Программное обеспечение исследовательского репозитория: Определение, типы и примеры

Что такое программное обеспечение исследовательского хранилища?

Программное обеспечение репозитория исследований определяется как главный источник исследовательской информации, который организации и исследователи используют для раскрытия результатов исследований, проведенных в прошлом и настоящем. Пользовательский репозиторий исследований - это платформа консолидированных выводов, которая позволяет исследователям организовывать, искать и обнаруживать все данные исследований и опросов в одном организованном пользовательском репозитории.

Репозиторий исследований, также известный как центр выводов или стол выводов, помогает исследователям быстро находить выводы прошлых и настоящих исследований. Метатегирование и структурирование аналитических материалов помогают им находить информацию гораздо быстрее, чем традиционные методы просеивания исследовательских отчетов.

Подумайте об этом как о Википедии для исследователей, где они хранят данные и могут легко их получить. Исследователи, заинтересованные стороны и лица, принимающие решения, могут возвращаться и обращаться к аналитическим данным для определения проблемных областей или выявления тенденций.

Каковы шаги по созданию программного обеспечения для репозитория исследований?

Программное обеспечение для репозитория исследований способно повысить эффективность вашей деятельности по изучению рынка. Сбор информации и принятие быстрых решений имеют огромное значение на современном рынке. Создать репозиторий исследований очень просто. Однако есть несколько важных шагов, которые необходимо предпринять, чтобы обеспечить успех узла инсайтов.

При правильном подходе репозиторий пользовательских исследований может решать микро- и макропроблемы. Он позволяет лучше понять долгосрочные и краткосрочные проблемы. Единое программное обеспечение репозитория может предоставить вам доступ к миллионам точек данных под одной крышей. Давайте рассмотрим этапы создания программного обеспечения для репозитория исследований в организации.

1. Назначьте команду для руководства программным обеспечением для репозитория исследований: В идеале эта команда должна состоять из всей исследовательской группы, заинтересованных сторон и лиц, принимающих бизнес-решения. Эта команда необходима для стимулирования принятия и внедрения программного обеспечения. Основная исследовательская группа должна поддерживать понимание в рамках программного обеспечения для эффективного использования другими. Лучше всего назначить лидеров/администраторов в команде для управления программным обеспечением. Эти руководители должны хорошо разбираться в исследовательских проектах, проводившихся в прошлом, а также в настоящем и будущем. Они должны знать, как использовать программное обеспечение в полной мере и извлекать практические выводы.

   Перемены могут быть сложными, и не все принимают их быстро. Основная команда и руководители должны обеспечить наличие только одного источника информации и правды, чтобы все были на одной волне.

2. Организовать данные исследований для лучшего использования: Ключом к извлечению высококачественных выводов из хранилища является организация данных для эффективного восстановления. Это может показаться важным для управления текущими проектами, но организация данных из исторических проектов дает вам тот дополнительный шаг к раскрытию действенных идей. Мы настоятельно рекомендуем использовать группировку и мета-теги, чтобы помочь всем быстрее достичь понимания. Поскольку время всегда имеет значение, хорошо организованное хранилище с группой тегов помогает заинтересованным сторонам понять и использовать центр понимания более эффективно. Организуйте данные по местоположению, времени, продуктам или любым другим признакам, которые могут помочь людям быстро обнаружить инсайты, тем самым повышая рентабельность инвестиций в исследования.
3. Никогда не забывайте добавлять вспомогательные инсайты: Убедитесь, что вы отображаете всю историю решений, принятых в ходе исследования. Тот, кто не работал над конкретным проектом, должен легко понять обоснование решений. Кроме того, перечислите лучшие практики и шаги, чтобы дать всем остальным более полное представление о любом проекте. Добавляйте заметки, наблюдения, отзывы, проблемы и всю подобную информацию, которая объясняет, почему исследователи проводили конкретные мероприятия. Команды выиграют от помеченных деталей и сэкономят много времени, возвращаясь в прошлое для проверки прошлых проектов. Иногда слишком большой объем информации может оказаться непосильным, но пометка может помочь исследователям найти конкретную информацию.
4. Работа с различными типами данных: Данные обычно собираются из различных источников в различных формах. Кроме того, исследователи применяют различные методы исследования, такие как качественные и количественные исследования, в соответствии с потребностями исследования. Когда все эти данные собраны под одной крышей, они открывают мир возможностей, сокращая время на получение ценных выводов. Опять же, маркировка информации приводит к улучшению поиска выводов и лучшему пониманию исследования в целом. Консолидированная платформа помогает исследователям найти все в одном месте, а не искать в нескольких хранилищах и многочисленных местах хранения данных.
5. Создавайте моментальные снимки для выделения важной информации: У заинтересованных сторон и лиц, принимающих решения, никогда нет времени на детальное изучение проекта. Позаботьтесь о том, чтобы создать критические выводы, отчеты и заключения и отобразить их для более быстрого восприятия. Легко усваиваемые отчеты полезны для коллег, которые не входят в основную исследовательскую группу. Это также помогает другим или новым исследовательским группам быстрее найти информацию и сэкономить много времени. Такая информация, как методология исследования, затраты и сроки, поможет внешним заинтересованным сторонам получить представление о важнейших аспектах исследовательского проекта.
6. Умно помечайте свои выводы: Слишком много тегов может запутать других, а слишком мало может позволить информации ускользнуть. Помечайте свои идеи с помощью соответствующей бизнес-таксономии. Индекс в хабе инсайтов будет удобен, если теги будут поддерживаться правильно. Заранее определите теги и убедитесь, что все понимают их на высоком уровне, чтобы все были на одной странице. Попробуйте группировать теги. Это повысит эффективность работы хранилища пользовательских исследований. Некоторые теги могут пересекаться с другими, но это поможет пользователям искать и не упускать никакой информации.

Продолжайте учиться! рекомендуем вам прочитать нашу статью, где мы рассказываем все о Insights Engine.

Типы программного обеспечения для исследовательских репозиториев

Программное обеспечение для исследовательских репозиториев может принимать различные формы, но давайте поговорим о наиболее часто используемых.

1. Внутренние хранилища исследований: Как следует из названия, внутренние хранилища - это внутренние программы, которые большинство организаций используют для хранения информации. Как правило, это базовые и простые инструменты, такие как качественные и количественные решения, инструменты для внутренней совместной работы и различные исследовательские программы. Хотя они кажутся простыми в управлении, они бессистемны, и извлечение исторических данных может запутать. Много информации оказывается похороненной и потерянной из-за отсутствия стандартизации.

   Примером могут служить Airtable и Google Business Suite. Из-за минимального внимания к стандартизации практик эти инструменты не могут быть надежными, особенно в крупных организациях, где ежедневно собираются тысячи точек данных. Ограниченные возможности для маркировки и поиска информации ставят вас в затруднительное положение, когда необходимо быстро получить результаты исследований. Такие внутренние хранилища исследований делают хранение информации сложной задачей.

2. Настроенные хранилища исследований: Крупные организации с большими бюджетами на исследования часто признают недостатки вышеупомянутых хранилищ и разрабатывают собственные настроенные центры аналитики. Некоторые тесно сотрудничают с такими организациями, как Microsoft и WeWork, для создания собственных хранилищ. Хотя это может помочь решить большинство проблем, создание собственного хранилища с нуля не для всех. У малых и средних организаций нет ни бюджета, ни времени на создание программного обеспечения с нуля, даже если третья сторона выполняет всю работу. Это все равно стоит больших денег и часто не тестируется на реальном рынке, чтобы понять недостатки инструмента. Любые изменения, которые необходимо внести, могут занять много времени и зависят от типа контракта с разработчиками. Вы должны спросить себя, есть ли у вашей организации время, ресурсы и бюджет для создания репозитория с нуля?
3. Специализированные программы для репозиториев исследований и аналитических материалов: В последние годы эти платформы стали переломными. Из-за недостатков двух вышеупомянутых репозиториев исследовательские организации взяли на себя труд создать продукт, который понравится исследователям. Более того, они сосредоточились на возможностях инструмента, чтобы сократить усилия, время и денежные затраты исследователя.

Примеры хороших пользовательских исследовательских репозиториев

Давайте рассмотрим четыре таких примера ведущих инструментов исследовательских репозиториев.

1. Insights Hub: 's Insights Hub - это надежное программное обеспечение для хранения данных, которое специально разработано и выбрано ведущими брендами и исследователями рынка по всему миру. Благодаря возможности собирать качественные и количественные данные под одной крышей, это программное обеспечение является наиболее предпочтительным на рынке. Этот инструмент создан исследователями для исследователей и поэтому говорит на их языке. Удобный в использовании, но очень сложный инструмент использует передовую аналитическую систему, которая гарантирует быстрое понимание, независимо от размера набора данных.
2. Aurelius Lab: Aurelius Lab - это легкий, но мощный инструмент, который помогает исследователям объединить данные под одной крышей. Их цель - помочь справиться со всеми исследовательскими процессами, не позволяя исследователям сталкиваться со сложностями, которые замедляют процесс исследования.
3. Bloomfire: Bloomfire повышает коллективный разум и сотрудничество. Они предлагают централизованную базу знаний для команд внутри организации и стремятся устранить замкнутость. Это позволяет членам команды принимать уверенные решения.
4. Dovetail: Dovetail помогает исследователям разобраться в данных исследований клиентов. Эта платформа для совместной работы интуитивно понятна и позволяет исследователям легко искать идеи в программном обеспечении хранилища. Их цель - собрать информацию в течение нескольких минут, а не часов.