摘要
传统产业拥抱大数据时代之前，应该建立行业主导型企业的试点和应用场景预研，相关的方案我们在之前的系列文章中已经展开了策略层面的若干讨论。从大数据在产业级或大型企业总体应用规划角度，应整体布局五大重点任务与三大集中化工程。
五大任务
五大重点任务包含了大数据创新环境培育、大数据服务平台构建、大数据产品和服务开发、大数据监管能力提升、大数据基础设施建设机构方面，详见下面的描述：
图 大型企业总体应用规划五大重点任务
坚持培育大创新环境
围绕数据科学理论研究、大数据技术创新研究、大数据应用模型等领域进行前瞻布局，加强大数据基础设施建设与规划，通过与政府和社会资源合作建立各种形式的大数据孵化基地，整合产学研用资源优势联合攻关，研发大数据采集、传输、存储、管理、处理、分析、应用、可视化和安全等关键技术。
持续构建大数据应用平台
?在已有的平台服务尝试基础上，持续的培育大数据的服务创新平台，构建开放、公平、安全的资源交换和监管机制，整合产业生态链各层级的体系内外部资源，促进供给端改革与服务模式创新，形成多层次、梯队化的创新主体和合理的布局，繁荣产业大数据生态。
积极开发大数据产品和服务
充分挖掘大数据在全生命周期和全产业链的应用场景，推进大数据与云计算、移动互联网、物联网、智能服务平台的融合发展，通过市场化运营机制，形成信息服务驱动的新型商业模式和大数据产品，发掘和带动整体的营收效益增长点。
建立健全大数据标准体系从业务、技术、产品、安全、外包、管理、应用等多个角度梳理新闻出版大数据标准需求，建立健全大数据标准体系，重点突破一批涉及大数据的基础性、方法性、应用性标准的研制，指导大数据的采集、共享、交换、加工、应用和服务，为大数据发展夯实基础。
有效提升大数据服务的内控能力
?从公共资源安全传播、非法信息合理控制、个人隐私保护、社会舆论热点监控、政策知识引导灌输等角度，识别各类监管需求。以业务流程架构和信息化架构为基础，甄选各种典型的大数据应用场景和优化主线业务运营规则，使其有效对接和匹配监管控制策略，利用科技创新手段，形成有效的风险预警和应急处置能力，有机联合多种监管部门和社会化资源，落实安全保障能力。
逐步完善大数据基础设施建设
?在已有的基础上，围绕大数据总体生态布局，开展全局性大数据基础设施建设，能够保障重点领域的业务流程持续运营，能够保障核心大数据资产安全，能够保障大数据创新产品的交换和应用效率满足用户体验需求，能够保障大数据基础资源质量合格。
三集措施
三大集中化措施分别包含了集中化规划、集中化运营和集中化管理，详见以下描述：
集中化规划
开展全局性的大数据顶层架构设计，勾勒大数据对于产业生态的支撑愿景，描述大数据产业生态价值链，设计重点领域大数据运营支撑系统构架、识别相应的大数据技术体系架构，识别大数据架构与企业总体信息化架构的对接方案，建立大数据治理机构和管控模式。
集中化运营
优化和重构已有的数据运营流程，设计大数据业务的应用场景和服务模式，集中培养和配置多种专业的大数据人才，整合和扩展数据运营的基础服务资源，持续构建公共支撑性服务平台，形成对于大数据服务的业务连续性、用户体验管理和服务能力保障方面的监控服务和应急响应策略。
集中化管理
从市场化运营角度，要倡导大数据创新业务与企业管理服务的有效整合，有效的集成与ERP和经营分析类业务的整合；从健康运营的角度，要建立现代化的产业大数据监管服务体系；从信息安全的角度，要强化针对大数据产品和服务的安全审计机制。结合互联网技术，通过多种手段促进大数据产业的集约运营和降本增效。
传统产业在适应发展的角度，布局未来发展的市场和产品策略的同时，终归要将数字化运营能力整合到企业综合经营管理能力之中。以大数据为代表的信息化应用工程，识别也将成为企业总体战略规划级的重点课题，这将是企业通往智慧型企业的必经之路，做好专项工程的规划也是让企业自上而下增强创新发展意识的重要举措。
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