数字化部门成立时间及规模。从成立时间和规模两个维度来看，企业的数字化部门呈现出多样化的特点：

【成立时间分析】

长期积累型：成立时间10年以上的企业占比28%，这部分企业在数字化转型方面可能具有较为深厚的积累和经验。他们可能较早地认识到了数字化转型的重要性，并进行了长期、持续的投资和努力。

快速发展型：成立时间3年至5年的企业占比24%，这部分企业在数字化转型方面呈现出快速发展的态势。他们可能抓住了市场机遇，迅速成立了数字化转型部门，以加速企业的数字化进程。

新兴崛起型：成立时间1年至3年的企业占比22%，这部分企业是数字化转型领域的新兴力量。他们可能在近年来才意识到数字化转型的重要性，并迅速采取行动，成立了相应的部门来推动这一进程。

新近尝试型：极少数企业是近1年内刚刚成立数字化转型部门，这部分企业可能还在摸索和尝试阶段，对数字化转型的认识和实践可能相对较为初步。

【规模分析】

小型团队：数字化团队规模小于10人的企业占比39%，这表明有相当一部分企业的数字化转型工作可能还处于探索发展阶段，团队规模相对较小，但足以支撑基本的数字化转型需求。

中型团队：数字化团队规模在10人至50人之间的企业占比32%，这部分企业的数字化转型工作可能已经取得了一定的进展，团队规模适中，能够应对较为复杂的数字化转型任务。

综上所述，无论是成立时间较长的企业还是新近成立数字化转型部门的企业，都需要在团队建设、资源投入、技术支持等方面做出合理的安排和规划，以确保数字化转型工作的顺利进行和取得实效。

数据工作相关部门设置及规模。多数企业依赖IT部门主导数据工作，专属数据团队的建设尚不普遍，且现有数据管理团队普遍规模较小。

【部门设置特点】

主导部门明确：目前，大部分企业的数据相关工作，包括数据安全与隐私保护等，主要由信息化（或IT）部门直接推动。这显示出IT部门在企业数据工作中的核心地位，承担着数据管理、安全保护等重要职责。

专属团队差异：尽管IT部门在数据工作中发挥着关键作用，但仍有较大部分企业并未成立专门的数据管理团队或部门。这可能与企业的规模、业务需求、资源投入等因素有关，也反映了企业在数据工作方面的组织结构和资源配置上存在一定的差异。

【团队规模现状】

小型团队为主：当前，大部分的数据管理团队规模不超过10人。这表明，尽管数据工作在企业中的重要性日益凸显，但企业在数据团队建设方面的投入和规模仍有待提升。小型团队可能面临资源有限、技能结构单一等挑战，需要企业进一步加大投入，优化团队结构，提升团队能力。

发展潜力巨大：虽然当前数据管理团队规模较小，但这也为企业未来的发展提供了巨大的潜力。随着企业对数据价值的认识不断深化，对数据工作的投入和重视程度也将逐渐增加。未来，企业有望通过扩大团队规模、提升团队能力等方式，进一步加强数据工作，推动企业的数字化转型和智能化发展。

数据管理团队目标。当前，企业数据管理团队的目标主要集中在支持分析和数据科学、业务创新/业务模式变革、数据资产价值化和业务流程自动化/优化等方面。这些目标不仅体现了数据管理团队的核心职责和价值，也与企业整体战略紧密相关。

【核心目标】

支持分析和数据科学：数据管理团队的首要目标。这表明企业在数据分析和数据科学领域有着极高的重视度，希望通过数据挖掘和分析来驱动业务决策和创新。

业务创新/业务模式变革：占比15.18%，排在第二位，反映了数据管理团队在推动企业业务创新和变革中的重要作用，通过数据洞察来发现新的商业模式和市场机会。

数据资产价值化：数据被视为企业的重要资产，数据管理团队致力于提升数据的价值，通过数据治理和数据资产管理来为企业创造更多价值。

业务流程自动化/优化：占比11.07%，是数据管理团队关注的另一个重要领域。通过数据驱动的业务流程优化和自动化，企业可以提高运营效率，降低成本。