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云计算评选场景下数据收集规范与分析指南认知度调研

您好！本次调研旨在了解行业从业者对云计算评选活动中数据收集规范与分析指南的认知及实践情况，您的真实反馈将帮助我们完善相关标准与指引，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的单位类型是

云服务提供商
第三方评选/评测机构
企业IT/云计算采购部门
行业研究/咨询机构
高校/科研院所
其他

Q2:您从事云计算相关工作的年限是

1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上

Q3:您是否参与过云计算相关评选活动（含参评、承办、评审等环节）

多次参与
偶尔参与
仅了解未参与
完全不了解

Q4:您认为云计算评选中，数据收集环节的核心价值体现在哪些方面

保障评选结果客观公正
提升评选流程透明度
为后续行业分析提供可靠依据
帮助参评方精准展示自身能力
降低评选过程中的沟通成本
其他

Q5:您对当前国内云计算评选领域数据收集相关规范的完善程度评价是

非常完善，有统一明确的执行标准
比较完善，多数场景有规则可依
一般，仅部分环节有零散要求
不太完善，缺乏统一可落地的指引
完全不完善，无明确规范

Q6:您认为当前云计算评选的数据收集过程中，最常见的问题有哪些

采集指标定义不统一，口径差异大
数据来源真实性难以核验
过度采集非必要参评信息
数据存储与使用缺乏安全保障
采集流程不透明，参评方知情权不足
数据清洗与校验规则不明确
其他

Q7:在云计算评选的数据收集阶段，您认为以下哪些指标属于必须采集的核心维度

云服务基础性能指标（算力、存储、网络等）
服务可用性与SLA达成率
安全合规资质（等保、密评等）
客户服务与响应能力
实际落地案例规模与效果
产品功能迭代频率
定价模式合理性
其他

Q8:您认为云计算评选的数据收集过程中，是否需要对参评方提交的材料进行第三方交叉核验

非常有必要，所有核心数据均需核验
比较有必要，仅核心指标需核验
无所谓，不影响结果公正性
没必要，会增加评选成本与周期

Q9:请您对以下数据收集方式在云计算评选中的可靠性进行评分（1分最低，5分最高）：参评方自主提交材料

分数
标签

Q10:请您对以下数据收集方式在云计算评选中的可靠性进行评分（1分最低，5分最高）：第三方监测工具自动采集

分数
标签

Q11:请您对以下数据收集方式在云计算评选中的可靠性进行评分（1分最低，5分最高）：参评客户访谈与问卷调研

分数
标签

Q12:请您对以下数据收集方式在云计算评选中的可靠性进行评分（1分最低，5分最高）：公开渠道信息（官网、财报、公开招投标信息等）爬取

分数
标签

Q13:您认为云计算评选中，合理的数据收集周期应为多长

1周以内
1-2周
2-4周
1-3个月
3个月以上

Q14:您认为一份完善的云计算评选数据收集规范，应当包含以下哪些核心模块

采集指标定义与口径说明
数据采集流程与权责划分
数据真实性核验标准
数据安全与隐私保护要求
异常数据处理规则
数据留存与销毁规则
违规采集的问责机制
其他

Q15:在数据收集完成后，您认为最优先需要开展的分析环节是

数据清洗与异常值剔除
多源数据交叉比对验证
指标权重赋值与计算
分维度数据对标分析
评选结果初步建模

Q16:您认为云计算评选的数据分析指南中，应当明确哪些分析原则

客观性原则，避免人为干预结果
可追溯原则，所有分析结论可溯源至原始数据
可比性原则，保障不同参评方数据对比口径一致
保密性原则，不泄露参评方非公开数据
实用性原则，分析结果可对行业发展有参考价值
其他

Q17:您是否遇到过因数据收集不规范导致云计算评选结果存在争议的情况

经常遇到
偶尔遇到
听说过但未亲身遇到
从未遇到

Q18:您认为以下哪些措施可以有效提升云计算评选中数据收集的规范性

出台行业统一的数据收集操作指引
建立参评数据信用档案，对造假主体进行公示
引入第三方专业机构承担数据采集与核验工作
提前向所有参评方公开采集指标与规则
建立数据申诉与复核通道
加强对数据采集人员的专业培训
其他

Q19:您所在单位是否已建立针对云计算类评选/评测项目的内部数据收集相关制度

有完善的制度并严格执行
有初步制度但执行不到位
正在筹备制定相关制度
暂无相关计划

Q20:您向行业同行推广标准化的云计算评选数据收集规范与分析指南的可能性有多大？（0分表示完全不可能，10分表示非常愿意）

选项1

Q21:对于完善云计算评选领域的数据收集规范与分析方法，您还有哪些具体的意见或建议？

填空1
云计算评选场景下数据收集规范与分析指南认知度调研
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