您所在的企业/组织类型是？
第三方物流企业 (3PL)
生产制造企业
电商/零售企业
物流科技公司
其他
您在企业中主要负责的领域是？
IT/技术研发
数据分析/数据科学
物流运营管理
战略规划
其他
您所在企业目前是否已部署或正在使用物流大数据相关系统？
已部署并成熟应用
已部署，正在优化/扩展
正在规划或搭建中
尚未部署，但有计划
暂无计划
若已部署或计划部署，主要应用场景包括哪些？（可多选）
运输路径优化与智能调度
仓储库存预测与优化
需求预测与供应链规划
货物追踪与可视化
成本分析与控制
客户行为分析与服务优化
设备预测性维护
其他
在系统搭建过程中，您认为最大的技术挑战是什么？
多源异构数据的整合与清洗
实时数据处理与流计算能力
数据存储与计算架构选型
算法模型的选择与调优
系统安全与数据隐私保护
其他
贵公司物流大数据系统的主要数据来源是？
企业内部系统 (如WMS, TMS, ERP)
物联网设备 (GPS, RFID, 传感器)
合作伙伴/客户数据
公开数据或第三方数据服务
以上多种来源混合
请评估当前系统对业务决策的支持程度（1-非常不支持，5-非常支持）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
系统运维中，最常遇到的问题是？
数据处理延迟或性能瓶颈
数据质量问题（不准、不全）
系统稳定性与可用性问题
运维成本（人力、资源）过高
技术更新与迭代困难
其他
在系统运维方面，您认为哪些能力至关重要？（可多选）
实时监控与告警
自动化运维与弹性伸缩
数据血缘与影响分析
安全审计与合规检查
成本监控与优化
灾难恢复与备份
其他
您认为当前物流大数据人才的供给是否能满足需求？
完全满足
基本满足
一般，存在缺口
严重短缺
不清楚
未来1-2年，贵公司在物流大数据领域最可能投入的方向是？（可多选）
升级现有系统架构
引入AI/机器学习能力
深化数据治理与质量管理
拓展新的数据应用场景
加强数据安全与隐私计算
采购或使用SaaS/PaaS服务
暂无明确计划
其他
您向同行推荐贵公司当前物流大数据解决方案/实践的可能性有多大？（0-10分）
您更倾向于采用哪种技术部署模式？
完全自建（On-Premise）
公有云服务
混合云
行业SaaS解决方案
尚未确定
请分享一个您在物流大数据项目实践中遇到的具体挑战或成功经验（可选）
对于物流大数据系统的未来发展，您最关注或期待的是什么？（可选）
您认为阻碍物流大数据更广泛应用的主要因素是什么？
技术门槛高，实施复杂
初期投入成本大，ROI不明确
企业内部数据孤岛，整合难
缺乏清晰的业务场景与价值共识
数据安全与合规顾虑
其他
总体而言，您对物流大数据技术在未来3-5年对行业的影响持何态度？（1-非常悲观，5-非常乐观）
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