La recopilación de datos o recopilación de datos es el proceso de recopilar y medir información sobre variables específicas en un sistema establecido, que luego permite responder preguntas relevantes y evaluar resultados. La recopilación de datos es un componente de investigación en todos los campos de estudio, incluidas las ciencias físicas y sociales , las humanidades , [2] y los negocios . Si bien los métodos varían según la disciplina, el énfasis en garantizar una recopilación precisa y honesta sigue siendo el mismo. El objetivo de toda recopilación de datos es capturar evidencia que permita que el análisis de datos conduzca a la formulación de respuestas creíbles a las preguntas que se han planteado.
Independientemente del campo o la preferencia por definir los datos ( cuantitativos o cualitativos ), la recopilación precisa de datos es esencial para mantener la integridad de la investigación. La selección de instrumentos apropiados de recopilación de datos (existentes, modificados o recientemente desarrollados) y las instrucciones delineadas para su uso correcto reducen la probabilidad de errores .
La recopilación y validación de datos constan de cuatro pasos cuando se trata de realizar un censo y siete pasos cuando se trata de muestreo . [3]
Es necesario un proceso formal de recopilación de datos, ya que garantiza que los datos recopilados estén definidos y sean precisos. De esta manera, las decisiones posteriores basadas en los argumentos plasmados en los hallazgos se toman utilizando datos válidos. [4] El proceso proporciona tanto una base de referencia a partir de la cual medir como, en ciertos casos, una indicación de qué mejorar.
Las plataformas de gestión de datos (DMP) son sistemas centralizados de almacenamiento y análisis de datos, utilizados principalmente en marketing . Los DMP existen para compilar y transformar grandes cantidades de datos de oferta y demanda en información discernible. Es posible que los especialistas en marketing deseen recibir y utilizar datos de primera, segunda y tercera parte. [ se necesita aclaración ] Los DMP permiten esto, porque son el sistema agregado de DSP (plataforma del lado de la demanda) y SSP (plataforma del lado de la oferta). Los DMP son integrales para optimizar y futuras campañas publicitarias.
La razón principal para mantener la integridad de los datos es apoyar la observación de errores en el proceso de recopilación de datos. Esos errores pueden cometerse de forma intencionada ( falsificación deliberada ) o no intencionada ( errores aleatorios o sistemáticos ). [5]
Hay dos enfoques que pueden proteger la integridad de los datos y asegurar la validez científica de los resultados del estudio: [6]
El objetivo del control de calidad es la prevención, que es principalmente una actividad rentable para proteger la integridad de la recopilación de datos. La estandarización del protocolo, con descripciones completas y detalladas de los procedimientos para la recopilación de datos, es fundamental para la prevención. El riesgo de no identificar problemas y errores en el proceso de investigación a menudo se debe a directrices mal redactadas. Se enumeran varios ejemplos de tales fallas:
Existen serias preocupaciones sobre la integridad de los datos de usuarios individuales recopilados mediante la computación en la nube , porque estos datos se transfieren entre países que tienen diferentes estándares de protección para los datos de usuarios individuales. [7] El procesamiento de información ha avanzado hasta el punto en que los datos del usuario ahora se pueden usar para predecir lo que un individuo dice incluso antes de hablar. [8]
Dado que las acciones de control de calidad ocurren durante o después de la recopilación de datos, todos los detalles pueden documentarse cuidadosamente. Es necesaria una estructura de comunicación claramente definida como condición previa para el establecimiento de sistemas de seguimiento. No se recomienda la incertidumbre sobre el flujo de información, ya que una estructura de comunicación mal organizada conduce a un seguimiento laxo y también puede limitar las oportunidades de detectar errores. El control de calidad también es responsable de la identificación de las acciones necesarias para corregir las prácticas de recolección de datos defectuosas y también minimizar dichas ocurrencias futuras. Es más probable que un equipo no se dé cuenta de la necesidad de realizar estas acciones si sus procedimientos están escritos de manera vaga y no se basan en comentarios o educación.
Problemas de recopilación de datos que requieren una acción inmediata:
