La recopilación es la primera fase del proceso de procesamiento de datos. Los datos se extraen de las fuentes disponibles, como Data Lake y Data Warehouse. Es importante que las fuentes de datos disponibles sean confiables y bien construidas, de modo que los datos recopilados (y posteriormente utilizados como información) sean de la mejor calidad posible.
Una vez recopilados, los datos ingresan a la fase de preparación. La preparación de datos, a veces también llamada «preelaboración», es la fase en la que los datos sin procesar están limpios y organizados para la siguiente fase del proceso de procesamiento. Durante la preparación, los datos sin procesar se verifican rigurosamente para evitar la presencia de errores. El propósito de esta fase es de hecho eliminar los datos no buenos (redundantes, incompletos o incorrectos) y comenzar a seleccionar datos de calidad excelentes para llegar a la mejor inteligencia comercial posible.
Luego, los datos limpios se cargan en el sistema de destino (por ejemplo, un CRM, un sistema de Salesforce o un almacén de datos como desplazamiento al rojo) y se traducen en un lenguaje comprensible por este sistema. La entrada de datos es la primera fase en la que los datos sin procesar comienzan a asumir la forma de información utilizable.
Durante esta fase, los datos cargados en el sistema en la fase anterior se procesan en realidad para la interpretación. El procesamiento se lleva a cabo mediante algoritmos de aprendizaje automático, incluso si el proceso puede variar ligeramente dependiendo de la fuente de datos procesados (lago de datos, redes sociales, dispositivos conectados, etc.) y su propósito (análisis de esquemas de publicidad, diagnóstico de médicos que comienzan de dispositivos conectados, determinación de las necesidades de los consumidores, etc.).
¿Cómo hacer una recolección de datos?
En el marco DMAIC del método Six Sigma, se crea un plan de recopilación de datos durante la fase de medida. Un gerente de proyecto que ya tiene una capacitación Six Sigma Green Belt sabrá que es una herramienta útil para enfocar sus esfuerzos. Es un documento detallado que describe los pasos exactos, así como la secuencia que debe seguirse para recopilar los datos para el proyecto Six Sigma dado.
El entrenamiento de Green Belt es una buena manera de aprender más sobre cómo un plan de recopilación de datos encaja en el proceso DMAIC fuera de lo que discutiremos en este artículo.
Un plan de recopilación de datos asegura que todos, que trabajen en un proyecto Lean Six Sigma, estén en la misma página con respecto al plan de datos. También garantiza que esta información se canalice correctamente a las partes interesadas correctas en la organización que nos ayudarán con nuestras necesidades de datos. El propósito del plan es asegurarse de que los datos recopilados sean significativos y válidos y que todos los datos relevantes se recopilen simultáneamente, el XS y el YS.
Necesitamos un plan de recopilación de datos aquí porque queremos ser eficientes al no desperdiciar recursos en la recopilación de datos que sean irrelevantes para el proyecto o no utilizables. Al crear un plan de recopilación de datos, podemos centrar nuestros esfuerzos en responder preguntas específicas que tengan valor comercial. Este enfoque dirigido con un plan de recopilación de datos nos ayuda a evitar localizar y medir datos solo para hacerlo.
El primer paso para crear un plan de recopilación de datos es identificar las preguntas que queremos responder. Nuestros datos deben ser relevantes para el proyecto. La razón completa para tener un proyecto DMAIC es mejorar un proceso. Por lo tanto, estas preguntas deben centrarse en cuál es la realidad de nuestro proceso bajo el estado actual o status quo. La mejor práctica es usar el diagrama SIPOC como guía para la recopilación de datos. También necesitamos descubrir el tipo de medidas o métricas que queremos incluir.
¿Cómo se realiza una recolección de datos?
La recopilación de datos del cliente tiene como objetivo reunir información sobre sus clientes y construir una amplia base de datos al servicio de su comunicación y sus desafíos.
De hecho, un buen uso de la información recopilada permite profundizar el conocimiento de sus clientes y mantener con ellos una relación personalizada. Concretamente: cuanto más sus clientes le proporcionarán información sobre ellos y más podrá satisfacer sus necesidades.
Y eso no es todo ! También mejorará la imagen de su marca: si sus clientes están satisfechos, no dudarán en decirlo. Y sí para 1 de cada 3 consumidores, las recomendaciones son un punto de contacto decisivo1. Finalmente, la recopilación de datos le permite desarrollar su facturación, ya que podrá mejorar sus productos de acuerdo con los comentarios de sus clientes y, por lo tanto, lógicamente aumenta sus ventas. ¿Pero cómo recopilar estos datos famosos exactamente?
Hagamos un balance de los diversos medios de colección…
Un programa de fidelización es un sistema de marketing que identifica y recompensa a los clientes que compran regularmente y/o son fieles a una marca. Al ofrecer a sus clientes que se registren para un programa de fidelización, usted recopila su información (fecha de cumpleaños, frecuencia de compra, gama de productos comprados, canasta promedio, etc.) y conocerlos mejor para ofrecerles ventajas adecuadas para sus necesidades.
¿Qué son las técnicas de recolección de datos y cuáles son?
La organización de la gestión de datos depende del tamaño de la empresa individual. Hay diferentes tipos de soluciones integradas disponibles en el mercado. Algunos se conciben en particular para la evaluación y el uso óptimo de los datos disponibles, por ejemplo para fines publicitarios. Otro enfoque está orientado al aumento de la productividad mediante el uso de todos los datos disponibles. Las posibles soluciones son:
- Sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP): estos sistemas ofrecen el enfoque más completo. Todos los recursos de la Compañía se tienen en cuenta en los ERP, que incluyen personal, medios de trabajo y materiales. Entre los productores comerciales más conocidos, Sage, Sage, Oracle y Microsoft incluyen. Sin embargo, también hay soluciones de software gratuitas como Odoo y Openz.
- Gestión de datos maestros (gestión centralizada de datos maestros): centralización y procesamiento de los datos críticos de una empresa, incluidos los datos de los colaboradores, los de los clientes e información sobre los medios de trabajo. El objetivo es obtener una calidad uniforme de datos y un aumento en su usabilidad. Este enfoque se utiliza principalmente en los sistemas ERP.
- Sistemas de gestión de contenido (CMS): son principalmente sistemas de gestión computarizados, por ejemplo, en forma de una intranet central para la empresa. Debido a su alta flexibilidad, también son posibles otros aspectos, como la gestión de los módulos y la integración de bases de datos.
- Sistemas de gestión de documentos (DMS): es una rama de la gestión de datos; Estos sistemas ponen a disposición de los módulos y ofrecen funciones como la conservación y el almacenamiento.
La gestión de datos es un proceso dinámico que requiere un ajuste continuo a las necesidades del momento. Esto determina los nuevos desafíos cada vez.
Los volúmenes de datos aumentan cada vez más. El resultado son los altos requisitos en términos de escalabilidad de las recuerdos y la capacidad de respaldo, así como la organización y la disponibilidad de los datos necesarios. Cuanto mayores son las cantidades de datos que se pueden recopilar, más importante será el aspecto de la minimización de los datos. Por lo tanto, la información importante del filtro debería convertirse en un aspecto cada vez más prioritario.
Los gerentes de sistemas de red están atrapados con siempre nuevos peligros. Entre estos, el robo de información perpetrado con técnicas de ingeniería social y sabotaje a través de troyanos de cifrado, solo por nombrar algunos. Cuanto más una empresa digitaliza sus activos de datos, más aumenta su dependencia de la funcionalidad del sistema utilizado. Por esta razón, es importante mantener constantemente actualizado sobre nuevos riesgos y adoptar medidas preventivas contra cualquier fallas de hardware o la imposibilidad de acceder a sus sistemas.
La introducción del GDPR trajo mucha incertidumbre y ha pedido a las empresas un alto gasto de tiempo y recursos para adaptarse. No obstante, no es poco probable que otras prescripciones o cambios en las leyes actuales sigan esta regulación que también puede concierne al plan de gestión de datos.
¿Qué es recolección de datos para niños de primaria?
La recopilación de datos en el entorno escolar es crucial para los educadores y otro personal administrativo escolar. Como maestro, es importante evaluar el nivel de comprensión del estudiante del concepto dado, así como enseñar a sus estudiantes de manera efectiva que cumpla con sus diversos estilos de aprendizaje. La recopilación de datos también es necesaria para estudiantes con un plan de educación individualizado (IEP) ya que la documentación del progreso es exigida por la Ley de personas con discapacidades.
Observar a los niños en su entorno natural le permite comprender sus comportamientos y procesos de pensamiento académico. Mire a los niños completar varias tareas en el aula y simplemente escriba la forma en que se resuelven los problemas o completan tareas. Además, registre sus pensamientos mientras observa al niño. Asegúrese de anotar interacciones con otros estudiantes, así como cualquier inquietud que note durante el período de observación.
Una entrevista le permite comprender al niño desde su propia perspectiva. Cree una serie de preguntas para hacerle al estudiante que se relacione con el tipo de datos que está recopilando. Pregúntele al estudiante sobre sus gustos, disgustos, miedos y pensamientos. Use esta información para ayudar a desarrollar tareas que su alumno disfrutará. Simplemente preguntarle al estudiante cómo se siente acerca de una situación dada a menudo le permite obtener una idea de por qué el estudiante se desempeña en la forma en que lo hace.
Recopile datos sobre el rendimiento académico a través de una variedad de técnicas de evaluación basadas en el rendimiento. Use carteras para obtener una imagen amplia de la comprensión de un estudiante de un tema determinado. Pídale al estudiante que presente una junta de información de pósters a la clase sobre una unidad temática y use esto como una evaluación final de su comprensión general del tema. Una evaluación basada en el rendimiento le permite recopilar datos sobre su estudiante como un método alternativo para cuestionarios y pruebas.
Una evaluación del comportamiento del niño le proporciona datos que son cruciales para comprender por qué un niño se comporta de una manera determinada. El comportamiento es un aspecto importante del desempeño escolar de un niño para evaluar porque corregir un problema de comportamiento a menudo mejora el rendimiento académico del niño. Invite a un especialista en comportamiento a que venga a su clase para observar a un estudiante en particular y luego pídele que prepare una evaluación de comportamiento funcional (FBA) en ese niño. Luego puede usar esto para proporcionar datos para una reunión IEP y alterar su clase para satisfacer mejor las necesidades del estudiante.
¿Qué es la recolección de datos para primaria?
La recopilación de datos primarios es el proceso de recopilación de datos de una fuente en vivo, como un ser humano. El objetivo de la recopilación de datos primarios es recopilar datos que sean lo más precisos y completos posible. Estos datos se pueden utilizar para mejorar la calidad de vida de las personas y el medio ambiente. Hay dos tipos de recopilación de datos primarios: en línea y fuera de línea.
La recopilación de datos primarios es el proceso de recopilación de datos de una fuente del mundo real, como un cliente o usuario. Esto se puede hacer manualmente o por medios automatizados.
Hay tres tipos principales de recopilación de datos primarios: modo cualitativo, cuantitativo y mixto. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas.
La recopilación de datos primarios cualitativos es el tipo más importante para la investigación porque le permite recopilar información rica que puede usarse para mejorar sus productos o servicios. Sin embargo, es difícil interpretar y usar estos datos de una manera que sea útil para las decisiones comerciales. La recopilación de datos primarios cuantitativos es buena para medir cómo las personas usan su producto o servicio, pero no le permite comprender muy bien sus pensamientos y sentimientos. El modo mixto recopilación de datos primarios combina elementos de métodos cualitativos y cuantitativos; Esto hace que sea más fácil obtener ideas valiosas sin sacrificar la precisión.
La recopilación de datos primarios cualitativos es una forma de investigación que implica la recopilación de datos de manera no estructurada. Este tipo de recopilación de datos puede ser útil para obtener una comprensión más profunda de un tema o fenómeno. Puede ser útil cuando desea explorar un problema desde muchas perspectivas diferentes. También puede ser útil cuando desea recopilar información sobre las opiniones y sentimientos de las personas sobre un tema o fenómeno. Además, la recopilación de datos primarios cualitativos puede ser útil cuando desea explorar cómo las personas piensan sobre un problema o problema en particular.
¿Qué es la recolección de los datos?
Después de identificar los datos disponibles, es posible continuar con la recopilación. La recopilación de datos es un proceso de recopilación automática de sus datos en una sola plataforma. De hecho, los datos a menudo se dispersan en varios documentos y los recopilan manualmente requiere tiempo y compromiso.
A continuación se muestra un patrón resumido de los datos emitidos durante la vida de un edificio:
- Centralizar todos los datos en una sola plataforma, para facilitar el acceso a la información para las diferentes partes en cuestión;
- Facilite la comprensión del consumo de energía de sus bienes y comience un proceso efectivo de gestión de la energía.
Según las estimaciones, los gerentes del sector inmobiliario dedican el 30% de su tiempo a la recopilación de datos y su entrada en el archivo de Excel. La recopilación automática de datos permite a los gerentes ahorrar tiempo, centrándose así en actividades con un mayor valor agregado.
- Centralizar todos los datos en una sola plataforma, para facilitar el acceso a la información para las diferentes partes en cuestión;
- Facilite la comprensión del consumo de energía de sus bienes y comience un proceso efectivo de gestión de la energía.
La recopilación de datos se está volviendo esencial para facilitar el acceso a las partes interesadas y hacer que la gestión de la energía. ¿No te hemos convencido todavía? ¡Descubra cómo un gran grupo minorista ha ahorrado 4 millones de euros en su presupuesto de energía gracias a la recopilación de datos!
Artículos Relacionados:
- Herramientas para recopilar datos: las mejores maneras de recopilar y analizar información
- Herramientas para recopilar datos: las mejores aplicaciones y plataformas para ayudarte a recopilar y analizar datos
- Instrumentos de recolección de datos: ¿cuáles son los mejores para tu proyecto?
- Las mejores técnicas para recolectar datos para tu negocio
- Imágenes de lógica: las mejores imágenes para ayudar a entender la lógica
