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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==写调研报告的目的是什么篇一：调研报告怎么写调研报告一般由标题和正文两部分组成。
（一）标题。
标题可以有两种写法。
一种是规范化的标题格式，即“发文主题”加“文种”，基本格式为“××关于××××的调研报告”、“关于××××的调研报告”、“××××调研”等。
另一种是自由式标题，包括陈述式、提问式和正副题结合使用三种。
陈述式如《东北师范大学硕士毕业生就业情况调研》，提问式如《为什么大学毕业生择业倾向沿海和京津地区》，正副标题结合式，正题陈述调研报告的主要结论或提出中心问题，副题标明调研的对象、范围、问题，这实际上类似于“发文主题”加“文种”的规范格式，如《高校发展重在学科建设――××××大学学科建设实践思考》等。
作为公文，最好用规范化的标题格式或自由式中正副题结合式标题。
（二）正文。
正文一般分前言、主体、结尾三部分。
1．前言。
有几种写法：第一种是写明调研的起因或目的、时间和地点、对象或范围、经过与方法，以及人员组成等调查本身的情况，从中引出中心问题或基本结论来；第二种是写明调研对象的历史背景、大致发展经过、现实状况、主要成绩、突出问题等基本情况，进而提出中心问题或主要观点来；第三种是开门见山，直接概括出调研的结果，如肯定做法、指出问题、提示影响、说明中心内容等。
前言起到画龙点睛的作用，要精练概括，直切主题。
2．主体。
这是调研报告最主要的部分，这部分详述调查研究的基本情况、做法、经验，以及分析调查研究所得材料中得出的各种具体认识、观点和基本结论。
3．结尾。
结尾的写法也比较多，可以提出解决问题的方法、对策或下一步改进工作的建议；或总结全文的主要观点，进一步深化主题；或提出问题，引发人们的进一步思考；或展望前景，发出鼓舞和号召。
企业规模调查报告一、引言近年来，企业发展日新月异，规模不断扩大，这让人们对于企业的规模变化越来越关注。
本文通过对多家企业进行调研和数据分析，旨在全面了解当前企业规模的状况，并探讨规模对企业经营和发展的影响。
二、调查方法本次调查采用了定性和定量相结合的方法，首先，我们选择了100家具有代表性的企业作为研究对象，包括不同行业、不同所有制等多样企业形态。
然后，通过查阅企业年报、财务报表以及相关媒体的报道等多种渠道，搜集了有关企业规模的数据。
最后，我们对这些数据进行了系统的整理和分析，形成了本次报告。
三、调查结果1. 总体规模情况根据我们的调查数据显示，参与调查的100家企业中，小型企业占比50%，中型企业占比30%，大型企业占比20%。
这表明，我国的企业规模结构呈现出小型企业为主导的格局。
2. 行业差异分析各行业的企业规模变化，我们发现，科技类企业以及信息技术行业中，中型和大型企业的比例较高，而传统行业如制造业和农业，则以小型企业居多。
这说明科技型行业更容易实现规模扩大和发展。
3. 利润与规模的关系通过对企业的利润数据进行分析，我们发现，总体上来说，企业规模越大，其利润水平也相对较高。
大型企业的平均利润普遍高于小型企业。
这主要归因于大型企业在市场竞争中具有更大的话语权和更强的资源实力。
4. 就业机会企业规模的增加直接带动了就业机会的增加。
大型企业的用工规模较大，为社会提供了更多的就业机会，尤其是在工业园区和经济开发区等特定区域。
5. 管理效益在企业规模上升的同时，管理效益也显著提高。
大型企业由于规模较大，拥有更为完善的组织体系和专业的管理人才，因此更容易实现资源整合和规模效益。
6. 创新能力调查数据显示，大型企业在研发投入和创新能力方面更具优势，而小型企业则相对较弱。
这可能与大型企业拥有更多的资金和资源有关，能够更好地支持创新活动。
四、影响因素分析1. 资金和资源企业的资金和资源是决定其规模的重要因素之一。
年经典统计调查报告范文5篇为更加科学准确地反映产业发展情况，充分发挥统计工作对产业发展的指导、促进作用，那统计调查报告该怎么写呢?以下是为大家收集整理的统计调查报告的全部内容了，仅供参考，欢迎阅读参考!希望能够帮助到您。
2019年经典统计调查报告范文(一)提高统计能力、提高统计数据质量和提高政府统计公信力，是局长在全国统计工作会议上对各级统计机构提出的新要求。
”三个提高”的新要求为统计工作指明了前进方向，是统计工作科学发展的准确定位，是当前和今后一段时期统计调查工作的主线。
XX年是我国促进经济平稳较快增长，推进经济结构调整，转变经济发展方式，提高经济增长质量和效益的关键之年，江西调查总队要紧紧围绕中央经济工作会议确定的总体要求和主要任务，以”三个提高”为主线，着力在创新服务理念、增强服务能力、拓宽服务领域、优化服务环境、改进服务方式、夯实服务基础上下足功夫，全力开拓江西统计调查事业的新局面。
一、创新服务理念统计调查部门在工业化、城市化、市场化、国际化进程加快的形势下，要积极创新服务理念，进一步增强统计调查工作的主动性和适应性，不仅要敢于表态，更要善于表态，有自己的独立思考和清醒判断，紧紧围绕党中央、国务院的工作重心和经济社会发展的热点、难点和焦点问题开展调研，”快、精、准”地反映经济社会运行中的新情况、新问题、新成果。
二、增强服务能力增强调查服务能力，就是要着力提高数据质量，加强统计分析的针对性和时效性。
今年我们工作要的重点有：1、根据现行抽样调查网点的现状，加强对提高调查网点代表性的研究，结合全省农村住户、城镇住户和规下工业等调查样本轮换，研究各调查主题制度方法的配套改革，不断改进各主题网点调查数据收集方法，进一步提高调查数据质量。
2、在提高数据采集、监测、处理、审核、评估、应用能力上实现新突破，力争客观、真实、准确、完整地反映经济社会发展变化情况。
3、高质量完成常规调查任务。
如：农民工流动监测调查、企业景气和规模以下工业调查、各种价格指数、城乡居民收入、粮食产量、农户固定资产投资、农村贫困监测等等，并切实提高数据质量。
深圳劳动密集型外资企业普工生存现状调查报告一、基本情况根据每月报送的工业园区企业用工变化情况表来看，截至2018年8月底，全市共有工业园区企业1868家，在职员工总数为31.4万人，较上月增长1%，缺工总数为16305人，较上月增长11%，其中，普工13830人，技工964人，缺工企业多为劳动密集型企业。
二、缺工分析劳动密集型企业招工难问题的出现，原因固然是多方面的，但归纳起来最主要有以下几个方面：（一）因新投产、新增生产线、临时增加订单等导致用工相对集中造成缺工。
随着全市决战八千亿工作部署取得阶段性成果，新投产、新增生产线、新增加订单的企业明显增多，导致用工相对集中，从而造成用工相对紧缺。
如：中杰鞋业因新建厂房、新增生产线今年计划招聘3000人；新海洋因订单增加今年计划招聘1600人；新成动力能源因新增生产线今年计划招聘1200人；昌圣科技因新增生产线今年计划招聘1000人。
（二）因工资相对较低、工作环境相对较差等企业内部问题造成人员流失缺工。
企业平时不注重员工稳定，没有合理的人力资源计划，在如何留住员工上鲜有作为，以至于员工再度流失，而企业总是陷入“招工一辞工一招工”的恶性循环。
例如：新海洋从建厂至今招工总数超过万余人次，目前厂中只有2304人，离职率高达93%；捷和电机有限公司总需员工人数约1700人，现有职工约1100余人，因增加生产线需600人左右，而工资待遇偏低，使缺工率达到54.5%；在留住员工方面做得较好的企业如佛吉亚好帮手科技、同和药业、新景象陶瓷等，今年员工离职率都在5%以内。
原因在于：一是薪资待遇有待改善。
部分企业看重的是生产成本的降低，不注重投入和改善，薪资待遇达不到员工要求。
二是晋升空间有待规划。
没有规划好企业员工晋升的空间和通道，让员工在企业感觉不到工作有奔头、事业有前途。
三是企业文化有待完善。
企业没有注重核心文化的打造，员工觉得自己和企业之间仅仅是一种工资上的雇佣关系。
工业发展制约因素现状调研报告
为使大家对XX工业发展有一个系统了解和全面认识，准确把握XX工业发展的制约因素，按照县委第二批深入学习实践科学发展观活动第一阶段的安排部署,结合经贸工作实际,由本局赵光义局长牵头，尹爱萍副局长、工业科等相关科室负责人组成的调研工作小组,从20xx年4月7日起至4月20日，深入到XX县建星纸业、锡矿、贞元硅、龙润茶业、雄达木业、康丰公司等企业，采取座谈、走访、查看资料等多种形式，对XX县工业发展的存在问题和制约因素作了深入的调查研究，分析归纳了具体的表现形式，初步提出了一些积极的应对措施，具体如下：
一、XX工业发展的基本情况
XX工业以没收大田坝、漭水等地的私营炼铁作坊转为国有，没收蒋家山豪绅用于伪造“半开”的一台发电机组建立第一个火力发电厂，才有了工业的初创。
经过五十X大、效益提高、后劲增强的良好态势。
20xx年，全县工业总产值达13.44亿元，同比增29.76%；完成工业增加值5.24亿元，同比增25.96%；实现税收0.68亿元，同比增11.48%；工业固定资产投资3.98亿元，同比增118.68%；工业增加值占全县生产总值的21.10%，增2.26%；单位gdp能耗下降4%；规模以上工业增加值能耗下降31.51%。
工业经济已成为支撑XX县经济增长的重要力量，成为地方财政增长和群众增收的重要来源，成为维护社会稳定、促进社会和谐的重要基础。
二、存在问题和制约因素
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工业企业生产经营状况调查报告工业企业生产经营状况调查报告一、背景介绍工业是一个国家经济发展的重要支柱，工业企业的生产经营状况直接关系到国家的经济发展和民生改善。
为了了解我国工业企业的生产经营状况，拟定了本报告，并就企业运作的现状、发展趋势、困难及对策等方面做了详细调查分析。
二、调查目的1.了解工业企业的产能利用率和市场占有率等生产经营状况。
2.了解工业企业的创新水平和未来发展方向。
3.分析工业企业当前存在的问题及相应的对策，帮助企业有效应对挑战，推动产业升级。
三、调查方法本调查采用问卷调查法和面谈法。
问卷调查，主要面向企业的经营者、技术人员等人士，包括企业综合经营、产能利用、效益状况、进行技术创新的现状和未来发展方向等方面内容。
面谈法，主要采用非结构化和半结构化面谈，对企业进行深入访谈，了解企业的投资计划及困难，并寻求解决方案。
调查期为2019年3月至2019年7月，共访问了150家工业企业。
四、调查结果1.工业企业的产能利用率通过本次调查，获得了工业企业产能利用率数据，并对数据进行了统计分析。
结果表明，2018年工业企业平均产能利用率为76.4%，相较于2017年有所提升，但与发达国家相比，仍有一定差距。
2.工业企业的市场占有率根据问卷调查和面谈结果，工业企业市场占有率有所提升，但整体水平不高。
受外部市场变化和行业竞争增加的影响，工业企业在品牌知名度、产品质量、营销能力等方面存在瓶颈，需要加强创新和提升产业链水平。
3.工业企业的创新水平面谈发现，工业企业普遍认识到技术创新的重要性，但在实际操作中存在较大挑战。
少数企业重视科技创新，有自主研发能力，掌握核心技术，但大多数企业还存在研发投入不足、技术人才短缺等问题，使得技术创新难以落实。
4.工业企业的未来发展方向调查表明，大多数工业企业认为未来发展的方向是转型升级，但具体操作过程中，存在较大的困难。
转型升级需要大量的技术研发、生产设备升级和人才培养，并需要长远的规划和资本投入。
企业现状调查情况汇报
近期，我们对企业现状进行了一次全面的调查，以了解目前的情况并提出改进
建议。
通过调查，我们得出了一些重要的结论和发现，现在我将对调查情况进行汇报。
首先，我们对企业的整体运营情况进行了调查。
调查结果显示，企业目前的整
体运营状况良好，生产经营稳定，市场表现出色。
同时，我们也发现了一些问题，比如生产效率有待提高，成本控制方面存在一定困难等。
基于这些情况，我们将提出相应的改进方案，以进一步提升企业整体运营水平。
其次，我们对员工情况进行了调查。
调查结果显示，员工整体工作积极性高，
团队协作效果良好。
然而，也有部分员工存在工作压力较大，工作效率不高等问题。
为了更好地激发员工的工作潜力，我们将针对这些问题提出相应的解决方案。
此外，我们还对市场营销情况进行了调查。
调查结果显示，企业在市场营销方
面取得了一定的成绩，但与竞争对手相比还存在一些差距。
我们将结合调查结果，制定更加有效的市场营销策略，以提升企业在市场上的竞争力。
最后，我们对财务状况进行了调查。
调查结果显示，企业目前的财务状况相对
稳定，但也存在一些风险和隐患。
我们将结合调查结果，提出相应的财务风险防范措施，以确保企业财务安全。
综上所述，通过这次调查，我们全面了解了企业的现状，并将根据调查结果提
出相应的改进建议，以进一步提升企业整体运营水平。
希望通过我们的努力，企业能够取得更好的发展和成绩。
2018中国私营企业调查报告
最关心的话题是“税制改革”最理想的定位是“社会贤达”
主要指标
私营企业：344万户
注册资本：42146亿元
从业人员：4714万人
产值：20183亿元
社会消费品零售额：10603亿元
出口创汇企业：74443户
出口创汇：人民币1749.68亿元
主要问题
政企关系不够协调
企业之间的拖欠日益严重
企业纠纷解决机制不完善
国家工商行政管理总局参加了本次调查，并分担了一半的抽样任务。
现将调查数据分析的主要意见简报如下。
关于私营企业的情况分析
(一)两年来私营企业总量上持续快速增长
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报告目录观点摘要 (1)一、调查背景 (3)（一）调查方法及样本 (3)（二）报告术语界定 (7)二、数据资产管理组织制度 (8)（一）管理意识 (8)（二）工作规划 (9)（三）管理现状 (11)（四）制度规范 (15)三、信息化能力 (21)（一）数据情况 (21)（二）驱动力 (25)（三）工作难点 (26)（四）技术工具 (27)（五）建设模式 (29)（六）业务需求 (30)四、数据监管 (31)（一）数据上云 (31)（二）数据流通 (33)（三）安全机制 (34)前言大数据时代背景下，数据的价值逐步显现，越来越多的企业把数据当作资产来进行运营和管理，以实现更大的价值。
国内关于数据资产管理的理论和实践还处于初级阶段，工业领域数据资产管理实力及能力更是参差不齐，为全面了解中国工业企业数据资产管理现状，在工业和信息化部信息化与软件服务业司的指导下，中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟（简称AII）开展了2018年度中国工业企业数据资产管理现状调查。
本次活动采用网络问卷调查的方式，对工业企业组织制度、信息化能力、数据监管能力等问题进行了调研，共回收问卷120份，其中有效问卷74份。
本报告以调查数据为基础，结合行业专家的访谈，力争详实客观的反映中国工业企业数据资产管理现状，为政府和企业了解中国工业企业数据资产管理现状和制定相关决策提供参考。
本报告的数据搜集工作还得到了数据中心联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、相关大数据解决方案提供商以及社会各界的大力支持。
我们在此对接受调查访问的企业和专家表示最衷心的感谢！工业互联网产业联盟、中国信息通信研究院2018年12月13日工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）观点摘要本次调查问卷中设置了三大模块的考察项，分别涉及企业数据资产管理的组织制度、信息化能力和数据监管情况。
现将问卷调查的整体情况进行简要的陈述：一、组织制度层面，我们分别从管理意识、工作规划、管理现状和制度规范四个方面展开调研，形成以下观点：•工业企业对于数据资产管理的重要性已经形成了一定的认识，98.6%的工业企业认为数据管理工作值得投入；•目前87.8%的企业已经开始投入或正在规划数据管理相关的工作；•55.4%的企业为数据管理工作设置了专职机构，但仍然存在很大的发展空间，多数企业尚未投入大量人力在数据管理的相关工作上，47.3%的企业仅投入了0-5人的团队；•仍有33.8%的企业没有形成针对企业数据的管理模式。
仅有25.7%企业会定期更新数据相关的管理办法或企业标准。
78.4%的企业对内部的数据有一定的认知，但对于数据持续的整理和理解工作还有待提高。
二、信息化能力方面，我们从数据情况、建设驱动力、工作难点、技术工具、建设模式、业务需求六个方面进行考察，形成以下观点：•工业企业已收集和管理的数据总量较小，66.22%的企业数据总量都在20TB以下，87.84%的企业数据日增量都在100GB以下；•工业企业开展数据资产管理工作，60.7%的驱动力均来源于内部的业务需求；•工业企业认为数据管理工作的难点集中在数据难统筹（71.62%），缺乏方法论（60.81%）和短期内看不到成果（59.46%）三方面；1工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）•40.54%的工业企业仍在使用原始的文档记录方式进行数据的管理，现阶段需求最大的技术工具集中在大数据处理（44.59%）、数据管理（44.59%）和报表分析（43.24%）；•工业企业建设数据管理系统的方式偏稳健，44.59%的企业更愿意采购成熟产品，31.08%的企业选择自建，但64.86%的企业都选择了自行运营和维护；•现阶段企业对数据应用的需求主要集中在监控生产运营情况（68.92%）和提升资源使用效率（62.16%）层面。
三、数据监管情况层面，我们从数据上云、数据流通和安全机制三个方面切入，形成以下观点：•企业对于数据上云的态度差别较大，仍有51.34%的企业对数据上云保持谨慎，或处于观望状态；•工业企业对于数据流通的需求尚有很大空间，仅2.7%的企业表示不会涉及数据流通；•安全管理机制方面，工业企业采取的多为传统的物理隔离、网络隔离方式，占到41.3%，并以严格的流程和制度保证数据安全，占到26.1%。
2工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）一、调查背景（一）调查方法及样本1、调查方法本次报告信息收集均采用网络收集，通过公众号文章发布问卷，收集渠道来自工业互联网产业联盟、数据中心联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会以及其他自发组织的工业企业数据管理相关交流群，共收集到120份问卷，经过严格筛选，最终计入74份。
一些情况有可能会对统计结果造成一定的影响，列举如下：1、本次问卷为非强制性填写，多数提交者对数据资产管理有一定程度的了解；2、问卷由中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟、数据中心联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会进行分发，渠道有所偏向；3、统计样本未覆盖所有细分行业；4、默认提交者提供的企业信息是专业且准确的。
因此，本调查报告仅对统计观察到的现象做一定的披露和设想，并不针对最终的统计数据做一些决定性的论述。
3工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）42、样本描述参与调查企业所在区域：排在前9位的地区分别是北京市、上海市、山东省、辽宁省、广东省、河北省、四川省、江苏省、福建省。
图 1 企业所在区域分布数据来源:中国信息通信研究院工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）5参与调查企业所属领域：问卷参考国家标准《国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）》设置了选项，包含采矿业7项，制造业31项，电力、热力、燃气及水生产和供应业3项，以及建筑业4项，共计45项。
收集样本中的领域覆盖了20项，占比44.4%。
调查样本中占比最大的是计算机、通信和其他电子设备制造业（24.3%），其次是铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业（16.2%），汽车制造业（10.8%），通用设备制造业（6.8%），电力、热力生产和供应业（5.4%）。
其中选择其他选项（5.4%）的企业多是为工业企业提供相关服务的企业。
具体占比情况见图2。
图 2 企业类型分布数据来源:中国信息通信研究院工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）6参与调查企业规模：调查样本中员工人数在2000人以上的大型企业占比50%；中型企业占比20.3%，其中300-1000人之间的中型企业占比5.4%，1000-2000人的中型企业占比14.9%；员工人数在300人以下的小型企业占比29.7%。
具体占比情况见图3。
图 3 企业规模分布数据来源:中国信息通信研究院工业企业数据资产管理现状调查报告（2018年）（二）报告术语界定数据治理：对数据资产管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。
数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
数据治理制定正确的原则、政策、流程、操作规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。
值得指出的是，在国外语境下，治理仅包括目标、原则、组织、制度、流程等软性要求，取其“狭义”；而在国内语境下，会将数据架构、数据标准、数据质量、数据安全等一系列数据管理活动纳入数据治理的范畴，取其“广义”。
狭义的数据治理是DAMA数据管理理论框架活动职能之一。
但同时，广义的数据治理，又包含了数据管理概念。
数据资产：数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。
在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
数据资产管理：数据资产管理（DAM, Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。
数据资产管理是需要充分融合业务、技术和管理，来确保数据资产保值增值。
元数据：是描述数据的数据。
元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。
数据分析：数据分析软件帮助业务分析师和数据管家回答这样的问题：“今天的数据看上去是什么样的”，“一个系统中的数据和另一个系统中的数据有什么关系”，以及“我们应该如何来改善现有的规则或策略”。
数据流通：数据流通可以定义为某些信息系统中存储的数据作为流通对象，按照一定的规则从供应方传递到需求方的过程。
7二、数据资产管理组织制度（一）管理意识问题：您如何理解企业进行数据资产管理工作的重要性？工业企业对于企业数据资产管理的重要性已经形成了一定的认识。
问卷统计结果显示，98.6%的企业都觉得数据管理工作值得投入，其中77%的企业觉得数据管理很重要，是一个长期的过程，会为企业带来价值，21.6%的企业认为数据管理工作重要，但是短期内效果不明显，成果值得期待；尚未有企业选择不值得过多投入的选项，但也有1.4%的企业表示不清楚数据管理工作的情况。
具体占比情况见图4。
图4 企业管理意识数据来源:中国信息通信研究院（二）工作规划问题：贵司是否已经开展数据资产管理的相关工作？目前接近90%的企业已经开始投入或是正在规划数据管理相关的工作。
从问卷统计来看，32.4%的企业已经开展了数据管理相关工作，55.4%的企业正在起步阶段，积极进行相关规划；10.8%的企业仍在观望；另外1.4%的填写者表示不了解情况。
具体占比情况见图5。
图 5 工作开展情况数据来源:中国信息通信研究院55.4%32.4%10.8%1.4% 正在起步阶段，积极进行相关规划 是，正在如火如荼的开展工作否，还在了解中 其他其中，大型企业中已经开展数据管理工作的企业占比37.84%，略少于正在规划中的企业，占比51.35%，10.81%的大型企业表示正在了解中；中型企业中已经开展数据管理工作的企业达到了46.67%，40%正在规划中，6.67%的中型企业还在观望，另外6.67%表示不清楚情况；小型企业中已经开展数据管理工作的仅占13.64%，有72.73%的企业表示正在进行相关规划，13.64%的企业还在了解情况。
具体占比情况见图6。
图6 不同规模企业工作开展情况数据来源:中国信息通信研究院（三）管理现状问题：贵公司是否设有数据管理专职机构？超过半数的企业为数据管理工作设置了专职机构，但仍然存在很大的发展空间。
从问卷统计来看，已经设立了数据管理专职机构的企业达到了55.4%。
具体占比情况见图7。
图7 数据管理机构设置情况数据来源:中国信息通信研究院55.4%44.6% 是否其中，大型企业中设置数据管理专职机构的比例占到了62.16%，接近2倍与未设置的比例；中型企业中已设置专职机构的比例占到了73.33%，远高于未设置的26.67%；小型企业中已设置的仅占31.82%，未设置的则达到了68.18%。
