Управление исследовательскими данными: что это такое + преимущества с примерами

С распространением данных и потребностью в гибком и быстром анализе исследовательским группам, исследователям и организациям по всему миру требуется более быстрый доступ к правильным данным, что возможно при управлении исследовательскими данными .

Исследования проводятся по разным причинам, включая академические исследования, исследования цен, отслеживание брендов, мониторинг, конкурентные исследования, тестирование рекламы, продольное отслеживание, обновление продуктов и услуг, оценку удовлетворенности клиентов и т. д. Данные, полученные в процессе исследования, разнообразны и обширны.

Доступ к правильным данным в надлежащем формате позволяет демократизировать идеи, уменьшает разрозненность в исследованиях и устраняет племенные знания с помощью зрелых инструментов управления идеями, таких как InsightsHub . В недавнем отчете Statista говорится, что глобальный доход от индустрии маркетинговых исследований превысил 74,6 миллиарда долларов в 2021 году, и ожидается, что эта цифра будет только расти.

С данными такого масштаба крайне важно иметь системы, позволяющие максимально использовать данные в кратчайшие сроки, и здесь на помощь приходит управление исследовательскими данными.

Что такое управление исследовательскими данными?

Управление исследовательскими данными (или RDM) — это активная организация, хранение и сохранение данных в процессе исследования рынка . RDM охватывает жизненный цикл данных от планирования до людей, процессов и технологий, а также долгосрочного мониторинга и доступа к данным. Это непрерывный непрерывный цикл в процессе обработки данных.

Данные исследований поступают во многих формах и типах, особенно с различными типами исследований , которые включают качественные и количественные исследования. Это означает, что данные также могут иметь несколько масштабов и типов. RDM помогает классифицировать, классифицировать и хранить эту информацию таким образом, чтобы ее было легко понять, сослаться на нее и сделать из нее выводы.

Управление данными в исследованиях следует основам жизненного цикла данных, которые являются важными шагами в управлении исследовательскими данными, как указано ниже:

• План: план включает привлечение заинтересованных сторон, определение процессов, выбор инструментов, определение владельцев данных и способов совместного использования данных.
• Создание: исследователи и исследовательские группы создают данные в форме методов сбора данных , определенных проектами, а затем объединяют эти данные в структурированных форматах с соответствующими тегами и метаописаниями.
• Процесс: эти необработанные данные затем преобразуются в цифровые данные в структуре организации. Информация очищается, очищается и структурируется, чтобы сократить время на понимание.
• Анализ: Важнейшим компонентом RDM является анализ данных исследований для получения практических выводов из собранных данных. Затем эти данные могут быть структурированы в потребляемые данные.
• Сохранение: необработанные и проанализированные данные затем сохраняются в форматах, определенных в предыдущем процессе, чтобы сохранить качество информации.
• Поделиться: требуется распространение информации среди нужных заинтересованных сторон в управлении доступом на основе ролей, чтобы затем на основе этой информации применялись действия, соответствующие бизнес-целям и исследовательским целям.
• Повторное использование: с правильными метаданными, тегами и категоризацией можно повторно использовать данные исследований для построения корреляций, повышения рентабельности инвестиций и сокращения времени на исследования.

Все вышеперечисленные шаги помогают в инновационном управлении исследовательскими данными и имеют решающее значение для успеха маркетинговых исследований и управления знаниями.

Преимущества управления исследовательскими данными

Следование передовым методам управления исследовательскими данными имеет множество преимуществ. Однако некоторые из наиболее важных из них:

• Сохраняйте неприкосновенность данных и повышайте подотчетность

Важным преимуществом RDM является то, что он позволяет поддерживать неприкосновенность собранных данных и повышает подотчетность по всем направлениям и для всех заинтересованных сторон. Существует абсолютная прозрачность в том, как информация собирается, хранится, отслеживается, передается и т. д., наряду с дополнительными преимуществами соблюдения требований и правил хранения данных. Определенные процессы также приводят к меньшей неопределенности в отношении заинтересованных сторон и владельцев данных, а также способов их мониторинга.

• Уничтожить племенные знания

Поскольку ожидается, что данными нужно управлять определенным образом, все следуют одному и тому же процессу. Это устраняет племенные знания, когда люди либо покидают организации, либо к ним присоединяются новые члены. Это также гарантирует, что заинтересованные стороны и исследователи из межфункциональных групп могут опираться на прошлые данные, чтобы делать выводы.

• Демократизация идей

Инсайты имеют большое значение, когда они доступны нужным командам в нужное время. При управлении исследовательскими данными есть гарантия того, что даже если это доступ на основе ролей, более широкий круг участников имеет доступ к данным независимо от дизайна и типа исследования. Используемые инструменты стали более заметными; охваченная аудитория, детализированные и проанализированные данные, что, в свою очередь, помогает демократизировать понимание.

• Обеспечьте возможность продольного мониторинга и быстрых динамических исследований

Независимо от того, какой тип исследования проводится, RDM позволяет пользователям либо проводить сравнения с прошлыми исследованиями, либо использовать прошлые данные для подтверждения или опровержения гипотез. Благодаря легкому доступу к данным также можно проводить лонгитюдные исследования или быстрые оборотные исследования, опираясь на прошлые структурированные данные.

• Избегайте дублирования усилий и исследований

Бренды и организации используют платформу исследования рынка для проведения исследований. Имея план управления данными, вы можете избежать повторного проведения одного и того же или аналогичного исследования и уменьшения границ географического местоположения и достоверности исследования. Это также помогает уменьшить дублирование усилий, поскольку вам не нужно начинать с нуля.

• Сократите время и увеличьте рентабельность исследований

Благодаря легкому доступу к структурированным данным и аналитическим сведениям время получения аналитических сведений сокращается, поскольку в исследовательских проектах снижается дублирование. Существует также объем выводов о прошлых данных и данных по демографии и регионам. Есть возможность сделать больше с меньшими затратами. Все вышеперечисленное помогает повысить рентабельность исследований, поскольку затрачиваемых усилий меньше, но результат выше, что способствует непрерывному открытию .

Примеры управления исследовательскими данными

Как видно из вышеизложенного, управление исследовательскими данными становится неотъемлемой частью организаций и исследовательских групп, позволяющих получить максимальную отдачу от их исследовательских процессов.

Чтобы лучше проиллюстрировать это на примере, рассмотрим гиганта розничной торговли, представленного во многих странах. Чтобы оставаться вне конкуренции, создавать постоянных клиентов и постоянно сотрудничать с клиентами, постоянно используются многочисленные методы и методы исследования.

Это исследование помогает понять ценность бренда, поведение потребителей, чувствительность ценообразования, обновления продукта, удовлетворенность клиентов и т. д. Применяя надежную стратегию RDM, бренд может опираться на прошлые и существующие исследования, как качественные, так и количественные, чтобы делать выводы о ценообразовании. предпочтения на разных рынках, сезонные запуски, то, что работает с различными потребностями, восприятие бренда по сравнению с их конкурентами и т. д. Существует также возможность просматривать исторические данные для управления запасами или бюджетом маркетинговых расходов.

Если все сделано правильно, хорошая стратегия управления исследовательскими данными и правильные инструменты поиска знаний могут творить чудеса как для брендов, так и для организаций.

Получите максимальную отдачу от управления исследовательскими данными

С QuestionPro у вас есть доступ к самой развитой платформе и инструменту для исследования рынка, которые помогут вам собирать и анализировать наиболее важные сведения. Используя InsightsHub , унифицированный центр управления данными, вы можете использовать консолидированную платформу для организации, изучения, поиска и обнаружения ваших исследовательских данных в одном организованном репозитории.

Начать сейчас