Definition, Maße und Vorteile • BUOM

9. September 2021

Forschung ist ein wichtiger Bestandteil vieler Branchen, darunter Wirtschaft, Finanzen, Wissenschaft und Technologie. Die an der Forschung Beteiligten arbeiten hart daran, Datenerfassungsmethoden zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, genaue und zuverlässige Informationen zu sammeln, damit Unternehmen effektive Entscheidungen treffen können. Wenn Sie sich für Forschung interessieren, kann Ihnen das Erlernen der Datenqualität, ihrer Messung und ihrer Bedeutung dabei helfen, nützliche Daten zu finden und effektive Studien zu entwerfen. In diesem Artikel definieren wir, was Qualitätsdaten sind, beschreiben, wie man sie misst, und erläutern die Vorteile der Verwendung von Qualitätsdaten.

Was sind qualitative Daten?

Unter Datenqualität versteht man das Ausmaß, in dem die gesammelten Daten mit bestimmten Geschäftszielen übereinstimmen. Wenn die gesammelten Daten korrekt sind und die Informationen widerspiegeln, die das Unternehmen benötigt, um fundierte Entscheidungen zu treffen, betrachten Geschäftsanalysten sie als qualitativ hochwertige Daten. Das bedeutet, dass Daten alle geschäftlichen Anforderungen erfüllen und umsetzbare Informationen liefern, die ihnen helfen, ihre Fortschritte zu verfolgen, zukünftige Trends vorherzusagen und effektive datengesteuerte Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen.

Möglichkeiten zur Messung der Datenqualität

Es gibt sechs Merkmale, die die Datenqualität definieren. Diese Eigenschaften:

1. Genauigkeit

Unter Genauigkeit versteht man die Richtigkeit der Daten. Dies bedeutet, dass die Daten in allen Phasen des Forschungsprozesses, von der Erhebung bis zur Verarbeitung und Interpretation, fehlerfrei sind. Genauigkeit ist wichtig, damit Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage genauer Informationen treffen können. Allerdings kann Genauigkeit in manchen Branchen wichtiger sein als in anderen. Beispielsweise im Gesundheitswesen oder in der medizinischen Forschung ist Präzision entscheidend, um sicherzustellen, dass Medikamente und Behandlungsinterventionen wie vorgesehen funktionieren. Während Genauigkeit in anderen Arten der Forschung, wie zum Beispiel der Marktforschung, immer noch wichtig ist, kann es in diesen Branchen mehr Spielraum für Fehler geben.

2. Gültigkeitsdauer

Unter Validität versteht man, wie gut die Daten das messen, was sie messen wollen. Wenn Daten ihre realen Gegenstücke widerspiegeln, halten Forscher sie für gültig. Es gibt vier verschiedene Arten von Glaubwürdigkeit:

• Konstruktvalidität. Die Konstruktvalidität gibt an, wie gut die gesammelten Daten das beabsichtigte Konzept widerspiegeln.

• Inhaltsvalidität: Bei der Inhaltsvalidität wird untersucht, wie vollständig die Daten den von ihnen gemessenen Inhalt darstellen.

• Gesichtsvalidität: Die Gesichtsvalidität bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Test zur Erfassung genauer Daten geeignet ist.

• Kriteriumsvalidität: Kriteriumsvalidität ist das Ausmaß, in dem Datenergebnisse mit vergleichbaren externen Maßen übereinstimmen.

3. Fertigstellung

Die Vervollständigung ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenqualität. Unvollständige Daten hinterlassen Lücken in Ihrem Wissen und Ihrer Fähigkeit, die Situation vollständig einzuschätzen. Mit einem vollständigen Datensatz können Sie Informationen umfassender auswerten und Entscheidungen auf der Grundlage aller verfügbaren Informationen treffen.

4. Zuverlässigkeit

Zuverlässigkeit unterscheidet sich von Genauigkeit und Gültigkeit, da sie die Konsistenz Ihrer Datenergebnisse misst. Forscher wissen, dass ihre Daten zuverlässig sind, wenn eine andere Quelle dieselben Daten ohne Inkonsistenz sammelt. Wenn beispielsweise der Geburtstag einer Person auf Ihrem System nicht mit dem Geburtstag auf einem anderen System übereinstimmt, sind die Informationen möglicherweise nicht korrekt. Wenn die Informationen unzuverlässig sind, kann man ihnen nicht als Entscheidungsgrundlage vertrauen. Deshalb hat Zuverlässigkeit bei der Gestaltung einer Studie oberste Priorität.

5. Relevanz

Qualitative Daten sind für Ihr Unternehmen relevant. Da das Entwerfen einer Studie, das Sammeln von Daten, deren Verarbeitung und das Ziehen aussagekräftiger Schlussfolgerungen aus den Informationen Zeit und Geld kosten kann, ist es wichtig sicherzustellen, dass alle gesammelten Daten Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen. Zur Relevanz gehört auch die Aktualität. Unternehmen müssen zur richtigen Zeit über die richtigen Informationen verfügen, um wichtige Entscheidungen über die Zukunft ihres Unternehmens treffen zu können.

6. Detaillierung

Granularität bezieht sich darauf, wie detailliert die erfassten Daten sind. Forscher müssen bestimmen, wie detailliert ihre Daten sein müssen, damit sie ihren Zweck erfüllen. Einige Studien erfordern möglicherweise eine ausführlichere Datenerhebung als andere Arten von Studien. Beispielsweise kann es für eine klinische Studie zu einem neuen Medikament erforderlich sein, dass Forscher detaillierte Informationen über den körperlichen Gesundheitszustand und die Krankengeschichte der Teilnehmer sammeln, während bei einer Marktforschungsstudie möglicherweise allgemeinere demografische Informationen über die Teilnehmer eingeholt werden. Für Forscher ist es wichtig zu wissen, wie viele Details sie sammeln müssen, damit sie sich auf die Sammlung der relevantesten Informationen konzentrieren können.

Arten von Datenqualitätsbewertungen

Bei der Beurteilung der Datenqualität nutzen Forscher sowohl objektive als auch subjektive Einschätzungen. Hier einige Überlegungen zur subjektiven und objektiven Qualitätsbewertung:

Subjektive Datenbewertungen

Subjektive Datenqualitätsbewertungen beziehen sich darauf, wie wichtige Stakeholder die Qualität von Informationen beurteilen. Zu den Stakeholdern zählen das Forschungsteam, Geschäftsinhaber, Berater, Manager, Analysten und Kunden. In Absprache mit Stakeholdern präsentiert das Forschungsteam die gesammelten Daten zu einem wirtschaftsbezogenen Thema. Der Stakeholder bestimmt dann, ob er glaubt, dass die Daten vollständig und korrekt sind, soweit dies für strategische Entscheidungen erforderlich ist. Wenn ein Stakeholder das Gefühl hat, mehr Informationen zu benötigen, kann er das Forschungsteam bitten, zusätzliche Daten zu sammeln.

Objektive Datenauswertungen

Objektive Datenbewertungen nutzen statistische oder mathematische Methoden zur Bewertung der Datenqualität. Forscher verwenden typischerweise drei Arten von Messungen, um die Datenqualität zu bewerten. Diese Messungen:

• Einfaches Verhältnis: Ein einfaches Verhältnis bewertet die Anzahl der gewünschten Ergebnisse und vergleicht sie mit der Gesamtzahl der möglichen Ergebnisse. Forscher verwenden diese Messmethode, um Erinnerung und Zuverlässigkeit zu bewerten.

• Minimum oder Maximum: Forscher verwenden diese Variable, um mehrere Datenqualitätsvariablen auszuwerten. Das Minimum misst konservativere Variablen wie die Granularität, während das Maximum möglicherweise irrelevantere Variablen wie die Relevanz misst.

• Gewichteter Durchschnitt: Ein gewichteter Durchschnitt schätzt den Wert jeder Variablen in einem Datensatz. Mit gewichteten Durchschnitten können Forscher zumindest abschätzen, welchen Grad an Granularität sie benötigen, und so den Wert berechnen, den verschiedene Variablen in einem Datensatz liefern.

Vorteile der Verwendung qualitativer Daten

Die Verwendung qualitativer Daten hat viele Vorteile in jeder Branche, die sich bei der Entscheidungsfindung auf Forschung verlässt. Zu den Vorteilen der Verwendung qualitativer Daten gehören:

Effektive Entscheidungsfindung

Einer der wichtigsten Aspekte der Datenqualität besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, die ihnen zu Erfolg und Erfolg verhelfen. Daten helfen Unternehmen, Markttrends, Verbraucherverhalten und die Funktionsweise ihrer eigenen internen Prozesse zu verstehen. Basierend auf diesem Wissen bestimmen Unternehmen den besten Zeitpunkt und die besten Kanäle, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu bewerben, wann sie neue Produkte entwickeln und wie sie ihre Prozesse optimieren können, um die Effizienz zu verbessern und mehr Umsatz zu generieren. Wenn Unternehmen qualitativ hochwertige Daten verwenden, können sie sich auf ihre Entscheidungen verlassen.

Tiefe des Verständnisses

Qualitative Daten können mehr Erkenntnisse liefern als eher zufällige Beobachtungsformen. Forschungsteams erhalten spezielle Schulungen, die ihnen dabei helfen, effektive Methoden zum Sammeln der Informationen zu entwickeln, die für das Unternehmen am wichtigsten sind. Mithilfe von Daten können beispielsweise Muster im Verbraucherverhalten identifiziert und diese Trends über einen bestimmten Zeitraum hinweg verfolgt werden. Durch die Beobachtung dieser Trends und die Berechnung von Mustern können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen als mit weniger intensiven Überwachungsmethoden.

Preissturz

Hochwertige Daten können Unternehmen dabei helfen, Geld zu sparen. Forschung erfordert Zeit und Geld, daher ist es wichtig sicherzustellen, dass die während des Forschungsprozesses gesammelten Daten von hoher Qualität sind. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Generierung hochwertiger Daten ihre Prozesse analysieren, um unnötige Kosten oder potenzielle zusätzliche Einnahmequellen zu identifizieren. Wenn Unternehmen Daten zur Überwachung ihrer Finanzen nutzen, verstehen sie besser, wie sie ihre Ausgaben optimieren und Wachstumschancen maximieren können.

Verbesserung der Kundenbeziehungen

Schließlich helfen hochwertige Daten Unternehmen dabei, Entscheidungen zu treffen, die die Beziehungen zu Kunden verbessern. Durch das Sammeln von Informationen darüber, was Kunden brauchen, was sie kaufen möchten und wie viel sie bereit sind, für die gewünschten Produkte und Dienstleistungen auszugeben, können Unternehmen diese Bedürfnisse erfüllen. Qualitative Daten helfen Unternehmen auch dabei, Einblicke in ihr öffentliches Image zu gewinnen und so einen positiven Eindruck bei ihrer Zielgruppe zu hinterlassen.