大数据时代是数据驱动的智能时代，数据作为和人、财、物比肩的资源，正在成为组织的财富和创新的基础。数据资源作为一种特殊的资源，不同于其它有形资源可以直接产生使用价值，数据的集中整合管理是数据资源价值挖掘的必由之路，没有卓有成效的数据管理，就没有数据资源价值的提升。因此，必须有一个专门的独立机构来对其进行有效管理和运作，才能充分的挖掘数据资源的潜在和增值价值，使其为组织机构产生更大效益。数据中心作为信息化建设的主力军、先锋队，在信息化建设中一直发挥着重要作用，也是汇集各业务部门的数据，实现数据资源化和体系化最方便、最直接的部门，最适合承担这一职责。
作为大数据时代的新一代数据中心，数据中心需要进行相应的职能转变，由数据的保管者转变为数据的管理者和加工者，从被动的响应领导的要求转变为主动向领导及各业务部门提供数据服务。为了实现这一转变，数据中心需要围绕组织的核心目标规划和开展信息化建设工作，通过建立统一的数据标准和完备的数据资源体系来打破信息孤岛、盘活现有资产，使组织机构由“业务驱动”转变为由“数据驱动”，从而达到精细化管理以及为决策层、管理层、操作层提供全方位、多层次的信息服务，逐步形成以“数据管理、监测评价、信息服务”为主要特征的三位一体的新型数据中心。
用数据驱动业务之所以可行。一方面是因为业务是多变的，而数据是相对稳定的。也就是说对于一个组织而言，只要业务范围没有大的变化，业务和管理所需要的数据就不会有很大的变化。但是组织中的机构调整、管理创新等却会对业务流程不断带来变化。如果在设计时将数据与应用分开，将有效化解数据稳定与流程多变的矛盾。另一方面数据是信息的载体，贯穿于组织内所有的业务工作。业务本身就是一系列接收数据、处理数据和产生数据的过程，可以说管理数据，本质上就是管理业务。
通过构建用数据驱动业务的模式，可以实现从数据本质的规律出发，建立结构完备、组织有序、灵活可扩展的数据资源体系，支持跨部门、跨地区资源共享和业务协同，从而成为真正有灵魂的新一代数据中心。
在以数据驱动业务的模式中，数据中心将集中汇聚来自于各个业务部门及社会公众的海量数据。以指标体系为框架，将跨部门、跨领域的各类数据按照一定的秩序和内部联系进行组织，形成统一的数据资源体系。以数据资源体系为基础，通过构建各类监测评价和分析应用服务，实质性响应日常管理和领导决策中的个性化需求，同时支持决策结果通过指标体系直接反馈到各部门、各系统，从而形成“决策”→“工作布置”→“工作落实”→“监测评价”→“再决策”这个不断循环的业务闭环。
打造“有灵魂的新一代数据中心”，真正实现以数据驱动业务，具体的内容包括以下几个方面。
1.以顶层设计紧扣核心目标，通过指标体系全面描述和刻画业务
顶层设计就是从整体出发，考虑一整套完整地解决各层次问题，调动各层次资源的方法，围绕全局目标，有序地、渐进地落实和推进，最终达成整体目标的实现。
业务和技术是顶层设计的两大范畴，顶层设计中所指的业务，不但包括业务职能、业务结构、业务流程，还要包括业务体制、业务法律法规、业务模式、业务布局等内容。顶层设计中所指的技术，主要是指从全局和整体出发，对技术战略、技术框架和技术标准的分析和定义，以模块化服务的形式，来定义组织内所有的应用系统。进行顶层设计，就是用系统规范的科学理论方法，描述业务和技术的状态，理清业务和技术中的各种关系，确定建设目标，选择和制定实现目标的路径和战略战术，从信息化的“今天”走向信息化的“明天”。
指标体系（业务指标体系/工作指标体系）是组织战略目标分解、落实的一个最有效的途径，使得组织各项工作和任务顺着指标体系的脉络顺畅地、有针对性地、无遗漏地布置和落实，从而推进组织优化和改进工作，不断提高组织管理现代化水平。可以说，指标体系是一种先进、科学的工作方法，可以全面刻画组织各层次、各阶段的工作目标和内容，确保整体的、顶层的需求不被遗漏，全局性、战略性工作能够全面体现和落实，实现顶层决策与基层具体工作之间、业务工作与信息化工作之间的紧密结合和高度融合。
指标体系是业务管理工作和信息化工作之间的桥梁。一方面，它把二者有机地结合在一起，使得信息化建设更紧密地切合组织核心工作的要求，有效推动信息化建设与组织业务改革的良性互动；另一方面，它把二者有效地分离，使得业务人员更专注于业务，信息化人员更专注于技术，业务工作的调整变化通过指标体系的调整来反映。同时，指标体系可以有力推动各类资源管理和使用的透明化，通过指标体系可以方便、客观、全方位地掌握各项工作的执行情况、各类资源的使用情况，客观公正地评价工作成果，更加合理地分配和调度资源，提高组织效率，降低组织运行成本，确保组织健康、快速发展。
2.建立独立于行业的、完备的、可动态演进的数据中心业务流程
要在各业务处理基础上归纳、抽象形成独立于行业的、完备的、可动态演进的数据中心全业务流程。即规划设计、数据采集、整合加工、综合应用、发布共享、信息服务与推送。
资源规划设计是对全业务过程的规范化和标准化建设的业务环节。规划设计以“指标体系标准化”为核心业务内容、但又不局限于指标体系，其着眼点在于业务元数据体系的标准化、业务全过程的规范化和标准化建设。
数据采集是面向数据资源采集的业务环节。数据采集是数据资源整合过程中的一个基础步骤，实现多渠道、灵活、有效的数据采集，把各种类型的数据信息从各自不同的来源汇聚到数据中心。
数据整合加工是面向数据资源整合的业务环节。整合加工是数据资源整合过程中的一个核心步骤，它实现的是把采集来的各种数据按照统一的技术业务规范整合成为一个整体，在完善管理的基础上为后续的各种信息应用服务提供高质量、规格一致的基础数据资源。
综合应用是面向数据资源分析应用的业务环节。它实现的是把基础数据资源按照分析应用的需要重组为分析型数据，并基于这些数据资源通过提供一整套分析应用环境来满足各种用户、不同深度的研究分析需要。
发布与共享是面向数据资源共享与发布的业务环节。数据的共享与发布是两种最基本的信息服务形式。通过共享服务，各部门可及时的获取所需的数据信息资源，从而满足部门自身的数据需要；通过信息发布服务，社会公众可以通过信息门户及时获得准确、详尽的各类数据和各种分析信息。
信息服务与推送是集中面向信息服务的业务环节，是业务体系中“服务”概念的集中体现。实现一个内容丰富而细致完善的信息服务体系是最根本核心。
基于数据中心全业务流程，打造有灵魂的新一代数据中心的核心内容可以概括为构建以指标体系为核心的立体元数据体系、以元数据体系为框架和指南的数据资源体系以及以服务为中心的资源服务体系。
3.采用基于业务对象的应用系统构建策略
基于业务对象的应用系统构建策略的核心是以指标体系为基础，以改变当前固化的业务应用建设和管理方式为出发点，建立一套灵活、通用的业务对象管理机制，对各类业务对象进行统一的设计和管理，形成完备的、灵活可扩展的业务对象管理体系。有效适应和解决跨行业业务对象多变以及由于业务变革而导致的业务范围和管理流程不断调整等问题，满足用户个性化和持续改进的需要，真正实现“随需而变”的应用。
在基于业务对象的应用系统建设过程中，“资源化”的思路与方法贯穿始终。一方面，在元数据体系的支撑下，业务对象通过元数据体系进行统一的组织和管理，使得用户可以高效、便捷的复用，快速创建针对特定业务需要的功能；另一方面，随着基于业务对象的应用系统建设的不断增多，业务对象会在数量、质量上不断积累和完善，使得在应用系统的建设过程中可复用的资源也更为丰富，使得系统的建设更加规范、可扩展以及可管理。从而支持和促进整体业务体系在实际的业务过程中不断的向前发展和动态演进，具有更长久的业务生命力。
