您所在企业的行业类别是？
制造业
信息技术/互联网
金融业
零售/电商
医疗健康
教育
能源/交通/物流
其他
您所在企业的员工规模是？
1-50人
51-200人
201-1000人
1001-5000人
5000人以上
您在企业中主要负责的业务领域是？
技术/研发
数据分析/商业智能
市场营销/销售
运营/供应链
战略/管理
财务
其他
您认为企业当前对数据价值的认知处于哪个阶段？
数据被视为成本，被动存储
数据用于报表生成与描述性分析
数据用于诊断问题与预测趋势
数据已深度融入业务决策与产品创新
数据本身已成为核心产品或商业模式
目前，贵企业主要在哪些业务领域尝试挖掘数据价值？（可多选）
客户洞察与精准营销
产品研发与优化
供应链与库存管理
风险控制与合规
运营效率提升
财务预测与成本控制
员工管理与绩效分析
尚未系统性地开展
贵企业数据挖掘与分析的主要驱动方是？
业务部门主导，技术部门支持
技术/数据部门主导并推动
由高层战略直接驱动，跨部门协同
尚无明确驱动方，呈零散需求状态
在数据价值挖掘过程中，贵企业面临的主要挑战有哪些？（可多选）
数据质量差，分散且不一致
缺乏专业的数据分析人才
技术与工具不足或落后
业务部门与数据团队目标不一致，沟通不畅
数据安全与隐私合规顾虑
管理层支持不足或投入有限
难以衡量数据项目的投资回报率
其他
贵企业当前的数据基础设施（如数据仓库、数据湖、数据平台）建设完善程度如何？
非常初级，依赖零散数据库
已建立基础的集中存储或数据仓库
拥有较完善的数据平台，支持一定规模的数据处理
已建成先进、统一、云原生的数据中台或类似架构
请评估贵企业数据团队（或相关职能）的业务响应能力（1分表示响应很慢/支持不足，5分表示响应迅速/支持有力）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
贵企业在数据价值挖掘项目中，最常使用的技术/方法是什么？
传统商业智能（BI）报表与可视化
描述性统计分析
机器学习/预测建模
自然语言处理/图像识别等AI技术
实时流处理与分析
尚未使用成熟技术
贵企业通过数据价值挖掘，已经取得了哪些可衡量的收益？（可多选）
提升了销售收入或转化率
降低了运营或供应链成本
优化了产品功能，提升了用户满意度
增强了风险识别与控制能力
提升了市场营销的投入产出比
尚未形成清晰的量化收益
其他
关于数据治理（质量、安全、标准、元数据管理等），贵企业的情况是？
尚未建立正式的数据治理体系
有初步的规范和个别工具，但执行不严
已建立较完善的治理框架并部分执行
拥有成熟、自动化、全生命周期的数据治理体系
您认为，未来1-2年，贵企业在数据价值挖掘方面的投入趋势会是？
显著增加
小幅增加
保持现有水平
可能减少
不确定
您认为，哪些新兴技术将对未来企业数据价值挖掘产生最大影响？（可多选）
生成式人工智能（AIGC）
增强分析（Augmented Analytics）
实时数据湖仓一体
数据编织（Data Fabric）
隐私计算（如联邦学习）
图计算与知识图谱
边缘计算与物联网数据分析
其他
在您看来，要成功释放企业数据价值，最关键的一步或建议是什么？
您个人对所在企业未来数据驱动转型的信心如何？
非常有信心
比较有信心
一般
信心不足
非常没有信心
如果方便，请留下您对本次调研主题的其他任何评论或想法：