연구 데이터 처리: 정의, 단계 및 예

데이터 처리는 종종 데이터 조작 또는 데이터 분석으로 오해되지만 그 이상입니다. 정확한 데이터 처리를 기반으로 여러 결정이 내려지며 브랜드와 연구원은 데이터에 의존하여 실행 가능한 결정을 내립니다. 연구에서 데이터 처리는 연구 프로세스의 가장 중요한 구성 요소 중 하나이며 브랜드의 성공 여부를 결정할 수 있습니다.

시장 조사 데이터 는 여러 가지 방법으로 처리될 수 있지만 모든 것은 수집된 데이터에서 어떤 종류의 통찰력을 이끌어내고 이것이 의사 결정 프로세스에 미치는 영향에 달려 있습니다.

연구에서 데이터 처리란 무엇입니까?

연구에서 데이터 처리는 연구 데이터를 수집하고 여러 이해 관계자가 사용할 수 있는 정보로 변환하는 프로세스입니다. 데이터는 다양한 방식과 다양한 렌즈를 통해 볼 수 있지만 데이터 처리는 이론을 입증하거나 반증하고, 비즈니스 결정을 내리거나 제품 및 서비스의 향상을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 데이터 처리는 가격 감정, 소비자 행동 및 선호도, 경쟁 분석을 이해하기 위한 연구에서도 사용됩니다.

이 프로세스를 통해 연구 이해 관계자 는 연구 연구의 정성적 데이터 와 정량적 데이터 를 그래프, 보고서 또는 비즈니스 이해 관계자가 공감할 수 있는 모든 형태의 읽을 수 있는 형식으로 바꿉니다. 또한 이 프로세스는 수집된 데이터에 대한 컨텍스트를 제공하고 전략적 비즈니스 결정에 도움이 됩니다.

비즈니스의 중요한 측면이지만 데이터 처리는 연구에서 여전히 활용도가 낮은 프로세스입니다. 데이터의 확산과 수행된 연구 연구의 수로 인해 정보를 처리하고 InsightsHub 와 같은 지식 관리 저장소에 넣는 것이 중요합니다.

연구의 데이터 처리 단계

연구의 데이터 처리 주기에는 6단계가 있습니다. 이러한 단계가 왜 연구 설계 의 필수 구성 요소인지 살펴보겠습니다 .

• 연구 데이터 수집

데이터 수집 은 연구 프로세스의 기본 단계입니다. 이 과정은 다양한 온라인 및 오프라인 연구 기술을 통해 이루어질 수 있으며 1차 및 2차 연구 방법이 혼합될 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 데이터 수집 형태는 연구 조사입니다. 그러나 성숙한 시장 조사 플랫폼 을 사용하면 포커스 그룹, 토론 모듈 등을 통해 정성적 데이터를 수집할 수 있습니다.

• 연구 데이터 준비

연구 데이터 관리의 두 번째 단계는 불일치를 제거하기 위해 데이터를 준비하고, 잘못되거나 불완전한 설문 데이터를 제거하고, 합의를 유지하기 위해 데이터를 정리하는 것입니다. 불충분한 데이터는 연구 연구를 완전히 무용지물로 만들고 시간과 노력을 낭비할 수 있기 때문에 이 단계는 중요합니다.

• 연구 데이터 입력

다음 단계는 정리된 데이터를 조직 정책, 연구 요구 사항 등에 따라 디지털로 읽을 수 있는 형식으로 만드는 것입니다. 이 단계는 데이터가 연구 데이터 관리와 호환되는 온라인 시스템에 입력되기 때문에 중요합니다.

• 연구 데이터 처리

데이터가 시스템에 입력되면 이 데이터를 처리하여 이해하는 것이 중요합니다. 정보는 필요, 수집된 데이터 유형, 데이터 처리에 사용할 수 있는 시간 및 기타 여러 요인에 따라 처리됩니다. 이것은 연구 프로세스의 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다.

• 연구 데이터 출력

연구 데이터 처리의 이 단계는 인사이트로 전환되는 단계입니다. 이 단계에서는 비즈니스 소유자, 이해 관계자 및 기타 직원이 그래프, 차트, 보고서 및 기타 사용하기 쉬운 형식의 데이터를 볼 수 있습니다.

• 처리된 연구 데이터의 저장

데이터 처리 단계의 마지막 단계는 저장입니다. 인덱싱 및 검색이 가능하고 단일 정보 소스를 생성하는 형식으로 데이터를 유지하는 것이 중요합니다. 지식 관리 플랫폼 은 처리된 연구 데이터의 저장에 가장 일반적으로 사용됩니다.

연구에서 데이터 처리의 이점

데이터 처리는 실행 가능한 통찰력과 연구 프로세스에서 존재하지 않는 통찰력을 구별할 수 있습니다. 그러나 연구 데이터 처리에는 몇 가지 뚜렷한 이점과 장점이 있습니다. 그들은:

• 간소화된 처리 및 관리:

연구 데이터가 처리될 때 이 데이터는 현재와 미래에 다양한 용도로 사용될 가능성이 높습니다. 정확한 데이터 처리는 연구 데이터의 처리 및 관리 방법을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

• 더 나은 의사 결정:

정확한 데이터 처리를 통해 데이터를 이해하여 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 가능성이 높아집니다. 그런 다음 변덕스러운 것이 아니라 이야기를 들려주는 데이터를 기반으로 결정이 내려집니다.

• 통찰력의 민주화:

데이터를 처리하면 원시 데이터를 여러 팀과 직원이 사용할 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다. 사용하기 쉬운 데이터는 통찰력의 민주화를 가능하게 합니다.

• 비용 절감 및 높은 ROI:

데이터 기반 의사 결정은 브랜드와 조직이 신뢰할 수 있는 출처의 증거 기반 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 의사결정이 데이터와 연결되기 때문에 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스는 또한 비즈니스 결정에 대해 매우 높은 ROI를 유지하는 데 도움이 됩니다.

• 간편한 저장, 보고 및 배포:

가공된 데이터는 원시 데이터에 대한 구조가 있어 저장 및 관리가 용이합니다. 이 데이터는 나중에 참조할 수 있고 액세스할 수 있으며 필요할 때 호출할 수 있습니다.

연구 사례에서의 데이터 처리

이제 연구에서 데이터 처리의 세부적인 뉘앙스를 알았으므로 그 중요성을 이해하는 데 도움이 되는 구체적인 예를 살펴보겠습니다.

글로벌 SaaS 브랜드의 예

SaaS(Software-as-a-Service) 브랜드는 B2B 및 B2C 고객 모두의 여러 배에 달하는 글로벌 입지를 확보하고 수많은 고객을 보유하고 있습니다. 각 브랜드와 고객은 SaaS 플랫폼을 사용하여 해결하고자 하는 문제가 다르므로 요구 사항이 다릅니다. 소비자 조사 를 수행하는 동안 SaaS 브랜드는 소비자 기대, 구매 및 구매 행동 등을 이해할 수 있습니다. 이는 또한 고객을 프로파일링하고, 제품 또는 서비스 향상을 조정하고, 마케팅 지출을 관리하고, 처리된 연구 데이터를 기반으로 하는 데 도움이 됩니다.

이 데이터 처리의 다른 예로는 다양한 인구통계학적 차량 제조업체 및 여러 대리점이 있는 유통업체 의 고객과 함께 미국 전역에 진출한 소매 브랜드가 있습니다 . 시장 조사를 수행하는 모든 사람은 데이터 처리를 활용하여 데이터를 이해해야 합니다.

QuestionPro로 연구 데이터 처리

설문 조사 및 기타 정성적 데이터를 포함한 연구 데이터 수집은 QuestionPro 와 같은 엔터프라이즈급 연구 플랫폼을 사용하여 가능합니다 . 도구의 특성으로 인해 데이터를 처리하고 중요한 결정을 내릴 가능성도 있습니다. 또한 플랫폼을 통해 쉽게 액세스할 수 있도록 데이터를 처리하고 저장할 수 있습니다. 지금 시작하세요!

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