综合平衡、创新为先，在前面的工作完成后，从系统的层面综合平衡，实现统筹规划、分布实施，以效益驱动为原则，不断突破重点要素发展，从而形成滚雪球的良性循环，在各个组织、流程、业务方面实现创新，从而形成一个高水平的大数据发展顶层设计。
鲁四海：大数据顶层设计看来确实是一个复杂的工程，那么有哪些原则是必要遵循的？
李正海：在进行大数据顶层设计时，需要收集足够的信息，确立多个方案，与相关的资源相匹配。大数据顶层设计的内容首先需要有可行性，是可实施可操作的，表述简洁明确，实施量化管理。然后需要有关联性，大数据项目不是单元项目，抽一发而动全身，因此对于各个要素之间的联动关系、博弈关系需要理顺，例如各个部门之间的利益平衡问题。第三是技术先进性，大数据是典型的技术密集型事业，因此需要有国际化视野，结合国际发达国家、国际500强公司的层次进行设计，并且不断动态创新。第四是有经济性，综合平衡大数据的投入产出，充分利用互联网时代的外部资源，实现生态发展，优化资源配置，从而获得较高的经济与社会价值。
鲁四海：我们知道制定发展目标是顶层设计的一项重要内容，那么应该如何来制定大数据发展目标呢？
李正海：首先大数据发展的目标制定需要把握大目标、长期目标、预测目标的思路。所谓大目标就是目标的制定需要足够宏大、足够先进、足够创新，对经济、社会、企业发展有着重大影响，就像美国的登月计划，通过重大目标，促进大家为之努力，为之产生激情，端正态度，不懈努力。目标制定是长期的，不是短期的，因此可以包括短期的紧急的项目，但是这不是重点，重点是相对长期的目标，例如考虑10年，重点3到5年，这样通过一段时间的工作，可以获得一定的有规模的收益，有着明显的改进创新。第三是预测为核心，这种预测是顶层设计的基础，首先需要利用大数据对单位的发展进行预测，更要预测整个社会、经济、政治发展，再进一步考虑如何发展大数据预测技术本身。第二大数据的目标确立可以从三个维度来考虑，这三个维度分别是业务目标、数据目标和对标目标。大数据通常理解是项技术，是物理世界向虚拟世界的转变，因此数据是为业务服务的，针对什么样的业务发展目标，那么就可以根据业务发展来制定大数据目标。笔者更建议针对业务问题，利用数据思维的方式进行业务问题的提出、收集数据、分析，提出解决方案，再分析评价，将解决方案进行实施，而不是为了大数据而大数据，这是要排一位的。单位的战略发展目标指引大数据发展目标，大数据促进战略发展目标优化创新。然后才是数据目标，数据目标可以套用亚信武源文武总的说法，数据大到有商业价值就是大数据，那么在没有达到一定的数据规模之前，往往也难于发现一定的价值，因此需要付出
一定的成本来设置数据目标，让数据的总量过了阀值，例如曾经的一份材料中介绍，传统的医疗分析，数千样本就很难得，但是这样的样本数，发现潜在规律，例如遗传基因缺陷，数据量是不够的，而到了2万以上的样本数，才会显著。但是针对数据，我们需要注意的是，仍然不是为了大数据而无限制地扩展大数据，需要考虑收益与成本之间的平衡。第三是竞争目标，例如其他国家、其他部委、集团、企事业单位，有什么样的大数据规划，自身也对应地制定相应的顶层设计，但是这种设计需要不同的策略，例如采取的是追随策略，还是在别人的基础上的超越策略，还是充分考虑了各方情况后，采取的创新策略。第三大数据发展目标可以分成应用目标、技术目标、基础保障目标。应用目标方面包括单元应用目标、内部的集成应用目标、外部集成目标、数据共享目标。在技术目标方面可以按照大数据的业务流程，从数据的采集、传输、存储、清洗、装载、统计分析、数据挖掘、可视化、数据应用等多个方面考虑提升技术水平，购置相关资源，进行人员培养，结合业务应用，从而达到既有点的先进性，又有面的普遍性。在基础保障目标方面，确立大数据项目的资金投入目标、组织保障目标、制度文化建设目标，完成基础设施投入，从而保障大数据顶层设计的落地执行的可靠有效。
鲁四海：有了发展目标，是不是就要去规划重点任务，通过抓重点任务，实现大数据发展目标，那么大数据重点任务又当如何选择？