Zarządzanie danymi badawczymi: co to jest + korzyści z przykładami

Wraz z mnożeniem się danych i potrzebą sprawnego i szybkiego wglądu, zespoły badawcze, badacze i organizacje na całym świecie potrzebują szybszego dostępu do prawidłowych danych, co jest możliwe dzięki zarządzaniu danymi badawczymi .

Badania są prowadzone z różnych powodów, w tym badań akademickich, badań cen, śledzenia marki, monitorowania, badań konkurencyjnych, testowania reklam, śledzenia podłużnego, aktualizacji produktów i usług, zadowolenia klientów itp. Dane generowane podczas procesu badawczego są różnorodne i obszerne.

Dostęp do prawidłowych danych w odpowiednim formacie pozwala na demokratyzację spostrzeżeń, zmniejsza silos w badaniach i eliminuje wiedzę plemienną dzięki dojrzałym narzędziom do zarządzania spostrzeżeniami, takim jak InsightsHub . Niedawny raport Statista stwierdził, że globalne przychody z branży badań rynkowych przekroczyły 74,6 miliarda dolarów w 2021 r. i oczekuje się, że liczba ta wzrośnie.

W przypadku danych na taką skalę konieczne jest posiadanie systemów umożliwiających maksymalne wykorzystanie danych w jak najkrótszym czasie, i tu właśnie pojawia się zarządzanie danymi badawczymi.

Co to jest zarządzanie danymi badawczymi?

Zarządzanie danymi badawczymi (lub RDM) to działanie polegające na energicznym organizowaniu, przechowywaniu i zachowywaniu danych podczas procesu badania rynku . RDM obejmuje cykl życia danych, od planowania, poprzez ludzi, procesy i technologię, po długoterminowe monitorowanie i dostęp do danych. Jest to ciągły, ciągły cykl podczas przetwarzania danych.

Dane badawcze występują w wielu formach i rodzajach, zwłaszcza w przypadku różnych rodzajów badań obejmujących badania jakościowe i ilościowe. Oznacza to, że dane mogą również mieć wiele skal i typów. RDM pomaga klasyfikować, kategoryzować i przechowywać te informacje w sposób łatwy do zrozumienia, odniesienia i wyciągania wniosków.

Zarządzanie danymi w badaniach opiera się na podstawach cyklu życia danych, które są kluczowymi etapami w zarządzaniu danymi badawczymi, jak wymieniono poniżej:

• Plan: Plan obejmuje zaangażowanie interesariuszy, zdefiniowanie procesów, wybór narzędzi, zdefiniowanie właścicieli danych oraz sposób udostępniania danych.
• Twórz: badacze i zespoły badawcze tworzą dane w formie technik zbierania danych zdefiniowanych przez projekty, a następnie łączą te dane w ustrukturyzowane formaty z odpowiednimi tagami i meta-opisami.
• Proces: te surowe dane są następnie przekształcane w dane cyfrowe w strukturze organizacji. Informacje są czyszczone, szorowane i ustrukturyzowane, aby wyeliminować czas na spostrzeżenia.
• Analizuj: krytycznym elementem RDM jest analiza danych badawczych w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń z zebranych danych. Dane te można następnie uporządkować w dane zużywalne.
• Zachowaj: nieprzetworzone i przeanalizowane dane są następnie zachowywane w formatach zdefiniowanych we wcześniejszym procesie, aby zachować jakość informacji.
• Udostępnianie: Wymagana jest dystrybucja spostrzeżeń do właściwych interesariuszy w ramach kontroli dostępu opartej na rolach, aby można było na nich następnie działać w celu dopasowania do celów biznesowych i badawczych.
• Ponowne wykorzystanie: Dzięki poprawnym metadanym, tagowaniu i kategoryzacji możliwe jest ponowne wykorzystanie danych badawczych do rysowania korelacji, zwiększania ROI i skracania czasu na badania.

Wszystkie powyższe kroki pomagają w innowacyjnym zarządzaniu danymi badawczymi i mają kluczowe znaczenie dla sukcesu badań rynkowych i zarządzania spostrzeżeniami.

Korzyści z zarządzania danymi badawczymi

Przestrzeganie dobrych praktyk zarządzania danymi badawczymi ma wiele zalet. Niektóre z najważniejszych to jednak:

• Zachowaj nienaruszalność danych i zwiększ odpowiedzialność

Istotną korzyścią płynącą z RDM jest to, że pozwala on na zachowanie nienaruszalności gromadzonych danych i zwiększa odpowiedzialność wszystkich członków zarządu i wszystkich interesariuszy. Istnieje absolutna przejrzystość w sposobie gromadzenia, przechowywania, śledzenia, udostępniania i nie tylko informacji, a także dodatkowe korzyści wynikające z przestrzegania zgodności i przepisów dotyczących przechowywania danych. Zdefiniowane procesy prowadzą również do mniejszej niejasności co do interesariuszy i właścicieli danych oraz sposobu ich monitorowania.

• Wyeliminuj wiedzę plemienną

Ponieważ istnieje oczekiwanie, że dane mają być zarządzane w określony sposób, wszyscy postępują zgodnie z tym samym procesem. Eliminuje to wiedzę plemienną, gdy ludzie opuszczają organizacje lub dołączają nowi członkowie. Zapewnia również, że interesariusze i badacze z zespołów wielofunkcyjnych mogą opierać się na wcześniejszych danych i wyciągać wnioski.

• Demokratyzacja spostrzeżeń

Informacje są potężne, gdy są dostępne dla właściwych zespołów we właściwym czasie. Dzięki zarządzaniu danymi badawczymi istnieje pewność, że nawet jeśli jest to dostęp oparty na rolach, większa pula członków ma dostęp do danych niezależnie od projektu i typu badania. Stosowane narzędzia są lepiej widoczne; odbiorcy dotarli, szczegółowe i przeanalizowane dane, co z kolei pomaga w demokratyzacji spostrzeżeń.

• Włącz monitorowanie podłużne i szybkie badania realizacji

Bez względu na rodzaj prowadzonych badań, RDM pozwala użytkownikom na dokonywanie porównań z poprzednich badań lub wykorzystanie danych z przeszłości do walidacji lub obalenia hipotez. Dzięki łatwemu dostępowi do danych istnieje również możliwość prowadzenia badań podłużnych lub szybkich badań zwrotnych, opierając się na wcześniejszych, ustrukturyzowanych danych.

• Unikaj powielania wysiłków i badań

Marki i organizacje wykorzystują platformę badań rynkowych do prowadzenia badań naukowych. Mając wdrożony plan zarządzania danymi, możesz uniknąć ponownego wykonywania tych samych lub podobnych badań oraz zmniejszania granic geolokalizacji i ważności badania. Pomaga również ograniczyć powielanie wysiłków, ponieważ nie trzeba zaczynać od zera.

• Skróć czas i zwiększ ROI badań

Dzięki łatwemu dostępowi do ustrukturyzowanych danych i spostrzeżeń czas na spostrzeżenia jest skrócony, ponieważ zmniejsza się ilość duplikatów w projektach badawczych. Istnieje również zakres wniosków dotyczących danych z przeszłości i danych w różnych grupach demograficznych i regionach. Można zrobić więcej za mniej. Wszystkie powyższe pomagają w zwiększeniu ROI z badań, ponieważ włożony wysiłek jest mniejszy, ale wydajność jest wyższa, co pomaga w ciągłym odkrywaniu .

Przykłady zarządzania danymi badawczymi

Jak widać powyżej, zarządzanie danymi badawczymi stanowi integralną część organizacji i zespołów badawczych, aby jak najlepiej wykorzystać swoje procesy badawcze.

Aby lepiej to zilustrować przykładem, rozważ giganta handlu detalicznego, który jest obecny w wielu krajach. Aby pozostać ponad konkurencją, tworzyć lepkich klientów i stale współtworzyć z klientami, nieustannie stosuje się wiele technik i metod badawczych.

Badanie to pomaga zrozumieć wartość marki, zachowania konsumentów, wrażliwość cenową, aktualizacje produktów, satysfakcję klienta itp. Wdrażając solidną strategię RDM, marka może oprzeć się na wcześniejszych i istniejących badaniach, zarówno jakościowych, jak i ilościowych, w celu wyciągnięcia wniosków na temat cen preferencje na różnych rynkach, sezonowe premiery, co sprawdza się w różnych potrzebach, postrzeganie marki w porównaniu z konkurencją itp. Istnieje również możliwość spojrzenia na dane historyczne w celu zarządzania zapasami lub budżetem na wydatki marketingowe.

Dobra strategia zarządzania danymi badawczymi i odpowiednie narzędzia do odkrywania wiedzy mogą zdziałać cuda zarówno dla marek, jak i organizacji.

Wykorzystaj w pełni zarządzanie danymi badawczymi

Dzięki aplikacji QuestionPro masz dostęp do najbardziej dojrzałej platformy i narzędzia do badania rynku, które pomaga zbierać i analizować najważniejsze informacje. Wykorzystując InsightsHub , ujednolicone centrum zarządzania danymi, możesz wykorzystać skonsolidowaną platformę do organizowania, eksplorowania, wyszukiwania i odkrywania danych badawczych w jednym zorganizowanym repozytorium.

Zacznij teraz