Pengolahan data dalam penelitian: Apa itu, langkah-langkah & contoh

Pengolahan data sering disalahartikan sebagai manipulasi data atau analisis data, padahal sebenarnya lebih dari itu. Berbagai keputusan diambil berdasarkan pemrosesan data yang akurat, dan merek serta peneliti mengandalkan data untuk membuat keputusan yang dapat ditindaklanjuti. Pemrosesan data dalam penelitian adalah salah satu komponen terpenting dari proses penelitian dan dapat menjadi pembeda antara merek yang berhasil atau tidak.

Meskipun data riset pasar dapat diproses dengan berbagai cara, semuanya bermuara pada jenis wawasan yang Anda peroleh dari data yang dikumpulkan dan dampaknya terhadap proses pengambilan keputusan Anda.

Apa yang dimaksud dengan pengolahan data dalam penelitian?

Pengolahan data dalam penelitian adalah proses mengumpulkan data penelitian dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat digunakan oleh banyak pemangku kepentingan. Sementara data dapat dilihat dalam berbagai cara dan melalui berbagai lensa, pemrosesan data membantu dalam membuktikan atau menyangkal teori, membantu membuat keputusan bisnis, atau bahkan memajukan peningkatan produk dan layanan. Pemrosesan data bahkan digunakan dalam penelitian untuk memahami sentimen harga, perilaku dan preferensi konsumen, serta analisis persaingan.

Melalui proses ini, pemangku kepentingan penelitian mengubah data kualitatif dan data kuantitatif dari studi penelitian ke dalam format yang dapat dibaca dalam bentuk grafik, laporan, atau apa pun yang sesuai dengan pemangku kepentingan bisnis. Proses tersebut juga memberikan konteks pada data yang telah dikumpulkan dan membantu pengambilan keputusan bisnis strategis.

Meskipun merupakan aspek penting dari bisnis, pemrosesan data masih merupakan proses yang kurang dimanfaatkan dalam penelitian. Dengan proliferasi data dan jumlah studi penelitian yang dilakukan, pemrosesan dan penempatan informasi ke dalam repositori manajemen pengetahuan seperti InsightsHub sangat penting.

Langkah Pengolahan Data dalam Penelitian

Siklus pengolahan data dalam penelitian ini memiliki enam langkah. Mari kita lihat langkah-langkah ini dan mengapa mereka merupakan komponen penting dari desain penelitian .

• Pengumpulan data penelitian

Pengumpulan data merupakan tahap utama dalam proses penelitian. Proses ini bisa melalui berbagai teknik penelitian online dan offline dan bisa menjadi campuran metode penelitian primer dan sekunder. Bentuk pengumpulan data yang paling umum digunakan adalah survei penelitian. Namun, dengan platform riset pasar yang matang , Anda dapat mengumpulkan data kualitatif melalui grup fokus, modul diskusi, dan banyak lagi.

• Menyiapkan data penelitian

Langkah kedua dalam pengelolaan data penelitian adalah menyiapkan data untuk menghilangkan inkonsistensi, menghapus data survei yang buruk atau tidak lengkap, dan membersihkan data untuk menjaga konsensus. Langkah ini sangat penting karena data yang tidak mencukupi dapat membuat studi penelitian sama sekali tidak berguna dan dapat membuang-buang waktu dan tenaga.

• Memasukkan data penelitian

Langkah selanjutnya adalah menempatkan data yang telah dibersihkan ke dalam format yang dapat dibaca secara digital yang konsisten dengan kebijakan organisasi, kebutuhan penelitian, dan banyak lagi. Langkah ini penting karena data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam sistem online yang kompatibel dengan pengelolaan data penelitian.

• Memproses data penelitian

Setelah data dimasukkan ke dalam sistem, sangat penting untuk memproses data ini untuk memahaminya. Informasi diproses berdasarkan kebutuhan, jenis data yang dikumpulkan, waktu yang tersedia untuk memproses data, dan berbagai faktor lainnya. Ini adalah salah satu komponen terpenting dari proses penelitian.

• Keluaran data penelitian

Tahap pengolahan data penelitian inilah yang diubah menjadi wawasan. Tahap ini memungkinkan pemilik bisnis, pemangku kepentingan, dan personel lain untuk melihat data dalam grafik, bagan, laporan, dan format lain yang mudah dikonsumsi.

• Penyimpanan data penelitian yang diproses

Tahap terakhir dari tahapan pengolahan data adalah penyimpanan. Menjaga data dalam format yang dapat diindeks, dapat dicari, dan menciptakan satu sumber kebenaran adalah penting. Platform manajemen pengetahuan paling sering digunakan untuk penyimpanan data penelitian yang diproses.

Manfaat pengolahan data dalam penelitian

Pemrosesan data dapat membedakan antara wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan ketidakhadirannya dalam proses penelitian. Namun, ada beberapa manfaat dan keuntungan yang berbeda dari pengolahan data penelitian. Mereka:

• Pemrosesan dan manajemen yang efisien:

Ketika data penelitian diproses, ada kemungkinan besar bahwa data ini akan digunakan untuk berbagai tujuan saat ini dan di masa depan. Pemrosesan data yang akurat membantu merampingkan cara data penelitian ditangani dan dikelola.

• Pengambilan keputusan yang lebih baik:

Dengan pemrosesan data yang akurat, kemungkinan memahami data untuk mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik menjadi mungkin. Keputusan kemudian diambil berdasarkan data yang menceritakan kisah, bukan berdasarkan keinginan.

• Demokratisasi wawasan:

Pemrosesan data memungkinkan data mentah diubah menjadi format yang berfungsi untuk banyak tim dan personel. Data yang mudah dikonsumsi memungkinkan demokratisasi wawasan.

• Pengurangan biaya dan ROI tinggi:

Keputusan yang didukung data membantu merek dan organisasi dalam membuat keputusan berdasarkan data yang didukung bukti dari sumber yang kredibel. Ini membantu mengurangi biaya karena keputusan terkait dengan data. Proses ini juga membantu mempertahankan ROI yang sangat tinggi pada keputusan bisnis.

• Mudah untuk menyimpan, melaporkan dan mendistribusikan:

Data yang sudah diproses lebih mudah disimpan dan dikelola karena ada struktur untuk data mentah. Data ini kemudian dapat direferensikan dan diakses di masa mendatang dan dapat dipanggil saat diperlukan.

Pengolahan data dalam penelitian Contoh

Sekarang setelah Anda mengetahui nuansa pemrosesan data yang lebih baik dalam penelitian, mari kita lihat contoh spesifik untuk membantu Anda memahami pentingnya hal itu.

Contoh pada merek SaaS global

Merek Software-as-a-service (Saas) memiliki jejak global dan memiliki banyak pelanggan – berkali-kali pelanggan B2B dan B2C. Setiap merek dan pelanggan memiliki masalah berbeda yang ingin mereka selesaikan menggunakan platform SaaS dan karenanya memiliki kebutuhan yang berbeda. Saat melakukan riset konsumen , merek SaaS dapat memahami harapan konsumen, perilaku pembelian dan pembelian, dan banyak lagi. Ini juga membantu untuk membuat profil pelanggan, menyelaraskan peningkatan produk atau layanan, mengelola pengeluaran pemasaran, dan lebih banyak lagi berdasarkan data penelitian yang diproses.

Contoh lain dari pemrosesan data ini termasuk merek ritel dengan jejak global Amerika Serikat dengan pelanggan di berbagai demografi produsen dan distributor kendaraan dengan beberapa dealer, dan banyak lagi. Setiap orang yang melakukan riset pasar perlu memanfaatkan pemrosesan data untuk memahami data.

Memproses data penelitian Anda dengan QuestionPro

Mengumpulkan data penelitian, termasuk penelitian survei dan data kualitatif lainnya, dimungkinkan dengan platform penelitian tingkat perusahaan seperti QuestionPro . Karena sifat alat ini, ada juga kemungkinan yang berbeda untuk memproses data dan membuat keputusan yang penting. Platform ini juga memungkinkan Anda untuk memproses dan menyimpan data untuk akses mudah. Mulai sekarang!

BELAJARLAH LAGI