云平台而具有数据搜集、分析、管理、挖掘和重组的功能，以及基于多类型数据和海量数据的预测功能，从而形成一整套基于大数据技术的方法。此类方法在大数据技术诞生前是完全没有的。其数据能实时更新，且接近于全数据，因此被广泛运用于恐怖主义研究、移民研究、战争与冲突研究、国际反腐败研究等社会科学的各个领域。面对这样一个时代和技术，传统的管理方法如定性和定量研究、比较分析、案例分析等基于“小数据”的研究方法，将更多地为数据挖掘、全数据分析等全新的研究方法所代替。简言之，“大数据+”开创了社会科学研究的新技术和新方法。第二，研究思维范式的转型。过去的案例研究、样本研究体现的是数据“精确性”思维、因果关系思维和定性思维，而借助于大数据技术，现已转向“量化”思维，即以全数据为目标的思维，以“混杂性”思维为形式，以量化数据值之间的“相关关系”为核心内容。单纯的“计算社会科学”也并不完全反映“量化”思维。第三，研究对象的转变。大数据技术诞生前，公共管理的对象是人及其相互关系。人既成为管理对象，也成为管理的工具，结果是人成为管理者的“被管理者”。大数据的公共管理对象是人所有活动所产生的数据，目的是用数据及其产生的价值来为人服务，体现了人本主义管理思想。第四，绩效检验方式的转变。此前，绩效检验的目的是以政策的落实和政策对人发挥规制作用来衡量，但政策是否科学则容易被忽视，而且，往往采取刚性强制手段。就是说政策确实发挥了作用，但人也可能因强制而对政策产生抱怨，甚至有些情况下有些人成为反政策的一员。大数据条件下的绩效检验则强调技术对人的所有社会活动产生的数据进行收集、整理、分析，最终使数据通过服务于人来体现其价值，使人在享受价值服务的过程中自觉维护良好的秩序。
从具体的实践层面看，也有了变化。第一，大数据技术使公共管理的实践内容从流量管理向数据管理转化。传统的公共管理尤其强调流程的重要性，这主要是基于行政的科层体制。但在实践中，这会慢慢演变成流程的刻板化，效率日趋下降，甚至影响流程的合法性。而大数据技术则专注于对管理对象的数据收集、分析，它管理的对象是数据，核心是对数据进行处理。第二，大数据使公共管理的实践从事后机械应对转向智能化预先治理。传统的方式，无论是管理还是治理，都是出现了问题才采取措施。即便有所谓的预防性治理或预防性管理，也常常非常盲目，甚至可能没有任何针对性。因此，其典型特征就是事后的机械性。大数据条件下则截然不同，其核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。之所以能够成功，关键在于它是建立在海量数据的基础之上的，而不是基于某个人的主观判断。