IT服务人才盘点数据收集规范与分析指南调研问卷

您好！感谢您参与本次关于IT服务人才盘点数据收集规范与分析指南的调研。本次问卷旨在了解各单位在人才盘点工作中的实际做法、数据标准及分析应用情况，您的真实反馈将为完善相关规范提供重要参考。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于汇总分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在单位的规模属于以下哪个区间？

100人以下

100-500人

500-2000人

2000-5000人

5000人以上

Q2:您所在单位是否已开展过系统性的人才盘点工作？

已常态化开展（每年至少1次）

已开展过但未形成固定周期

正在筹备开展

暂未开展但有计划

暂无相关计划

Q3:您所在单位开展相关工作时，主要覆盖哪些IT服务岗位序列？

技术研发序列

运维支持序列

项目管理序列

产品运营序列

信息安全序列

解决方案与咨询序列

Q4:在数据收集环节，您认为当前最突出的难点是什么？

数据口径不统一，跨部门难以对齐

数据更新不及时，准确性不足

数据维度缺失，难以支撑深度分析

员工配合度低，信息填报质量差

系统支撑不足，人工整理效率低

Q5:请对您所在单位当前人才盘点数据的完整性进行评分（1分表示极不完整，5分表示非常完整）

分数

标签

Q6:在收集人才基础信息时，您认为以下哪些维度属于必须纳入的核心字段？

基本人事信息（司龄、岗位、职级等）

绩效表现数据（近2-3年考核结果）

能力评估结果（专业能力、通用能力）

职业发展意愿与潜力评级

关键项目经历与技能证书

奖惩记录与培训经历

Q7:您所在单位是否建立了统一的人才数据收集规范与操作指引？

有完善的书面规范并严格执行

有初步规范但执行不到位

正在制定相关规范

暂无统一规范，各部门自行开展

Q8:您认为一份有效的数据收集规范，应当明确哪些核心内容？

各数据项的定义与统计口径

数据收集的责任主体与时间节点

数据质量校验标准与审核流程

数据安全与隐私保护要求

异常数据的处理机制

Q9:请对您所在单位当前人才数据的准确性进行评分（1分表示误差很大，5分表示准确可靠）

分数

标签

Q10:在进行人才数据分析时，您所在单位最常用的分析维度是？

人员结构分析（年龄、司龄、职级分布等）

绩效-潜力九宫格分析

关键岗位继任者准备度分析

人才梯队健康度分析

技能缺口与培训需求分析

Q11:您认为当前人才盘点分析结果主要应用于哪些管理场景？

关键岗位人才继任计划

高潜人才识别与培养

人员调岗与晋升决策

招聘需求规划与编制管控

培训体系优化与资源投入

薪酬激励方案调整

Q12:您所在单位是否使用专门的数字化系统或工具支撑相关数据的收集与分析？

使用专业的人才管理/HRSaaS系统

依托OA或Excel等常规工具开展

正在评估引入相关系统

主要依靠人工统计，无专门工具

Q13:请对您所在单位当前人才盘点结果对业务决策的支撑程度进行评分（1分表示几乎无支撑，5分表示支撑作用显著）

分数

标签

Q14:在数据安全与隐私保护方面，您认为需要重点关注哪些环节？

敏感字段的访问权限控制

数据存储与传输的加密处理

员工知情同意与数据最小化收集

数据使用范围的审批与留痕

数据留存期限与销毁机制

Q15:您认为推动人才盘点数据规范化管理的最大障碍是什么？

管理层重视与资源投入不足

业务部门配合意愿低

缺乏专业的方法论与工具支撑

HR团队数据分析能力不足

基础人事数据质量薄弱

Q16:为提升人才盘点工作的实效性，您认为最需要加强的能力建设包括？

统一数据标准与流程规范

提升HR团队的数据分析能力

引入智能化的人才分析工具

加强业务管理者的认知与参与

建立盘点结果落地的跟踪机制

Q17:总体而言，您对所在单位当前人才盘点工作的整体满意度如何？（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）

分数

标签

Q18:关于完善IT服务领域人才盘点的数据收集规范与分析方法，您还有哪些具体的建议或经验分享？

填空1

IT服务人才盘点数据收集规范与分析指南调研问卷

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