数据治理能力成熟度调查问卷

尊敬的调查者:

        您好!我们正在进行一项对公司数据治理能力成熟度评估工作,旨在全面了解当前数据治理工作的实际推进成效,精准识别过程中存在的问题与优化方向;后续将基于调查结果进一步完善数据治理体系、提升数据资产价值。

        我们郑重承诺问卷仅用于研究使用,内容不涉及任何公司商业机密。调查严格遵循国有企业数据安全与个人信息保护的相关规定,您的真实身份信息将被严格保密,问卷采用匿名方式处理,不会关联个人身份,请您放心填写,无需顾虑。

        问卷填写预计耗时15–20分钟。您的真实、客观反馈对完善公司数据治理体系、提升治理效能具有重要意义。恳请您结合岗位实际和日常工作情况,认真完成本次作答。

        感谢您在百忙之中抽出时间支持本次调查!

第一部分:基本信息


请您根据自身实际情况,选择或填写以下基本信息。该部分将与问卷主体数据脱敏处理,确保个人隐私安全。

*
您的年龄:
30岁以下
31-40岁
41-50岁
51岁及以上
*
您当前所在部门:
职能管理部门(如董事长办公室、组织人事部、财务部等)
业务部门(如产品发展部、资本经营部等)
技术支撑部门(如信息技术部等)
子公司/分支机构
其他:
*
您在本公司工作年限:
1年及以下
1-3年(含3年)
3-5年(含5年)
5-10年(含10年)
10年以上
*
您的职级:
基层员工(如专员、技术员、业务员等)
基层管理者(如主管、项目负责人等)
中层管理者(如部门经理、副经理等)
高层管理者(如副总经理、总经理、党委书记等)
其他

第二部分:数据治理能力成熟度相关评价


以下是关于公司数据治理能力成熟度评价的24个问题,每个问题设有1至5级选项。请您根据实际工作情况,认真、客观地填写。

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数据战略
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已制定清晰的数据发展战略,并将其有效融入企业整体战略规划,以支撑国有企业数字化转型与高质量发展目标?
公司是否已制定清晰的数据发展战略,并将其有效融入企业整体战略规划,以支撑国有企业数字化转型与高质量发展目标?
公司是否已将数据战略宣贯至各级部门,确保员工充分理解其对数字化转型和高质量发展的意义?
公司是否已将数据战略宣贯至各级部门,确保员工充分理解其对数字化转型和高质量发展的意义?
公司是否建立常态化评估机制,定期对数据战略实施成效进行跟踪评价,并根据评估结果进行动态优化调整?
公司是否建立常态化评估机制,定期对数据战略实施成效进行跟踪评价,并根据评估结果进行动态优化调整?
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数据治理
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已建立职责清晰、符合国企特点的数据治理组织架构,明确关键角色权责,并纳入企业治理体系?
公司是否已建立职责清晰、符合国企特点的数据治理组织架构,明确关键角色权责,并纳入企业治理体系?
公司是否已明确数据治理相关岗位职责,且数据治理团队人员是否具备相匹配的专业能力与技术素养?
公司是否已明确数据治理相关岗位职责,且数据治理团队人员是否具备相匹配的专业能力与技术素养?
公司是否已建立数据治理评估机制,定期发布治理报告,并审计治理成效?
公司是否已建立数据治理评估机制,定期发布治理报告,并审计治理成效?
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数据架构
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已制定清晰的企业级数据架构蓝图,并建立了支撑其落地的科学、合理的基础规范?
公司是否已制定清晰的企业级数据架构蓝图,并建立了支撑其落地的科学、合理的基础规范?
公司是否已建设数据仓库、数据湖等基础设施,支持数据集中管理、共享与安全管控,满足国有企业数字化转型与数据资产管理需求?
公司是否已建设数据仓库、数据湖等基础设施,支持数据集中管理、共享与安全管控,满足国有企业数字化转型与数据资产管理需求?
公司是否已对主数据、参考数据、指标数据等核心数据对象实施标准化建模,并建立规范化的数据模型管理机制?
公司是否已对主数据、参考数据、指标数据等核心数据对象实施标准化建模,并建立规范化的数据模型管理机制?
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数据应用
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已建设统一的智能数据服务平台,支持自助式数据查询与分析,并融合人工智能技术(如预测分析、智能决策),提升业务洞察与运营管控能力?
公司是否已建设统一的智能数据服务平台,支持自助式数据查询与分析,并融合人工智能技术(如预测分析、智能决策),提升业务洞察与运营管控能力?
公司是否已建立数据价值评估机制,量化评估数据价值与应用效果,以支撑国有企业数据资产化管理与价值释放?
公司是否已建立数据价值评估机制,量化评估数据价值与应用效果,以支撑国有企业数据资产化管理与价值释放?
公司是否已在财务、人力等关键领域实现数据驱动决策,提升科学决策和精细化管理能力?
公司是否已在财务、人力等关键领域实现数据驱动决策,提升科学决策和精细化管理能力?
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数据安全
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已建立覆盖数据全生命周期的安全管理制度,对数据的访问、共享等环节实施严格的权限管控与审计机制,切实保障数据安全?
公司是否已建立覆盖数据全生命周期的安全管理制度,对数据的访问、共享等环节实施严格的权限管控与审计机制,切实保障数据安全?
公司是否已将数据安全培训纳入全员及新员工培训体系,以提升员工的安全意识与合规素养?
公司是否已将数据安全培训纳入全员及新员工培训体系,以提升员工的安全意识与合规素养?
公司是否定期开展数据安全合规性审计,及时发现并整改安全风险与漏洞,落实闭环管理,以符合国有企业网络安全监管要求及数据合规治理标准?
公司是否定期开展数据安全合规性审计,及时发现并整改安全风险与漏洞,落实闭环管理,以符合国有企业网络安全监管要求及数据合规治理标准?
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数据质量
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已构建覆盖数据质量六大维度的完整评估体系,并能够依托该体系深入开展数据质量评估,编制符合合规要求的数据质量评估报告?
公司是否已构建覆盖数据质量六大维度的完整评估体系,并能够依托该体系深入开展数据质量评估,编制符合合规要求的数据质量评估报告?
公司是否已建立常态化的数据质量问题检验与分析机制,实现问题全流程闭环管理,有效支撑国有企业数据治理的精细化与可持续发展?
公司是否已建立常态化的数据质量问题检验与分析机制,实现问题全流程闭环管理,有效支撑国有企业数据治理的精细化与可持续发展?
公司是否已应用AI技术(如自动纠错、异常检测)提升数据质量的自动化检测能力,显著增强数据治理的效率与准确性?
公司是否已应用AI技术(如自动纠错、异常检测)提升数据质量的自动化检测能力,显著增强数据治理的效率与准确性?
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数据标准
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已建立符合国家及行业标准的企业级数据标准体系,并能够切实实现行业与国家标准的自动映射和合规性检查,同时定期开展评审与更新?
公司是否已建立符合国家及行业标准的企业级数据标准体系,并能够切实实现行业与国家标准的自动映射和合规性检查,同时定期开展评审与更新?
公司是否在各业务系统的规划、设计、开发及运维全过程中严格执行上述企业级数据标准体系?
公司是否在各业务系统的规划、设计、开发及运维全过程中严格执行上述企业级数据标准体系?
经数据标准体系治理后的高质量数据,是否已有效支撑智能推荐、语义理解等AI/NLP应用,助力国有企业智能化转型与创新应用发展?
经数据标准体系治理后的高质量数据,是否已有效支撑智能推荐、语义理解等AI/NLP应用,助力国有企业智能化转型与创新应用发展?
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数据生存周期
完全不符合基本不符合部分符合基本符合完全符合
公司是否已明确数据全生命周期的管理规则,覆盖数据的创建、存储、使用、共享、归档到销毁等各环节?
公司是否已明确数据全生命周期的管理规则,覆盖数据的创建、存储、使用、共享、归档到销毁等各环节?
公司是否已将文档、音视频等非结构化数据纳入统一的数据生命周期管理体系,实现对各类数据资产的全面覆盖和规范化管理?
公司是否已将文档、音视频等非结构化数据纳入统一的数据生命周期管理体系,实现对各类数据资产的全面覆盖和规范化管理?
公司是否已建立数据归档与销毁的审批和审计机制,定期分类管理历史数据,对无价值数据进行合规销毁,确保符合国有企业数据资产全生命周期管控与合规性要求?
公司是否已建立数据归档与销毁的审批和审计机制,定期分类管理历史数据,对无价值数据进行合规销毁,确保符合国有企业数据资产全生命周期管控与合规性要求?
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