企业数据治理规范化程度调研问卷

尊敬的参与者，您好！本问卷旨在评估贵企业数据治理的规范化程度，以识别优势与改进空间。您的反馈将严格保密，仅用于统计分析。感谢您的宝贵时间与贡献！

Q1:您在企业中担任的职位与数据治理的关联程度是？

直接负责数据治理工作（如CDO、数据治理专员）

工作内容与数据治理高度相关（如数据分析师、IT架构师）

工作内容偶尔涉及数据使用或管理

工作内容基本不涉及数据

Q2:您认为企业高层对数据治理工作的重视与支持程度如何？

非常重视，是战略核心，有明确投入

比较重视，有相关讨论和初步支持

一般，仅停留在口头或概念层面

不太重视，缺乏实质性支持

不清楚

Q3:企业是否已设立正式的数据治理组织（如数据治理委员会、办公室）？

已设立，且运作良好

已设立，但运作效果一般

正在筹建中

暂无计划设立

不清楚

Q4:企业是否已发布成文的数据治理战略、政策或顶层框架文件？

已发布全面、正式的文件，并定期更新

已发布基础性文件，但内容较为笼统

有相关草案或讨论，但未正式发布

完全没有

不清楚

Q5:企业是否明确了数据资产的所有者（Data Owner）或管理员（Data Steward）？

在关键业务领域已清晰定义并落实

在部分领域有定义，但未全面覆盖

有概念，但未正式定义和任命

完全没有

不清楚

Q6:企业目前已建立了哪些数据管理相关制度或流程？（可多选）

数据质量标准与检核流程

数据安全与隐私保护制度

数据生命周期管理制度

元数据管理制度

主数据/参考数据管理制度

数据访问与权限申请流程

数据质量报告与问题处理流程

以上均无

Q7:企业是否有统一的数据管理技术平台或工具支持（如元数据管理、数据质量、数据目录工具）？

有企业级统一平台，功能较完善

有多个分散的工具，能满足部分需求

仅有基础数据库或文档管理工具

基本依赖人工和办公软件

不清楚

Q8:请评估企业当前数据质量（如准确性、完整性、一致性、及时性）的整体水平。（1分表示非常差，5分表示非常好）

分数

标签

Q9:当发现数据质量问题时，通常的解决效率如何？

有明确流程，能快速定位并解决

能解决，但流程长、协调困难

解决过程缓慢，常不了了之

基本无法有效解决

未遇到过/不清楚

Q10:企业是否定期对员工进行数据治理意识或技能培训？

定期组织，覆盖范围广

偶尔组织，覆盖特定人群

仅在新政策发布时进行简单传达

从未组织过

不清楚

Q11:数据治理工作的绩效是否与相关团队或个人的考核挂钩？

是，有明确的考核指标

是，但指标较为模糊

计划中，尚未实施

否，完全没有挂钩

不清楚

Q12:不同业务部门或系统间的数据共享与协作顺畅度如何？

非常顺畅，有标准接口和流程

比较顺畅，但需较多人工沟通

一般，存在壁垒和协调成本

非常困难，部门墙现象严重

不清楚

Q13:企业是否对数据治理的投入与产出（如效率提升、风险降低、收入增长）进行量化评估？

有系统的评估方法和定期报告

有部分评估，但不成体系

仅进行定性描述或案例总结

从未评估过

不清楚

Q14:您认为当前企业在数据治理方面面临的主要挑战是什么？（可多选）

高层重视与资源投入不足

缺乏清晰的组织与职责定义

制度流程不完善或执行不力

技术工具与平台支撑薄弱

数据质量历史问题积重难返

部门壁垒与文化阻力

员工意识与技能不足

法律法规符合性压力大

其他

Q15:与同行业领先企业相比，您如何评价本企业数据治理的成熟度？

明显领先

略有领先

基本持平

略有落后

明显落后

无法评价

Q16:基于您对当前数据治理状况的了解，您向公司内部其他部门推荐遵循现有数据治理流程的可能性有多大？（0-10分，0分=完全不可能，10分=极有可能）

选项1

Q17:未来1-2年，您认为企业应在数据治理的哪个方面优先加大投入？

完善组织与职责体系

制定/优化政策与流程

建设/升级技术平台

开展数据质量专项提升

加强培训与文化宣导

建立度量和考核机制

其他

Q18:请简要描述您对提升企业数据治理规范化水平最迫切的一项建议。

填空1

企业数据治理规范化程度调研问卷

介绍

本模板旨在评估企业数据治理的规范化水平。帮助企业识别治理现状、发现改进空间、规划优化路径，适合企业管理者与数据团队开展科学的数据治理能力诊断。

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