您所在的企业所属的行业是？
制造业
信息技术/互联网
金融业
零售/消费品
医疗健康
教育
能源/资源
物流/运输
其他
您在企业中担任的职位与数据工作的关联度是？
数据/技术部门核心人员（如数据分析师、数据科学家）
业务部门核心人员（需频繁使用数据决策）
技术/IT支持部门人员
中高层管理者（关注数据报告）
其他职能支持岗位
您认为企业目前的数据（如客户、运营、生产数据）主要处于哪个管理阶段？
分散存储，缺乏统一管理
初步集中存储，但未有效整合
已建立数据仓库/湖，可进行基础查询
已构建数据平台，支持部分分析应用
已形成成熟的数据资产管理与运营体系
目前，企业主要在哪些业务领域尝试利用数据创造价值？（可多选）
市场营销与客户洞察
销售预测与业绩管理
供应链与物流优化
产品研发与创新
风险控制与合规
生产流程与质量控制
人力资源与组织效能
财务分析与成本控制
尚未系统性地利用
企业是否有明确的“数据驱动决策”文化或战略导向？
是，已形成自上而下的共识并积极实践
有初步意识，但实践尚不深入
仅在少数项目或部门中尝试
暂无明确导向，决策仍主要依赖经验
请评估企业内部数据的质量（如准确性、完整性、一致性、时效性）。（1分表示非常差，5分表示非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
阻碍企业数据质量提升的主要因素是什么？
数据来源分散，标准不一
缺乏有效的数据治理流程与责任主体
技术工具或平台能力不足
业务部门对数据质量重视不够
其他
企业目前采用了哪些主要的技术工具或平台来支持数据分析与挖掘？（可多选）
商业智能（BI）工具（如Tableau, Power BI）
数据仓库/数据湖（如Snowflake, Hadoop）
大数据处理框架（如Spark, Flink）
机器学习/人工智能平台
传统数据库与Excel
尚未部署专门的分析工具
企业进行数据价值挖掘的主要技术能力来源是？
主要依靠内部数据团队自主研发
内部团队与外部供应商/合作伙伴共同完成
主要依赖外部采购的标准化解决方案
技术能力严重不足，基本未开展
请评估业务部门与技术/数据部门在数据项目上的协作顺畅程度。（1分表示沟通困难、目标不一致，5分表示紧密协作、目标对齐）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在数据价值挖掘过程中，企业面临的主要挑战有哪些？（可多选）
缺乏既懂业务又懂数据的复合型人才
数据安全与隐私合规要求严格
数据孤岛现象严重，难以打通
投入成本高，投资回报率（ROI）不明确
管理层支持不足或期望过高
技术架构陈旧，难以支撑新需求
难以衡量数据项目的实际业务价值
企业是否建立了数据价值评估或量化数据项目ROI的机制？
已建立成熟的量化评估体系
有初步的定性或定量评估方法
正在探索中，尚无成熟方法
尚未考虑此问题
展望未来1-2年，企业计划在数据价值挖掘方面优先增加哪方面的投入？
引进或培养数据人才
升级数据基础设施与平台
深化在特定业务场景的数据应用
建立或完善数据治理体系
暂无明确投入计划
基于您对行业的了解，如果0分代表“毫无价值”，10分代表“价值巨大”，您认为数据在未来3年对您所在企业的核心竞争力的提升潜力有多大？
请分享一个您所在企业成功利用数据创造价值（或一次有启发的失败尝试）的具体案例或场景描述。（可选）
对于希望深化数据价值挖掘的企业，您最想给出的一条建议是什么？