Forschungsdatenmanagement: Was es ist + Vorteile mit Beispielen

Mit der Verbreitung von Daten und dem Bedarf an agilen und schnellen Erkenntnissen benötigen Forschungsteams, Forscher und Organisationen weltweit einen schnelleren Zugriff auf die richtigen Daten, was mit Forschungsdatenmanagement möglich ist .

Forschung wird aus verschiedenen Gründen durchgeführt, darunter akademische Forschung, Preisforschung, Markenverfolgung, Überwachung, Wettbewerbsforschung, Anzeigentests, Längsverfolgung, Produkt- und Service-Upgrades, Kundenzufriedenheit usw. Die während des Forschungsprozesses generierten Daten sind vielfältig und umfangreich.

Der Zugriff auf die richtigen Daten im richtigen Format ermöglicht die Demokratisierung von Erkenntnissen, reduziert das Silo in der Forschung und eliminiert Stammeswissen mit ausgereiften Insights-Management-Tools wie InsightsHub . Ein kürzlich veröffentlichter Statista-Bericht besagt, dass die weltweiten Einnahmen aus der Marktforschungsbranche im Jahr 2021 74,6 Milliarden US-Dollar überschritten haben und diese Zahl voraussichtlich weiter steigen wird.

Bei Daten in dieser Größenordnung ist es unerlässlich, über Systeme zu verfügen, um in kürzester Zeit das Beste aus den Daten herauszuholen, und hier kommt das Forschungsdatenmanagement ins Spiel.

Was ist Forschungsdatenmanagement?

Forschungsdatenmanagement (oder RDM) ist die Aktion der energischen Organisation, Speicherung und Aufbewahrung von Daten während des Marktforschungsprozesses . RDM deckt den Datenlebenszyklus von der Planung über Personen, Prozesse und Technologie bis hin zur langfristigen Überwachung und dem Zugriff auf die Daten ab. Dies ist ein kontinuierlicher Zyklus während des Datenverarbeitungsprozesses.

Forschungsdaten gibt es in vielen Formen und Arten, insbesondere bei verschiedenen Arten von Forschung , die qualitative und quantitative Forschung umfassen. Das bedeutet, dass die Daten auch mehrere Skalen und Typen haben können. RDM hilft dabei, diese Informationen so zu klassifizieren, zu kategorisieren und zu speichern, dass sie leicht zu verstehen, zu referenzieren und Rückschlüsse daraus zu ziehen.

Das Datenmanagement in der Forschung folgt den Grundlagen des Datenlebenszyklus, die wie unten aufgeführt wichtige Schritte im Forschungsdatenmanagement darstellen:

• Plan: Der Plan umfasst die Einbeziehung von Stakeholdern, die Definition von Prozessen, die Auswahl der Tools, die Definition von Dateneigentümern und die Art und Weise, wie die Daten geteilt werden.
• Erstellen: Forscher und Forschungsteams erstellen die Daten in Form von Datenerfassungstechniken , die von Projekten definiert werden, und stellen diese Daten dann in strukturierten Formaten mit relevanten Tags und Meta-Beschreibungen zusammen.
• Prozess: Diese Rohdaten werden dann in der Organisationsstruktur in digitale Daten umgewandelt. Die Informationen werden bereinigt, bereinigt und strukturiert, um Zeit für Einblicke zu sparen.
• Analysieren: Eine entscheidende Komponente von RDM ist die Analyse von Forschungsdaten , um umsetzbare Erkenntnisse aus den gesammelten Daten abzuleiten. Diese Daten können dann in verwertbare Daten strukturiert werden.
• Bewahren: Die rohen und analysierten Daten werden dann in Formaten aufbewahrt, die im vorherigen Prozess definiert wurden, um die Qualität der Informationen zu erhalten.
• Teilen: Die Weitergabe von Erkenntnissen an die richtigen Stakeholder in der rollenbasierten Zugriffskontrolle ist erforderlich, damit die Erkenntnisse dann entsprechend den Geschäfts- und Forschungszielen umgesetzt werden.
• Wiederverwendung: Mit den richtigen Metadaten, Tags und Kategorisierungen ist es möglich, Forschungsdaten wiederzuverwenden, um Korrelationen zu ziehen, den ROI zu erhöhen und die Zeit für die Recherche von Studien zu verkürzen.

Alle oben genannten Schritte unterstützen ein innovatives Forschungsdatenmanagement und sind entscheidend für den Erfolg des Marktforschungs- und Erkenntnismanagements.

Vorteile des Forschungsdatenmanagements

Die Befolgung guter Forschungsdatenmanagementpraktiken hat mehrere Vorteile. Einige der wichtigsten sind jedoch:

• Bewahren Sie die Unversehrtheit von Daten und erhöhen Sie die Verantwortlichkeit

Ein wesentlicher Vorteil von RDM besteht darin, dass es die Möglichkeit bietet, die Unversehrtheit der gesammelten Daten zu wahren und die Rechenschaftspflicht auf breiter Front und für alle Beteiligten zu erhöhen. Es besteht absolute Transparenz darüber, wie die Informationen gesammelt, gespeichert, nachverfolgt, weitergegeben und mehr werden, zusammen mit den zusätzlichen Vorteilen der Einhaltung von Compliances und Vorschriften zur Datenspeicherung. Definierte Prozesse führen auch zu weniger Unklarheiten in Bezug auf Interessengruppen und Dateneigentümer und wie diese überwacht werden sollen.

• Stammeswissen beseitigen

Da erwartet wird, dass Daten auf eine bestimmte Weise verwaltet werden, folgen alle dem gleichen Prozess. Dies eliminiert Stammeswissen, wenn Menschen entweder Organisationen verlassen oder neue Mitglieder in die Herde kommen. Es stellt auch sicher, dass sich Stakeholder und Forscher aus funktionsübergreifenden Teams auf frühere Daten stützen können, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

• Erkenntnisse demokratisieren

Erkenntnisse sind aussagekräftig, wenn sie den richtigen Teams zur richtigen Zeit zugänglich sind. Beim Forschungsdatenmanagement ist sichergestellt, dass auch bei rollenbasiertem Zugriff ein größerer Pool von Mitgliedern Zugriff auf die Daten hat, unabhängig von Forschungsdesign und -typ. Die verwendeten Tools sind besser sichtbar; das Publikum erreichte, granulare und analysierte Daten, was wiederum dazu beiträgt, Erkenntnisse zu demokratisieren.

• Ermöglichen Sie Längsschnittüberwachung und schnelle Turnaround-Studien

Unabhängig davon, welche Art von Forschung durchgeführt wird, ermöglicht RDM den Benutzern, entweder Vergleiche aus früheren Studien zu ziehen oder die früheren Daten zu verwenden, um Hypothesen zu validieren oder zu widerlegen. Durch den einfachen Zugriff auf Daten besteht auch die Möglichkeit, Längsschnittstudien oder schnelle Turnaround-Studien durchzuführen, indem man sich auf vergangene, strukturierte Daten stützt.

• Vermeidung von Doppelarbeit und Recherche

Marken und Organisationen nutzen eine Marktforschungsplattform , um Forschungsstudien durchzuführen. Mit einem vorhandenen Datenverwaltungsplan können Sie es vermeiden, die gleiche oder ähnliche Forschung erneut durchzuführen und die geografischen Grenzen und die Gültigkeit der Forschung zu verringern. Es trägt auch dazu bei, Doppelarbeit zu vermeiden, da Sie nicht bei Null anfangen müssen.

• Reduzieren Sie den Zeitaufwand und erhöhen Sie den ROI der Forschung

Durch den einfachen Zugriff auf strukturierte Daten und Erkenntnisse wird die Zeit bis zur Erkenntnis verkürzt, da Doppelspurigkeiten in Forschungsprojekten reduziert werden. Es gibt auch den Umfang von Rückschlüssen auf vergangene Daten und Daten über Demografien und Regionen hinweg. Es gibt Möglichkeiten, mit weniger mehr zu erreichen. All dies trägt dazu bei, den ROI der Forschung zu steigern, da der Aufwand geringer ist, aber der Output höher ist, was die kontinuierliche Entdeckung unterstützt .

Beispiele für Forschungsdatenmanagement

Wie oben gesehen, ist das Forschungsdatenmanagement ein integraler Bestandteil von Organisationen und Forschungsteams, um das Beste aus ihren Forschungsprozessen herauszuholen.

Um dies anhand eines Beispiels besser zu veranschaulichen, betrachten Sie einen Einzelhandelsgiganten mit einer Präsenz in vielen Ländern. Um über der Konkurrenz zu bleiben, dauerhafte Kunden zu gewinnen und ständig mit Kunden zusammenzuarbeiten, werden kontinuierlich mehrere Forschungstechniken und -methoden eingesetzt.

Diese Forschung hilft dabei, den Markenwert, das Verbraucherverhalten, die Preissensibilität, Produkt-Upgrades, die Kundenzufriedenheit usw. zu verstehen. Durch die Implementierung einer soliden RDM-Strategie kann sich die Marke auf vergangene und bestehende Studien stützen, sowohl qualitative als auch quantitative, um Rückschlüsse auf die Preisgestaltung zu ziehen Marktpräferenzen, saisonale Produkteinführungen, was bei unterschiedlichen Anforderungen funktioniert, Wahrnehmung der Marke im Vergleich zu ihren Mitbewerbern usw. Es besteht auch die Möglichkeit, historische Daten einzusehen, um den Bestand oder das Budget für Marketingausgaben zu verwalten.

Wenn es gut gemacht ist, können eine gute Strategie für das Forschungsdatenmanagement und die richtigen Tools zur Wissensentdeckung Wunder für Marken und Organisationen gleichermaßen bewirken.

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Mit QuestionPro haben Sie Zugriff auf die ausgereifteste Marktforschungsplattform und das ausgereifteste Tool , mit dem Sie die wichtigsten Erkenntnisse sammeln und analysieren können. Durch die Nutzung von InsightsHub , dem einheitlichen Hub für die Datenverwaltung, können Sie die konsolidierte Plattform nutzen, um Ihre Forschungsdaten in einem organisierten Repository zu organisieren, zu durchsuchen, zu suchen und zu entdecken.

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