2026年企业数据管理水平调研

尊敬的参与者,您好!本问卷旨在了解当前企业数据管理的现状与挑战,为未来的战略规划提供参考。您的回答将严格保密,仅用于统计分析。感谢您抽出宝贵时间参与!

Q1:请问您所在的企业属于以下哪个行业?

制造业
信息技术/互联网
金融服务业
零售/批发业
医疗健康
教育/科研
其他

Q2:您所在企业的员工规模大约是?

50人以下
50-500人
501-2000人
2001-10000人
10000人以上

Q3:您在企业中主要负责的工作领域与数据管理的关系是?

数据战略与治理(如CDO/数据治理负责人)
数据分析与挖掘(如数据分析师、数据科学家)
数据平台与运维(如数据工程师、IT运维)
业务部门使用数据(如市场、销售、运营)
其他支持性岗位

Q4:您认为贵公司目前的数据管理成熟度处于哪个阶段?

初始阶段:数据分散,缺乏统一管理
可重复阶段:部分业务有数据流程,但未标准化
已定义阶段:建立了公司级的数据管理政策和流程
已管理阶段:数据质量可量化监控,流程持续优化
优化阶段:数据驱动决策,成为核心竞争力

Q5:目前,贵公司主要管理哪些类型的数据?(可多选)

客户/会员数据
交易/销售数据
产品/供应链数据
财务数据
员工/人力资源数据
运营/日志数据
市场/竞品数据
物联网/传感器数据
其他

Q6:贵公司是否有明确的数据治理组织或专职团队(如数据治理委员会、数据管理办公室)?

是,有正式且运作成熟的团队
是,但团队处于初步建立阶段
否,但有兼职人员负责
否,完全无人负责
不清楚

Q7:贵公司是否有成文的数据管理政策、标准或规范(如数据安全、数据质量、数据生命周期管理)?

有,且已全面推广执行
有,但仅在部分部门或项目试点
正在制定中
没有,但计划制定
没有,也无计划

Q8:请对贵公司当前数据的整体质量(如准确性、完整性、一致性、及时性)进行评分。(1分-非常差,5分-非常好)

分数
标签

Q9:您认为当前数据质量不高的主要原因有哪些?(可多选)

缺乏数据录入标准
多系统数据孤岛,难以整合
缺乏数据清洗和校验流程
业务部门对数据质量不重视
缺少专门的数据质量监控工具
历史数据遗留问题
其他

Q10:贵公司数据存储与分析的主要技术架构更接近以下哪种?

传统关系型数据库为主
以数据仓库(如Teradata, Greenplum)为核心
构建了数据湖或湖仓一体平台
主要使用云端数据服务(如Snowflake, BigQuery)
混合架构,以上兼有

Q11:贵公司目前主要应用哪些数据分析或人工智能技术?(可多选)

描述性分析/商业智能(BI)报表
预测性分析(如销量预测)
规范性分析(如智能推荐、优化调度)
自然语言处理(NLP)
计算机视觉(CV)
机器学习模型(非AI特指)
尚未大规模应用

Q12:数据安全与隐私保护方面,贵公司是否已采取以下关键措施:数据分类分级、访问权限控制、数据脱敏/加密、合规审计?

四项措施均已全面实施
实施了其中2-3项
仅实施了1项
尚未系统化实施,但有计划
尚未考虑

Q13:如果0分代表“完全不是”,10分代表“完全是”,您认为数据在贵公司的日常运营与决策中,多大程度上发挥了驱动作用?

选项1

Q14:您认为当前阻碍企业提升数据管理水平的主要挑战是什么?(可多选)

高层缺乏重视与战略投入
缺乏专业的数据人才
部门墙严重,数据共享困难
现有技术架构陈旧,难以支撑
数据安全与合规风险顾虑
投资回报率(ROI)不清晰
企业文化尚未转型为数据驱动

Q15:展望2026年,贵公司在数据管理方面的核心战略重点可能是?

夯实基础:建立统一的数据治理体系
提升价值:深化数据分析和AI应用场景
技术升级:向云原生、湖仓一体架构迁移
保障安全:全面强化数据安全与合规
培养团队:引进和培养数据人才
尚不明确

Q16:为达成2026年的目标,您预计未来一年在数据管理方面的预算投入趋势如何?

显著增加
小幅增加
维持不变
可能减少
不确定

Q17:对于提升企业数据管理水平,您最希望获得的外部支持或资源是什么?(如:特定培训、行业最佳实践、政策解读、技术选型咨询等)

填空1

Q18:请留下您对本次调研或数据管理领域的其他任何意见或建议。

填空1
问卷网
2026年企业数据管理水平调研
介绍
本模板旨在评估企业数据管理的成熟度与挑战。帮助您了解管理现状、识别核心问题、规划未来战略,适合各行业企业的管理者、数据团队和咨询机构制定科学的数据驱动发展路线。
标签
数据分析
企业调研
关于
1天内
更新
0
频次
18
题目数
分享
问卷网
有问题?问问AI帮你修改 改主题:如咖啡问卷改为奶茶问卷