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
能源/公用事业
其他
您所在企业的规模是？
50人以下
50-500人
501-2000人
2000人以上
您在企业中主要负责的职能领域是？
数据/技术部门
业务/运营部门
战略/管理层
市场/销售部门
其他职能部门
目前，您认为贵企业数据资产的整体成熟度如何？（1-5分，1为非常初级，5为非常成熟）
目前，贵企业主要从哪些数据源挖掘价值？（可多选）
内部业务系统数据（如ERP、CRM）
用户行为数据（网站/APP）
物联网/传感器数据
社交媒体/舆情数据
第三方数据采购
合作伙伴数据
尚未系统化挖掘
目前，数据价值挖掘主要应用于哪些业务场景？（可多选）
客户洞察与精准营销
产品研发与优化
供应链与运营效率提升
风险控制与合规
财务分析与预测
员工管理与效能分析
尚未形成明确应用场景
在数据价值挖掘过程中，您认为最大的技术挑战是什么？
数据质量差，难以整合清洗
缺乏先进的分析工具与算法
数据存储与计算性能不足
数据安全与隐私保护技术复杂
技术人才短缺
在数据价值挖掘过程中，您认为最大的非技术挑战是什么？
管理层重视与投入不足
跨部门协作困难，数据孤岛
缺乏清晰的业务目标与衡量标准
数据文化薄弱，员工意识不足
合规与伦理风险顾虑
贵企业目前主要采用哪种数据分析模式？
以IT/数据部门为中心的集中式
业务部门自主分析的分散式
集中与分散相结合的混合式
主要依赖外部服务商
尚未形成固定模式
展望2026年，贵企业计划在哪些技术领域加大投入以支持数据价值挖掘？（可多选）
人工智能/机器学习平台
数据湖/数据仓库
实时流处理技术
数据治理与目录工具
数据可视化与BI工具
隐私计算技术
暂无明确投入计划
您预计到2026年，数据价值挖掘对贵企业核心业务收入的贡献度将达到何种水平？
低于5%
5%-15%
15%-30%
30%-50%
50%以上
难以预测
您认为，到2026年，数据驱动决策在贵企业战略决策中的占比将达到多少？
低于20%
20%-50%
50%-80%
80%以上
仍以经验决策为主
为提升数据价值挖掘能力，贵企业未来两年最需要加强哪方面的人才建设？（可多选）
数据科学家/算法工程师
数据分析师
数据工程师
数据产品经理
数据治理专家
具备数据思维的业务人员
您如何看待生成式AI（如大语言模型）在未来数据价值挖掘中的作用？
革命性工具，将极大提升分析效率和洞察深度
重要辅助工具，在特定场景（如文本分析）有显著价值
作用有限，难以替代传统数据分析方法
尚不明确，需要进一步观察
不相关或存在风险
在数据伦理与合规方面，您认为企业到2026年面临的最大压力将来自？
日益严格的数据安全与隐私法规
消费者对数据透明度和控制权的更高要求
算法公平性与偏见带来的声誉风险
跨境数据流动的监管限制
内部伦理审查机制的建立
请评估贵企业当前数据治理（数据质量、标准、安全、生命周期管理）体系的完善程度（1-5星，1星为非常不完善，5星为非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
贵企业是否已设立或计划设立首席数据官（CDO）或类似职位？
已设立
计划在未来1-2年内设立
暂无设立计划，由其他职位兼任
认为没有必要设立
您认为，未来数据价值挖掘的成功，更依赖于？（可多选）
先进的技术与工具
清晰的数据战略与业务对齐
高素质的复合型人才
开放协作的数据文化
灵活适应的组织架构
强有力的领导支持
对于希望在2026年成功实现数据价值挖掘的企业，您最重要的建议是什么？
请留下您对本次调研主题的其他任何想法或评论（可选）。