2026年企业云计算与大数据平台建设调研

尊敬的参与者,您好!本次调研旨在了解企业在未来2-3年内对云计算与大数据平台建设的规划、需求与挑战。您的宝贵意见将帮助我们洞察行业趋势,为技术选型与战略制定提供参考。本问卷匿名进行,所有数据仅用于统计分析,感谢您的参与!

Q1:您所在企业的行业领域是?

金融/保险
制造/工业
零售/电商
医疗/健康
科技/互联网
教育/科研
政府/公共事业
其他

Q2:贵企业目前的员工规模大约是?

少于100人
100-500人
501-2000人
2001-10000人
10000人以上

Q3:贵企业当前IT基础设施的主要部署模式是?

完全本地化部署(On-Premise)
以本地化为主,部分业务上云
以公有云为主,混合云为辅
全面采用公有云服务
其他

Q4:在规划2026年的云计算平台时,贵企业最关注的核心驱动因素有哪些?

成本优化与弹性伸缩
业务敏捷性与快速创新
数据安全与合规要求
系统高可用与灾备能力
支持AI/机器学习等新工作负载
整合现有异构IT环境
提升开发运维(DevOps)效率
其他

Q5:对于2026年的大数据平台,贵企业预计处理的数据量级将达到?

TB级别
PB级别
EB级别
尚未有明确预估

Q6:贵企业计划在2026年的大数据平台上重点开展哪些类型的分析?

实时流数据处理与分析
批量数据仓库与历史分析
交互式即席查询(Ad-hoc Query)
图数据分析与关系挖掘
预测性分析与机器学习建模
数据可视化与商业智能(BI)
其他

Q7:在云服务商选择上,贵企业更倾向于哪种策略?

深度绑定单一主流云厂商(如AWS, Azure, 阿里云等)
采用多云策略以规避锁定和优化成本
主要依赖私有云或行业云
尚未确定,正在评估中

Q8:您认为“数据安全与隐私保护”在2026年云计算与大数据平台建设中的重要性如何?(1-5分,1为不重要,5为极其重要)

分数
标签

Q9:在建设未来平台时,您预计会遇到哪些主要的技术挑战?

数据孤岛整合与治理
实时数据处理性能
海量数据存储成本
复杂计算框架(如Spark, Flink)的运维
AI/ML模型的管理与部署(MLOps)
多云/混合云环境下的统一管理
缺乏相关技术人才
其他

Q10:贵企业对于云原生技术(如容器K8s、微服务、服务网格)的采纳程度计划是?

已大规模应用,并作为未来核心架构
正在试点和部分业务中应用
计划在未来2-3年内开始评估和引入
暂无明确计划
不了解相关技术

Q11:在数据治理方面,贵企业计划优先建设或加强哪些能力?

数据质量监控与管理
元数据管理与数据目录
主数据管理(MDM)
数据安全分级与脱敏
数据生命周期管理
数据合规与审计
其他

Q12:对于大数据平台的技术栈,贵企业更倾向于?

采用某一家云厂商的全托管服务(如AWS EMR, Azure HDInsight)
基于开源组件(如Hadoop, Spark)自建或使用第三方发行版
采用商业化的独立大数据平台产品
尚未确定

Q13:您认为“可持续发展/绿色计算”(如降低能耗)因素在未来平台建设决策中的影响程度如何?(1-5分,1为无影响,5为决定性影响)

分数
标签

Q14:贵企业计划如何获取和培养支撑未来平台所需的专业技术人才?

主要依靠内部培养和转型
以外部招聘成熟人才为主
与高校、培训机构合作定制培养
更多地依赖外部供应商/合作伙伴的技术支持
尚未有明确计划

Q15:在AI与大数据融合方面,贵企业关注哪些平台能力?

一站式从数据准备到模型训练的平台
高效的模型训练与调优基础设施
模型的大规模在线部署与 Serving
特征工程与特征库管理
模型监控与持续迭代(MLOps)
暂未考虑AI与大数据平台的深度融合

Q16:预计到2026年,贵企业在云计算与大数据平台上的年度IT预算投入趋势是?

显著增加
小幅增加
与目前持平
可能减少
不确定

Q17:您认为,要成功建设并运营2026年的云计算与大数据平台,企业高层最需要转变的一个观念或提供的一项关键支持是什么?

填空1

Q18:您所在的部门或角色是?

IT技术/研发部门
数据/分析部门
业务部门
战略/规划部门
管理层
其他

Q19:基于您对行业和技术的了解,您有多大意愿向同行推荐“尽早规划面向2026年的云与数据平台战略”这一做法?(0-10分,0分=完全不推荐,10分=极力推荐)

选项1

Q20:请分享您对本次调研主题(2026年企业云计算与大数据平台建设)的其他任何看法、建议或关注点。

填空1
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2026年企业云计算与大数据平台建设调研
介绍
本模板旨在收集企业对未来云计算与大数据平台建设的战略规划与需求。帮助您洞察技术趋势、评估预算投入、识别关键挑战,适合企业IT决策者、技术规划部门及行业分析师制定前瞻性的数字化基础设施蓝图。
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