您认为，一个理想的企业数字化管理系统，其数据分析功能最核心的价值体现在？
实现数据的自动化采集与存储
生成美观、复杂的可视化报表
从数据中发现洞察，辅助管理决策
替代人工进行重复性数据计算
在您看来，一个有效的数字化管理系统数据分析模块，应具备以下哪些关键特性？（多选）
实时或准实时的数据处理能力
支持多维度、下钻式的数据探索
提供预测性分析与预警功能
能够与业务系统（如ERP、CRM）无缝集成
具备易于业务人员使用的自助分析界面
根据您的观察，数据分析功能对业务优化决策的最大阻碍通常来自于？
系统本身的技术性能不足
企业内部数据质量不高或口径不一
管理层对数据分析结果不够重视
业务人员缺乏必要的数据分析技能
请列举三个您期望通过数字化管理系统数据分析功能来优化或监控的核心业务指标（例如：客户留存率、库存周转天数等）。
在利用系统进行预测性分析（如销售预测、需求预测）时，您认为目前最大的挑战是？
算法模型不够先进
历史数据积累不足或质量差
业务场景过于复杂，难以建模
预测结果难以解释和应用于实际业务
数据分析功能如何直接支持了您的业务决策过程？（多选）
通过仪表盘实时监控业务状态，快速发现问题
通过历史趋势分析，评估策略调整后的效果
通过用户行为分析，优化产品功能或营销策略
通过关联分析，发现潜在的销售机会或风险点
通过假设分析（What-if），模拟不同决策方案的可能结果
当数据分析结果与业务团队的直觉或经验相悖时，您通常倾向于如何处理？请简述您的原则或步骤。
您认为，到2026年，企业数字化管理系统中的数据分析功能最需要加强的方向是？
更强大的算力和更快的处理速度
更智能的自动化分析与洞察生成（AI驱动）
更丰富、更炫酷的数据可视化形式
更低的使用门槛，让全员都能轻松分析
为保障数据分析功能能持续为业务创造价值，企业需要在哪些方面进行配套建设？（多选）
建立统一的数据治理体系和数据标准
培养业务人员的数据素养和分析能力
设立专门的跨部门数据团队或数据分析师岗位
将数据驱动的决策文化纳入公司绩效考核
持续投入对数据分析系统的升级和维护
请描述一个您亲身经历或观察到的，通过数字化管理系统数据分析成功驱动业务优化或避免风险的具体案例（简要说明背景、分析过程、决策与结果）。
在评估数据分析功能的效果时，您认为以下哪个指标最为关键？
报表/看板的访问量和刷新频率
分析任务的平均运行时间
基于数据分析做出的决策数量及业务收益
系统内置分析模型的数量
展望未来，您认为哪些新兴技术将深刻影响企业数字化管理系统的数据分析能力？（多选）
人工智能与机器学习（AI/ML）
自然语言处理（NLP）与对话式分析
增强分析（Augmented Analytics）
边缘计算与物联网（IoT）数据分析
区块链技术确保的数据可追溯性与可信度
为实现“数据驱动决策”的理想状态，您认为企业高层管理者最需要做出的一个改变或承诺是什么？
如果为当前企业数字化管理系统的数据分析功能效果（对业务优化决策的支持程度）整体打分（1-10分，10分为最优），您会打多少分？
1-3分：功能薄弱，基本无法支持决策
4-6分：具备基础功能，但深度和应用有限
7-8分：功能良好，能有效支持部分关键决策
9-10分：功能卓越，是业务决策的核心依赖
对于2026年及未来的企业数字化管理系统，在数据分析功能方面，您还有哪些具体的期待或建议？