您所在企业的所属行业是？
制造业
零售批发业
电商物流业
能源化工业
医疗医药业
其他
您在企业供应链相关岗位的工作年限是？
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在企业当前开展供应商评选的频率大致为？
每季度1次及以上
每半年1次
每年1次
2-3年1次
无固定周期，按需开展
您所在企业开展供应商评选时，最核心的考量维度包含以下哪些？
产品/服务质量
报价成本
交付时效
履约稳定性
技术研发能力
合规与风险管控水平
售后服务能力
ESG表现
您所在企业当前在评选过程中，数据收集的主要方式是？
完全人工线下收集整理
依托Excel等基础工具半人工汇总
使用SRM/供应链管理系统自动采集
借助第三方数据平台获取相关信息
多种方式结合使用
请您对当前企业评选环节所用数据的准确性进行评分（1分代表非常不准确，5分代表非常准确）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对当前企业评选环节所用数据的完整性进行评分（1分代表非常不完整，5分代表非常完整）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对当前企业评选环节所用数据的时效性进行评分（1分代表严重滞后，5分代表实时更新）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前评选数据存在的主要问题有哪些？
数据来源分散，难以统一归集
数据口径不一致，难以横向对比
虚假数据难甄别，可信度不足
历史数据缺失，无法做趋势分析
外部公开数据获取难度大
数据更新不及时，滞后于实际情况
您所在企业在评选决策过程中，对数据分析工具的依赖程度如何？
几乎不依赖，完全依靠经验判断
轻度依赖，仅做基础数据汇总参考
中度依赖，结合数据指标与经验共同决策
高度依赖，以量化数据分析结果作为核心决策依据
您所在企业目前在评选决策中应用了哪些数据分析方法？
简单加权评分法
层次分析法（AHP）
TOPSIS综合评价法
机器学习预测模型
数据可视化看板辅助
尚未应用系统化分析方法
您认为数据洞察能力对提升评选决策质量的帮助程度如何？
几乎没有帮助
帮助较小
有一定帮助
帮助较大
有决定性帮助
您认为有效的数据洞察能够为评选决策带来哪些价值？
降低供应商选择的主观偏差
提前识别供应链潜在风险
优化供应链整体采购成本
提升供应商合作匹配度
缩短评选决策周期
实现供应链资源的最优配置
您所在企业当前是否建立了专门的供应链评选数据管理机制？
已建立完善的管理机制并落地执行
初步建立了机制但执行不到位
正在规划建设中
暂未考虑相关机制建设
您所在企业在推进评选数据应用过程中遇到的主要障碍是？
缺乏专业的数据分析人才
现有数字化系统支撑能力不足
各部门数据壁垒难以打通
管理层对数据价值认知不足
数据安全与隐私顾虑
投入成本较高，短期回报不明确
未来1-2年，您所在企业在评选相关的数据洞察与决策系统建设上的投入计划是？
大幅增加投入
适度增加投入
保持现有投入水平
缩减相关投入
暂未明确规划
您认为未来供应链评选领域的数据分析应用，重点发展方向包含哪些？
供应商风险实时预警
全链路数据互联互通
智能算法自动推荐最优供应商
供应链韧性量化评估
ESG绩效数据整合评价
动态多维度决策仿真模拟
请您对当前企业供应链评选整体决策效率进行评分（1分代表效率极低，5分代表效率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
关于供应链评选的数据洞察落地与决策优化，您还有哪些其他的建议或经验分享？