എന്താണ് ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ? ഗുണപരമായ ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ

ഗുണപരമായ ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ

"ഡാറ്റ" എന്ന വാക്കിന് ധാരാളം അർത്ഥങ്ങളുണ്ട്. ഇത് കേൾക്കുമ്പോൾ മിക്ക ശരാശരി ആളുകളുടെയും മനസ്സിൽ ആദ്യം ഓടിയെത്തുന്നത് അക്കങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുമാണ്. ഒരു റോബോട്ട് ചില കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നതായി ചിലർ സങ്കൽപ്പിച്ചേക്കാം. ഒരു പടി കൂടി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ, പരമ്പരയിലെ ഒരു കഥാപാത്രത്തിന് ഡാറ്റ എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, "ഡാറ്റ" എന്ന പദത്തെ സാങ്കൽപ്പിക സ്റ്റാർ ട്രെക്ക് ഫ്രാഞ്ചൈസിയുമായി ചില ആളുകൾ ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് പറയാം. അറിവിനോടുള്ള സ്നേഹം കൊണ്ടാണ് അവൻ സ്വന്തം പേര് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്, അതിനുമുകളിൽ അദ്ദേഹത്തിന് ഒരു പോസിട്രോണിക് തലച്ചോറുണ്ട്, അത് അദ്ദേഹത്തിന് ശ്രദ്ധേയമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കഴിവുകൾ നൽകുന്നു. നമ്മുടെ മനസ്സിൽ വരുന്ന ആ അർത്ഥങ്ങൾ എല്ലാം ശരിയായ പാതയിലാണ്, എന്നാൽ തീർച്ചയായും, ഈ പദം കുറച്ചുകൂടി സങ്കീർണ്ണമാണ്. ഒന്നാമതായി, ഞങ്ങൾ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുമ്പോൾ, ഗുണപരവും ഗുണപരവുമായ ഗവേഷണത്തിൽ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന അളവും ഗുണപരവുമായ ഡാറ്റയെ ഞങ്ങൾ വേർതിരിക്കുന്നുവെന്ന് സൂചിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ, നമുക്ക് ഇവിടെ കുറച്ച് വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് പോകാം.

സംഖ്യകളുടെ രൂപത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതും ശരിയായി അളക്കാൻ കഴിയുന്നതുമായ ഡാറ്റയെ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഡാറ്റ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു അളവ് ഗവേഷണം നടത്താൻ, വിഷയങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ വിഭാഗം ആവശ്യമാണ്. ഗണിതവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും അളവ് ഗവേഷണത്തിൽ വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, കാരണം കണ്ടെത്തലുകളിൽ സംഖ്യാപരമായ അസൈൻമെൻ്റുകൾ നൽകുക എന്നതാണ് ഇവിടെ ലക്ഷ്യം. ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഗവേഷകർ "എത്ര?" പോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ "ഡാറ്റ പരസ്പരം എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?". ഉദാഹരണത്തിന്, ചില ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഗവേഷണ ചോദ്യങ്ങൾ ഇതായിരിക്കാം: 2020 ൽ മെംഫിസിൻ്റെ ഡെമോഗ്രാഫിക് മേക്കപ്പ് എന്താണ്? കഴിഞ്ഞ രണ്ട് പതിറ്റാണ്ടുകളായി യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ ശരാശരി താപനില എങ്ങനെയാണ് മാറിയത്? വിദൂര ജോലി ഉത്പാദനക്ഷമത കുറയ്ക്കുമോ?

മറുവശത്ത്, ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് ഡാന എന്ന പദത്തിന് കീഴിലുള്ള ഡാറ്റയും ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ട്. ഗുണപരമായ ഗവേഷണം അക്കങ്ങളിൽ കാണിക്കുന്നില്ല, മറിച്ച് അത് വാക്കുകളിലൂടെയാണ്. ഇത് കർശനമായ രീതിയിൽ വിലയിരുത്തുകയോ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല, മാത്രമല്ല ഇത് അളവ് ഗവേഷണത്തേക്കാൾ വസ്തുനിഷ്ഠമല്ല. ഗുണപരമായ ഡാറ്റയുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം എന്തിൻ്റെയെങ്കിലും വശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്വഭാവം വിവരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് ശക്തമായ ധാരണ നേടുക എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗുണപരമായ ഡാറ്റ ആളുകളുടെ ഉദ്ദേശ്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു: എന്തുകൊണ്ടാണ് അവർ ഒരു പ്രത്യേക രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ അവർക്ക് ഒരു പ്രത്യേക മനോഭാവം ഉള്ളത് എന്തുകൊണ്ട്. ചിലപ്പോൾ ഗുണപരമായ ഡാറ്റ കേവലം കാഴ്ചപ്പാടുകളോ വിധിന്യായങ്ങളോ ആണ്. ഒരു അളവ് ഗവേഷണത്തിന് ഉദാഹരണമായി ഇതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാം: ഹോളിവുഡ് കൗമാരക്കാരുടെ ശരീര പ്രതിച്ഛായയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു? ചിക്കാഗോയിലെ ആരോഗ്യകരമായ ഭക്ഷണക്രമം കുട്ടികൾ എങ്ങനെയാണ് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത്? വാസ്തവത്തിൽ, ഡോക്‌ടർമാർക്കോ മനഃശാസ്ത്രജ്ഞർക്കോ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കോ രോഗികൾ ഒരു പ്രത്യേക ജീവിതശൈലി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനോ ഒരു പ്രത്യേക രോഗമുണ്ടെങ്കിൽ അവർ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നു എന്നോ മനസ്സിലാക്കാൻ അളവ് ഗവേഷണം വലിയ സഹായകമാകും. പല കമ്പനികൾക്കും അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളുടെ മുൻഗണനകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുമെന്നതിനാൽ ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഡാറ്റ വളരെ സഹായകരമായ വിവര സ്രോതസ്സാണ്.

അതിനാൽ, നമുക്ക് ഇപ്പോൾ ചോദ്യം നോക്കാം: എന്തുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾ ഗുണപരമായ ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ക്രൈബ് ചെയ്യേണ്ടത്?

ഞങ്ങൾ ഇതിനകം പറഞ്ഞതുപോലെ, ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഡാറ്റ അളക്കുന്ന രീതിയിൽ ഗുണപരമായ ഡാറ്റ അളക്കാനുള്ള സാധ്യത നിലവിലില്ലാത്തതിനാൽ, ഗുണപരമായ ഗവേഷണം ആത്യന്തികവും സമ്പൂർണ്ണവും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ ഉത്തരം കണ്ടെത്തലല്ല. ഒരു വിഷയമോ പ്രശ്‌നമോ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യേണ്ട ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ അത് വ്യക്തികളിലോ മുഴുവൻ സമൂഹങ്ങളിലോ സൂം ഇൻ ചെയ്യുമ്പോൾ ഗുണപരമായ ഗവേഷണമാണ് കൂടുതലും നടത്തുന്നത്. അതിനാൽ, ഗുണപരമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില രീതികൾ ഏതൊക്കെയാണ്? നിരീക്ഷണം, സർവേകൾ, അഭിമുഖങ്ങൾ, ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകൾ എന്നിവയാണ് സാധാരണയായി പോകാനുള്ള വഴി. ഇന്ന്, ഞങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്ന രണ്ട് രീതികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും:

1. അഭിമുഖങ്ങൾ - പരീക്ഷാർത്ഥികളോട് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുമ്പോൾ അവരുമായി സംഭാഷണം നടത്തുന്ന ഗവേഷകർ ഈ രീതി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
2. ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകൾ - ഈ രീതിയിൽ ഗവേഷണങ്ങൾ ഒരു കൂട്ടം പരീക്ഷകർക്കിടയിൽ ഒരു ചർച്ചയെ വശീകരിക്കാൻ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു.

ഇൻ്റർവ്യൂകളുടെയും ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകളുടെയും പ്രയോജനം, പരീക്ഷാർത്ഥികൾക്ക് സ്വയം പ്രകടിപ്പിക്കാനും ഗവേഷകരുമായി അവരുടെ വാക്കുകളിൽ വിവരങ്ങൾ പങ്കിടാനും കൂടുതൽ സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്, കൂടാതെ മൂന്നിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ സർവേകൾ എന്ന് പറയട്ടെ, സാധ്യമല്ലാത്ത രീതിയിൽ വിശദീകരിക്കാനുള്ള അവസരം നൽകുന്നു എന്നതാണ്. ഇതിനകം മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള അഞ്ച് ഉത്തരങ്ങൾ. കൂടാതെ, അഭിമുഖങ്ങളും ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകളും ഗവേഷകന് ഉപചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനുള്ള അവകാശം നൽകുന്നു, അതിനാൽ ഒരു വിഷയം മറ്റ് രീതികളേക്കാൾ കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ആ രീതികളുടെ ഏറ്റവും വലിയ പോരായ്മകളിലൊന്ന് അവ രേഖപ്പെടുത്തുന്നത് ചിലപ്പോൾ ബുദ്ധിമുട്ടാണ് എന്നതാണ്. ഒരു അഭിമുഖത്തിലോ ചർച്ചയിലോ പറഞ്ഞ എല്ലാ കാര്യങ്ങളുടെയും കുറിപ്പുകൾ എഴുതാനുള്ള കഴിവ് ഏറ്റവും ശ്രദ്ധയുള്ള ഗവേഷകന് പോലും ഇല്ല എന്നതാണ് പ്രശ്നം. അതിലുപരി, അവർ കുറിപ്പുകൾ എടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, അവർ വേണ്ടത്ര നിരീക്ഷിച്ച് പരീക്ഷാർത്ഥികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറവാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് മിക്ക സമയത്തും ഗവേഷകർ അഭിമുഖങ്ങളും ചർച്ചകളും റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്നത്, അവസാനം, അവർക്ക് പ്രധാന വിവരങ്ങളുള്ള ഒരു വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ ഫയലുണ്ട്. പരീക്ഷകരുമായുള്ള ആശയവിനിമയത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഇത് ഗവേഷകരെ അനുവദിക്കുന്നു, അവർ ശ്രദ്ധ വ്യതിചലിക്കുന്നില്ല, അത് അവർക്ക് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദവുമാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, ഓഡിയോ, വീഡിയോ റെക്കോർഡിംഗുകളും അവയിൽ ചില പ്രശ്നങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു. അവയിലൊന്ന്, റെക്കോർഡ് ചെയ്ത ഉള്ളടക്കത്തിൽ നിന്ന് തലയോ വാലുകളോ ഉണ്ടാക്കുന്നത് പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതിനാൽ, ഇത് പരിഹരിക്കാൻ എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും? ഒന്നാമതായി, പരീക്ഷാർത്ഥികളുടെ എല്ലാ അഭിപ്രായങ്ങളും ഉത്തരങ്ങളും അഭിപ്രായങ്ങളും ആരെങ്കിലും ശരിയായി രൂപപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്. ഇവിടെയാണ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനുകൾക്ക് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയുന്നത്. ഗവേഷകർ ഒരു വീഡിയോയോ ഓഡിയോ റെക്കോർഡോ ട്രാൻസ്‌ക്രൈബുചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അവർക്ക് റെക്കോർഡിംഗിൻ്റെ മുഴുവൻ ഉള്ളടക്കവും തുടർന്നും ഉണ്ടായിരിക്കും, പക്ഷേ ഒരു രേഖാമൂലമുള്ള രൂപത്തിൽ. അതിനാൽ, ഗുണപരമായ ഡാറ്റ അവരുടെ മുന്നിൽ, കറുപ്പ് വെളുപ്പ് ആയിരിക്കും. ഈ ഘട്ടം പൂർത്തിയാക്കുമ്പോൾ, അവർക്ക് അവരുടെ ഗവേഷണത്തിൻ്റെ അടിത്തറയുണ്ട്. ടാസ്‌ക്കിൻ്റെ വളരെ ക്ഷീണിച്ച ഒരു ഭാഗം പൂർത്തിയായി, ഇവിടെ നിന്ന്, വ്യവസ്ഥാപിതമായ രീതിയിൽ ഡാറ്റ സ്ട്രക്ചർ ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാകുമെന്ന് നമുക്ക് പറയാൻ കഴിയും. കുറിപ്പുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നതിനും റിവൈൻഡുചെയ്യുകയോ വേഗത്തിൽ ഫോർവേഡ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്തുകൊണ്ട് ഒരു റെക്കോർഡ് നിരന്തരം മറിച്ചിടുന്നതിനുപകരം ഫലങ്ങളിലും അവരുടെ നിരീക്ഷണങ്ങളിലും മുഴുകാനുള്ള സാധ്യത ഗവേഷകർക്ക് ഇത് നൽകും. കൂടാതെ, ഒരു ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് കേവലം കുറിപ്പുകളേക്കാൾ വളരെ വിശ്വസനീയമാണ്, ഒരു രേഖാമൂലമുള്ള പ്രമാണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുന്നത് എളുപ്പമാകുമെന്ന് പരാമർശിക്കേണ്ടതില്ല, കാരണം നിങ്ങൾക്ക് മുഴുവൻ റെക്കോർഡിംഗുകളും പങ്കിടേണ്ടതില്ല, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് പകർത്താനാകും- ഒന്നോ രണ്ടോ ഖണ്ഡികകൾ ഒട്ടിക്കുക. അവസാനമായി പക്ഷേ, ഉള്ളടക്കത്തിന് ഒരു മൂർത്തമായ രൂപം ലഭിക്കും, അതിലൂടെ ഒരു നിശ്ചിത പാറ്റേൺ പിന്തുടരുന്നത് ലളിതമായിരിക്കും. പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ അടുക്കി അവ ശേഖരിക്കാനും പരസ്പരം താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഓപ്പറേറ്റിംഗ് ടൂളിലേക്ക് തിരുകാൻ കഴിയും, അവസാനം, അവ ഇൻഡക്റ്റീവ് വിശകലനം (ഒരു സിദ്ധാന്തം വികസിപ്പിക്കൽ) അല്ലെങ്കിൽ ഡിഡക്റ്റീവ് വിശകലനം (നിലവിലുള്ള ഒരു സിദ്ധാന്തം പരിശോധിക്കൽ) നടത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. . ഇത് അർത്ഥവത്തായ ഫലങ്ങൾ നേടാനും നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനും സഹായിക്കും, അത് പിന്നീട് ഒരു പഠനത്തിൻ്റെയോ ലേഖനത്തിൻ്റെയോ റിപ്പോർട്ടിൻ്റെയോ രൂപത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

നിങ്ങളുടെ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് സേവന ദാതാവായി Gglot തിരഞ്ഞെടുക്കുക

ഒരു ഗുണപരമായ ഡാറ്റാ ഗവേഷണം നടത്തുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ജോലിയാണ്. ഇതിന് വളരെയധികം സമർപ്പണം ആവശ്യമാണ്: ഗവേഷകർ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ഘടന ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും അവസാനം ഒരു നിഗമനത്തിലെത്തി ഒരു ശാസ്ത്രീയ രേഖയുടെ രൂപത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും വേണം. ഇത് തീർച്ചയായും സമയവും ഊർജവും എടുക്കുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ്.

നിങ്ങൾ ഒരു ഗവേഷകനാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളിൽ വേഗത്തിൽ എത്തിച്ചേരണമെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ജോലി സങ്കീർണ്ണമാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, എന്നാൽ അതേ സമയം ഫലങ്ങളുടെ ഫലത്തിലോ ഗുണനിലവാരത്തിലോ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല, ഞങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു നിങ്ങളുടെ ഗുണപരമായ ഗവേഷണത്തിൻ്റെ ഒരു ഘട്ടമായി നിങ്ങൾ ട്രാൻസ്‌ക്രൈബിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നു. നല്ല കാര്യം, ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന (നിങ്ങൾ ചെയ്യണം) ഒരു ഘട്ടമാണ്. പ്രൊഫഷണൽ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവന ദാതാവിൻ്റെ കൈകളിൽ നിങ്ങളുടെ രേഖകൾ നൽകുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തിലെ മറ്റ് പ്രധാനപ്പെട്ട ഘട്ടങ്ങൾക്കായി സമർപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സമയം ലഭിക്കും. അതേ സമയം, നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായ യഥാർത്ഥ ഉള്ളടക്കം മറ്റൊരു, കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമായ രൂപത്തിൽ തിരികെ ലഭിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസിക്കാം.

Gglot-ൽ ഒരു ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ഓർഡർ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വളരെ ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദമാണ്. നിങ്ങൾ ചെയ്യേണ്ടത് നിങ്ങളുടെ ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ റെക്കോർഡിംഗുകളും നിങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണുന്ന ചില വിവരങ്ങളും ട്രാൻസ്‌ക്രൈബർമാർക്ക് സഹായകരമാകാം (സ്പീക്കറുകളുടെ പേരുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അത്ര അറിയപ്പെടാത്ത ചില പദങ്ങളുടെ വിശദീകരണങ്ങൾ പോലെ). ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ തിരികെ അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അവയിലൂടെ കടന്നുപോകാനും ആവശ്യമെങ്കിൽ ചില ഭാഗങ്ങൾ എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും നിങ്ങൾക്ക് അവസരമുണ്ട്.

Gglot-ലെ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനിസ്റ്റ് ഇംഗ്ലീഷ് സംസാരിക്കുന്നവരാണ്, ഞങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാര ആവശ്യകതകൾ ഉയർന്നതിനാൽ അവർ ശ്രദ്ധാപൂർവം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. പരിശീലനം ലഭിച്ച പ്രൊഫഷണലുകളുമായി ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവർ ചുരുങ്ങിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ നിങ്ങളുടെ പ്രമാണങ്ങൾ വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് പകർത്തും. ഓഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ ഫയലിൻ്റെ ഗുണനിലവാരവും ദൈർഘ്യവും അനുസരിച്ച് ഡെലിവറി സമയം വ്യത്യസ്തമാണ്.

നിങ്ങളുടെ പ്രമാണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളെ വിശ്വസിക്കാനാകുമെന്നതിൻ്റെ രൂപരേഖയും പ്രധാനമാണ്: Gglot-ൽ രഹസ്യാത്മകത ഒരു വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ ടീമിലെ അംഗങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കണമെങ്കിൽ ഒരു വെളിപ്പെടുത്താത്ത കരാറിൽ ഒപ്പിടേണ്ടതുണ്ട്.

ഗുണനിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാ ഗവേഷകർക്ക് ഒരു നല്ല ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ ഒരു യഥാർത്ഥ ലൈഫ് സേവർ ആയിരിക്കുമെന്ന് നമുക്ക് ഒരിക്കൽ കൂടി ആവർത്തിക്കാനാകുമെന്ന് പറയപ്പെടുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സേവനങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ച് സ്വയം കണ്ടെത്തുക.