Manajemen data penelitian: Apa itu + manfaat dengan contoh

Dengan proliferasi data dan kebutuhan akan wawasan yang gesit dan cepat, tim peneliti, peneliti, dan organisasi di seluruh dunia memerlukan akses yang lebih cepat ke data yang benar, yang dimungkinkan dengan pengelolaan data penelitian .

Penelitian dilakukan untuk berbagai alasan, termasuk penelitian akademis, penelitian harga, pelacakan merek, pemantauan, penelitian kompetitif, pengujian iklan, pelacakan longitudinal, peningkatan produk dan layanan, kepuasan pelanggan, dll. Data yang dihasilkan selama proses penelitian beragam dan luas.

Mengakses data yang benar dalam format yang tepat memungkinkan demokratisasi wawasan, mengurangi silo dalam penelitian, dan menghilangkan pengetahuan kesukuan dengan alat manajemen wawasan yang matang seperti InsightsHub . Laporan Statista baru-baru ini menyatakan bahwa pendapatan global dari industri riset pasar melebihi $74,6 miliar pada tahun 2021 , dan jumlah itu diperkirakan akan terus bertambah.

Dengan data pada skala ini, sangat penting untuk memiliki sistem untuk memaksimalkan data dalam waktu sesingkat mungkin, dan di situlah manajemen data penelitian berperan.

Apa itu manajemen data penelitian?

Manajemen data penelitian (atau RDM) adalah tindakan mengatur, menyimpan, dan melestarikan data selama proses riset pasar . RDM mencakup siklus hidup data dari perencanaan hingga orang, proses dan teknologi, dan pemantauan jangka panjang dan akses ke data. Ini adalah siklus berkelanjutan yang berkelanjutan selama proses data.

Data penelitian hadir dalam berbagai bentuk dan jenis, apalagi dengan berbagai jenis penelitian yang meliputi penelitian kualitatif dan kuantitatif. Ini berarti data juga bisa dari beberapa skala dan jenis. RDM membantu mengklasifikasikan, mengkategorikan, dan menyimpan informasi ini dengan cara yang mudah dipahami, dirujuk, dan ditarik kesimpulannya.

Manajemen data dalam penelitian mengikuti dasar-dasar siklus hidup data, yang merupakan langkah penting dalam pengelolaan data penelitian seperti yang tercantum di bawah ini:

• Rencana: Rencana tersebut mencakup melibatkan pemangku kepentingan, mendefinisikan proses, memilih alat, menentukan pemilik data, dan bagaimana data dibagikan.
• Buat: Peneliti dan tim peneliti membuat data dalam bentuk teknik pengumpulan data yang ditentukan oleh proyek dan kemudian mengumpulkan data ini dalam format terstruktur dengan tag dan meta-deskripsi yang relevan.
• Proses: Data mentah ini kemudian diubah menjadi data digital dalam struktur organisasi. Informasi dibersihkan, digosok, dan terstruktur untuk menghilangkan waktu untuk wawasan.
• Analisis: Komponen penting RDM adalah menganalisis data penelitian untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang telah dikumpulkan. Data ini kemudian dapat disusun menjadi data konsumsi.
• Preserve: Data mentah dan dianalisis kemudian disimpan dalam format yang ditentukan dalam proses sebelumnya untuk menjaga kualitas informasi.
• Berbagi: Distribusi wawasan kepada pemangku kepentingan yang tepat dalam kontrol akses berbasis peran diperlukan agar wawasan tersebut kemudian ditindaklanjuti agar sesuai dengan tujuan bisnis dan penelitian.
• Penggunaan kembali: Dengan metadata, penandaan, dan kategorisasi yang benar, dimungkinkan untuk menggunakan kembali data penelitian untuk menarik korelasi, meningkatkan ROI, dan mengurangi waktu untuk studi penelitian.

Semua langkah di atas membantu dalam pengelolaan data penelitian yang inovatif dan sangat penting untuk keberhasilan penelitian pasar dan pengelolaan wawasan.

Manfaat manajemen data penelitian

Mengikuti praktik manajemen data penelitian yang baik memiliki banyak manfaat. Beberapa yang paling penting, bagaimanapun, adalah:

• Menjaga kesucian data dan meningkatkan akuntabilitas

Manfaat penting dari RDM adalah memungkinkan kemampuan untuk menjaga kesucian data yang dikumpulkan dan meningkatkan akuntabilitas di seluruh papan dan untuk semua pemangku kepentingan. Ada transparansi mutlak dalam cara informasi dikumpulkan, disimpan, dilacak, dibagikan, dan banyak lagi, bersama dengan manfaat tambahan dari mematuhi kepatuhan dan peraturan penyimpanan data. Proses yang ditentukan juga menyebabkan ambiguitas yang lebih rendah tentang pemangku kepentingan dan pemilik data dan bagaimana hal itu dipantau.

• Hilangkan pengetahuan suku

Karena ada harapan bahwa data dikelola dengan cara tertentu, semua orang mengikuti proses yang sama. Ini menghilangkan pengetahuan kesukuan ketika orang meninggalkan organisasi atau anggota baru bergabung. Ini juga memastikan bahwa pemangku kepentingan dan peneliti dari tim lintas fungsi dapat bersandar pada data masa lalu untuk membuat kesimpulan.

• Demokratisasi wawasan

Wawasan sangat berguna jika dapat diakses oleh tim yang tepat pada waktu yang tepat. Dengan pengelolaan data penelitian, ada jaminan bahwa meskipun akses berbasis peran, kumpulan anggota yang lebih besar memiliki akses ke data terlepas dari desain dan jenis penelitian. Ada visibilitas yang lebih besar dalam alat yang digunakan; audiens mencapai, granular, dan data yang dianalisis, yang pada gilirannya membantu mendemokratisasi wawasan.

• Aktifkan pemantauan longitudinal dan studi perputaran cepat

Apa pun jenis penelitian yang dilakukan, RDM memungkinkan pengguna untuk menarik perbandingan dari penelitian sebelumnya atau menggunakan data masa lalu untuk memvalidasi atau menyangkal hipotesis. Dengan akses mudah ke data, ada juga kemampuan untuk melakukan studi longitudinal atau studi turnaround cepat dengan bersandar pada data terstruktur sebelumnya.

• Hindari duplikasi usaha dan penelitian

Merek dan organisasi menggunakan platform riset pasar untuk melakukan studi riset. Dengan adanya rencana pengelolaan data, Anda dapat menghindari mengulang penelitian yang sama atau serupa dan mengurangi batas dan validitas geo-lokasi penelitian. Ini juga membantu mengurangi duplikasi upaya karena Anda tidak harus memulai dari awal.

• Kurangi waktu dan tingkatkan ROI penelitian

Dengan akses mudah ke data dan wawasan terstruktur, waktu untuk mendapatkan wawasan berkurang karena ada pengurangan duplikasi dalam proyek penelitian. Ada juga ruang lingkup kesimpulan untuk data dan data masa lalu di seluruh demografi dan wilayah. Ada ruang untuk berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit. Semua bantuan di atas dalam meningkatkan ROI penelitian karena upaya yang dikeluarkan lebih sedikit, tetapi hasilnya lebih tinggi, yang membantu penemuan berkelanjutan .

Contoh manajemen data penelitian

Seperti yang terlihat di atas, ada manajemen data penelitian yang membentuk bagian integral dari organisasi dan tim peneliti untuk mendapatkan hasil maksimal dari proses penelitian mereka.

Untuk mengilustrasikan hal ini dengan lebih baik dengan sebuah contoh, pertimbangkan raksasa ritel yang hadir di banyak negara. Untuk tetap berada di atas persaingan, menciptakan pelanggan yang lengket, dan terus-menerus bekerja sama dengan pelanggan, berbagai teknik dan metode penelitian digunakan terus menerus.

Penelitian ini membantu untuk memahami nilai merek, perilaku konsumen, sensitivitas harga, peningkatan produk, kepuasan pelanggan, dll. Dengan menerapkan strategi RDM yang solid, merek dapat bersandar pada studi sebelumnya dan yang sudah ada, baik kualitatif maupun kuantitatif, untuk menarik kesimpulan tentang penetapan harga. preferensi di seluruh pasar, peluncuran musiman, apa yang sesuai dengan kebutuhan yang berbeda, persepsi merek vs. pesaing mereka, dll. Ada juga kemampuan untuk melihat data historis untuk mengelola inventaris atau anggaran untuk pengeluaran pemasaran.

Jika dilakukan dengan baik, strategi manajemen data penelitian yang baik dan alat penemuan pengetahuan yang tepat dapat menghasilkan keajaiban bagi merek dan organisasi.

Dapatkan hasil maksimal dari manajemen data penelitian Anda

Dengan QuestionPro, Anda memiliki akses ke platform dan alat riset pasar paling matang yang membantu Anda mengumpulkan dan menganalisis wawasan yang paling penting. Dengan memanfaatkan InsightsHub , hub terpadu untuk manajemen data, Anda dapat memanfaatkan platform gabungan untuk mengatur, menjelajahi, mencari, dan menemukan data penelitian Anda dalam satu repositori yang terorganisir.

Mulai sekarang