연구 데이터 관리: 정의 + 예제를 통한 이점

데이터의 확산과 민첩하고 빠른 통찰력의 필요성으로 인해 전 세계의 연구 팀, 연구원 및 조직은 연구 데이터 관리 를 통해 가능한 올바른 데이터에 더 빨리 액세스할 수 있어야 합니다 .

연구는 학술 연구, 가격 연구, 브랜드 추적, 모니터링, 경쟁 연구, 광고 테스트, 종단 추적, 제품 및 서비스 업그레이드, 고객 만족도 등 다양한 이유로 수행됩니다. 연구 과정에서 생성되는 데이터는 다양하고 방대합니다.

올바른 형식의 올바른 데이터에 액세스하면 InsightsHub 와 같은 성숙한 통찰력 관리 도구를 사용하여 통찰력의 민주화를 허용하고 연구의 사일로를 줄이며 부족 지식을 제거할 수 있습니다. 최근 Statista 보고서에 따르면 시장 조사 산업의 전 세계 수익은 2021년에 746억 달러를 초과했으며 그 숫자는 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

이 규모의 데이터를 사용하면 가능한 한 최단 시간에 데이터를 최대한 활용할 수 있는 시스템을 갖추는 것이 필수적이며, 바로 여기에서 연구 데이터 관리가 필요합니다.

연구 데이터 관리란 무엇입니까?

연구 데이터 관리(또는 RDM)는 시장 조사 과정 에서 데이터를 활발하게 구성, 저장 및 보존하는 작업입니다. RDM은 계획에서 사람, 프로세스 및 기술, 데이터에 대한 장기 모니터링 및 액세스에 이르는 데이터 수명 주기를 다룹니다. 이것은 데이터 프로세스 동안 지속적으로 진행되는 주기입니다.

연구 데이터는 특히 질적 및 양적 연구를 포함하는 다양한 유형의 연구 에서 다양한 형태와 유형으로 제공됩니다. 이는 데이터가 여러 척도와 유형이 될 수도 있음을 의미합니다. RDM은 이 정보를 이해하기 쉽고 참조하고 추론할 수 있는 방식으로 분류, 분류 및 저장하는 데 도움이 됩니다.

연구 데이터 관리는 데이터 수명 주기의 기본 사항을 따르며, 이는 다음과 같이 연구 데이터 관리의 중요한 단계입니다.

• 계획: 계획에는 이해 관계자 참여, 프로세스 정의, 도구 선택, 데이터 소유자 정의 및 데이터 공유 방법이 포함됩니다.
• 생성: 연구원 및 연구팀 은 프로젝트에서 정의한 데이터 수집 기술의 형태로 데이터를 생성한 다음 이 데이터를 관련 태그 및 메타 설명과 함께 구조화된 형식으로 통합합니다.
• 프로세스: 이 원시 데이터는 조직 구조에서 디지털 데이터로 변환됩니다. 정보를 정리하고 정리하고 구조화하여 통찰력을 얻을 시간을 없애줍니다.
• 분석: RDM의 중요한 구성 요소는 수집된 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위해 연구 데이터를 분석 하는 것입니다. 그런 다음 이 데이터를 소비 가능한 데이터로 구성할 수 있습니다.
• 보존: 원시 및 분석 데이터는 정보의 품질을 유지하기 위해 이전 프로세스에서 정의된 형식으로 보존됩니다.
• 공유: 역할 기반 액세스 제어에서 올바른 이해 관계자에게 통찰력을 배포해야 비즈니스 및 연구 목표에 맞게 통찰력이 실행됩니다.
• 재사용: 올바른 메타데이터, 태그 지정 및 분류를 통해 연구 데이터를 재사용하여 상관 관계를 도출하고 ROI를 높이며 연구 연구 시간을 단축할 수 있습니다.

위의 모든 단계는 혁신적인 연구 데이터 관리에 도움이 되며 시장 조사 및 통찰력 관리 성공에 매우 중요합니다.

연구 데이터 관리 이점

우수한 연구 데이터 관리 관행을 따르면 여러 가지 이점이 있습니다. 그러나 가장 중요한 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 데이터의 신성함을 유지하고 책임감을 높입니다.

RDM의 본질적인 이점은 수집된 데이터의 신성함을 유지하고 전체 및 모든 이해 관계자에 대한 책무성을 높일 수 있다는 것입니다. 정보 수집, 저장, 추적, 공유 등에 대한 절대적인 투명성과 함께 데이터 스토리지 규정 준수 및 규정 준수의 추가 이점이 있습니다. 정의된 프로세스는 또한 이해 관계자와 데이터 소유자 및 모니터링 방법에 대한 모호성을 줄여줍니다.

• 부족 지식 제거

데이터가 특정 방식으로 관리되어야 한다는 기대가 있기 때문에 모든 사람이 동일한 프로세스를 따릅니다. 이것은 사람들이 조직을 떠나거나 새로운 구성원이 합류할 때 부족 지식을 제거합니다. 또한 이해 관계자와 교차 기능 팀의 연구원이 과거 데이터에 의존하여 추론할 수 있도록 합니다.

• 통찰력의 민주화

인사이트는 적시에 적절한 팀에서 액세스할 수 있을 때 강력합니다. 연구 데이터 관리를 사용하면 역할 기반 액세스일지라도 연구 설계 및 유형에 관계없이 더 많은 회원 풀이 데이터에 액세스할 수 있다는 보장이 있습니다. 사용된 도구의 가시성이 향상되었습니다. 청중이 도달하고, 세분화되고, 분석된 데이터는 통찰력을 민주화하는 데 도움이 됩니다.

• 종단 모니터링 및 빠른 처리 연구 활성화

어떤 유형의 연구가 수행되고 있든 RDM을 통해 사용자는 과거 연구에서 비교를 도출하거나 과거 데이터를 사용하여 가설을 검증하거나 반증할 수 있습니다. 데이터에 쉽게 액세스할 수 있어 과거의 구조화된 데이터에 의존하여 종단적 연구 또는 빠른 전환 연구를 수행할 수도 있습니다.

• 노력과 연구의 중복 방지

브랜드와 조직은 시장 조사 플랫폼 을 사용하여 조사 연구를 수행합니다. 데이터 관리 계획이 있으면 동일하거나 유사한 연구를 다시 수행하지 않고 연구의 지리적 위치 경계와 유효성을 줄일 수 있습니다. 또한 처음부터 시작할 필요가 없으므로 중복 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.

• 시간 단축 및 연구 ROI 증대

구조화된 데이터 및 통찰력에 쉽게 액세스할 수 있으므로 연구 프로젝트의 이중성이 감소하므로 통찰력에 걸리는 시간이 단축됩니다. 인구 통계 및 지역 전반에 걸쳐 과거 데이터 및 데이터에 대한 추론 범위도 있습니다. 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있는 여지가 있습니다. 위의 모든 것은 투입된 노력이 적기 때문에 연구의 ROI를 높이는 데 도움이 되지만 결과는 더 높아 지속적인 발견 에 도움이 됩니다 .

연구 데이터 관리 사례

위에서 볼 수 있듯이 연구 데이터 관리는 연구 프로세스를 최대한 활용하기 위해 조직과 연구 팀의 필수적인 부분을 형성하고 있습니다.

예를 들어 이를 더 잘 설명하기 위해 여러 국가에 진출한 거대 소매업체를 생각해 보십시오. 경쟁 우위를 유지하고 끈끈한 고객을 만들고 고객과 지속적으로 공동 생성하기 위해 여러 연구 기술과 방법을 지속적으로 사용합니다.

이 연구는 브랜드 가치, 소비자 행동, 가격 민감도, 제품 업그레이드, 고객 만족도 등을 이해하는 데 도움이 됩니다. 견고한 RDM 전략을 구현함으로써 브랜드는 가격에 대한 추론을 도출하기 위해 질적 및 양적 모두에서 과거 및 기존 연구에 의존할 수 있습니다. 시장 전반의 선호도, 계절별 출시, 다양한 요구 사항에 맞는 것, 브랜드 대 경쟁사에 대한 인식 등 마케팅 지출을 위한 재고 또는 예산을 관리하기 위해 과거 데이터를 볼 수 있는 기능도 있습니다.

잘 수행되면 우수한 연구 데이터 관리 전략과 올바른 지식 발견 도구 가 브랜드와 조직 모두에게 놀라운 일을 할 수 있습니다.

연구 데이터 관리를 최대한 활용하십시오

QuestionPro를 사용하면 가장 중요한 통찰력을 수집하고 분석하는 데 도움이 되는 가장 성숙한 시장 조사 플랫폼 및 도구 에 액세스할 수 있습니다. 데이터 관리를 위한 통합 허브인 InsightsHub 를 활용 하면 통합 플랫폼을 활용하여 하나의 조직화된 리포지토리에서 연구 데이터를 구성, 탐색, 검색 및 발견할 수 있습니다.

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