研究におけるデータ処理：それは何ですか、ステップと例

データ処理は、データ操作やデータ分析と誤解されることがよくありますが、それだけではありません。 データの正確な処理に基づいて複数の決定が行われ、ブランドや研究者はデータに基づいて実用的な決定を下します。 調査におけるデータの処理は、調査プロセスの最も重要なコンポーネントの1つであり、ブランドが成功するかどうかの違いになる可能性があります。

市場調査データは複数の方法で処理できますが、それはすべて、収集されたデータからどのような洞察を引き出し、それが意思決定プロセスに与える影響に要約されます。

研究におけるデータ処理とは何ですか？

研究におけるデータ処理は、研究データを収集し、それを複数の利害関係者が使用できる情報に変換するプロセスです。 データはさまざまな方法でさまざまなレンズを通して見ることができますが、データ処理は理論の証明または反証、ビジネス上の意思決定の支援、さらには製品やサービスの強化の促進に役立ちます。 データ処理は、価格設定の感情、消費者の行動と好み、および競争分析を理解するための調査でも使用されます。

このプロセスを通じて、調査の利害関係者は、調査研究からの定性的データと定量的データを、グラフ、レポート、またはビジネスの利害関係者が共感するその他の形式の読み取り可能な形式に変換します。 このプロセスは、収集されたデータのコンテキストも提供し、戦略的なビジネス上の意思決定に役立ちます。

これはビジネスの重要な側面ですが、データ処理はまだ研究で十分に活用されていないプロセスです。 データの急増と実施された調査研究の数に伴い、情報を処理してInsightsHubなどのナレッジマネジメントリポジトリに配置することが重要です。

研究におけるデータ処理ステップ

研究におけるデータ処理サイクルには6つのステップがあります。 これらのステップと、それらが研究デザインの必須コンポーネントである理由を見てみましょう。

• 研究データの収集

データ収集は、調査プロセスの主要な段階です。 このプロセスは、さまざまなオンラインおよびオフラインの調査手法を介して行われる可能性があり、一次調査方法と二次調査方法を組み合わせたものである可能性があります。 最も一般的に使用されるデータ収集の形式は、調査調査です。 ただし、成熟した市場調査プラットフォームを使用すると、フォーカスグループ、ディスカッションモジュールなどを通じて、定性的なデータを収集できます。

• 研究データの準備

調査データ管理の2番目のステップは、データを準備して不整合を排除し、不良または不完全な調査データを削除し、データをクリーンアップしてコンセンサスを維持することです。 データが不十分だと調査研究がまったく役に立たなくなり、時間と労力が無駄になる可能性があるため、この手順は重要です。

• 研究データの入力

次のステップは、クリーンアップされたデータを、組織のポリシーや調査のニーズなどに一致するデジタルで読み取り可能な形式にすることです。 データは研究データの管理と互換性のあるオンラインシステムに配置されるため、このステップは重要です。

• 研究データの処理

データがシステムに入力されたら、このデータを処理して意味を理解することが重要です。 情報は、ニーズ、収集されたデータの種類、データの処理に利用できる時間、およびその他の複数の要因に基づいて処理されます。 これは、調査プロセスの最も重要なコンポーネントの1つです。

• 研究データの出力

調査データ処理のこの段階では、洞察に変わります。 この段階では、ビジネスオーナー、利害関係者、およびその他の担当者が、グラフ、チャート、レポート、およびその他の使いやすい形式のデータを確認できます。

• 処理された研究データの保存

データ処理のステップの最終段階はストレージです。 データを索引付け可能で検索可能であり、信頼できる唯一の情報源を作成する形式に保つことが不可欠です。 ナレッジマネジメントプラットフォームは、処理された研究データの保存に最も一般的に使用されます。

研究におけるデータ処理の利点

データ処理は、実用的な洞察と調査プロセスにおける存在の欠如を区別することができます。 ただし、調査データを処理することには、いくつかの明確な利点と利点があります。 彼らです：

• 合理化された処理と管理：

研究データを処理する場合、現時点および将来において、このデータが複数の目的に使用される可能性が高くなります。 正確なデータ処理は、研究データの処理と管理の方法を合理化するのに役立ちます。

• より良い意思決定：

正確なデータ処理により、データを理解して意思決定をより迅速かつ適切に行う可能性が高まります。 次に、気まぐれではなく、ストーリーを伝えるデータに基づいて決定が行われます。

• 洞察の民主化：

データを処理することで、生データを複数のチームや担当者が使用できる形式に変換できます。 使いやすいデータにより、洞察の民主化が可能になります。

• コストの削減と高いROI：

データに裏付けられた意思決定は、信頼できる情報源からの証拠に裏付けられたデータに基づいて意思決定を行う際にブランドや組織を支援します。 意思決定はデータにリンクされているため、これはコストの削減に役立ちます。 このプロセスは、ビジネス上の意思決定において非常に高いROIを維持するのにも役立ちます。

• 保存、レポート、配布が簡単：

生データには構造があるため、処理されたデータは保存と管理が簡単です。 このデータは、将来参照およびアクセス可能になり、必要に応じて呼び出すことができます。

研究例におけるデータ処理

研究におけるデータ処理の微妙な違いがわかったところで、その重要性を理解するのに役立つ具体的な例を見てみましょう。

グローバルSaaSブランドでの例

Software-as-a-Service（Saas）ブランドは、グローバルなフットプリントを持ち、B2BとB2Cの両方の顧客の何倍もの顧客を抱えています。 ブランドや顧客ごとに、SaaSプラットフォームを使用して解決したい問題が異なるため、明確なニーズがあります。 SaaSブランドは、消費者調査を実施しながら、消費者の期待、購入および購入行動などを理解できます。 これは、顧客のプロファイリング、製品またはサービスの機能強化の調整、マーケティング支出の管理など、処理された調査データに基づいて行うのにも役立ちます。

このデータ処理の他の例には、さまざまな人口統計の自動車メーカーや複数の販売店を持つ販売業者にまたがる顧客を抱える、米国に世界規模で存在する小売ブランドなどがあります。 市場調査を行うすべての人は、データを理解するためにデータ処理を活用する必要があります。

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