In de wereld van onderzoek speelt data-analyse een centrale rol bij het verkrijgen van inzichten en het onderbouwen van conclusies aan de hand van gestructureerde data. Het stelt onderzoekers in staat om complexe systemen en fenomenen te ontrafelen door patronen, trends en afwijkingen bloot te leggen in grote datasets. Of het nu gaat om het begrijpen van processen binnen ERP-systemen, het analyseren van financiële data of het doorgronden van grote datasets, data-analyse is de sleutel tot het verkrijgen van inzichten.
Eerder publiceerden we over al de toepassing van data-analyse in onderzoeken aan de hand van een aantal voorbeelden. In een eerder artikel hebben wij belicht dat eDiscovery en digital forensics kunnen ondersteunen in het verkrijgen van inzicht uit ongestructureerde data.
Dit artikel belicht het proces voorafgaand aan de toepassing, vanaf de eerste inventarisatie van gegevensbronnen tot de uiteindelijke totstandkoming van bevindingen.
Het biedt een gestructureerd overzicht van de cruciale stappen die nodig zijn om ruwe gegevens om te zetten in waardevolle onderzoeksinformatie, met een focus op betrouwbaarheid, relevantie en strategische toepassing binnen onderzoek.
Inventarisatie van gegevensbronnen
De eerste stap in elk data-analyseproces is het identificeren van relevante gegevensbronnen. Dit kan variëren van interne systemen, zoals ERP- en CRM-systemen, tot externe bronnen zoals marktrapporten en openbare datasets.
Bij deze stap is het cruciaal om vragen te stellen zoals:
Een goede inventarisatie legt de basis voor een efficiënte analyse. Het voorkomt dat relevante data niet wordt meegenomen in het onderzoek of dat irrelevante data wordt betrokken in het onderzoek.
Databewerking
Voordat analyses kunnen worden uitgevoerd, is het vaak noodzakelijk om data op te schonen en te bewerken. Dit proces omvat:
Databewerking neemt in het proces van data-analyse een groot deel van de tijd in beslag, maar het is essentieel om betrouwbare en bruikbare datasets te verkrijgen die ondersteunt in het beantwoorden van de onderzoeksvragen.
Plannen en uitvoeren van data-analyses
Om de data-analyse relevant te laten zijn voor het onderzoek dient voorafgaand aan de uitvoering van de data-analyse de volgende stappen te worden doorlopen:
Tijdens de uitvoeringsfase worden patronen, afwijkingen en trends geïdentificeerd. Dit kan handmatig worden gedaan of met behulp van geavanceerde software voor geautomatiseerde analyses.
Evalueren resultaten en inzichten
Het evalueren van de resultaten is een cruciale stap in het data-analyseproces. Deze fase richt zich op het interpreteren van de bevindingen en het beoordelen van hun waarde en betrouwbaarheid in de context van het onderzoeksdoel en de onderzoeksvragen.
Bij de evaluatie van resultaten spelen de volgende aspecten een belangrijke rol:
De evaluatie van resultaten vormt de brug tussen analyse en actie. Het stelt onderzoekers in staat om niet alleen te begrijpen wat de data zeggen, maar ook hoe deze inzichten kunnen worden vertaald naar concrete stappen of verder onderzoek. Het zorgvuldig evalueren van de uitkomsten verhoogt de impact en kwaliteit van elk onderzoek.
Tot slot
Data-analyse is een iteratief en gelaagd proces dat begint bij een zorgvuldige inventarisatie van gegevensbronnen en eindigt met het evalueren van de resultaten en inzichten. Elke stap – van het waarborgen van datakwaliteit tot het plannen en uitvoeren van analyses – speelt een cruciale rol in het succes van het project. Door dit proces te volgen, kunnen onderzoekers niet alleen patronen en trends ontdekken, maar ook een solide basis leggen voor datagedreven onderzoek.
Wilt u meer weten over het voorgaande, maak dan contact met Kim Scholten, Jelle Oorebeek of Marcel Westerhoud: