您所在企业的行业领域是？
金融/保险
科技/互联网
制造/工业
零售/快消
医疗健康
教育
政府/公共事业
其他
您在企业中主要负责的职能领域与数据治理的相关性是？
数据治理/数据管理核心团队
IT/技术部门
业务运营部门
战略/风控/合规部门
其他支持部门
目前，贵公司是否已设立正式的数据治理组织（如委员会、办公室）？
是，已设立且运作成熟
是，已设立但处于初级阶段
否，但正在规划中
否，暂无明确计划
请评估贵公司当前数据治理的整体成熟度水平（1分代表非常初级，5分代表高度成熟）。
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
当前，贵公司数据治理工作的主要驱动因素有哪些？（可多选）
满足外部法规与合规要求（如GDPR、数据安全法）
支撑数字化转型与业务创新
提升数据质量与决策效率
降低运营风险与成本
应对数据安全与隐私保护挑战
尚无明确驱动因素
在数据治理的“数据质量”维度，贵公司目前最常面临的挑战是？
数据标准不统一
数据准确性/完整性不足
数据更新不及时
缺乏有效的数据质量监控与评估
尚未系统性地关注此问题
在数据治理的“数据安全与隐私”维度，贵公司目前最关注的是？
数据分类分级与标识
数据访问权限控制
数据脱敏与加密
数据跨境传输合规
隐私影响评估（PIA）
贵公司目前已实施或正在规划哪些数据治理相关的技术工具或平台？（可多选）
主数据管理（MDM）系统
数据目录/数据地图
数据质量管理平台
元数据管理工具
数据安全与隐私保护平台
尚未系统性地引入相关工具
您认为，阻碍数据治理工作有效推进的最大内部障碍是什么？
缺乏高层支持与战略共识
业务部门与IT部门协作不畅
缺乏专业人才与技能
预算与资源投入不足
现有组织文化与流程阻力
展望至2026年，贵公司对数据治理的预算投入趋势预计是？
为达成2026年的数据战略目标，您认为最需要优先建设或加强的能力是？（可多选）
建立企业级数据资产目录与血缘
实现自动化数据质量监控与修复
构建以数据产品为核心的运营模式
深化数据安全与隐私保护的自动化控制
培养全员数据素养与文化
建立数据价值量化与ROI评估体系
您认为，到2026年，人工智能（AI）与机器学习（ML）将对数据治理工作产生何种影响？
革命性影响，将实现高度自动化治理
重要影响，成为核心辅助工具
一定影响，应用于特定场景
影响有限
难以判断
基于您对行业趋势的了解，您向同行企业推荐“尽早系统化开展数据治理”的可能性有多大？（0-10分，0为完全不可能，10为极有可能）
对于实现2026年有效的数据治理，您最希望获得的外部支持或资源是什么？（如：行业最佳实践、标准框架、培训、技术解决方案等）
您认为，到2026年，数据治理成功的关键衡量指标将更侧重于？
合规性指标（如审计通过率）
数据质量指标（如错误率、完整性）
业务价值指标（如数据产品收入、决策效率提升）
运营效率指标（如流程自动化率、成本节约）
综合性平衡计分卡
您主要通过哪些渠道了解数据治理的最新动态与知识？（可多选）
行业研究报告与白皮书
专业会议、论坛与培训
同行交流与社群
咨询公司或厂商
内部学习与分享
其他
您预计，到2026年，贵公司数据治理团队的主要角色将如何演变？
从管控者转向赋能者与合作伙伴
从技术专家转向业务与技术的桥梁
角色更加专业化与细分
基本维持现有角色定位
不确定
在数据治理与数据应用（如数据分析、AI）的协同上，贵公司目前的状态是？
治理先行，为应用奠定坚实基础
应用驱动，治理随后跟上
两者并行，相互促进
基本脱节，各自为政
尚未大规模开展数据应用
请简要描述您对“2026年理想的企业数据治理状态”的愿景。
本次调研所获信息，您是否愿意在匿名化后，参与后续的行业洞察报告分享？