2026年企业数据管理调研

2026年企业数据管理调研

您好！感谢您参与本次关于2026年企业数据管理的调研。本问卷旨在了解企业在数据治理、技术应用及未来规划方面的现状与挑战。您的回答将为我们提供宝贵洞见，所有信息仅用于统计分析，并严格保密。请根据贵公司的实际情况填写。

Q1:您所在企业的行业属于？

信息技术/互联网

金融/保险

制造/工业

零售/贸易

医疗/健康

教育/科研

能源/公用事业

其他

Q2:贵公司的员工规模约为？

1-50人

51-200人

201-1000人

1001-5000人

5000人以上

Q3:目前，数据在贵公司被视为什么级别的资产？

核心战略资产，是决策和创新的基础

重要运营资产，支持日常业务

一般性信息资产，价值有待挖掘

尚未形成明确的资产化认知

Q4:目前，贵公司已开展或计划在2026年前开展哪些数据管理领域的工作？（可多选）

数据治理（政策、标准、组织）

数据质量管理

主数据管理

元数据管理

数据安全与隐私保护

数据架构与集成

数据分析与商业智能

数据湖/数据仓库建设

人工智能/机器学习数据准备

数据资产运营与价值评估

Q5:贵公司是否设立了专门的数据管理职能部门（如CDO办公室、数据治理委员会等）？

是，已设立并正式运作

是，已设立但功能尚在完善

否，但计划在2026年前设立

否，目前无设立计划

Q6:请评估贵公司当前数据管理体系的成熟度（1分=非常初级，5分=高度成熟）。

分数

标签

Q7:您认为当前阻碍贵公司数据管理能力提升的主要挑战有哪些？（可多选）

缺乏高层支持与战略共识

部门间数据孤岛严重

数据质量参差不齐

缺乏专业的数据人才

技术与工具落后

数据安全与合规风险

投入成本高，ROI不明确

缺乏有效的衡量指标与评估体系

Q8:在2026年，贵公司对数据管理技术（如数据编织、DataOps、数据湖仓等）的投入计划是怎样的？

大幅增加投入，作为技术战略重点

适度增加投入，保持与业务同步

维持现有投入水平

可能减少投入

不确定

Q9:为应对未来的数据挑战，贵公司更倾向于通过哪些方式获取数据管理能力？（可多选）

内部培养团队，自主建设

采购成熟的商业软件/平台

采用开源技术方案

与第三方咨询/服务公司合作

通过云服务商获得一站式服务

Q10:您认为到2026年，生成式AI技术（如大语言模型）将对企业的数据管理实践产生何种影响？

革命性影响，将重塑数据管理流程与工具

重要影响，成为数据分析和应用的关键赋能者

一定影响，主要在特定场景辅助数据工作

影响有限

难以判断

Q11:在数据安全与合规方面，贵公司未来两年最关注的领域是？（可多选）

数据跨境传输合规

个人隐私信息保护

防范内部数据泄露

满足行业特定监管要求

数据主权与本地化

AI模型与数据的伦理安全

Q12:您预计到2026年，数据驱动决策在贵公司核心业务决策中的占比将达到多少？

超过75%

50%-75%

25%-50%

低于25%

难以预计

Q13:请简述您对“2026年理想的企业数据管理体系”的一个关键特征或愿景。

填空1

Q14:您认为，实现高效的数据管理，最关键的成功因素是什么？

高层领导的坚定支持与推动

清晰的数据战略与业务目标对齐

跨部门协同的组织与文化

先进且适用的技术工具

专业的数据人才队伍

Q15:总体而言，您对贵公司在2026年达成其数据管理目标有多大信心？（1分=毫无信心，5分=充满信心）

分数

标签

Q16:我们非常希望聆听您更多的见解。您对本次调研主题还有其他任何评论或建议吗？

填空1

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