2026年企业大数据应用效果调研

2026年企业大数据应用效果调研

尊敬的参与者，您好！本次调研旨在了解当前企业大数据应用的实际效果、挑战与未来展望。您的宝贵意见将为行业实践提供重要参考。本问卷匿名填写，预计耗时约8-10分钟，感谢您的支持！

Q1:您所在的企业所属的行业是？

信息技术/互联网

金融/保险

制造/工业

零售/电商

医疗健康

教育

能源/公用事业

其他

Q2:您在企业中担任的角色与数据工作的相关度是？

数据战略决策者（如CDO、高管）

数据管理与分析核心成员（如数据分析师、数据科学家、数据工程师）

业务部门使用者（如市场、运营、产品经理）

IT/技术基础设施支持

其他

Q3:截至2026年，贵公司开展系统性大数据应用（如数据分析、数据驱动决策、数据产品）的年限大约是？

尚未系统开展

1年以内

1-3年

3-5年

5年以上

Q4:总体而言，您如何评价大数据应用为贵公司带来的整体价值？（0分表示毫无价值，10分表示价值极高）

选项1

Q5:请对以下大数据应用目标的达成效果进行评分（1分表示非常差，5分表示非常好）

分数

标签

Q6:目前，大数据技术主要应用于贵公司的哪些业务环节？（可多选）

市场营销与客户关系管理（CRM）

供应链与物流管理

产品研发与设计

生产制造与质量控制

财务与风险控制

人力资源与组织管理

IT运维与安全管理

尚未明确应用场景

Q7:贵公司的大数据技术栈（如Hadoop, Spark, Flink, 数据仓库/湖，BI工具等）建设情况如何？

零散、不成体系

已建立核心基础平台，但整合度一般

已建成统一、高效、可扩展的技术平台

主要依赖外部SaaS服务

不清楚

Q8:目前，贵公司内部数据质量（如准确性、完整性、一致性、及时性）的总体状况如何？

非常差，严重阻碍分析

一般，存在较多问题

良好，基本满足需求

优秀，是公司的核心资产

不确定

Q9:您认为当前阻碍大数据应用效果进一步提升的主要挑战有哪些？（可多选）

数据孤岛严重，难以打通

缺乏清晰的数据战略与业务目标对齐

数据人才（数据科学家、工程师等）短缺

技术基础设施不完善或过时

数据安全与隐私合规压力

业务部门对数据价值的认知与接受度不足

投入成本（技术、人力）过高

缺乏有效的效果评估体系

Q10:在数据驱动决策的文化建设方面，贵公司处于哪个阶段？

决策主要依赖经验与直觉

开始尝试在部分领域使用数据报告

数据已成为多数重要决策的必要参考

已形成“用数据说话”的普遍文化，决策高度依赖数据

不确定

Q11:与2023年相比，贵公司对大数据项目的投资意愿在2026年有何变化？

显著减少

略有减少

基本持平

略有增加

显著增加

Q12:展望未来2-3年（至2028/2029年），贵公司计划重点探索或加强哪些大数据相关领域？（可多选）

人工智能/机器学习与大数据深度融合

实时流数据处理与分析

数据编织（Data Fabric）或数据网格（Data Mesh）架构

增强分析（AI驱动的自动化分析）

数据产品化（将数据能力封装为内部或外部服务）

数据资产管理与运营（DataOps）

隐私计算与联邦学习

可持续发展（ESG）相关数据分析

Q13:您认为，到2026年，行业对于“数据效果”的评估重点，是否从“技术能力”转向了“业务价值”？

完全转变，业务价值是唯一核心

显著转变，业务价值主导，技术是支撑

部分转变，技术与业务价值并重

尚未明显转变，技术能力仍是主要评估点

不确定

Q14:请评估以下因素对大数据应用成功的重要性（1分表示非常不重要，5分表示非常重要）

分数

标签

Q15:请分享一个贵公司通过大数据应用取得的具体成功案例或经验（可选，请勿涉及敏感商业信息）。

填空1

Q16:对于希望提升大数据应用效果的企业，您最重要的建议是什么？

填空1

Q17:您是否愿意在后续接受关于本次调研主题的简短访谈（约15分钟）？

愿意

不愿意

视情况而定

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