研究データ管理：それが何であるか+例による利点

データの急増と機敏で迅速な洞察の必要性に伴い、世界中の研究チーム、研究者、および組織は、研究データ管理で可能である正しいデータへのより迅速なアクセスを必要としています。

調査は、学術調査、価格調査、ブランド追跡、監視、競争調査、広告テスト、長期追跡、製品とサービスのアップグレード、顧客満足度など、さまざまな理由で実施されます。調査プロセス中に生成されるデータは多様で膨大です。

適切な形式で正しいデータにアクセスすることで、洞察の民主化が可能になり、調査のサイロが減少し、 InsightsHubなどの成熟した洞察管理ツールを使用して部族の知識が排除されます。 最近のStatistaのレポートによると、市場調査業界からの世界の収益は2021年に746億ドルを超えており、その数は増えると予想されています。

この規模のデータでは、可能な限り短い時間でデータを最大限に活用するためのシステムを導入することが不可欠であり、そこで研究データ管理が役立ちます。

研究データ管理とは？

調査データ管理（またはRDM）は、市場調査プロセス中にデータを精力的に整理、保存、および保存するアクションです。 RDMは、計画から人、プロセス、テクノロジーに至るまでのデータライフサイクル、およびデータへの長期的な監視とアクセスを対象としています。 これは、データの処理中の継続的な継続的なサイクルです。

調査データにはさまざまな形式と種類があり、特に定性的調査と定量的調査を含むさまざまな種類の調査があります。 これは、データが複数のスケールとタイプである可能性があることを意味します。 RDMは、この情報を簡単に理解、参照、および推論できる方法で分類、分類、および保存するのに役立ちます。

研究におけるデータ管理は、データライフサイクルの基本に従います。これは、以下に示すように、研究データ管理における重要なステップです。

• 計画：計画には、利害関係者の関与、プロセスの定義、ツールの選択、データ所有者の定義、およびデータの共有方法が含まれます。
• 作成：研究者と研究チームは、プロジェクトによって定義されたデータ収集手法の形式でデータを作成し、このデータを関連するタグとメタ記述を使用して構造化された形式でまとめます。
• プロセス：この生データは、組織の構造でデジタルデータに変換されます。 情報は、洞察のための時間を排除するために、クリーンアップされ、スクラブされ、構造化されます。
• 分析： RDMの重要なコンポーネントは、調査データを分析して、収集されたデータから実用的な洞察を引き出すことです。 このデータは、消費可能なデータに構造化できます。
• 保存：生データと分析されたデータは、情報の品質を維持するために、前のプロセスで定義された形式で保存されます。
• 共有：役割ベースのアクセス制御における適切な利害関係者への洞察の配布が必要です。これにより、洞察はビジネスと研究の目標に一致するように実行されます。
• 再利用：正しいメタデータ、タグ付け、分類により、調査データを再利用して相関関係を描き、ROIを向上させ、調査研究にかかる時間を短縮することができます。

上記のすべてのステップは、革新的な調査データ管理に役立ち、市場調査と洞察管理の成功に不可欠です。

研究データ管理のメリット

優れた研究データ管理の実践に従うことには、複数の利点があります。 ただし、最も重要なもののいくつかは次のとおりです。

• データの神聖さを維持し、説明責任を高める

RDMの本質的な利点は、収集されたデータの神聖さを維持し、全体およびすべての利害関係者に対する説明責任を高めることができることです。 情報の収集、保存、追跡、共有などの方法には絶対的な透明性があり、データストレージのコンプライアンスと規制に従うことの追加の利点もあります。 定義されたプロセスは、利害関係者とデータ所有者、およびそれを監視する方法についてのあいまいさを減らすことにもつながります。

• 部族の知識を排除する

データは特定の方法で管理されることが期待されるため、全員が同じプロセスに従います。 これにより、人々が組織を離れたり、新しいメンバーが参加したりするときに、部族の知識がなくなります。 また、部門の枠を超えたチームの利害関係者や研究者が過去のデータに頼って推論できるようにします。

• 洞察を民主化する

インサイトは、適切なチームが適切なタイミングでアクセスできる場合に強力です。 調査データ管理を使用すると、役割ベースのアクセスであっても、調査の設計や種類に関係なく、より多くのメンバーがデータにアクセスできることが保証されます。 使用するツールの可視性が向上します。 オーディエンスはデータに到達し、詳細に分析し、それが洞察を民主化するのに役立ちます。

• 長期的な監視と迅速なターンアラウンド調査を可能にする

実施されている調査の種類に関係なく、RDMを使用すると、ユーザーは過去の調査から比較を行うか、過去のデータを使用して仮説を検証または反証することができます。 データに簡単にアクセスできるため、過去の構造化されたデータに頼ることで、縦断研究や迅速なターンアラウンド研究を実施することもできます。

• 努力と研究の重複を避ける

ブランドや組織は、市場調査プラットフォームを使用して調査研究を実施しています。 データ管理計画を実施することで、同じまたは類似の調査をやり直したり、調査の地理的位置の境界と妥当性を低下させたりすることを回避できます。 また、最初から始める必要がないため、作業の重複を減らすのにも役立ちます。

• 時間を短縮し、研究のROIを向上させる

構造化されたデータと洞察に簡単にアクセスできるため、研究プロジェクトの重複が減るため、洞察までの時間が短縮されます。 過去のデータや人口統計や地域全体のデータへの推論の範囲もあります。 より少ないコストでより多くのことを行う余地があります。 上記のすべては、費やされる労力が少ないため、研究のROIを向上させるのに役立ちますが、出力は高くなり、継続的な発見に役立ちます。

研究データ管理の例

上記のように、研究データ管理は、組織や研究チームの不可欠な部分を形成しており、研究プロセスを最大限に活用しています。

これを例でよりよく説明するために、多くの国に存在する小売大手を考えてみましょう。 競合他社を凌駕し、粘り強い顧客を生み出し、常に顧客と共創するために、複数の調査手法と手法が継続的に使用されています。

この調査は、ブランド価値、消費者行動、価格設定の感度、製品のアップグレード、顧客満足度などを理解するのに役立ちます。堅実なRDM戦略を実装することにより、ブランドは、定性的および定量的の両方の過去および既存の調査に基づいて、価格設定に関する推論を引き出すことができます。市場全体の好み、季節限定の発売、さまざまなニーズで機能するもの、ブランドと競合他社の認識など。過去のデータを調べて、マーケティング支出の在庫や予算を管理する機能もあります。

うまくいけば、優れた調査データ管理戦略と適切な知識発見ツールは、ブランドと組織の両方にとって驚異的な効果を発揮します。

研究データ管理を最大限に活用する

QuestionProを使用すると、最も重要な洞察を収集および分析するのに役立つ、最も成熟した市場調査プラットフォームおよびツールにアクセスできます。 データ管理の統合ハブであるInsightsHubを活用することで、統合されたプラットフォームを活用して、1つの整理されたリポジトリで研究データを整理、探索、検索、発見できます。

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