Ενώ τα ποσοτικά δεδομένα παρέχουν το μετρήσιμο «τι» μέσω αριθμών και μοτίβων, οι ποιοτικές γνώσεις αποκαλύπτουν το «γιατί» πίσω από την ανθρώπινη συμπεριφορά. Η κατανόηση και των δύο επιτρέπει στους οργανισμούς να ξεπεράσουν τα απλά υπολογιστικά φύλλα, συνδυάζοντας τα αδιάσειστα στοιχεία των στατιστικών με το πλούσιο, συναισθηματικό πλαίσιο των προσωπικών εμπειριών, ώστε να λαμβάνουν πραγματικά τεκμηριωμένες αποφάσεις.
Μη αριθμητικές πληροφορίες που συλλέγονται μέσω παρατήρησης και συζήτησης για την κατανόηση κινήτρων, σκέψεων και συναισθηματικών παραγόντων.
Αριθμητικά στοιχεία και μετρήσεις που χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό γενικών τάσεων και την παροχή στατιστικών στοιχείων σε μεγάλους πληθυσμούς.
| Λειτουργία | Ποιοτικές πληροφορίες | Ποσοτικά Δεδομένα |
|---|---|---|
| Βασική ερώτηση | Γιατί συμβαίνει αυτό; | Πόσο/πολλά; |
| Μορφή δεδομένων | Λέξεις, εικόνες, βίντεο | Αριθμοί και γραφήματα |
| Μέγεθος δείγματος | Μικρό και συγκεκριμένο | Μεγάλο και αντιπροσωπευτικό |
| Στυλ συλλογισμού | Επαγωγική (Θεωρία δόμησης) | Παραγωγική (Θεωρία ελέγχου) |
| Μέθοδος Έρευνας | Συνεντεύξεις, Εθνογραφία | Έρευνες, Δοκιμές A/B |
| Επίπεδο ευελιξίας | Υψηλό (Μπορεί να αλλάξει γνώμη στη μέση της μελέτης) | Χαμηλή (Σταθερές παράμετροι) |
Τα ποσοτικά δεδομένα λειτουργούν σαν ένας δορυφόρος μεγάλου υψομέτρου, δείχνοντας ακριβώς πού βρίσκονται τα μποτιλιαρίσματα στο προϊόν ή την υπηρεσία σας. Οι ποιοτικές πληροφορίες, ωστόσο, είναι σαν να παίρνετε συνεντεύξεις από τους οδηγούς. Εξηγούν ότι το μποτιλιάρισμα υπάρχει επειδή μια πινακίδα προκαλεί σύγχυση ή επειδή οι άνθρωποι αποσπώνται από ένα συγκεκριμένο ορόσημο.
Οι ερευνητές συχνά χρησιμοποιούν ποιοτικές μεθόδους για να εξερευνήσουν ένα νέο πεδίο και να δημιουργήσουν νέες υποθέσεις όταν δεν ξέρουν τι να περιμένουν. Μόλις διαμορφωθεί μια θεωρία, οι ποσοτικές μέθοδοι παρεμβαίνουν για να επιβεβαιώσουν εάν αυτή η ιδέα ισχύει για χιλιάδες ανθρώπους ή εάν επρόκειτο απλώς για μια μοναδική περίπτωση.
Ένα υπολογιστικό φύλλο μπορεί να σας πει ότι το 40% των χρηστών εγκαταλείπουν την εφαρμογή σας στη σελίδα ολοκλήρωσης αγοράς, κάτι που είναι ένα αντικειμενικό γεγονός. Μόνο ποιοτικές πληροφορίες μπορούν να αποκαλύψουν την υποκειμενική αλήθεια: ότι αυτοί οι χρήστες θεώρησαν ότι το χρώμα του κουμπιού «Αγορά» φαινόταν αναξιόπιστο ή ότι η διατύπωση τους έκανε να νιώθουν άγχος για το απόρρητό τους.
Στον ποσοτικό κόσμο, ο ερευνητής προσπαθεί να παραμείνει αποστασιοποιημένος για να αποφύγει να επηρεάσει τους αριθμούς. Στην ποιοτική έρευνα, ο ερευνητής είναι ένα ενεργό εργαλείο, χρησιμοποιώντας ενσυναίσθηση και ερωτήσεις παρακολούθησης για να εμβαθύνει στην ιστορία ενός συμμετέχοντα, καθιστώντας τη διαδικασία πολύ πιο προσωπική.
Η ποιοτική έρευνα δεν είναι «πραγματική» επιστήμη.
Αυτή είναι μια κοινή προκατάληψη. Στην πραγματικότητα, η ποιοτική έρευνα χρησιμοποιεί αυστηρά πλαίσια όπως η Θεμελιωμένη Θεωρία. Δεν είναι «κατώτερη» από τα μαθηματικά. Απλώς απαντά σε ερωτήματα που τα μαθηματικά δεν είναι κατάλληλα για να αντιμετωπίσουν.
Χρειάζεστε χιλιάδες ανθρώπους για να έχουν σημασία οι ποιοτικές πληροφορίες.
Στην πραγματικότητα, συχνά μπορείτε να φτάσετε σε «κορεσμό» —όπου σταματάτε να ακούτε νέες πληροφορίες— με μόλις 12 έως 15 καλά επιλεγμένα θέματα συνέντευξης. Η ποιοτική εργασία αφορά το βάθος της γνώσης, όχι τον αριθμό των κεφαλών.
Τα ποσοτικά δεδομένα είναι πάντα αντικειμενικά.
Οι αριθμοί μπορούν να πουν ψέματα εξίσου εύκολα με τους ανθρώπους. Εάν μια ερώτηση έρευνας είναι κακώς διατυπωμένη ή η ομάδα δείγματος είναι στρεβλή, τα «αντικειμενικά» δεδομένα που προκύπτουν θα είναι θεμελιωδώς λανθασμένα.
Τα ποιοτικά και τα ποσοτικά δεδομένα θα πρέπει να τηρούνται ξεχωριστά.
Οι καλύτερες πληροφορίες προέρχονται από την «τριγωνοποίηση», όπου χρησιμοποιείτε και τους δύο τύπους δεδομένων για να δείτε αν οδηγούν στο ίδιο συμπέρασμα. Αν οι αριθμοί σας λένε ένα πράγμα και οι πελάτες σας κάτι άλλο, εκεί συμβαίνουν οι πιο πολύτιμες ανακαλύψεις.
Χρησιμοποιήστε ποσοτικά δεδομένα όταν χρειάζεται να αποδείξετε μια τάση, να υπολογίσετε την απόδοση επένδυσης (ROI) ή να κάνετε μια πρόβλεψη υψηλού ρίσκου. Στρεφθείτε σε ποιοτικές πληροφορίες όταν χρειάζεται να καινοτομήσετε, να κατανοήσετε μια μείωση στην πιστότητα των πελατών ή να προσθέσετε ένα ανθρώπινο πρόσωπο στις αναφορές σας.
Αυτή η ανάλυση αναλύσεων αντιπαραβάλλει τις χαοτικές, απεριποίητες πληροφορίες που παράγονται από τα σύγχρονα περιβάλλοντα παραγωγής με τα τέλεια δομημένα, εξυγιανμένα μοντέλα δεδομένων που χρησιμοποιούνται στη θεωρητική εκπαίδευση. Διερευνά πώς τα απροσδόκητα κενά και οι ανωμαλίες του συστήματος αναγκάζουν τους μηχανικούς δεδομένων να δημιουργούν ισχυρούς αγωγούς αντί να βασίζονται σε στατιστικές υποθέσεις εγχειριδίων.
Ενώ και οι δύο μεθοδολογίες χρησιμεύουν στη βελτιστοποίηση της ψηφιακής απόδοσης, λειτουργούν σε θεμελιωδώς διαφορετικά επίπεδα τεχνολογίας. Οι άμεσες δοκιμές επικεντρώνονται στη βελτίωση των γλωσσικών εισροών που καθοδηγούν τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, ενώ οι δοκιμές A/B παρέχουν ένα αυστηρό στατιστικό πλαίσιο για τη σύγκριση δύο ξεχωριστών εκδόσεων μιας ιστοσελίδας ή μιας λειτουργίας εφαρμογής, για να διαπιστωθεί ποια έχει καλύτερη απήχηση σε πραγματικούς ανθρώπινους χρήστες.
Η Αναζήτηση Πλησιέστερων Γειτόνων εστιάζει στην γρήγορη εύρεση των πλησιέστερων σημείων δεδομένων σε ένα σύνολο δεδομένων, ενώ η Βελτιστοποίηση Παγκόσμιου Χώρου στοχεύει στην οργάνωση σημείων στον χώρο για αποτελεσματική συνολική ανάκτηση και ανάλυση. Και οι δύο εξυπηρετούν την ανάλυση, αλλά αντιμετωπίζουν διαφορετικά στάδια εξερεύνησης δεδομένων και απόδοσης ερωτημάτων.
Η ανάλυση νεοσύστατων επιχειρήσεων βάσει δεδομένων βασίζεται σε μετρήσιμα μετρήσιμα στοιχεία όπως η ανάπτυξη, τα έσοδα και η διατήρηση για την αξιολόγηση των νεοσύστατων επιχειρήσεων, ενώ η ανάλυση που βασίζεται στην αφήγηση εστιάζει στην αφήγηση, το όραμα και τα ποιοτικά σήματα. Και οι δύο προσεγγίσεις χρησιμοποιούνται ευρέως από επενδυτές και ιδρυτές για την αξιολόγηση των δυνατοτήτων, αλλά διαφέρουν ως προς τον τρόπο με τον οποίο ερμηνεύονται τα στοιχεία και τον τρόπο με τον οποίο δικαιολογούνται οι αποφάσεις.
Αυτή η σύγκριση περιγράφει λεπτομερώς τις λειτουργικές διαφορές μεταξύ της ανάλυσης logistics σε πραγματικό χρόνο, η οποία επεξεργάζεται δεδομένα αισθητήρων σε πραγματικό χρόνο για τη βελτιστοποίηση των οχημάτων κατά τη διάρκεια της διαδρομής, και της ανασκόπησης μετά το ταξίδι, η οποία αξιολογεί ιστορικά μετρικά ταξιδιού στη συνέχεια για να αποκαλύψει συστημικές ανεπάρκειες του στόλου και μακροπρόθεσμες ευκαιρίες εξοικονόμησης κόστους.
