Datenverarbeitung in der Forschung: Was ist das, Schritte & Beispiele

Datenverarbeitung wird oft als Datenmanipulation oder Datenanalyse missverstanden, ist aber viel mehr als das. Auf der Grundlage der genauen Verarbeitung von Daten werden mehrere Entscheidungen getroffen, und Marken und Forscher verlassen sich auf Daten, um umsetzbare Entscheidungen zu treffen. Die Verarbeitung von Daten in der Forschung ist eine der kritischsten Komponenten des Forschungsprozesses und kann den Unterschied zwischen Marken, die erfolgreich sind oder nicht, ausmachen.

Während Marktforschungsdaten auf verschiedene Arten verarbeitet werden können, läuft alles darauf hinaus, welche Art von Erkenntnissen Sie aus den gesammelten Daten ziehen und welche Auswirkungen sie auf Ihre Entscheidungsprozesse haben.

Was ist Datenverarbeitung in der Forschung?

Datenverarbeitung in der Forschung ist der Prozess der Erhebung von Forschungsdaten und deren Umwandlung in Informationen, die für mehrere Interessengruppen nutzbar sind. Während Daten auf vielfältige Weise und durch verschiedene Linsen betrachtet werden können, hilft die Datenverarbeitung dabei, Theorien zu beweisen oder zu widerlegen, Geschäftsentscheidungen zu treffen oder sogar Verbesserungen bei Produkten und Dienstleistungen voranzutreiben. Die Datenverarbeitung wird sogar in der Forschung eingesetzt, um Preisstimmungen, Verbraucherverhalten und -präferenzen sowie Wettbewerbsanalysen zu verstehen.

Durch diesen Prozess wandeln Forschungsakteure qualitative und quantitative Daten aus einer Forschungsstudie in ein lesbares Format in Form von Grafiken, Berichten oder allem anderen um, mit dem Geschäftsakteure in Resonanz treten. Der Prozess stellt auch Kontext zu den gesammelten Daten bereit und hilft bei strategischen Geschäftsentscheidungen.

Obwohl es sich um einen kritischen Aspekt eines Unternehmens handelt, ist die Datenverarbeitung in der Forschung immer noch ein zu wenig genutzter Prozess. Angesichts der Verbreitung von Daten und der Anzahl der durchgeführten Forschungsstudien ist die Verarbeitung und Bereitstellung der Informationen in Wissensmanagement-Repositories wie InsightsHub von entscheidender Bedeutung.

Datenverarbeitungsschritte in der Forschung

Der Datenverarbeitungszyklus in der Forschung hat sechs Schritte. Schauen wir uns diese Schritte an und warum sie ein zwingender Bestandteil des Forschungsdesigns sind .

• Sammlung von Forschungsdaten

Die Datenerhebung ist die erste Stufe im Forschungsprozess. Dieser Prozess könnte durch verschiedene Online- und Offline-Forschungstechniken erfolgen und könnte eine Mischung aus primären und sekundären Forschungsmethoden sein. Die am häufigsten verwendete Form der Datenerhebung sind Forschungsumfragen. Mit einer ausgereiften Marktforschungsplattform können Sie jedoch qualitative Daten durch Fokusgruppen, Diskussionsmodule und mehr sammeln.

• Forschungsdaten aufbereiten

Der zweite Schritt im Forschungsdatenmanagement besteht darin, die Daten vorzubereiten, um Inkonsistenzen zu beseitigen, schlechte oder unvollständige Umfragedaten zu entfernen und die Daten zu bereinigen, um den Konsens aufrechtzuerhalten. Dieser Schritt ist kritisch, da unzureichende Daten Forschungsstudien völlig nutzlos machen und Zeit- und Arbeitsverschwendung sein könnten.

• Eingabe von Forschungsdaten

Der nächste Schritt besteht darin, die bereinigten Daten in ein digital lesbares Format zu bringen, das mit den Unternehmensrichtlinien, Forschungsanforderungen und mehr übereinstimmt. Dieser Schritt ist entscheidend, da die Daten dann in Online-Systeme gestellt werden, die mit der Verwaltung von Forschungsdaten kompatibel sind.

• Forschungsdaten verarbeiten

Sobald die Daten in Systeme eingegeben wurden, ist es entscheidend, diese Daten zu verarbeiten, um einen Sinn daraus zu machen. Die Informationen werden basierend auf den Bedürfnissen, den Arten der erfassten Daten, der für die Datenverarbeitung verfügbaren Zeit und mehreren anderen Faktoren verarbeitet. Dies ist eine der kritischsten Komponenten des Forschungsprozesses.

• Ausgabe von Forschungsdaten

In dieser Phase der Verarbeitung von Forschungsdaten werden daraus Erkenntnisse. In dieser Phase können Geschäftsinhaber, Interessengruppen und andere Mitarbeiter Daten in Grafiken, Diagrammen, Berichten und anderen einfach zu verwendenden Formaten anzeigen.

• Speicherung der verarbeiteten Forschungsdaten

Die letzte Stufe der Schritte der Datenverarbeitung ist die Speicherung. Die Aufbewahrung der Daten in einem Format, das indexierbar und durchsuchbar ist und eine Single Source of Truth schafft, ist von entscheidender Bedeutung. Wissensmanagementplattformen werden am häufigsten für die Speicherung verarbeiteter Forschungsdaten verwendet.

Vorteile der Datenverarbeitung in der Forschung

Die Datenverarbeitung kann zwischen umsetzbaren Erkenntnissen und deren fehlender Existenz im Forschungsprozess unterscheiden. Es gibt jedoch einige deutliche Vorteile und Vorteile der Verarbeitung von Forschungsdaten. Sie sind:

• Optimierte Verarbeitung und Verwaltung:

Wenn Forschungsdaten verarbeitet werden, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass diese Daten derzeit und in Zukunft für mehrere Zwecke verwendet werden. Eine genaue Datenverarbeitung trägt dazu bei, die Handhabung und Verwaltung von Forschungsdaten zu rationalisieren.

• Bessere Entscheidungsfindung:

Mit einer genauen Datenverarbeitung wird die Wahrscheinlichkeit, die Daten sinnvoll zu nutzen, um schneller und besser zu Entscheidungen zu gelangen, möglich. Entscheidungen werden dann auf der Grundlage von Daten getroffen, die Geschichten erzählen, und nicht aus einer Laune heraus.

• Demokratisierung von Erkenntnissen:

Durch die Verarbeitung von Daten können Rohdaten in ein Format umgewandelt werden, das für mehrere Teams und Mitarbeiter funktioniert. Einfach zu konsumierende Daten ermöglichen die Demokratisierung von Erkenntnissen.

• Reduzierte Kosten und hoher ROI:

Datengestützte Entscheidungen helfen Marken und Organisationen dabei, Entscheidungen auf der Grundlage evidenzgestützter Daten aus glaubwürdigen Quellen zu treffen. Dies hilft, Kosten zu reduzieren, da Entscheidungen mit Daten verknüpft sind. Der Prozess trägt auch dazu bei, einen sehr hohen ROI für Geschäftsentscheidungen aufrechtzuerhalten.

• Einfach zu speichern, zu melden und zu verteilen:

Verarbeitete Daten sind einfacher zu speichern und zu verwalten, da Rohdaten eine Struktur haben. Diese Daten sind dann in Zukunft referenzierbar und zugänglich und können bei Bedarf abgerufen werden.

Datenverarbeitung in der Forschung Beispiele

Nachdem Sie nun die feineren Nuancen der Datenverarbeitung in der Forschung kennen, wollen wir uns konkrete Beispiele ansehen, um Ihnen zu helfen, ihre Bedeutung zu verstehen.

Beispiel bei einer globalen SaaS-Marke

Software-as-a-Service (SaaS)-Marken haben eine globale Präsenz und eine Vielzahl von Kunden – mehrfach sowohl B2B- als auch B2C-Kunden. Jede Marke und jeder Kunde hat unterschiedliche Probleme, die sie mit der SaaS-Plattform lösen möchten, und hat daher unterschiedliche Bedürfnisse. Während der Durchführung von Verbraucherforschung kann die SaaS-Marke Verbrauchererwartungen, Kauf- und Kaufverhalten und mehr verstehen. Dies hilft auch, Kundenprofile zu erstellen, Produkt- oder Serviceverbesserungen auszurichten, Marketingausgaben zu verwalten und vieles mehr auf der Grundlage der verarbeiteten Forschungsdaten.

Weitere Beispiele für diese Datenverarbeitung sind Einzelhandelsmarken mit globaler Präsenz in den Vereinigten Staaten mit Kunden aus verschiedenen demografischen Gruppen , Fahrzeughersteller und Händler mit mehreren Händlern und mehr. Jeder, der Marktforschung betreibt, muss die Datenverarbeitung nutzen, um die Daten zu verstehen.

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