Gestión de datos de investigación: Qué es + beneficios con ejemplos

Con la proliferación de datos y la necesidad de conocimientos ágiles y rápidos, los equipos de investigación, los investigadores y las organizaciones de todo el mundo necesitan un acceso más rápido a los datos correctos, lo cual es posible con la gestión de datos de investigación .

La investigación se lleva a cabo por varias razones, incluida la investigación académica, la investigación de precios, el seguimiento de la marca, el seguimiento, la investigación competitiva, las pruebas de anuncios, el seguimiento longitudinal, las actualizaciones de productos y servicios, la satisfacción del cliente, etc. Los datos generados durante el proceso de investigación son diversos y extensos.

Acceder a los datos correctos en el formato adecuado permite la democratización de los conocimientos, reduce el silo en la investigación y elimina el conocimiento tribal con herramientas maduras de gestión de conocimientos como InsightsHub . Un informe reciente de Statista indicó que los ingresos globales de la industria de investigación de mercado superaron los $ 74.6 mil millones en 2021 , y se espera que ese número crezca.

Con datos a esta escala, es imperativo contar con sistemas para aprovechar al máximo los datos en el menor tiempo posible, y ahí es donde entra en juego la gestión de datos de investigación.

¿Qué es la gestión de datos de investigación?

La gestión de datos de investigación (o RDM) es la acción de organizar, almacenar y preservar datos vigorosamente durante el proceso de investigación de mercado . RDM cubre el ciclo de vida de los datos, desde la planificación hasta las personas, los procesos y la tecnología, y la supervisión y el acceso a los datos a largo plazo. Este es un ciclo en curso continuo durante el proceso de datos.

Los datos de investigación vienen en muchas formas y tipos, especialmente con varios tipos de investigación que incluyen investigación cualitativa y cuantitativa. Esto significa que los datos también pueden ser de múltiples escalas y tipos. RDM ayuda a clasificar, categorizar y almacenar esta información de una manera que es fácil de entender, referenciar y extraer inferencias.

La gestión de datos en la investigación sigue los fundamentos del ciclo de vida de los datos, que son pasos críticos en la gestión de datos de investigación que se enumeran a continuación:

• Plan: el plan incluye involucrar a las partes interesadas, definir procesos, elegir las herramientas, definir los propietarios de los datos y cómo se comparten los datos.
• Crear: los investigadores y los equipos de investigación crean los datos en forma de técnicas de recopilación de datos definidas por proyectos y luego reúnen estos datos en formatos estructurados con etiquetas y metadescripciones relevantes.
• Proceso: estos datos sin procesar se convierten luego en datos digitales en la estructura de la organización. La información se limpia, depura y estructura para eliminar el tiempo dedicado a las percepciones.
• Analizar: un componente crítico de RDM es analizar los datos de investigación para obtener información procesable a partir de los datos que se han recopilado. Estos datos se pueden estructurar en datos consumibles.
• Conservar: los datos sin procesar y analizados se conservan en formatos definidos en el proceso anterior para mantener la calidad de la información.
• Compartir: se requiere la distribución de información a las partes interesadas adecuadas en el control de acceso basado en roles para que luego se actúe sobre la información para que coincida con los objetivos comerciales y de investigación.
• Reutilización: con los metadatos, el etiquetado y la categorización correctos, es posible reutilizar los datos de investigación para establecer correlaciones, aumentar el ROI y reducir el tiempo de los estudios de investigación.

Todos los pasos anteriores ayudan en la gestión innovadora de datos de investigación y son fundamentales para el éxito de la gestión de conocimientos e investigación de mercado.

Beneficios de la gestión de datos de investigación

Seguir buenas prácticas de gestión de datos de investigación tiene múltiples beneficios. Sin embargo, algunos de los más importantes son:

• Mantener la santidad de los datos y aumentar la responsabilidad

Un beneficio esencial de RDM es que permite la capacidad de mantener la santidad de los datos recopilados y aumenta la responsabilidad en todos los ámbitos y para todas las partes interesadas. Existe una transparencia absoluta sobre cómo se recopila, almacena, rastrea, comparte y más la información, junto con los beneficios adicionales de cumplir con las normas y los reglamentos de almacenamiento de datos. Los procesos definidos también conducen a una menor ambigüedad sobre las partes interesadas y los propietarios de los datos y cómo se debe monitorear.

• Eliminar el conocimiento tribal

Dado que existe la expectativa de que los datos se gestionen de una manera específica, todos siguen el mismo proceso. Esto elimina el conocimiento tribal cuando las personas dejan las organizaciones o se incorporan nuevos miembros. También garantiza que las partes interesadas y los investigadores de equipos multifuncionales puedan apoyarse en datos anteriores para hacer inferencias.

• Democratizar los conocimientos

Las perspectivas son poderosas cuando están accesibles para los equipos correctos en el momento correcto. Con la gestión de datos de investigación, existe la seguridad de que, incluso si se trata de un acceso basado en roles, un grupo más grande de miembros tiene acceso a los datos, independientemente del diseño y el tipo de investigación. Hay mayor visibilidad en las herramientas utilizadas; la audiencia alcanzada, datos granulares y analizados, lo que a su vez ayuda a democratizar los conocimientos.

• Habilite el monitoreo longitudinal y los estudios de respuesta rápida

Independientemente del tipo de investigación que se esté realizando, RDM permite a los usuarios realizar comparaciones de estudios anteriores o utilizar los datos anteriores para validar o refutar hipótesis. Con fácil acceso a los datos, también existe la capacidad de realizar estudios longitudinales o estudios de respuesta rápida apoyándose en datos estructurados anteriores.

• Evitar la duplicación de esfuerzos e investigaciones.

Las marcas y las organizaciones utilizan una plataforma de investigación de mercado para realizar estudios de investigación. Con un plan de administración de datos implementado, puede evitar rehacer la misma investigación o una similar y reducir los límites y la validez de la ubicación geográfica de la investigación. También ayuda a reducir la duplicación de esfuerzos, ya que no tiene que empezar desde cero.

• Reduzca el tiempo y aumente el ROI de la investigación

Con fácil acceso a información y datos estructurados, el tiempo para obtener información se reduce ya que hay una reducción de la duplicidad en los proyectos de investigación. También está el alcance de las inferencias de datos anteriores y datos demográficos y regionales. Hay margen para hacer más con menos. Todo lo anterior ayuda a aumentar el ROI de la investigación, ya que el esfuerzo invertido es menor, pero el resultado es mayor, lo que ayuda con el descubrimiento continuo .

Ejemplos de gestión de datos de investigación

Como se vio anteriormente, la gestión de datos de investigación está formando una parte integral de las organizaciones y los equipos de investigación para aprovechar al máximo sus procesos de investigación.

Para ilustrar esto mejor con un ejemplo, considere un gigante minorista con presencia en muchos países. Para mantenerse por encima de la competencia, crear clientes fijos y co-crear constantemente con los clientes, se utilizan continuamente múltiples técnicas y métodos de investigación.

Esta investigación ayuda a comprender el valor de la marca, el comportamiento del consumidor, la sensibilidad a los precios, las actualizaciones de productos, la satisfacción del cliente, etc. Al implementar una estrategia sólida de RDM, la marca puede apoyarse en estudios anteriores y existentes, tanto cualitativos como cuantitativos, para sacar inferencias sobre los precios. preferencias en los mercados, lanzamientos estacionales, qué funciona en diferentes necesidades, percepción de la marca frente a sus competidores, etc. También existe la capacidad de ver datos históricos para administrar el inventario o el presupuesto para gastos de marketing.

Cuando se hace bien, una buena estrategia de gestión de datos de investigación y las herramientas adecuadas de descubrimiento de conocimiento pueden hacer maravillas tanto para las marcas como para las organizaciones.

Aproveche al máximo la gestión de datos de su investigación

Con QuestionPro, tiene acceso a la plataforma y herramienta de investigación de mercado más madura que lo ayuda a recopilar y analizar las ideas más importantes. Al aprovechar InsightsHub , el centro unificado para la gestión de datos, puede aprovechar la plataforma consolidada para organizar, explorar, buscar y descubrir sus datos de investigación en un repositorio organizado.

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