您所在的企业所属行业是？
金融/保险
互联网/科技
制造/工业
零售/电商
医疗/健康
教育/科研
政府/公共事业
其他
您在企业中主要负责的职能是？
IT/数据架构
数据分析/数据科学
业务/产品管理
技术研发
企业战略
其他
您所在企业当前数据存储与分析架构的主要阶段是？
以传统数据库为主
已建设数据湖/数据仓库
已构建湖仓一体架构
正在向云原生数据平台演进
其他
请评估您企业对“数据中游”概念（指介于原始数据源与最终数据应用之间的处理、存储与管理层）的理解与重视程度。（1-5分，1分表示不重视/不了解，5分表示非常重视）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
为应对2026年的数据需求，您认为企业在数据中游存储层最需要加强哪些能力？（多选）
实时/流式数据摄入与处理
海量历史数据低成本存储
数据质量与血缘追溯
跨云/混合云数据管理
数据安全与隐私合规
支持AI/ML工作负载的存储
其他
到2026年，您预计企业数据的主要存储位置将如何分布？
以私有云/本地为主
以单一公有云为主
多云混合架构为主
边缘计算与云端结合为主
您认为2026年数据中游分析面临的主要技术挑战是什么？（多选）
处理实时数据流的复杂性
异构数据源的整合与治理
分析性能与计算成本的平衡
AI模型训练与推理的数据供给
数据隐私与安全法规遵从
缺乏统一的数据语义层
其他
综合考虑性能、成本与易用性，您有多大可能向同行推荐您企业当前使用的核心数据存储/分析解决方案？（0-10分）
为提升数据分析效率，您企业计划在2026年前加大对哪些技术或工具的投资？（多选）
数据湖/数据仓库引擎（如Snowflake, Databricks）
实时计算框架（如Flink, Spark Streaming）
数据目录与治理平台
增强型分析/自助BI工具
MLOps/AIOps平台
数据编织（Data Fabric）或数据网格（Data Mesh）架构
尚无明确计划
其他
您如何看待“存算分离”架构在2026年数据平台中的普及程度？
将成为主流架构
在特定场景（如云原生）中广泛应用
与存算一体架构并存
不会成为主流
不确定
到2026年，您认为数据“热”、“温”、“冷”分层的自动化与智能化管理需求如何？
至关重要，必须实现高度自动化
比较重要，需要基础自动化能力
一般重要，手动管理即可
不重要
您认为当前市场上可用的数据中游存储与分析解决方案，在“开放性”（避免厂商锁定、支持开源生态）方面做得如何？（1-5分，1分表示非常封闭，5分表示非常开放）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在数据安全与合规方面，您认为2026年的数据中台需要优先内置哪些能力？（多选）
字段级加密与动态脱敏
统一的数据访问策略与审计
隐私计算（如联邦学习、多方安全计算）
自动化合规性检查与报告
数据泄露防护（DLP）
其他
您认为到2026年，AI for Data（利用AI优化数据管理本身，如自动分类、异常检测）的应用前景如何？
将广泛应用于数据管道的各个环节
会在特定环节（如数据质量）有较好应用
仍处于探索阶段，应用有限
噱头大于实际价值
请简述您对2026年理想的企业级数据中游存储与分析平台最核心的一个期望特性或能力。
在实现上述未来愿景的过程中，您认为最大的内部阻力可能来自？
技术能力与人才储备不足
现有系统迁移成本与风险
部门墙与数据文化障碍
预算与资源限制
管理层支持与战略清晰度
其他
整体而言，您对企业应对2026年数据存储与分析挑战的准备程度打几分？（1-5分，1分表示毫无准备，5分表示准备充分）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★