您认为，当前企业绩效评估体系中对大数据分析技术的应用程度如何？
尚未应用
初步探索，应用有限
已广泛应用，但深度不足
深度融合，成为核心支撑
大数据分析在贵企业绩效评估中主要应用于以下哪些方面？（可多选）
关键绩效指标（KPI）的实时监控与预警
业务趋势预测与战略规划
员工个人绩效的多维度评估
成本控制与资源优化配置
客户满意度与市场反馈分析
请列举一个通过大数据分析优化绩效评估或决策的具体实例（如：通过客户行为分析调整销售策略，使季度销售额提升X%）。
基于大数据的绩效评估结果，在多大程度上影响了企业高层（如CEO、部门总监）的战略决策？
几乎没有影响
作为参考信息之一
作为重要决策依据
是决定性因素
您认为，当前大数据分析在支持决策时面临的主要挑战有哪些？（可多选）
数据质量不高，存在噪音或缺失
数据分析结果与业务理解脱节
缺乏具备数据分析能力的复合型人才
分析速度跟不上业务变化需求
数据安全与隐私保护限制
您认为，一个理想的、数据驱动的绩效评估体系，其最重要的特征是什么？（请用1-2个关键词概括）
与三年前相比，大数据分析使企业绩效评估的周期发生了怎样的变化？
评估周期显著延长
评估周期基本不变
评估周期有所缩短
实现了近乎实时的持续评估
为提升决策科学性，贵企业将大数据分析结果与哪些传统管理方法结合使用？（可多选）
平衡计分卡（BSC）
关键绩效指标（KPI）管理
360度反馈
目标与关键成果法（OKR）
精益管理
请预估，到2026年，大数据分析对贵企业整体决策科学性的贡献度有望达到百分之多少？（请填写一个0-100之间的整数）
大数据分析是否帮助发现了传统绩效评估方法难以察觉的“隐性”问题或机会？
您认为，未来（2026年）企业绩效评估体系的大数据分析将更侧重于哪些技术？（可多选）
人工智能与机器学习模型
自然语言处理（NLP）用于文本分析
预测性分析与模拟仿真
实时流数据处理
增强分析（AI辅助的数据洞察）
为确保基于数据的决策被广泛接受和执行，您认为最关键的措施是什么？
从投入产出比（ROI）看，您如何评价当前企业在绩效评估大数据分析上的投资？
投入远大于产出，效益不明显
投入与产出基本持平
产出略大于投入，有正向回报
产出显著大于投入，价值巨大
展望2026年，您认为大数据分析会如何重塑企业绩效评估的角色？
从“事后记录者”变为“实时导航仪”
从“部门工具”变为“企业战略核心”
从“支持功能”变为“驱动引擎”
以上所有
为构建面向2026年的高效能绩效评估体系，您认为企业应立即启动哪些基础建设？（可多选）
建立统一、高质量的数据湖或数据平台
制定数据治理与质量标准
培养业务部门的数据分析能力
采购或开发现代化的数据分析工具
将数据指标深度整合到业务流程中
请用一句话总结大数据分析对您所在企业管理的最大价值。