贵公司所属的主要行业是？
互联网/信息技术
金融/保险
制造/工业
零售/电商
医疗健康
教育/科研
政府/公共事业
其他
贵公司目前员工规模（中国大陆地区）？
少于100人
100-499人
500-1999人
2000-9999人
10000人以上
贵公司目前是否已设立专门的大数据/数据分析部门或团队？
是，已设立独立部门
是，隶属于IT或业务部门下
否，但有相关人员
否，完全没有相关职能
与2024年相比，贵公司预计2026年对大数据相关人才的总需求将如何变化？
显著增加（增长> 30%）
温和增加（增长10%-30%）
基本持平
有所减少
不确定
预计到2026年，贵公司最急需的大数据人才类型是？（最多选3项）
数据平台/基础设施工程师（如Hadoop/Spark/Flink）
数据仓库/ETL工程师
数据科学家（算法建模/机器学习）
数据分析师（业务分析/可视化）
数据治理/数据质量专家
大数据架构师
AI工程师（与大模型/生成式AI结合）
数据安全与隐私合规专家
其他
您认为，到2026年，大数据人才招聘面临的最大挑战是？
符合要求的候选人数量不足
薪资要求过高，企业成本压力大
候选人技能与企业实际需求不匹配
人才流动性过高
行业竞争激烈，招聘周期长
其他
请评估贵公司目前大数据人才储备的充足程度。（1分表示严重不足，5分表示完全充足）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前高校/培训机构培养的大数据毕业生，在哪些方面与企业需求存在明显差距？（最多选3项）
实际项目经验与工程能力
特定行业业务知识
最新技术栈（如云原生、实时计算）的掌握
数据思维与解决实际问题的能力
沟通协作与跨部门合作能力
数据治理与合规意识
创新与学习能力
差距不大，基本满足需求
其他
对于2026年的需求，贵公司更倾向于通过哪种方式补充大数据人才？
社会招聘有经验者
校园招聘应届生自主培养
内部转岗与培训
与高校/机构合作定向培养
外包或项目制合作
多种方式结合
到2026年，您认为大数据人才需要重点强化的新兴技术或领域是？（最多选3项）
云原生大数据技术（如DataOps, FinOps）
实时流处理与数据分析
数据湖仓一体架构
与生成式AI/大模型结合的应用
数据安全、隐私计算与合规
数据资产管理与价值评估
边缘计算与物联网数据分析
其他
您预计，2026年大数据相关岗位的平均薪资涨幅，相较于其他技术岗位会？
显著高于平均水平
略高于平均水平
与平均水平持平
略低于平均水平
不确定
请简要描述您认为未来（2026年及以后）一个理想的大数据人才应具备的核心能力或特质。
贵公司是否会为大数据人才提供专门的、持续的技术培训或认证支持？
有系统性的培训计划和预算
有不定期的培训或鼓励参加外部认证
视项目需要临时安排
目前没有相关计划
不确定
您认为，哪些因素最能吸引和留住优秀的大数据人才？（最多选3项）
具有竞争力的薪酬福利
有挑战性的技术项目与成长空间
清晰的技术晋升通道
公司的技术氛围与行业影响力
工作与生活的平衡
股权/期权等长期激励
前沿技术的学习与应用机会
其他
从业务价值角度看，您认为大数据技术对贵公司未来（2026年）发展的战略重要性如何？
核心驱动力，是战略级投入
重要支撑，是业务关键环节
辅助工具，用于优化部分流程
目前尚不明确
其他
基于您的了解，您有多大意愿向同行或潜在从业者推荐大数据领域作为职业发展方向？（0-10分，0分=完全不推荐，10分=极力推荐）
对于政府、高校或行业组织在培养和匹配未来大数据人才方面，您有何具体建议？