鲁四海：最后一个问题，要做好大数据顶层设计，应该怎么样去开展顶层设计工作？
李正海：大数据顶层设计工作是项任务艰巨、技术难度大、跨度大的复杂工作，可以按照如下的模式进行相关工作。构建大数据顶层设计的内部组织，包括领导小组、工作组，领导小组一般由单位一把手担任，成员包括各个部门的负责人等，领导小组负责重大决策、顶层设计初步框架、最终结果的审定工作以及工作组人员构成等。工作组一般可以由单位主管信息化工作副职担任，但是更好的模式是轮换制度，例如初期由业务副总担任，例如工厂的生产副厂长，后期由工厂CIO担任，工作组的成员则包括各业务单位人员、重要相关部门副职、具体负责人员担任。制定顶层设计的方案可以分成几个阶段，每个阶段产生不同的产出物，例如首先是大数据顶层设计草案，然后是大数据顶层设计可行性方案，最后是大数据顶层设计的执行方案。在草案阶段，由领导小组商定，可行性方案则由工作组，会同外部专家，采取会议、沙龙等方式，深入探讨，对企业进行调研，并分析市
场环境、社会环境、国际发展动态，研究研发趋势，最终形成可行性方案，并提交领导小组讨论、优化改进、审定。再在顶层设计可行性方案基础上，制定大数据顶层执行方案，规定组织安排、发展计划、重点任务、关键技术、必要的保障措施等、起步项目等。在工作安排中，尤其强调与外部的资源合作，首先是单位紧密相关的单位，例如供应链上下游单位，然后是同行、政府相关管理部门、本单位地区政府部门，然后是高校、研究机构、著名国际化公司，相关互联网公司，跨界的大数据应用有显效的单位等，从而保障大数据顶层设计工作的智力水平、信息完整性、集成性、可持续发展性。
中国首席数据官联盟/中国CDO精英俱乐部是国内首个以CDO为核心的技术型非盈利性联盟组织，遵循自愿、平等、合作的原则。其发起人为刘冬冬、鲁四海、葛涵涛。我们希望成为中国大数据产业创新与发展推动者，为实现中国大数据产业全球领先而努力。我们将一如继往的打造跨行业、跨领域的商业精英交流平台，提升CDO在企业中的地位，提升企业的数据化水平，将数据变为未来企业发展的核心驱动力并最终推动中国大数据产业整体发展水平。
鲁四海：大数据领域很少有人提到顶层设计，所以先请您给讲一下您眼中的顶层设计是什么？
李正海：好的，顶层设计是需要综合运用系统论、博弈论、控制论的方法，从全局的角度，对大数据工作的各方面、各层次、各要素统筹规划，以集中有效资源，高效快捷地实现大数据发展目标。
顶层的定位：既然是顶层设计，那么首先就必须有顶层的定位，在实际的运作中，编制顶层设计的人员，往往不是企业的最高领导，这就需要编制者把自己定位在最高领导的层面来看待问题，而作为大数据项目，必须体现足够的高度，这就意味着还需要以更高的角度来定位，一般建议至少再提升三个层次。具体而言，例如一个工厂制定大数据目标，可能编制者是企业的CIO，CIO就必须首先把自己提升到CEO的层面，再扩展三层，那就分别是集团层面、行业层面、地区经济层面（供应链生态层面）。要素梳理：然后是顶层设计需要考虑各要素，从全局角度看待，运用系统论的方法，建议可以按照高度、长度、角度的方法进行设计。高度方面例如按照组织维度，在企业可以按照工人、班组长、车间主任、副总经理、总经理这样的高度不断上升；长度方面针对流程，例如企业的合同发展流程，这个流程需要实现全流程、全生命周期，从询价、合同、付款、发票、发货、收货、验收、安装调试、售后服务，并指导服务中产生的问题促进产品的改进；角度也可以理解为维度，大数据涉及多个维度，例如企业中的产品角度、商务角度、技术角度、工厂角度、设备角度等。分析关系：需要分析系统与要素之间的关系，要素与要素之间的关系，这种关系是因果关系、关联关系、逻辑关系等等。在数据层面上，需要考虑数据的总分关系、比较关系、时序关系、空间关系、关联关系等等，这种关系需要注意的是不仅仅要考虑单个要素与单个要素之间的关系，更需要考虑多要素之间的关系，从而构建模式、模型。要素提升：针对各种要素，需要分析要素的现状、需求，确立要素的发展目标、资源分配、具体任务、行动计划和执行保障措施等。这是大数据顶层设计的颗粒化考量，也是大数据顶层设计能否可行的关键。