您所在企业的行业领域是？
制造业
信息技术/互联网
金融业
零售/电商
医疗健康
教育
其他
您在企业中的角色与数据决策的关系是？
数据/分析部门负责人
业务部门决策者
数据分析师/科学家
IT/技术支撑人员
其他
您所在企业将大数据分析应用于决策的频率如何？
几乎每次重要决策都使用
经常使用
偶尔使用
很少使用
从未使用
请评估您所在企业当前数据基础设施（如数据仓库、数据湖、计算平台）对决策支持的支撑能力。（1分表示非常薄弱，5分表示非常强大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
企业决策时，数据来源的主要构成是？
以内部业务数据为主
内部数据与外部数据（如市场、舆情）并重
以外部采购或爬取数据为主
数据来源较为单一
在您看来，影响大数据决策准确性的主要技术挑战有哪些？（可多选）
数据质量差（不完整、不一致）
数据孤岛，整合困难
实时数据处理能力不足
分析模型/算法不准确
数据安全与隐私限制
缺乏足够的技术人才
在您看来，影响大数据决策准确性的主要管理或流程挑战有哪些？（可多选）
业务目标与数据目标脱节
决策流程中数据话语权低
缺乏数据驱动的企业文化
跨部门协作不畅
对分析结果的解读和应用能力不足
投入产出比（ROI）不清晰
企业如何验证大数据分析结果的准确性？
有严格的A/B测试或实验验证流程
通过历史数据回测验证
依赖专家经验判断
与实际业务结果简单对比
缺乏系统性的验证机制
总体来看，您认为当前企业基于大数据的决策，其准确性能达到预期目标的程度如何？（1分表示远低于预期，5分表示完全达到或超过预期）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
当数据驱动的决策与高层管理者直觉判断冲突时，通常如何处理？
以数据结论为准，说服管理者
以管理者判断为准，数据作为参考
进行更深入的分析寻找共识
视具体情况和决策者偏好而定
通常回避冲突
以0-10分计，您在多大程度上愿意向同行推荐您所在企业目前的大数据决策体系？
展望2026年，您认为提升决策准确性最应优先投资于哪些方面？（可多选）
提升数据质量治理
部署更先进的AI/ML算法
加强数据可视化与交互分析能力
培养业务人员的数据素养
优化数据驱动的决策流程
升级数据基础设施与算力
建立更完善的决策效果评估体系
您认为到2026年，人工智能（AI）在多大程度上能自主做出商业决策？
完全自主，替代人类大部分决策
高度辅助，人类做最终裁决
中度辅助，提供关键建议
低度辅助，仅处理规则化任务
基本无法自主决策
请简要描述一个您亲身经历或了解的，由大数据驱动并取得显著成功的决策案例。（可选）
对于提升企业未来大数据决策的准确性与可靠性，您还有哪些具体的建议或担忧？