数据迁移失败率（未使用 Zinstall 进行迁移时）

在 Bloor Research 2007 年调查的全球 2000 强组织中，84% 的数据迁移项目超期或超支 (Bloor Research, 2007 年调查，据 Bloor 2011 年转述)。

没有哪项数据迁移项目调查能同时做到规模大、时间近、立场独立，因此诚实的回答是一系列调查，而不是一个比例。至今仍能查阅的最早实测数字来自 Bloor Research：它向大公司询问预算达七位数的项目，发现其中大多数延期或超支；四年后的第二次调查面向一组不同且范围更广的组织，得出的比例要低得多。后来 Experian、各厂商和咨询公司所做的调查，就特定类型的迁移提出了范围更窄的问题，从 Hadoop 集群到 SAP 系统，而且各自对失败有自己的定义：错过日期、预算失控、项目被取消，或者系统能用但令人失望。表格在每个数字旁都保留了其定义。

• 在 Bloor Research 2011 年春季调查的组织中，38% 的数据迁移项目超期或超支，而其 2007 年调查中为 84% (Bloor Research, 2011)。
• 据 eWeek 报道，在 Bloor Research 2007 年对 43 家《福布斯》全球 2000 强公司的调查中，16% 的数据迁移项目按时且按预算完成 (eWeek 援引 Bloor Research, 2007)。
• 据 eWeek 对该研究的报道，有 43 家《福布斯》全球 2000 强公司回复了 Bloor Research 2007 年的数据迁移调查 (eWeek, 2007)。
• 据 Bloor Research 2007 年的数据迁移白皮书，超过 60% 的数据迁移项目在时间和/或预算上超出计划 (Bloor Research, 2007)。
• Bloor Research 2007 年的数据迁移调查只涵盖整个应用项目预算在 100 万美元及以上的全球 2000 强公司 (Bloor Research, 2007)。
• Bloor Research 的第二次数据迁移调查于 2011 年春季进行，与其 2007 年的调查不同，它不限于全球 2000 强 (Bloor Research, 2011)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，36% 的数据迁移项目控制在原计划预算之内 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，54% 的数据迁移项目出现过某种形式的项目延误 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 270 名来自各国的受访者参加了 Experian 和 Data Migration Pro 的《Data Migration Research Study 2017》，其中数据迁移负责人的比例偏高 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Horvath 2025 年对 200 家 SAP 用户公司的研究中，已完成 SAP S/4HANA 迁移的公司有 8% 按期完成，项目耗时平均比计划长 30% (CIO 援引 Horvath, 2025)。
• 在 Horvath 2025 年对 200 家 SAP 用户公司的研究中，SAP S/4HANA 迁移每 10 个中有超过 6 个超出了计划预算，其中占全部迁移四分之一的项目大幅超出 (CIO 援引 Horvath, 2025)。
• 在 Horvath 2025 年对 200 家 SAP 用户公司的研究中，SAP S/4HANA 迁移项目的平均超期幅度是比原计划多用 30% 的时间 (CIO 援引 Horvath, 2025)。
• 在 ISG 2026 年对大公司 200 名高级决策者的调查中，近 60% 的 SAP 迁移项目延期且超出预算，原因是组织低估了复杂性、放任范围扩大并误判了内部制约因素 (The Register 援引 ISG, 2026)。
• 在 Caylent 2025 年对 300 多名 IT 负责人的调查中，6% 的 IT 负责人表示其组织按时完成了最具挑战性的数据库迁移，6% 报告实现了零停机 (Caylent, 2025)。
• 在 Caylent 2025 年对 300 多名 IT 负责人的调查中，46% 的 IT 负责人在其最具挑战性的数据库迁移中经历了超过五个小时的停机 (Caylent, 2025)。
• 在 Xmateria 2026 年对 100 多名受访者的调查中，57% 的 SAP 客户和专家表示，数据迁移经常拖延 SAP 项目 (SAPinsider 援引 Xmateria, 2026)。
• 在 Xmateria 2026 年对 100 多名 SAP 客户和专家的调查中，因数据迁移而延误的 SAP 项目通常超出预计时间的 10% 至 25%，近三分之一超出最多 50% (SAPinsider 援引 Xmateria, 2026)。
• 在 Vision Solutions 2017 年对 1,598 名 IT 专业人员的《State of Resilience》报告中，51% 的 IT 专业人员报告 2016 年曾遇到迁移失败，高于 2015 年的 44% 和 2014 年的 36% (Vision Solutions, 2017)。
• 据 Nextgov 报道，在 Vision Solutions 2016 年对 2,000 多名 IT 负责人的《State of Resilience》报告中，44% 的组织曾遇到某种形式的 IT 迁移失败 (Nextgov 援引 Vision Solutions, 2016)。
• 在 Vision Solutions 2016 年的《State of Resilience》报告中，55% 的 IT 专业人员认为，迁移失败的最大原因是无法在规定时间内在新服务器上启动应用，其次是缺乏测试（38%） (ChannelInsider 援引 Vision Solutions, 2016)。
• 在 WANdisco 2021 年对 200 多名全球 2000 强公司技术专业人员的基准调查中，54% 的 Hadoop 上云数据迁移项目没有按计划进行（24% 延期，11% 超出预算，20% 两者兼有） (IT Brief 援引 WANdisco, 2021)。
• 在 WANdisco 赞助、Unisphere Research 2021 年对 216 名数据管理人员的调查中，31% 的 Hadoop 上云迁移项目超出预算，44% 耗时超过计划，约四分之一按时且按预算完成 (DBTA, 2021)。
• 在 WANdisco 赞助、Unisphere Research 2021 年对 216 名数据管理人员的调查中，44% 的 Hadoop 上云迁移项目耗时超过原计划 (DBTA, 2021)。
• 在 Information Architecture Team 2002 年对迁移从业者的调查中，数据迁移项目的中位成本是预算金额的 13.5 倍 (IAT 经 KDnuggets, 2002)。
• 据 Bloor Research 2015 年更新的数据迁移技术页面，只有三分之二的数据迁移项目能按时且按预算完成 (Bloor Research, 2015)。
• 据 Bloor Research 2015 年数据迁移页面引用的研究，近 20% 的 SaaS 部署项目因数据迁移问题而被取消 (Bloor Research, 2015)。
• 据 Bloor Research 2015 年数据迁移页面引用的研究，超过 50% 的 SaaS 部署在数据迁移方面出现过重大问题，此类项目中近 20% 被取消 (Bloor Research, 2015)。
• Hitachi Data Systems 2010 年的白皮书称，在 ESG 2005 年调查的 IT 经理中，39% 表示他们每周或每月进行一次数据迁移 (Hitachi Data Systems, 2010)。
• Hitachi Vantara 的存储迁移页面援引一项未注明年份的 ESG 研究称，75% 的存储用户在数据迁移中遇到过问题，包括停机时间延长或意外停机 (Hitachi Vantara, 未注明日期的页面，2026 年访问)。
• IBM Softek 的一份演示文稿称，在 Softek 2005 年对北美和 EMEA 地区 500 家公司的数据迁移研究中，82% 的公司报告在迁移数据时遇到过问题 (IBM, 2009)。
• Bloor Research 2007 年的数据迁移调查发现，Standish Group 1999 年得出的超过 80% 的项目超期或超支这一数字并未改变 (Bloor Research, 2008)。
• Bloor Research 2007 年的数据迁移白皮书由多家活跃于数据迁移市场的公司赞助，而 2007 年的调查报告可免费下载 (Bloor Research, 2007)。
• BCS 的数据迁移博客称，Bloor Research 2007 年的数据迁移白皮书是英国第一份由独立分析师撰写、专门讨论数据迁移的同类白皮书 (BCS, 2007)。
• Johny Morris 2011 年在 BCS 博客上写道，由于软件厂商和集成商没有赞助，Bloor Research 2011 年的数据迁移报告需付费许可才能阅读，并限制公开评论 (BCS, 2011)。
• Bloor 在其由 Informatica 赞助、回顾六年研究的论文中写道，从 Bloor Research 2011 年的调查中可以清楚看出，数据迁移的结果自 2007 年以来有所改善 (Bloor Research, 2013)。
• Bloor 在 2013 年写道，与 2007 年的调查相比，Bloor Research 2011 年数据迁移调查的重大发现在于，采用技术在多大程度上提高了成功的几率 (Bloor Research, 2013)。
• Bloor Research 在其 2009 年由 Celona 赞助的论文中写道，数据迁移项目历来容易出现时间和成本超支，在某些情况下会彻底失败，并列出了三个主要风险因素 (Bloor Research, 2009)。
• 在 WANdisco 2021 年的基准调查中，24% 的 Hadoop 上云迁移项目未能按时完成（另有 20% 时间和预算均未达到要求） (IT Brief 援引 WANdisco, 2021)。
• 在 WANdisco 2021 年的基准调查中，11% 的 Hadoop 上云迁移项目超出预算（仅预算；另有 20% 时间和预算均未达到要求） (IT Brief 援引 WANdisco, 2021)。
• 在 Horvath 2025 年的研究中，65% 的公司在完成 SAP S/4HANA 迁移后发现了严重到非常严重的质量缺陷，原因包括范围扩大，以及低估了测试和数据迁移阶段 (CIO 援引 Horvath, 2025)。
• 在 ISG 2026 年对 200 名高级决策者的调查中，49% 的组织在迁移到 SAP S/4HANA 时很少或没有进行流程再造，保留了原有的流程和数据，重新实施流程的组织每 5 个中不到 1 个 (The Register 援引 ISG, 2026)。

来源： Bloor Research (2007-2015); eWeek; Experian / Data Migration Pro (2017, 2018); CIO; The Register; Caylent; SAPinsider; Vision Solutions; Nextgov; ChannelInsider; IT Brief Australia; Database Trends and Applications; Information Architecture Team; Hitachi Data Systems; Hitachi Vantara; IBM; BCS (2007, 2011); Enterprise Systems Journal; IBM Global Technology Services; Data Migration Pro

CXO 杂志在 2005年3月对 Aradyme 首席执行官的问答采访中写道，“据 Gartner 称”，83% 的数据迁移要么彻底失败，要么超出分配的预算和实施进度；这是找到的最早有日期的出处，没有提到任何文件 (CXO 杂志, 2005)。

这句话以三种主要措辞出现在厂商页面上，被归于 Gartner，有时附有年份，有时附有一份 Gartner 研究报告的标题，但从未附有页码或引文。我们通过载有这句话的最早页面的存档副本向前追溯。我们能找到的最早有日期的出处，是 2005 年春季一家行业杂志对一家数据迁移厂商首席执行官的采访，其中提到了 Gartner，却没有提到任何文件。此后的每个页面，要么未引用任何来源，要么引用另一个厂商页面，要么引用 2009 年的一份 Gartner 研究报告；该报告的公开摘要中没有任何百分比，而据三家不同咨询公司的引述，其正文谈到的是好坏参半的结果，也没有给出数字。Gartner 在那些年里确实发布过关于失败的预测：关于数据仓库、关于 CRM，后来又关于 ERP 和云预算，每一项都是预测而非测量，而且每一项的数字都不同。一家存储厂商 2005 年的调查发现，百分之八十三的迁移出现过问题；这是同一年的同一个数字，衡量的却是另一回事。表格列出了我们记录的每一次出现；研究方法部分说明了我们检索了哪些内容。

• 慕尼黑工业大学的一份讲义援引“Gartner Group 2005”称，83% 的数据迁移彻底失败或超出分配的预算和实施进度，但没有注明任何文件；这是找到的最早为这一说法标注年份的页面 (慕尼黑工业大学, 2012)。
• Oracle 和 LumenData 2014 年的简报在一个标注为 Gartner 的“您知道吗？”方框中称，83% 的数据迁移项目要么失败，要么超出预算和进度，但没有注明任何文件 (Oracle 和 LumenData, 2014)。
• Oracle 和 LumenData 2014 年的简报称，80% 以上的数据迁移项目超期和/或超支，成本平均超支 30%，时间平均超期 41%；该说法标注为“Bloor Group”，没有注明任何文件 (Oracle 和 LumenData, 2014)。
• Oracle 和 LumenData 2014 年的简报在第 3 页称，80% 以上涉及数据迁移的项目会失败，把自己侧栏中的“超期和/或超支”变成了彻底失败 (Oracle 和 LumenData, 2014)。
• Oracle 2011年10月的《Successful Data Migration》白皮书称，多达 75% 的新系统因迁移过程中的缺陷而未能达到预期，但没有引用任何来源；这份白皮书中没有 83% 这个数字 (Oracle, 2011)。
• Gartner 于 2009年2月25日发布的数据迁移风险研究报告，就是后来的页面引为 83% 出处的那份报告，其公开摘要中没有出现任何百分比 (Gartner, 2009)。
• Hitachi、Ankura 和 Definian 所引用的 Gartner 2009 年研究报告段落中没有出现任何失败率；该段落称数据迁移的结果好坏参半，许多工作因缺乏规划而失败 (Gartner, 2009)。
• Hitachi Data Systems 2010年2月的白皮书是找到的最早按编号引用 Gartner 2009 年数据迁移研究报告的文件，其中没有为该报告附上任何失败率 (Hitachi Data Systems, 2010)。
• Ankura 在其关于数据迁移风险的文章中引用了一段 Gartner 的文字，并在脚注中给出了该研究报告的标题、日期（2009年2月25日）和 gartner.com 网址，这段文字中没有出现任何百分比 (Ankura, 2022)。
• Definian 在其“数据迁移失败的原因”一文中引用了一段 Gartner 的文字，并附有完整出处（G00165710，2009年2月），这段文字中没有出现任何百分比；该研究报告称，许多工作因缺乏规划而失败 (Definian, 2025)。
• Gartner 预测，到 2007 年，50% 以上的数据仓库项目将因不重视数据质量而只获得有限认可或彻底失败；这是 Gartner 2005 年唯一有日期的失败预测，针对的是数据仓库，而不是数据迁移 (Gartner, 2005)。
• 据 InformationWeek 报道，Gartner 2005 年预测到 2007 年超过一半的数据仓库项目将只获得有限认可或彻底失败，这一预测基于北美、西欧和亚太地区的 900 多家公司 (InformationWeek, 2005)。
• Informatica 的一份情况说明援引 Gartner 称，50% 以上的商业智能和 CRM 部署将因不重视数据质量而只获得有限认可或彻底失败，把 2005 年针对数据仓库的预测扩大了范围 (Informatica, 2006)。
• 在 Softek 与 Enterprise Strategy Group 于 2005年3月对 700 名终端用户进行的调查中，83% 的数据迁移出现过问题，其中以意外停机居首；这是找到的唯一一个有日期的 2005 年“83% 的迁移”数字 (IBM, 2007)。
• 据 Enterprise Systems 根据初步结果所做的报道，在 Softek 2005 年数据迁移调查的首批 280 家公司中，约四分之三承认在迁移数据时遇到过问题 (Enterprise Systems Journal, 2005)。
• IBM Softek 的一份演示文稿称，在 Softek 2005 年对北美和 EMEA 地区 500 家公司的数据迁移研究中，82% 的公司报告在迁移数据时遇到过问题 (IBM, 2009)。
• 据 IBM 法国 2007年10月的一份演示文稿，Softek 2005年2月的迁移研究共有 550 名受访者，这是同一项调查的第三个样本量 (IBM, 2007)。
• Experian UK 2021 年的“八大障碍”文章援引 Bloor 2011 年的白皮书称，38% 的数据迁移项目会失败；到 2025 年，同一网址上的说法变成了援引 Gartner 2009 年研究报告的 83% (Experian UK, 2021)。
• Experian UK 的指南称，83% 的数据迁移项目要么失败，要么超出预算和时间表，其脚注提到了 Gartner 的《Risks and Challenges in Data Migrations and Conversions》，但没有注明日期、编号或链接 (Experian UK, 2025)。
• QuerySurge 2026 年的白皮书把数据迁移项目 83% 的失败率归于“Gartner 等业内观察者”，而该数字的脚注 1 指向的是 QuerySurge 自己的数据迁移测试页面 (QuerySurge, 2026)。
• Bridge Global 称，“在被广泛引用的企业文献中”，83% 的迁移项目要么失败，要么超出预算和进度，它引用的是 QuerySurge 的摘要，而不是 Gartner (Bridge Global, 2026)。
• DataMC 的博客援引 Gartner 称，83% 以上的数据迁移项目彻底失败或超出预算或进度，同时把 Bloor Group 的“彻底失败率”定为 38%，而 Bloor 报告的这个数字指的是超期或超支 (DataMC, 2021)。
• Fourlane 援引 Gartner 称，83% 的数据迁移项目要么彻底失败，要么大幅超出预算和时间表，并称“Bloor Research 认为失败率约为 75%”“只有约 16% 能按时且按预算完成”，均未注明来源 (Fourlane, 2026)。
• Syren Cloud 称，83% 的数据迁移项目要么失败，要么超出预算，并称之为“Gartner 2024 年的研究”，其他任何出处都没有给出这个日期 (Syren Cloud, 2025)。
• Simplify Consulting 的博客称，83% 的数据迁移要么彻底失败，要么超出分配的预算和实施进度，并补充说 Gartner“最近表示”过这一点，但没有注明任何文件 (Simplify Consulting, 2019)。
• BCS 2008 年的一篇文章称，在 Bloor 的报告中，84% 的数据迁移项目超出时间、超出预算、两者兼有或彻底失败，此前“被广泛引用的”1999 年 Standish Group 报告中为 80%，但两份文件都没有点名 (BCS, 2008)。
• 据 Bloor 的 Philip Howard 称，Informatica 2008 年的一张会议幻灯片所展示的迁移失败和超期超支结果，与 Bloor Research 2007 年论文中的结果相差不到一个百分点，却把它们归于 Standish Group 1999 年的一项调查 (Bloor Research, 2008)。
• Canonical 的博客称，50% 的数据迁移项目出现了严重影响业务的问题，并把这项 Gartner 研究的时间定为 2019 年，但没有注明任何文件 (Canonical, 2022)。
• Pimcore 称 Gartner 发现，在整个 2022 年，50% 以上的数据迁移项目将超出计划的预算和时间，但没有注明任何文件 (Pimcore, 2024)。
• Insentra 在 2026 年把三年内 1,000 亿美元的迁移支出浪费（McKinsey）和“83% 的数据迁移项目要么彻底失败，要么超出预算和时间表”（归于 Gartner）放在一起转述 (Insentra, 2026)。
• 据 A-Team Insight 2009 年对伦敦一场活动的报道，厂商 Datanomic 和 Iergo 转述称，在 Bloor Research 2007 年的研究中，84% 的数据迁移活动未能达到时间或预算目标 (A-Team Insight 援引 Bloor Research, 2009)。
• 2015 年的一篇 LinkedIn 帖子在谈到一项 Bloor Research 调查时称，按时且在预算内完成数据迁移的公司不到三分之二，平均预算为 87.5 万美元，平均超支 26.8 万美元，但没有点名任何文件 (LinkedIn, 2015)。
• 据 Oracle 和 LumenData 简报归于“Bloor Group”的一个数字，数据迁移项目的平均成本超支为 30% (Oracle/LumenData 援引 Bloor, 2014)。
• 据 Oracle 和 LumenData 简报归于“Bloor Group”的一个数字，数据迁移项目的平均时间超期为 41% (Oracle/LumenData 援引 Bloor, 2014)。
• 据 Experian《Taking the pain out of data migration》论文着陆页上一个未注明来源的说法，半数数据迁移项目未能实现目标，许多项目在预算耗尽后被放弃 (Experian, 2017)。
• 据 eWeek 2008 年的报道，在 Bloor 2007年9月的调查中，64% 的数据迁移项目延期，37% 超出预算；在这篇文章中，Gartner 分析师 Ted Friedman 就数据质量提出了建议，但没有给出任何失败百分比 (eWeek, 2008)。
• Softek 2005年1月的在线数据迁移研究由 30 道选择题组成，这项调查的问题发生率后来被报道为 83% 的迁移 (Softek, 2005)。
• KDnuggets 在 Gartner 2001年9月的预测发布三天后转述称，到 2006 年，超过一半实施 CRM 系统的公司会把这些实施视为失败 (KDnuggets, 2001)。

来源： CXO magazine; Technische Universitaet Muenchen, Andreas Freitag; Oracle and LumenData; Oracle; Gartner (2001-2024); Hitachi Data Systems; Ankura; Definian; InformationWeek; Informatica; IBM Global Technology Services; Enterprise Systems Journal; IBM; IBM France; Experian UK (2021, 2025); QuerySurge; Bridge Global; DataMC; Fourlane; Syren Cloud; Simplify Consulting; BCS, The Chartered Institute for IT; Bloor Research; Canonical (2022, 2026); Pimcore; Insentra; A-Team Insight; Andy Abbas on LinkedIn; Oracle / LumenData; Experian Data Quality (2017); eWeek; Softek Storage Solutions; KDnuggets; JMR Software; David Colella on LinkedIn; Technologent; Transitional Data Services; StorageReview; TDWI; Varonis; Integrate.io; SyncMatters; Banken.nl; Data Center Knowledge; Datafold; DatacenterDynamics; DEV Community; Hevo Data; Brainhub; Copia Wealth Studios; DataFlowMapper; Glean; GTconsult; NetApp; Quinnox (2025); RudderStack; MSH; EnlightLab; FileFeed; Globema; Ispirer; Kanerika; Kovair; Ofima; Peliqan; Symmetric Health Solutions; The Virtual Forge

在 Bloor Research 2011 年春季的调查中，先剖析数据再做估算的公司有 68% 的数据迁移项目按期完成，没有这样做的公司为 55% (Bloor Research, 2011)。

各项调查在原因上的一致程度高于在比例上的一致程度。在 Bloor 的研究中，被提及最多的超期超支原因是数据比任何人估计的都更脏、重复更多或结构更怪异；十年后 Experian 调查的从业者也这么说：范围界定、标准化和对业务规则的解读会让项目受阻，而业务部门与技术团队之间的协作则能挽救项目。唯一一项有实测效果的做法，是在估算项目之前先对数据进行剖析，Bloor 发现这能提高按期完成的几率。其下列出的是更广泛的数据质量数字，包括两个被广泛引用的成本估计，记录追溯了它们的来源。

• 在 Bloor Research 2011 年春季的调查中，数据质量差或对数据质量问题缺乏可见性，是被提及最多的数据迁移项目超期超支原因 (Bloor Research, 2011)。
• 在 Bloor Research 2011 年春季的数据迁移调查中，受访者提出的三个关键成功因素里，业务参与是被提及最多的，远超其他因素 (Bloor Research, 2011)。
• 在 Bloor Research 2011 年春季的调查中，估算前没有剖析数据的公司有 55% 的数据迁移项目按期完成 (Bloor Research, 2011)。
• 据 Bloor Research 2011 年的数据迁移调查，同时实施全部六个可量化的成功因素，平均每个项目可节省 17 万美元成本 (Bloor Research, 2011)。
• Bloor Research 2011 年数据迁移调查的最终结果确定了数据迁移项目的七个关键成功因素，其中六个可以量化 (Bloor Research, 2011)。
• 据 eWeek 报道，在 Bloor Research 2007 年的调查中，数据迁移项目超期超支的受访者有超过三分之二归咎于未能恰当界定项目范围 (eWeek 援引 Bloor Research, 2007)。
• 据 eWeek 报道，在 Bloor Research 2007 年的数据迁移调查中，受访者每 10 个中有 1 个使用数据剖析工具来了解其数据 (eWeek 援引 Bloor Research, 2007)。
• 据 Bloor Research 2007 年的白皮书，数据迁移项目超期超支或失败的一个主要原因，是数据迁移的技术和规范没有得到足够重视，或者没有被充分理解 (Bloor Research, 2007)。
• 在 Experian Data Quality 2015 年的数据迁移研究中，85% 的公司面临数据迁移挑战 (Experian Data Quality, 2015)。
• 在 Experian Data Quality 2015 年的数据迁移研究中，91% 的公司开展过数据迁移项目 (Experian Data Quality, 2015)。
• 在 Experian Data Quality 2015 年的研究中，最常见的数据迁移挑战是部门之间、技术提供商或数据库顾问之间缺乏协作或知识共享 (Experian Data Quality, 2015)。
• 在 Experian Data Quality 2015 年的研究中，37% 的受访者把缺乏数据标准化或一致性列为数据迁移挑战 (Experian Data Quality, 2015)。
• 在 Experian Data Quality 2015 年的研究中，33% 的组织认为系统设计不佳是一项重大的数据迁移挑战 (Experian Data Quality, 2015)。
• 在 Experian Data Quality 2015 年的研究中，四分之一的公司表示，对业务数据规则解读不当是一项数据迁移挑战 (Experian Data Quality, 2015)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，28% 的数据迁移项目在迁移后完全没有出现数据质量问题 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，43% 的数据迁移项目具备有效的治理和管理 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，50% 的数据迁移项目具备有效的业务参与 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，52% 的受访者认为其数据迁移项目的范围界定是有效的 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，46% 的受访者认为其数据迁移项目的规划和预测是有效的 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，62% 的数据迁移项目采用分阶段执行迁移 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Information Architecture Team 2002 年的数据迁移调查中，超过 60% 的受访者把劣质数据和重复数据列为数据质量问题的主要原因 (IAT 经 KDnuggets, 2002)。
• 在 Information Architecture Team 2002 年的数据迁移调查中，数据映射阶段通常比计划多用将近 3 个月，测试阶段则多用 4 个多月 (IAT 经 KDnuggets, 2002)。
• 在 Information Architecture Team 2002 年的数据迁移调查中，测试阶段通常比计划多用 4 个多月 (IAT 经 KDnuggets, 2002)。
• 在 Vision Solutions 2016 年的《State of Resilience》报告中，55% 的 IT 专业人员认为，迁移失败的最大原因是无法在规定时间内在新服务器上启动应用，其次是缺乏测试（38%） (ChannelInsider 援引 Vision Solutions, 2016)。
• 在 Vision Solutions 2016 年的《State of Resilience》报告中，38% 的 IT 专业人员把缺乏测试列为迁移失败的原因之一 (ChannelInsider 援引 Vision Solutions, 2016)。
• 据 ChannelInsider 报道，在 Vision Solutions 2016 年的《State of Resilience》报告中，70% 的 IT 专业人员没有计算过迁移停机每小时的成本 (ChannelInsider 援引 Vision Solutions, 2016)。
• 在 Horvath 2025 年对 200 家 SAP 用户公司的研究中，低估测试和数据迁移阶段是 SAP S/4HANA 迁移未达目标的主要原因之一 (CIO 援引 Horvath, 2025)。
• 在 Horvath 2025 年的研究中，46% 的受访者事后会为其 SAP S/4HANA 迁移预估更长的项目工期，超过 40% 会增加预算，30% 会缩小范围 (CIO 援引 Horvath, 2025)。
• 在 Caylent 2025 年的调查中，IT 负责人最具挑战性的迁移里最耗时的三项任务是：把数据从源数据库迁移到目标数据库、测试目标数据库（包括集成），以及转换数据库架构 (Caylent, 2025)。
• 在 Precisely 和 Drexel LeBow 2024 年对 565 名负责人的调查中，67% 的数据和分析负责人表示，他们并不完全信任其组织用于决策的数据，高于一年前的 55% (Precisely / Drexel LeBow, 2024)。
• 在 Precisely 和 Drexel LeBow 2024 年对 565 名数据负责人的调查中，64% 的组织把数据质量列为首要的数据完整性挑战，高于 2023 年的 50% (Precisely / Drexel LeBow, 2024)。
• 在 Precisely 和 Drexel LeBow 2024 年对 565 名数据负责人的调查中，50% 的受访者表示，数据质量是影响其组织数据集成项目的头号问题 (Precisely / Drexel LeBow, 2024)。
• 在 Experian 2019 年的《Global Data Management Report》中，95% 的组织受到了数据质量差的影响 (Experian, 2019)。
• 在 Experian 2019 年的《Global Data Management Report》中，人为错误是导致数据不准确的最大因素，50% 的组织提到了这一点 (Experian, 2019)。
• 在 Experian 2020 年的全球数据管理研究中，78% 的组织表示数据债务（数据治理不善所累积的成本）是一项挑战，28% 称其为重大问题 (Experian, 2020)。
• 据 Bloor Research 2015 年的说法，除技术之外，促成数据迁移成功的主要因素是：业务部门在各个阶段的参与、久经考验的方法论、内部的迁移知识以及对利益相关方的关照 (Bloor Research, 2015)。
• Bloor Research 在 2008 年得出结论：仅靠传统的数据集成工具不足以完成数据迁移，还需要方法论、经验丰富的专业人员和专用工具 (Bloor Research, 2008)。
• Experian Data Quality 在其 2015 年的数据迁移论文中写道，许多组织在迁移项目中没有使用数据剖析等工具来了解其数据问题的严重程度 (Experian Data Quality, 2015)。
• 据 Experian Data Quality 2015 年的论文，许多数据迁移项目因执行不当而超出预算和/或造成业务中断，85% 的公司把这些视为数据迁移挑战 (Experian Data Quality, 2015)。
• Experian 和 Data Migration Pro 2017 年的研究发现，由于数据量和遗留系统的原因，数据迁移的复杂性正在增加 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• 在 Experian 和 Data Migration Pro 2017 年对 270 名从业者的研究中，43% 的数据迁移项目的项目管理团队对数据迁移最佳实践有充分了解 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• Data Migration Pro 的编辑从 2017 年的研究中得出的唯一一项策略，是在项目一开始就进行迁移前影响评估，因为所见的大多数问题（规划、预测和范围界定不佳）都源于缺乏早期影响分析 (Experian / Data Migration Pro, 2017)。
• Experian Data Quality 2017 年的全球数据管理基准报告调查了八个国家的 1,400 多名数据专业人员 (Experian Data Quality, 2017)。
• Insight Avenue 于 2019年10月为 Experian 的 2020 年全球数据管理研究调查了六个国家的 1,100 多名数据从业者和业务负责人 (Experian, 2020)。
• 在 Precisely 和 Drexel LeBow 2024 年对 565 名数据负责人的调查中，77% 的受访者认为其组织的数据质量充其量只是一般，高于一年前的 66% (Precisely / Drexel LeBow, 2024)。
• 在 Precisely 和 Drexel LeBow 2024 年的调查中，阻碍组织获得高质量数据的首要因素是数据质量流程自动化工具不足（49%）以及数据定义和格式不一致（45%） (Precisely / Drexel LeBow, 2024)。
• “尽早并经常使用数据剖析”是 Gartner 改善数据质量的 12 项行动中的第 4 项，因为数据剖析可以找出哪些数据质量问题必须在项目开始前从源头解决 (Gartner, 2021)。
• Gartner 分析师 Ted Friedman 的研究发现，25% 的大型跨国公司在使用质量不佳的数据，劣质数据被认为是 BI 和 CRM 项目失败的主要原因之一 (InformationWeek, 2004)。
• 在 Information Architecture Team 2002 年的调查中，超过 90% 的受访者表示，映射不完整、网络数据传输速度和加载监控是导致项目延误或失败的最关键问题 (IAT 经 KDnuggets, 2002)。
• 在 WANdisco 2021 年的基准调查中，56% 的组织通过实物运送数据，或使用 DistCp 等并非为本地上云迁移设计的工具（48%），把 Hadoop 数据迁移到云 (IT Brief 援引 WANdisco, 2021)。

据称劣质数据造成的成本

• Gartner 分析师 Melody Chien 在 2022 年悉尼 Gartner 数据与分析峰会上表示，数据质量差给一个组织造成的平均成本估计为每年 1,290 万美元 (Gartner, 2022)。
• 据 IBM 的《Four V's of Big Data》信息图，数据质量差每年给美国经济造成 3.1 万亿美元的损失；该图列出了九个来源，却没有说明这个数字来自哪一个 (IBM, 2013)。
• 在 Artemis Ventures 2011 年的一份新闻稿中，分析师 Hollis Tibbetts 自己估计，脏数据、不一致数据和冗余数据每年给美国经济造成 3.1 万亿美元的损失；这是找到的该数字最早有日期的出处 (Artemis Ventures, 2011)。
• 据 Thomas Redman 2016 年在《哈佛商业评论》上的转述，IBM 估计，仅在美国，质量差的数据每年造成的成本就达 3.1 万亿美元 (HBR 援引 IBM, 2016)。
• Thomas Redman 在《哈佛商业评论》上称，知识工作者 50% 的时间浪费在“隐性数据工厂”中，用于查找数据、发现并纠正错误以及寻找佐证来源 (HBR, 2016)。
• 据 KDnuggets 转述，数据仓库研究所（The Data Warehousing Institute）2002 年估计，数据质量问题每年给美国企业造成的损失超过 6,000 亿美元 (KDnuggets 援引 TDWI, 2002)。
• 据 IBM 的《Four V's of Big Data》信息图，业务负责人每 3 个中有 1 个不信任其用于决策的信息 (IBM, 2013)。

来源： Bloor Research (2007-2015); eWeek; Experian Data Quality (2015, 2016, 2017); Experian / Data Migration Pro (2017, 2018); Information Architecture Team; ChannelInsider; CIO; Caylent; Precisely / Drexel LeBow; Experian (2018, 2019, 2020); Gartner (2021, 2022); InformationWeek; IT Brief Australia; BCS; IBM; Artemis Ventures LLC; Harvard Business Review; KDnuggets

在 Accenture 2020 年调查的大型企业 750 名高级业务和 IT 专业人员中，37% 表示其公司正在从云投资中获得预期的全部价值，比 Accenture 2018 年的调查多 2 个百分点 (Accenture, 2020)。

在所有迁移类型中，云迁移拥有最丰富的年度数据，因为十年来 Flexera 每年都就云预算向同一类受访群体提问；围绕云迁移的营销声势也最大。实测情况比新闻标题更平稳：自 RightScale 时代以来，受访者每年估计自己云账单中的浪费大约是每十美元中有三美元；在 Flexera 公布平均值的那些年份，他们超出预算八分之一到四分之一；告诉 Accenture 自己已获得预期全部价值的人不到十分之四。回迁是数字被滥用得最严重的领域，因为各项调查问的问题不同，从“您是否曾把任何东西迁回”到“您是否计划完全撤出”，而行业媒体略去了这些限定条件。市场规模数字只采用两家机构的，因为汇总文章把五种互不兼容的定义当作同一个数字来引用。

• 据 Flexera 2026 年《State of the Cloud》调查的 753 名受访者估计，IaaS 和 PaaS 支出中有 29% 被浪费，这是五年来首次上升，Flexera 将其归因于基于云的 AI 工作负载 (Flexera, 2026)。
• 在 Flexera 2024 年《State of the Cloud》调查（2023 年冬季进行）中，753 名受访者报告的公有云支出平均超出预算 15% (Flexera, 2024)。
• 在 Flexera 2026 年对 753 名云决策者的《State of the Cloud》调查（2025 年冬季进行）中，17% 的受访者报告过去一年超出了公有云预算 (Flexera, 2026)。
• 在 Flexera 2023 年《State of the Cloud》调查的 750 家公司中，9% 表示其公有云支出超出计划 IT 预算的幅度远远超出预期 (Flexera, 2023)。
• 在 Flexera 2026 年《State of the Cloud》调查的 753 名受访者中，85% 表示管理云支出是首要挑战，排在安全（82%）和软件许可证（78%）之前 (Flexera, 2026)。
• 在 Flexera 2024 年《State of the Cloud》调查的 753 名受访者中，54% 把了解应用依赖关系列为云迁移挑战，排在评估本地与云成本（46%）和技术可行性（45%）之前 (Flexera, 2024)。
• 在 Flexera 2023 年《State of the Cloud》调查的 750 名受访者中，44% 预计未来十二个月云迁移会取得进展，比上一年少 13 个百分点 (Flexera, 2023)。
• 据 Flexera 2025 年《State of the Cloud》调查的 759 名受访者，21% 的云端工作负载和 21% 的云端数据已被回迁到非云环境 (Flexera, 2025)。
• 在 Flexera 2026 年对 753 名受访者的《State of the Cloud》调查中，组织已回迁的云端工作负载占比和云端数据占比同比各上升了 2 个百分点 (Flexera, 2026)。
• 在 Accenture 2018 年调查的收入超过 10 亿美元的公司的 200 名高级 IT 主管中，35% 报告在成本、速度、业务赋能和服务水平方面完全实现了预期的云成果 (Accenture, 2018)。
• 在 Accenture 2020 年调查的 750 名负责人中，29% 完全相信其组织的云迁移举措能在预期时间内带来预期价值 (Accenture, 2020)。
• 在 Accenture 2020 年对 750 名高级业务和 IT 专业人员的调查中，每 4 个中有 1 个组织在云迁移中因意外的复杂情况而受阻 (Accenture, 2020)。
• 在 Accenture 2020 年调查的首席执行官中，54% 把缺乏技能列为实现云价值的三大障碍之一，而在全部 750 名受访者中，安全与合规风险（46%）居首 (Accenture, 2020)。
• 在 2019年8月和9月为首期 Unisys《Cloud Success Barometer》调查的 13 个国家的 1,045 名高级业务和 IT 负责人中，30% 表示未能从云计算中获得显著收益 (Unisys, 2019)。
• 在 2019 年 Unisys《Cloud Success Barometer》调查中，37% 的美国企业表示未能从云计算中获得显著收益，全球为 30% (Unisys, 2019)。
• 在 2019 年 Unisys《Cloud Success Barometer》中，30% 的受访者表示，他们对通过云管理或降低成本的期望只得到部分满足或低于预期，与增加收入（30%）并列为最薄弱的方面 (Unisys, 2019)。
• 在 IDC 的 Cloud Pulse 2023年第4季度调查中，59% 的云服务买家预计 2024 年的云支出会再次超出预期 (IDC, 2024)。
• 据 IDC 的《Server and Storage Workloads Survey》，8% 至 9% 的公司计划把工作负载从公有云完全回迁，而大多数公司只回迁生产数据和备份等特定部分 (IDC, 2024)。
• 在 IDC 2024年6月的报告《Assessing the Scale of Workload Repatriation》中，约 80% 的受访者预计未来 12 个月会对计算和存储资源进行一定程度的回迁 (IDC, 2024)。
• 在 IHS Markit 2019 年为 Fortinet 调查的 350 家公司中，74% 曾把一个应用迁入公有云，之后又把它迁回本地或私有云基础设施 (IHS Markit 为 Fortinet, 2019)。
• 在 IHS Markit 2019 年为 Fortinet 调查的 350 家公司中，52% 把性能、52% 把安全列为促使其把应用迁出公有云的因素 (IHS Markit 为 Fortinet, 2019)。
• 在 Vanson Bourne 为 Nutanix 2019 年《Enterprise Cloud Index》调查的 24 个国家的 2,650 名 IT 决策者中，73% 报告正在把部分应用从公有云迁回本地 (Nutanix, 2019)。
• 据 EE Times Europe 和 Channelnomics 报道的 Barclays CIO 调查，2024 年 83% 的企业首席信息官计划把至少部分工作负载从公有云回迁，高于 2020 年末的 43% (Barclays, 2024)。
• Gartner 在 2021 年预测，到 2024 年，60% 的基础设施和运营负责人将遭遇公有云成本超支，进而影响其本地部署预算 (Gartner, 2021)。
• 据 Gartner 在其云迁移成本文章中引用的研究，到 2021 年，70% 或更多的公司已把至少部分工作负载迁移到公有云 (Gartner, 2021)。
• 在 Forrester Consulting 为 HashiCorp 2024 年《State of Cloud Strategy Survey》调查的近 1,200 名技术从业者和决策者中，91% 报告其云支出存在浪费，低于 2023 年的 96% (HashiCorp, 2024)。
• 在 Arlington Research 2021 年为 Virtana 调查的美国和英国员工 250 人及以上组织的 350 名 IT 和云决策者中，82% 表示其组织产生了不必要的公有云成本 (Virtana, 2021)。
• Andreessen Horowitz 在 2021 年估计，由于云成本相对于自建基础设施拖累了利润率，排名靠前的 50 家上市软件公司共损失了 1,000 亿美元的市值 (Andreessen Horowitz, 2021)。
• 据 Andreessen Horowitz 引述，Dropbox 在其 2018 年的 S-1 文件中报告，一项主要把工作负载从公有云回迁的基础设施优化在两年内累计节省了 7,500 万美元 (Andreessen Horowitz, 2021)。
• 37signals 在不再使用 AWS 计算服务后，2024 年的云账单为 130 万美元，低于此前每年 320 万美元的运行速率，每年节省近 200 万美元 (37signals, 2024)。
• 据 37signals 联合创始人 2024年10月在完全脱离云端满一年后的报告，37signals 预计离开 AWS、改用自有硬件将在五年内节省 1,000 万美元或更多 (37signals, 2024)。
• Flexera 2020 年《State of the Cloud》调查的 750 名受访者预计，来年的云支出将增长 47% (Flexera, 2020)。
• Flexera 2025 年《State of the Cloud》调查的 759 名受访者预计，来年的云支出将增长 28% (Flexera, 2025)。
• 2016年1月，1,060 名技术专业人员回答了 RightScale 2016 年的《State of the Cloud》调查；在这项调查中，缺乏资源或专业知识（32%）超过安全（29%），成为被提及最多的云挑战 (RightScale, 2016)。
• 在为 2019 年 Unisys《Cloud Success Barometer》调查的 1,045 名高级业务和 IT 负责人中，93% 表示其组织正在把应用和系统迁移到云 (Unisys, 2019)。
• 在为 2019 年 Unisys《Cloud Success Barometer》调查的 1,045 名高级负责人中，59% 在内部自行管理云采用，而没有借助第三方 (Unisys, 2019)。
• 在 2019 年 Unisys《Cloud Success Barometer》对 1,045 名负责人的调查中，云是业务战略核心的组织有 83% 表示迁移到云后组织效能有所提高，而云只占次要地位的组织为 30% (Unisys, 2019)。
• 在 IHS Markit 2019 年为 Fortinet 调查的 350 家公司中，40% 表示其迁回的部分云部署原本就是计划好的临时部署 (IHS Markit 为 Fortinet, 2019)。
• 在 Nutanix 2019 年《Enterprise Cloud Index》（对 2,650 名 IT 决策者的调查）中，正在把应用迁回本地的受访者有 22% 正在迁回五个或更多应用 (Nutanix, 2019)。
• Intelligent CIO 2019 年转述 Nutanix《Enterprise Cloud Index》的标题称 73% 的企业“正在把应用迁回本地”，而该指数正文所说的是 73% 的受访者正在把部分应用迁回 (Intelligent CIO, 2019)。
• 在 Accenture 2018 年调查的 200 名高级 IT 主管中，65% 尚未完全实现预期的云收益，安全与合规风险（65%）是被提及最多的三大障碍之一 (Accenture, 2018)。
• 在 Accenture 2020 年调查的 750 名业务和 IT 负责人中，45% 表示对其云成果非常满意，比 2018 年提高 1 个百分点 (Accenture, 2020)。
• 在 Accenture 2020 年对 750 名负责人的调查中，云高度采用者有 46% 报告完全实现了预期的云收益，中度采用者为 36%，低度采用者为 28% (Accenture, 2020)。
• 据 IDC 的 Cloud Pulse 2023年第4季度调查，近一半的云服务买家 2023 年的云支出超出了预期 (IDC, 2024)。
• 据 IDC 研究副总裁 Natalya Yezhkova 2022 年的说法，预计会把工作负载从云迁回的企业占比过去曾高达 85% (IDC, 2022)。
• IDC 在 2023 年告诉 Data Center Dynamics，70% 至 80% 的公司每年都会从公有云回迁至少部分数据，并称自公有云成为主流以来，回迁一直是一个稳定的趋势 (IDC, 2023)。
• Channelnomics 在 2024 年报道 Barclays CIO 调查数字时称 83% 的企业“正在回迁工作负载”，随后又说明这指的是公司而非工作负载，是计划而非已完成的迁移 (Channelnomics, 2024)。
• Gartner 预测，2025 年全球公有云服务市场将增长 21.5% (Gartner, 2024)。
• Gartner 在其 3Q25 预测更新中预测，2026 年全球公有云服务将增长 21.3%，到 2029 年市场规模预计将达到 1.48 万亿美元 (Gartner, 2025)。
• IDC 预测，2026 年至 2029 年间全球公有云服务支出将增长到原来的 2 倍，其中 SaaS 占支出的一半以上，PaaS 是增长最快的细分市场，增幅为 37% (IDC, 2026)。
• 据 Andreessen Horowitz 在其 2021 年文章中咨询的专家称，回迁的成本相当于在云中运行同等工作负载成本的三分之一到一半 (Andreessen Horowitz, 2021)。
• Andreessen Horowitz 在 2021 年指出，60% 或更多的公司把节省成本作为当初迁移到云的理由，但没有点名任何调查 (Andreessen Horowitz, 2021)。
• 在 Andreessen Horowitz 2021 年交谈过的公司中，即使是最积极回迁工作负载的公司，仍有 10% 至 30% 或更多的工作负载留在云中 (Andreessen Horowitz, 2021)。
• 37signals 为退出云端购买 Dell 硬件花费了 70 万美元，这笔钱在 2023 年其长期云承诺陆续到期期间已从节省的费用中收回 (37signals, 2024)。
• 在 Forrester Consulting 于 2022年8月为 HashiCorp 开展的 2022 年《State of Cloud Strategy Survey》中，94% 的受访者指出存在可避免的云支出，主要原因是闲置资源（66%）、过度配置（59%）和技能缺口（47%） (HashiCorp, 2022)。
• 在 HashiCorp 2024 年《State of Cloud Strategy Survey》的近 1,200 名受访者中，66% 表示过去一年增加了云支出，高于 2023 年的 56% (HashiCorp, 2024)。
• Auxis 在 2023 年转述 McKinsey 2021 年的云迁移调查时称，迁移支出比计划多 14%，38% 的公司延误超过一个季度 (Auxis, 2023)。
• 据 Onix 2023 年白皮书中一项未注明来源的“近期研究”，38% 涉及向云迁移数据的项目会失败，而 McKinsey 的同一个 38% 指的是延误超过一个季度的迁移 (Onix, 2023)。

来源： Accenture (2018, 2020); Flexera (2019-2026); Unisys (2019); IDC (2022-2026); Fortinet; Nutanix; Barclays; Gartner (2021, 2024, 2025); HashiCorp (2022, 2024); Virtana; Andreessen Horowitz; 37signals; RightScale (2016, 2017, 2018); Intelligent CIO; Channelnomics; Auxis; Onix; IDG; Opsio; DuploCloud; Auvik; Prioxis

在 Kroll Ontrack 于 2016年2月调查的 572 名数据恢复客户中，32% 的组织曾在设备之间迁移或升级操作系统时丢失数据 (Kroll Ontrack, 2016)。

把一批 PC 迁移到新版 Windows，或者把一个人迁移到一台新电脑，也是迁移；而测量这类迁移的调查，大多是由销售相关工具或硬件的公司委托进行的。考虑到这一点再来看，它们在三件事上是一致的。在大多数调查中，从迁移到 Windows 7 到迁移到 Windows 11，应用兼容性都是 IT 团队首先提到的障碍，尽管微软自己的兼容性计划发现几乎所有企业应用都能运行。规划时间与停机时间此消彼长：准备最充分的团队报告的中断最少。此外，数据在迁移途中丢失的频率比任何人预计的都高，这是本部分唯一一项来自数据恢复公司而非软件厂商的发现。本部分末尾的就绪情况审计连接着 Windows 11 普及率页面：大多数尚未迁移的机器本来是可以迁移的。

• 2010 年，在已迁移到 Windows 7 的企业的 1,360 名 IT 受访者中，53% 将迁移延误归因于应用程序不兼容，排在硬件不兼容（44%）和预算（40%）之前 (Symantec 调查，经 Redmond Magazine, 2010)。
• 在 2010 年为 Symantec 调查的 1,360 名 IT 经理中，把每台现有机器从旧操作系统迁移到 Windows 7 平均需要 5 小时，在新机器上全新安装则只需 4 小时 (Symantec 调查，经 TechCentral.ie, 2010)。
• 在 Symantec 2010 年调查的 1,300 多名 IT 经理中，IT 部门为 Windows 7 准备了 20 小时的组织，用户停机时间为 2 小时，而 IT 部门准备了九小时的组织为 6 小时 (Symantec, 2010)。
• 在 Symantec 2010 年调查的 1,300 多名 IT 经理中，表现最好的一档在 Windows 7 迁移上平均投入 20 小时的 IT 准备时间，表现最差的一档为九小时 (Symantec, 2010)。
• 在 Symantec 2010 年调查的 1,300 多名 IT 经理中，表现最好的一档组织（IT 准备 20 小时）有 60% 的用户在迁移后非常满意，而最差的一档组织（九小时）为 25% (Symantec, 2010)。
• 在 Symantec 2010 年调查的 1,300 多名 IT 经理中，78% 的 IT 团队表示，Windows 7 的实际迁移过程很顺利 (Symantec, 2010)。
• 2010 年，在接受调查的 1,360 名 IT 受访者中，71% 倾向于替换与 Windows 7 不兼容的应用程序，69% 认为应用程序虚拟化是一种解决方案 (Symantec 调查，经 Redmond Magazine, 2010)。
• 全球有 1,300 多名 IT 经理回答了 Symantec 2010 年的《Windows 7 Migration Survey》，该调查报告了他们在 2010 年已完成迁移的经历 (Symantec, 2010)。
• 2022年6月，在接受调查的 200 名英美首席信息官中，77% 表示其组织至少有一个应用程序与最新版本的 Windows 不兼容 (Cloudhouse 调查，经 Intelligent CIO, 2022)。
• 2022年6月，在接受调查的 200 名英美首席信息官中，89% 表示其组织多达四分之一（25%）的应用程序与最新版本的 Windows 不兼容 (Cloudhouse 调查，经 Intelligent CIO, 2022)。
• 2022年6月，在接受调查的 200 名英美首席信息官中，24% 对其组织能否让平台与最新版 Windows 100% 兼容“完全没有信心或不太有信心” (Cloudhouse 调查，经 Intelligent CIO, 2022)。
• 2022年6月，在接受调查的 200 名英美首席信息官中，20% 制定了全面的应用程序现代化计划，25% 认为已解决了大部分问题 (Cloudhouse 调查，经 Intelligent CIO, 2022)。
• 据微软 2025 年在其 Windows 11 规划页面上引用的 App Assure 数据，企业组织（包括业务线应用）的 Windows 10 应用兼容率超过 99.7% (微软, 2025)。
• 据微软 2025 年的 Windows 11 规划页面，自 2018 年以来，微软 App Assure 服务已评估了近 80 万个应用 (微软, 2025)。
• 截至 2021年10月，微软 App Assure 服务评估的 837,699 个客户应用中，有 3,307 个需要一定程度的修复才能在微软最新的软件上运行 (微软, 2021)。
• 据 2022 年的报告，微软内部在五周内把 19 万台设备升级到了 Windows 11，这是该公司历史上最快的操作系统部署 (Microsoft Inside Track, 2022)。
• 在 Kroll Ontrack 于 2016年2月调查的 572 名客户中，丢失过数据的受访者有 75% 未能恢复全部数据，23% 一点也没能恢复，尽管 57% 有备份解决方案 (Kroll Ontrack, 2016)。
• 在 Kroll Ontrack 于 2016年2月调查的 572 名客户中，50% 的受访者表示，在把台式机或笔记本电脑迁移到新软件或新平台时丢失过数据 (Kroll Ontrack, 2016)。
• 在 Kroll Ontrack 2016 年调查的 572 名客户中，39% 认为升级操作系统是台式机或笔记本电脑最容易导致数据丢失的变更，排在重装映像（22%）、硬件实物迁移（20%）和硬件升级（17%）之前 (Kroll Ontrack, 2016)。
• 在 Kroll Ontrack 2016 年调查的 572 名客户中，有备份的受访者有 17% 表示在迁移或操作系统升级期间丢失数据时备份不是最新的，15% 表示备份无法使用，14% 表示该设备不在备份范围内，11% 表示备份介质已损坏 (Kroll Ontrack, 2016)。
• 在 Which? 2016年6月对 5,500 名会员的调查中，已升级到 Windows 10 的 2,500 名 Which? 会员有 12% 回滚到了以前的 Windows 版本 (Which? 经 Silicon UK, 2016)。
• 在 Which? 2016年6月的调查中，从 Windows 10 回滚的 12% 的 Which? 会员有超过一半是因为升级对其电脑造成了不良影响（打印机、Wi-Fi、扬声器、文件丢失、电子邮件同步） (Which? 经 Silicon UK, 2016)。
• 2014年4月，在 IObit 调查的 5,000 多名 Windows XP 用户中，57% 表示丢失重要数据是他们对从 XP 升级的最大担忧 (IObit, 2014)。
• 2016 年，在 Adaptiva 调查的 300 多名 IT 专业人员中，所在公司已完成升级的有 65% 认为迁移到 Windows 10“有一定难度到极其困难” (Adaptiva 经 CIO Dive, 2016)。
• 在 Adaptiva 2017年5月的企业调查中，446 名受访者有 57% 预计把一台 PC 迁移到 Windows 10 需要两到四个小时 (Adaptiva 经 RCP, 2017)。
• 在 Adaptiva 2017年5月的企业调查中，446 名受访者有 37% 预计其 Windows 10 全面迁移需要一年以上，22% 预计需要七到 12 个月 (Adaptiva 经 RCP, 2017)。
• 2019年10月，在 Ivanti 调查的 500 多名 IT 专业人员中，39% 无法在 Windows 7 于 2020年1月停止支持之前完成 Windows 10 迁移 (Ivanti 经 Help Net Security, 2019)。
• 2019年10月，即 Windows 7 停止支持前十周，在 Ivanti 调查的 500 多名 IT 专业人员中，仍有 59% 没有把所有用户迁移到 Windows 10 (Ivanti 经 Help Net Security, 2019)。
• 在 Spiceworks 于 2019年6月调查的 489 名 IT 决策者中，运行 Windows 7 的企业有 67% 计划在 2020年1月停止支持日期之前把所有机器迁离 Windows 7，25% 计划在截止日期之后迁移 (Spiceworks, 2019)。
• 据 Spiceworks 2019年4月的部署数据，在 Windows 7 停止支持前六个月，79% 的组织仍在运行至少一个 Windows 7 实例 (Spiceworks, 2019)。
• 在 Dell 2025年6月委托 Focaldata 进行的调查中，1,000 名英国 IT 决策者有 45% 把软件兼容性问题列为向 Windows 11 过渡的障碍，是被提及最多的障碍 (Dell, 2025)。
• 在 Dell 2025年6月委托 Focaldata 对 1,000 名 IT 决策者进行的调查中，距截止日期不到四个月时，20% 的英国企业尚未开始向 Windows 11 过渡 (Dell 经 TechRadar, 2025)。
• 在 2025年3月为 Panasonic TOUGHBOOK 调查的 200 名英国和德国企业决策者中，62% 的设备必须升级或彻底更换才能支持 Windows 11 (Panasonic 经 Enterprise Times, 2025)。
• 在 Panasonic TOUGHBOOK 2025 年调查的 100 名英国受访者中，42% 的英国企业决策者表示其 Windows 11 迁移耗时超过计划，与应用兼容性（42%）和设备生命周期时间安排（42%）并列 (Panasonic, 2025)。
• 据 HP 首席财务官在 2026 财年第 2 季度财报电话会议上的说法，在 Windows 10 停止支持七个月后，HP 的 PC 装机量中仍有 30% 在使用 Windows 10 (HP 经 The Register, 2026)。
• 在 ControlUp 2024年8月的样本中，尚未使用 Windows 11 的企业终端有 88% 在硬件上已具备迁移条件，1% 可通过升级满足要求，11% 需要整机更换 (ControlUp, 2024)。
• 2026年7月，Lansweeper 客户设备群中剩余的 Windows 10 设备有 2.8% 所在的硬件不符合 Windows 11 的要求，因此大多数尚未升级的设备都能升级 (Lansweeper, 2026)。
• 2025 年，在 Nexthink 的客户数据中，1.2% 的 Windows 11 设备出现过系统崩溃，而 Windows 10 为 0.6%；出现硬重置的比例为 9.9%，而 Windows 10 为 8.5% (Nexthink, 2025)。
• 在 Techaisle 2018 年为微软和 Intel 所做的研究中，接受调查的 2,156 家亚太地区中小企业有 41% 把担心应用兼容性、27% 把缺乏预算列为不更换旧电脑的主要原因 (Techaisle, 2018)。
• 在 Laplink 2011 年引用的一项由 Intel 赞助的调查中，1,200 名 PC 用户有 39% 认为，从旧电脑迁移到新电脑这件事本身就足以让他们推迟购买新电脑 (Laplink 新闻稿, 2011)。
• 据 Laplink 2012年10月引用的其自身关于 PC 买家习惯的研究，PC 买家每 5 个中有 1 个因非常担心新电脑的设置而推迟购买 (Laplink 新闻稿, 2012)。
• 2022年6月，在接受调查的 200 名英美首席信息官中，50% 表示为使应用程序兼容较新的 Windows 版本，仍有大量现代化工作要做 (Cloudhouse 调查，经 Intelligent CIO, 2022)。
• 2022年6月，在接受调查的 200 名英美首席信息官中，32% 表示其 16% 至 25% 的应用对业务运营至关重要 (Cloudhouse 调查，经 Intelligent CIO, 2022)。
• Cloudhouse 在 2022年6月的调查中询问了英美企业的 200 名首席信息官，其中 55% 计划大幅增加应用程序现代化预算 (ERP Today, 2022)。
• 2022年6月，在接受调查、已有行动计划的 200 名英美首席信息官中，29% 表示其主要策略是替换不兼容的应用，以便与新版 Windows 配合使用 (Cloudhouse 调查，经 ERP Today, 2022)。
• 据 TechCentral.ie 报道，在 Symantec 2010 年的 Windows 7 调查中，52% 的 IT 经理认为应用程序不兼容是迁移延误的最大原因 (TechCentral.ie, 2010)。
• 据 TechCentral.ie 报道，在 Symantec 2010 年的 Windows 7 调查中，79% 的 IT 经理表示迁移后性能有一定或显著提高，而 Redmond Magazine 报道的数字为 80% (TechCentral.ie, 2010)。
• 据 2010 年为 Symantec 接受调查的 1,360 家企业报告，重新安装应用程序与规划和升级本身一起，是 Windows 7 迁移中最耗时的三项任务之一 (ESJ, 2010)。
• 据 Intel 2002 年宣布成立 PC Migration Work Group 时的说法，把旧电脑上的数据、电子邮件、联系人、书签和设置迁移到一台新电脑上，可能需要几天甚至几个月 (Intel, 2002)。
• 据 Computer Weekly 对 Which? 2016 年调查的报道，12% 升级到 Windows 10 的用户“因为更新对其电脑造成了负面影响”而回滚，而 Silicon UK 报道的是，这 12% 中有一半以上给出了这一原因 (Computer Weekly, 2016)。
• 微软在 2016年8月把回滚期限从 30 天缩短到 10 天时表示，大多数从 Windows 10 回滚的用户都是在最初几天内回滚的，但没有公布回滚率 (微软经 Computerworld, 2016)。
• 在 Kroll Ontrack 于 2016年2月调查的 572 名客户中，53% 的受访者表示在迁移到新移动设备时丢失过数据 (Kroll Ontrack, 2016)。
• 2014年4月，在 IObit 调查的 5,000 多名 Windows XP 用户中，38% 表示系统升级过程很耗时 (IObit, 2014)。
• 按 Nexthink 的最低估计，要更新 2022 年所分析的 312 万台设备中约 60% 不兼容 Windows 11 的设备，需要 420 万个人工工时 (Nexthink, 2022)。
• 据 ITPro 转述，ControlUp 2024年8月的调查发现，82% 的设备尚未运行 Windows 11，其中 88% 已经就绪，11% 需要更换；ITPro 还补充了 Cloudhouse 的观点，即由于遗留应用的原因，Windows 10 迁移“往往耗时且具有破坏性” (ITPro, 2024)。
• 在 2025年3月为 Panasonic TOUGHBOOK 调查的 200 名企业决策者中，89% 的英国受访者预计如果 Windows 11 迁移未能在 2025年10月前完成，成本将会增加，德国受访者为 43% (Panasonic 经 Enterprise Times, 2025)。
• 在 2025 年为 Panasonic TOUGHBOOK 调查的 200 名企业决策者中，德国 56% 的设备需要更换或升级才能运行 Windows 11，英国为 68% (Panasonic, 2025)。
• 微软的 Panos Panay 在 2022年1月表示，人们接受 Windows 11 升级推送的速度是 Windows 10 的 2 倍，但没有给出具体数字 (微软经 The Register, 2022)。

来源： Kroll Ontrack; Symantec (2010); Cloudhouse (2022); Microsoft (2016-2025); Which?; IObit; Adaptiva (2016, 2017); Ivanti; Spiceworks (2015, 2019); Dell Technologies; Panasonic TOUGHBOOK (2025); HP; ControlUp (2024, 2025); Lansweeper; Nexthink (2022, 2025); Techaisle (2014, 2018); Laplink (2011, 2012); TechCentral.ie; Enterprise Systems Journal; Intel; Computer Weekly; ITPro; Microsoft and Intel

2015年1月，即 Windows Server 2003 于 2015年7月14日停止支持前六个月，Spiceworks 网络中有 61% 的公司至少运行着一个 Windows Server 2003 实例 (Spiceworks, 2015)。

没有人像 Bloor 调查数据迁移那样调查服务器迁移，因此这里的衡量标准是滞后程度：微软停止支持某个版本时，装机量中还有多少仍在使用该版本。Spiceworks 在 Windows Server 2003 停止支持前后询问了其社区，Lansweeper 统计了其客户在 Windows Server 2012 停止支持前五周运行的实例，Rapid7 则统计了暴露在互联网上的系统。微软自己的文档规定了就地升级最多能跨越多少的硬性限制，这正是许多迟迟未升级的服务器最终被迁移而非升级的原因。数据库和网站只有其平台选择公布的计数：Amazon 迁移服务的里程碑，以及 W3Techs 每月对网站在哪些内容管理系统之间切换的普查。

• 在 Spiceworks 对 1,300 多名仍在运行 Windows Server 2003 或最近完成迁移的 IT 专业人员的调查中，到 2015年1月，即该版本于 2015年7月停止支持前六个月，15% 的受访者已完全迁离 Windows Server 2003 (Spiceworks, 2015)。
• 在 Spiceworks 2015年1月对 1,300 多名 IT 专业人员的调查中，公司为 Windows Server 2003 迁移相关项目分配的平均预算为 60,000 美元，Spiceworks 据此推算出一个 1,000 亿美元的市场机会 (Spiceworks, 2015)。
• 2016年6月，即 Windows Server 2003 于 2015年7月停止支持 11 个月后，Spiceworks 网络中仍有 53% 的公司至少运行着一个 Windows Server 2003 实例，低于 2015年1月的 61% (Spiceworks, 2016)。
• Lansweeper 在超过 35,000 个组织中盘点的 130 万个 Windows Server 实例中，有 20.9% 仍在运行 Windows Server 2012 或 2012 R2，此时距其 2023年10月10日停止支持还有五周 (Lansweeper 数据，经 Techzine, 2023)。
• Lansweeper 2023年9月发布 Windows Server 2012 停止支持数字时所依据的资产盘点样本，包括超过 35,000 个组织的 130 万个 Windows Server 实例 (Lansweeper 数据，经 Techzine, 2023)。
• 2024年6月，即 SQL Server 2014 于 2024年7月9日结束延长支持前三周，在 Lansweeper 扫描的一百多万个 SQL Server 实例中，有 19.8% 已不再受微软支持 (Lansweeper 数据，经 The Register, 2024)。
• 在 Rapid7 2020年9月的 Project Sonar 扫描中，即 Windows Server 2008 和 2008 R2 停止支持八个月后，所有单独观测到的暴露在互联网上的 Windows Server 实例中有 59% 运行不受支持的版本，受支持的为 41% (Rapid7, 2020)。
• Rapid7 的 Project Sonar 扫描显示，Windows Server 2008 R2 于 2020年1月停止支持后的几个月里，有超过 200 万个暴露在互联网上的 Windows Server 2008 R2 实例从扫描中消失，Windows Server 2008 则约为 40,000 个 (Rapid7, 2020)。
• 据微软 2026年4月更新的升级文档，非群集 Windows Server 通过一次就地升级到 Windows Server 2025 最多可以跨越 4 个版本，Windows Server 2025 接受从 Windows Server 2012 R2 及更高版本直接升级 (微软, 2026)。
• 在三个 ESU 年度中，微软对本地部署的 Windows Server 2012 和 2012 R2 收取的 ESU 价格均为每年完整 Windows Server 许可证价格的 100%，而迁移到 Azure 的服务器无需额外付费 (微软, 2026)。
• Windows Server 2012 和 2012 R2 在 2023年10月10日延长支持结束后，提供了 3 年付费扩展安全更新，在 Azure 中（免费）和 Azure 之外均于 2026年10月13日结束 (微软, 2025)。
• 截至 2020年11月，已有 35 万个以上的数据库通过 AWS Database Migration Service 迁移到 AWS，是 2017年9月 35,000 个的十倍 (Amazon Web Services, 2020)。
• 据 AWS 的正式发布公告，在 AWS Database Migration Service 预览期间，三分之一的数据库迁移同时更换了数据库引擎 (Amazon Web Services, 2016)。
• Amazon 自己的消费者业务把近 7,500 个存有 75 PB 数据的 Oracle 数据库迁移到了 AWS 数据库服务，AWS 称这次迁移使数据库成本降低了 60% 以上 (Amazon Web Services, 2020)。
• 据 Azure Database Migration Service 团队在 Ignite 2018 上发布的最新情况，2018年1月至9月，在微软的协助下已有 10.7 万个以上的数据库迁移到 Azure (微软, 2018)。
• EDB 2020年7月的 Downloader Survey 询问了 1,500 名受访者在把 Oracle 数据库迁移到 Postgres 时遇到的最大障碍，EDB 的迁移障碍图表引用的就是这项调查 (EDB, 2021)。
• 2026年10月13日，在 W3Techs 对排名前 1,000 万网站的统计中，40.1% 的网站使用 WordPress，在内容管理系统中的市场份额为 58.6% (W3Techs, 2026)。
• 在 W3Techs 的统计中，2025年10月1日（43.3%）至 2026年10月13日（40.1%）期间，WordPress 在所有网站中的占比下降了 3.2 个百分点，而未检测到 CMS 的网站则从 28.6% 升至 31.6% (W3Techs, 2026)。
• 2026年10月13日，在 W3Techs 能够识别出内容管理系统的网站中，58.6% 使用 WordPress (W3Techs, 2026)。
• 据 W3Techs 2026年10月13日的技术变更统计，在直到最近还在使用 WordPress 的网站中，0.69% 现在改用了其他内容管理系统，最大的去向是 Wix（0.06%）、Squarespace（0.05%）和 Joomla（0.01%） (W3Techs, 2026)。
• 据 W3Techs 2026年10月13日的技术变更统计，在目前使用 WordPress 的网站中，0.57% 直到最近还在使用其他内容管理系统，最大的来源是 Wix（0.09%）、Joomla（0.07%）和 Squarespace（0.04%） (W3Techs, 2026)。
• 在 Liquid Web 2025年3月对 506 名企业主、开发人员和决策者的调查中，69% 的企业因担心迁移而推迟更换主机服务商，托管 WordPress 网站时最为常见 (Liquid Web, 2025)。
• 在 Liquid Web 2025年3月对 506 名企业主、开发人员和决策者的调查中，41% 的企业表示曾在某个时候后悔更换主机服务商 (Liquid Web, 2025)。
• Liquid Web 于 2025年3月为其网站托管痛点研究调查了 506 名企业主、开发人员和主要决策者 (Liquid Web, 2025)。
• 在 Duplicator 对 8,000 多份支持请求的分析中，20%（接近每 5 份中有 1 份）的 WordPress 迁移支持工单涉及目标服务器的 PHP 超时或内存上限导致网站在解包时停滞，这是最常见的失败点 (Duplicator, 2026)。
• 在 Duplicator 对 8,000 多份支持请求的分析中，将近每 10 份中有 1 份的 WordPress 迁移支持工单来自在一次原本成功的迁移之后无法登录 wp-admin 的网站所有者，这是第二常见的问题 (Duplicator, 2026)。
• 在 Duplicator 对 8,000 多份支持请求的分析中，约每 3 份中有 2 份的 WordPress 迁移和恢复支持工单在一小时内得到解决 (Duplicator, 2026)。
• 据 Google 2026年8月更新的 Search Central 文档，在涉及网址变更的网站迁移后，重定向应“尽可能长时间”保留，至少 1 年 (Google Search Central, 2026)。
• Google 的网站迁移文档中没有给出流量损失的百分比；文档称，对于中等规模的网站，Google 可能需要几周或更长时间才会开始显示新网址而非旧网址，较大的网站则需要更长时间 (Google Search Central, 2026)。
• 据 BitTitan 2022年7月关于 Exertis 分销协议的博客文章，BitTitan 已迁移了 2,500 万名用户，客户遍及 188 个国家 (BitTitan, 2022)。
• 截至 2026年10月，BitTitan 在其未注明日期的公司历史页面上给出的累计迁移数为 46,000 多个组织的 2,800 万以上用户，高于 2021 年和 2022 年的 2,500 万 (BitTitan, 2026)。
• Data Center Knowledge 在报道 Spiceworks 2016 年的发现时，以标题称 Windows Server 2003 生命周期结束一年后仍有 53% 的公司“仍在运行”它，略去了“至少一个实例”这一限定语 (Data Center Knowledge, 2016)。
• 据 Azure Database Migration Service 团队称，仅 2018年8月一个月，在微软的协助下就有 15,000 多个数据库迁移到 Azure (微软, 2018)。
• 在 Liquid Web 2025年3月对 506 名企业主、开发人员和决策者的调查中，每 10 家中有 1 家企业从未更换过主机服务商 (Liquid Web, 2025)。
• Duplicator 分析了 8,000 多份支持请求，其中约每 10 份中有 4 份是技术问题，而这些技术问题中略低于三分之一是迁移问题，是最大的技术类别 (Duplicator, 2026)。
• 据 iTWire 刊登的 BitTitan 2021年10月产品发布稿的公司简介，自 2009 年以来，BitTitan 已为 188 个国家的 46,000 家客户把 2,500 万以上的用户迁移到云端 (BitTitan 经 iTWire, 2021)。

来源： Spiceworks (2015, 2016); Techzine; The Register; Rapid7; Microsoft (2018-2026); Amazon Web Services (2016-2026); EnterpriseDB; W3Techs (2026); Liquid Web; Duplicator; Google; BitTitan (2022, 2026); Data Center Knowledge; iTWire

在 IDC 2012 年为一份由 Dell 赞助的白皮书所做的研究中，部署一台 PC 的平均成本（IT 人工、物流和用户生产力损失）为每台 615 美元 (IDC, 2012)。

迁移厂商引用了十多年的每台 PC 成本数字，原来确实有一份真实的文件作依据：IDC 于 2012 年初为 Dell 撰写的一份白皮书，它计算了部署一台新 PC 的全部成本（首先是 IT 人工），发现流程成熟、实现自动化的组织的花费不到最不成熟组织的一半。时间方面的测量则更为陈旧，或者范围更窄：Symantec 对 Windows 7 升级的调查、IDC 的部署工时，以及在三台旧笔记本电脑上对四款传输工具所做的实验室测试。在项目层面，Bloor 测量了其成功因素节省了多少；在规模的另一端，停机调查为迁移比计划多花的每一小时都标上了价格，不过这些是受访者的估计，而不是经审计的损失。本页没有使用 Zinstall 自己的传输耗时数据。

• 在 IDC 2012 年由 Dell 赞助的白皮书中，各成熟度级别部署一台新 PC 平均需要 1.66 小时的 IT 时间 (IDC, 2012)。
• 在 IDC 2012 年由 Dell 赞助的白皮书中，部署实践处于动态级的组织每台 PC 的 IT 人工花费比基础级组织少 337 美元，降幅为 55% (IDC, 2012)。
• 在 IDC 2012 年由 Dell 赞助的白皮书中，PC 部署实践处于基础级（自动化程度很低）的组织，每台 PC 的部署总成本为 795 美元，标准化级降至 583 美元，合理化级为 523 美元，动态级为 373 美元 (IDC, 2012)。
• 在 IDC 2012 年由 Dell 赞助的白皮书中，PC 部署实践处于动态级（完全自动化）的组织，每台 PC 的部署总成本为 373 美元 (IDC, 2012)。
• 据 Intel 和 Laplink 2025 年解决方案简介中 Laplink 的客户反馈，PC 换代的人工成本为每台迁移的 PC 300 至 500 美元 (Intel 和 Laplink, 2025)。
• 据 Intel 和 Laplink 2025 年解决方案简介中 Laplink 的客户反馈，手动迁移 PC 之后，每次服务台来电的成本可达 50 至 80 美元 (Intel 和 Laplink, 2025)。
• 据 Intel 2002 年宣布成立 PC Migration Work Group 时的引述，Gartner Group 估计，在企业环境中实施迁移解决方案平均每台计算机可节省 250 美元 (Gartner 经 Intel, 2002)。
• 在 Principled Technologies 2020 年受 Dell 委托进行的测试中，Dell Migrate 通过 Wi-Fi 把 100 GB 的文件和设置从 Dell Latitude 5491 迁移到 Dell XPS 13 9300 用时 50 分钟 (Principled Technologies, 2020)。
• 在 Principled Technologies 2020 年为 Dell 进行的测试中，Laplink PCmover Professional 把同样的 100 GB 从 Dell Latitude 5491 迁移到 Dell XPS 13 9300 用时 2 小时 55 分钟，是四款工具中最慢的 (Principled Technologies, 2020)。
• 在 2010 年为 Symantec 调查的 1,360 名 IT 经理中，把每台现有机器从旧操作系统迁移到 Windows 7 平均需要 5 小时，在新机器上全新安装则只需 4 小时 (Symantec 调查，经 TechCentral.ie, 2010)。
• 在 Techaisle 2020 年为微软调查的 2,085 家中小企业中，一台使用四年或以上的 Windows 10 电脑每年的拥有和维护总成本为 1,525 美元，是较新 Windows 10 电脑的 3.3 倍 (Techaisle, 2020)。
• 在 Techaisle 2020 年为微软调查的 2,085 家中小企业中，使用四年或以上的 Windows 10 电脑每台每年损失 70 小时的有效工作时间 (Techaisle, 2020)。
• 在 Techaisle 2018 年为微软和 Intel 调查的 2,156 家亚太地区中小企业中，继续使用一台超过四年的电脑每台设备的成本为 2,736 美元，足以购买两台或更多新电脑 (微软, 2018)。
• 在 Techaisle 2013 年为 Intel 调查的 736 家小型企业中，维修一台使用四年或以上的电脑平均花费 427 美元，是较新电脑维修成本的 1.3 倍 (Intel, 2013)。
• 据 Bloor Research 2011 年的数据迁移调查，同时实施全部六个可量化的成功因素，平均每个项目可节省 17 万美元成本 (Bloor Research, 2011)。
• Bloor Research 估计，2007 年其所调查的全球 2000 强项目每年在数据迁移上的支出为 50 亿美元，并称这是一个下限 (Bloor Research, 2007)。
• Bloor Research 在其 2007 年的调查中保守预测，到 2012 年全球数据迁移市场规模将达到 80 亿美元，其 2011 年的报告原样重申了这一预测 (Bloor Research, 2011)。
• 在 Information Architecture Team 2002 年的调查中，超过 30% 的受访者需要专门为数据迁移添置硬件，中位成本为 22.5 万美元 (IAT 经 KDnuggets, 2002)。
• 在 Spiceworks 2015年1月对 1,300 多名 IT 专业人员的调查中，公司为 Windows Server 2003 迁移相关项目分配的平均预算为 60,000 美元，Spiceworks 据此推算出一个 1,000 亿美元的市场机会 (Spiceworks, 2015)。
• 在 ITIC 2024 年对 1,000 多家企业的《Hourly Cost of Downtime Survey》中，41% 的企业表示每小时停机给公司造成的损失在 100 万美元到超过 500 万美元之间，高于其 2013 年调查中大型企业的 11% (ITIC, 2024)。
• 在 ITIC 2024 年《Hourly Cost of Downtime Survey》中，超过 90% 的中型和大型企业认为一小时停机的平均成本超过 30 万美元（不含诉讼和罚款）；该调查于 2023年11月至 2024年3月中旬访问了 1,000 多家企业 (ITIC, 2024)。
• ITIC 每小时停机成本占比的背后没有任何实测损失：报告说明，这些数字是受访者对一小时停机因交易中断、数据丢失或损坏以及生产力损失所造成成本的估计 (ITIC, 2024)。
• 在 Uptime Institute 2025 年的年度调查中，57% 的受访者表示其最近一次重大宕机的损失超过 10 万美元，高于 2024 年和 2023 年调查中的 54% (Uptime Institute, 2026)。
• 在 Uptime Institute 2025 年的年度调查中，五分之一的受访者表示，其最近一次造成影响的宕机损失超过 100 万美元，连续第二年如此 (Uptime Institute, 2026)。
• 在 Uptime Institute 2025 年的调查中，回答宕机成本问题的受访者为 94 名（2024 年为 91 名），这是其 57% 和五分之一这两个标题数字的基数 (Uptime Institute, 2026)。
• 在 Ponemon Institute 2016 年为 Emerson Network Power 所做的研究中，美国 63 个数据中心计划外宕机每分钟的平均总成本为 8,851 美元，高于 2010 年的 5,617 美元和 2013 年的 7,908 美元 (Ponemon/Emerson, 2016)。
• 在 Ponemon Institute 2016 年为 Emerson Network Power 所做的《Cost of Data Center Outages》研究中，美国 63 个数据中心一次计划外宕机的平均总成本为 740,357 美元，比其 2010 年研究中的 505,502 美元高出 38% (Ponemon/Emerson, 2016)。
• Enterprise Management Associates 在 2022 年的一本电子书中写道，自 2014 年以来，每分钟 5,600 美元一直被当作 Gartner 的 IT 停机平均成本“像一个古老的家族传说一样”反复引用，并称这个数字基本上从未受到质疑 (EMA, 2022)。
• 在 ITIC 2024 年对 1,000 多家企业的第 11 次《Hourly Cost of Downtime Survey》中，97% 员工超过 1,000 人的大型企业表示，一小时停机的成本超过 10 万美元 (ITIC, 2024)。
• ITIC 称，在截至 2021 年的七年里，其历次调查中的每小时停机成本上升了 32% (ITIC 经 TechChannel, 2021)。
• 按 ITIC 的算法，如果一家公司认为关键任务停机一小时的成本为 10 万美元，那么每台服务器每分钟的成本为 1,667 美元，十台服务器同时停机时则升至每分钟 16,670 美元 (ITIC, 2020)。
• 在 ITIC 2022 年对 1,300 家企业的《Global Server Hardware Security》调查中，76% 的公司把安全和数据泄露列为服务器、操作系统、应用和网络停机的首要原因，高于 2012 年的 22% (ITIC, 2022)。
• 在 Uptime Institute 2023 年的数据中心调查中，五分之四的受访者表示，如果管理、流程和配置更好，他们最近一次严重宕机本可以避免 (Uptime Institute, 2024)。
• 在 Uptime Institute 2025 年的年度调查中，约十分之一的受访者表示，其最近一次宕机造成了严重或非常严重的影响 (Uptime Institute, 2026)。
• Atlassian 的事件管理指南转述称，每分钟 5,600 美元是“根据 Gartner 2014 年的一项研究得出的平均停机成本”，同时指出 Gartner 称这只是一个平均值 (Atlassian, 未注明日期的页面，2026)。
• Atlassian 把 Ponemon 2016 年的数据中心宕机数字转述为每分钟近 9,000 美元，并把它说成是一份“提高了 Gartner 平均值” 5,600 美元的较新报告，尽管两者衡量的是不同的东西 (Atlassian, 未注明日期的页面，2026)。
• Dotcom-Monitor 2026 年关于停机成本的文章把 Gartner 2014 年每分钟 5,600 美元的数字转述为每小时 33.6 万美元，并称这是一个到 2026 年仍然适用的“被广泛引用的基准” (Dotcom-Monitor, 2026)。
• Dotcom-Monitor 2026 年的文章援引 ITIC 2024 年的调查称，98% 的大型企业报告每小时停机成本至少为 10 万美元，而 ITIC 自己的报告给出的是 97% (Dotcom-Monitor, 2026)。

来源： IDC; Laplink and Intel; Gartner; Principled Technologies (2020); Symantec (2010); Techaisle (2014, 2018, 2020); Microsoft and Intel; Intel; Bloor Research (2007, 2011); Information Architecture Team; Spiceworks; ITIC (2013-2024); Uptime Institute (2021-2026); Ponemon Institute for Emerson Network Power; Enterprise Management Associates; Atlassian; Dotcom-Monitor; Adaptiva; Microsoft Australia and Intel; Techaisle and Microsoft; The Register

在 Flyvbjerg 和 Budzier 对 1,471 个 IT 项目的研究中，IT 项目每 6 个就有 1 个（六分之一）是“黑天鹅”，平均成本超支 200%，进度超期将近 70% (Flyvbjerg 和 Budzier, 2011)。

把迁移调查与各类 IT 项目的已知情况放在一起看，迁移就不再显得特殊。The Standish Group 自九十年代中期起就把项目分为成功、受挑战和失败三类，在这段时间的大部分年份里，其成功率都在三分之一左右；其方法受到学术界质疑，而且它在 2015 年重新定义了成功，这两点记录中都有说明。McKinsey 和牛津大学的大样本研究发现，超期超支平均而言幅度不大，但在少数项目中是灾难性的，因此同一批研究人员后来认为，所谓平均 IT 成本超支根本不存在。咨询公司的转型数字和项目管理协会（PMI）的浪费指标补充了其余部分。Gartner 著名的项目失败百分比，即 2001 年针对 CRM 和此后针对 ERP 的数字，都是预测，Gartner 自己的分析师也这样评价过 CRM 那一项。

• 据 Varajao 等人在 ACM Queue 上的引述，在 The Standish Group 的《CHAOS 2020: Beyond Infinity》报告中，31% 的项目为成功 (ACM Queue, 2024)。
• 据 Varajao 等人在 ACM Queue 上的引述，在 The Standish Group 的《CHAOS 2020: Beyond Infinity》报告中，50% 的项目为受挑战 (ACM Queue, 2024)。
• 据 Varajao 等人在 ACM Queue 上的引述，在 The Standish Group 的《CHAOS 2020: Beyond Infinity》报告中，19% 的项目失败 (ACM Queue, 2024)。
• 在 The Standish Group 1994 年对代表 8,380 个应用的 365 名 IT 高管的 CHAOS 调查中，16.2% 的软件项目按时、按预算并具备全部指定功能完成（结果类型 1，成功） (Standish Group, 1994)。
• 在 The Standish Group 1994 年的 CHAOS 调查中，各种规模公司的受挑战和受损软件项目的平均成本为最初成本估算的 189% (Standish Group, 1994)。
• 在 The Standish Group 1994 年的 CHAOS 调查中，大公司（收入超过 5 亿美元）有 9% 的软件项目按时且按预算完成 (Standish Group, 1994)。
• 在 The Standish Group 2008 年的数字中，人工成本超过 1,000 万美元的项目按时且按预算完成的几率为 2%，而人工成本低于 75 万美元的项目为 71% (Standish Group, 2009)。
• 在 The Standish Group 的《CHAOS Report 2015》中，超大型软件项目有 6% 成功、43% 失败，而小型项目有 61% 成功、7% 失败 (Standish Group, 2015)。
• 在 The Standish Group《CHAOS Report 2015》的 10,000 多个项目中，敏捷软件项目有 39% 成功，瀑布式项目为 11%；失败的比例则分别为 9% 和 29% (Standish Group, 2015)。
• 在《CHAOS Report 2015》中，按 The Standish Group 的现代结果定义（以结果令人满意取代达到目标）计算的成功率，比按传统定义计算的低 7 个百分点 (Standish Group, 2015)。
• 在 The Standish Group 的《CHAOS Manifesto 2013》中，大型软件项目有 10% 成功，而小型项目为 76% (Standish Group, 2013)。
• 在 The Standish Group 的《CHAOS Manifesto 2013》中，小型软件项目（人工成本低于 100 万美元）有 76% 成功，4% 失败 (Standish Group, 2013)。
• 在 McKinsey 和牛津大学对 5,400 多个 IT 项目的研究中，大型 IT 项目（初始预算超过 1,500 万美元）平均超出预算 45% (McKinsey, 2012)。
• 在 McKinsey 和牛津大学对 5,400 多个 IT 项目的研究中，大型 IT 项目（预算超过 1,500 万美元）交付的价值平均比预测少 56% (McKinsey, 2012)。
• 在 McKinsey 和牛津大学对 5,400 多个 IT 项目的研究中，IT 项目的计划工期每多一年，成本超支就高出 15% (McKinsey, 2012)。
• 在 Flyvbjerg 和 Budzier 对 1,471 个 IT 项目的研究中，占六分之一的“黑天鹅” IT 项目平均成本超支 200% (Flyvbjerg 和 Budzier, 2011)。
• 在 Flyvbjerg 和 Budzier 对 1,471 个 IT 项目的研究中，“黑天鹅” IT 项目的平均进度超期将近 70% (Flyvbjerg 和 Budzier, 2011)。
• 在 2002 年至 2014 年间完成的 5,392 个 IT 项目中，IT 项目成本超支呈幂律（厚尾）分布，因此一小部分项目承担了极端的超支，不存在稳定的平均值 (Flyvbjerg 等人, 2022)。
• 在 BCG 2020 年基于对 825 名高管的调查及其与 70 家公司合作经验的研究中，70% 的数字化转型未能实现目标 (BCG, 2020)。
• 在 BCG 2020 年对 825 名高管所负责的转型进行的分析中，做好 BCG 六个成功因素的数字化转型成功率为 80%，而总体为 30% (BCG, 2020)。
• 在 PMI 2021 年对 3,950 名项目专业人员的《Pulse of the Profession》调查中，9.4% 的投资因项目绩效不佳而被浪费，低于 2020 年的 11.4% (PMI, 2021)。
• 据 PMI 2013 年对项目从业者的《Pulse of the Profession》调查，失败项目每花费 10 亿美元，就有 1.35 亿美元“永久损失、无法挽回” (PMI, 2013)。
• 在 PMI 2013 年的《Pulse of the Profession》中，约 17% 的项目彻底失败，实现了目标和业务意图的项目不到三分之二，成功率自 2008 年以来一直在下降 (PMI, 2013)。
• 在 KPMG、AIPM 和 IPMA 对 57 个国家近 500 名受访者的《Project Management Survey 2019》中，19% 的组织至少在大多数时候能交付成功的项目 (KPMG/AIPM/IPMA, 2019)。
• 据 Information Age 2002年11月26日的报道，在 KPMG 调查的全球上市公司中，超过一半在过去 12 个月内遭遇过失败的 IT 项目 (Information Age, 2002)。
• Information Age 2002 年的文章在后面的段落中把 KPMG 的发现表述为“56% 的 IT 项目会失败”，而该文第一段给出的是超过一半接受调查的企业在 12 个月内有过失败的 IT 项目，把公司占比变成了项目占比 (Information Age, 2002)。
• Gartner 在 2001年9月10日的 CRM 峰会上预测，到 2006 年，从客户的角度看，超过 50% 的 CRM 实施将被视为失败；这是预测，而不是测量 (Gartner, 2001)。
• Gartner 2001 年的 CRM 失败预测背后没有任何一项定量研究，其研究总监 Scott Nelson 在 2002 年称之为“拼凑起来的若干研究片段”，而且对失败没有统一的定义 (CRM Magazine, 2002)。
• Gartner 的 Scott Nelson 表示，2002 年流传的 80% 的 CRM 失败率只适用于销售自动化实施，涵盖所有类型的数字是“超过 50%” (CRM Magazine, 2002)。
• Gartner 在分析师 Denis Torii 撰写的 ERP 研究洞察中预测，到 2027 年，超过 70% 的近期实施的 ERP 项目将无法完全实现其最初的业务目标；这是预测，而不是测量 (Gartner, 2024)。
• Rand Group 的一篇博客文章声称，“据 Gartner 称”，55% 至 75% 的 ERP 项目未能实现目标，但没有引用任何 Gartner 文件；我们也没有找到这样的 Gartner 出版物 (Rand Group, 2024)。
• Robert Glass 2006 年在《Communications of the ACM》上写道，独立研究总体上并不支持 Standish 的 CHAOS 失败数字，并指出 Standish 拒绝披露其方法 (Glass, 2006)。
• Standish 自己 1994 年的报告称，它招募样本的方式是请 IT 高管们“分享失败故事”；Glass 认为，这使 CHAOS 数字偏向失败 (Glass, 2006)。
• Jorgensen 和 Molokken-Ostvold 的评述称 Standish 1994 年的 189% 为“平均 189% 的成本超支”，并认为这个数字“太高了，不能反映 1994 年的情况”，与同期的其他调查不一致 (Jorgensen 和 Molokken, 2006)。
• 在 Jorgensen 和 Molokken-Ostvold 的评述中，随机抽取的 50 份网络文件有 50% 把 Standish 1994 年的结果描述为“189% 的成本超支”，40% 描述为“最初估算的 189%”，10% 描述为“89% 的成本超支” (Jorgensen 和 Molokken, 2006)。
• Eveleens 和 Verhoef 用 Standish 的定义分析了 1,211 个含有 5,457 项预测的真实项目，发现这些定义具有误导性、片面、会扭曲估算实践，并会产生毫无意义的数字 (Eveleens 和 Verhoef, 2010)。
• GAO 在 2008年7月31日的听证证词中称，美国行政管理和预算局（OMB）和各机构认定有 413 个联邦 IT 项目规划不善、绩效不佳或两者兼有，涉及 2008 财年至少 252 亿美元的支出 (GAO, 2008)。
• The Standish Group 1994 年 CHAOS 调查的样本由代表 8,380 个应用的 365 名 IT 高管组成，并辅以四个焦点小组和个人访谈 (Standish Group, 1994)。
• 在 The Standish Group 1994 年的 CHAOS 调查中，受挑战和受损软件项目的平均工期为最初时间估算的 222% (Standish Group, 1994)。
• 在 The Standish Group 1994 年的 CHAOS 调查中，受挑战的软件项目平均交付了最初规定的特性和功能的 61% (Standish Group, 1994)。
• The Standish Group 根据其 1994 年的 CHAOS 调查估计，1995 年美国公司和政府机构将在被取消的软件项目上花费 810 亿美元 (Standish Group, 1994)。
• 在 The Standish Group 的 CHAOS 研究中，1998 年《财富》500 强公司有 24% 的软件项目按时且在预算内完成，高于 1994 年的 9% (Standish Group, 1999)。
• 截至其 1999 年的报告，The Standish Group 的 CHAOS 研究自 1994 年以来已考察了美国大、中、小型公司的 23,000 个应用项目 (Standish Group, 1999)。
• 在 The Standish Group 2008 年的数字中，IT 项目的平均成本超支为 54%，高于 2006 年的 47%，最高点是 2004 年的 84% (Standish Group, 2009)。
• 在 The Standish Group 的《CHAOS Summary 2009》中，24% 的项目失败，其 2009年4月23日的新闻稿称这是十多年来最高的失败率 (Standish Group, 2009)。
• 据 CIO.com 对调查结果的报道，The Standish Group 的《CHAOS Summary 2009》调查了 400 个组织 (CIO.com, 2009)。
• The Standish Group 2011 至 2015 财年的新 CHAOS 数据库由 25,000 多个软件项目组成，约每年 5,000 个 (Standish Group, 2015)。
• 在 BCG 2020 年对 825 名高管的调查中，30% 的数字化转型达到或超过了目标价值，并实现了可持续的变革（“成功区”） (BCG, 2020)。
• 在 BCG 2020 年对 825 名高管的调查中，26% 的数字化转型创造的价值不到目标的一半，也没有实现可持续的变革（“失败区”） (BCG, 2020)。
• Gartner 在 2001年9月11日其 CRM 峰会的第二份新闻稿中预测，到 2006 年，大多数企业对 CRM 项目成本的低估幅度将多达 40% 至 75%；这是预测，而不是测量 (Gartner, 2001)。
• KDnuggets 在 Gartner 2001年9月的预测发布三天后转述称，到 2006 年，超过一半实施 CRM 系统的公司会把这些实施视为失败 (KDnuggets, 2001)。

来源： Harvard Business Review; ACM Queue; The Standish Group (1994-2015); McKinsey and Company with the University of Oxford; Journal of Management Information Systems; Boston Consulting Group; Project Management Institute (2013-2021); KPMG, AIPM and IPMA; Information Age; Gartner (2001, 2024); CRM Magazine; Rand Group; Communications of the ACM; Information and Software Technology; IEEE Software; U.S. Government Accountability Office; CIO.com; KDnuggets; KPMG New Zealand (2013, 2017); Panorama Consulting Solutions; Cutter Consortium; ITWire; KPMG; Computerworld New Zealand; interest.co.nz

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