Los datos se pueden recopilar y analizar a corto plazo o proyecto en respuesta a situaciones o necesidades que surgen de vez en cuando. Un proyecto de recopilación de datos a corto plazo incluiría una fecha de inicio y una fecha de finalización, con entregables establecidos que se llevarán a cabo durante un cierto período de tiempo.
La mejor práctica es recopilar datos sobre una base continua y permanente, y analizar estos datos tan a menudo como se necesita para identificar, abordar y monitorear las barreras a las personas protegidas por código u otras personas en función de los motivos no codificados.
Los datos recopilados en un estudio de tiempo limitado pueden ser menos completos que los datos recopilados a través del monitoreo continuo. Esto se debe a que los estudios a corto plazo no permiten la evaluación de tendencias, patrones o cambios con el tiempo. Sin embargo, cuando los costos, el tiempo y los recursos son un factor, los estudios a corto plazo pueden ser la opción preferida para satisfacer las necesidades y los objetivos del proyecto.
Otros factores también pueden influir en la confiabilidad de los datos. Por ejemplo, las personas pueden modificar el comportamiento en el escrutinio durante el período de recopilación de datos.
Al planificar la mejor manera de recopilar datos en el Paso 4, es importante tener en cuenta las consideraciones prácticas y las mejores prácticas para abordar los desafíos logísticos que las organizaciones a menudo enfrentan en esta etapa del proceso. La implementación de un plan de recopilación de datos requiere atención a asuntos como:
- Obtener la aceptación de liderazgo senior y partes interesadas clave, dentro o fuera de la organización. Este grupo podría incluir juntas de directores, comités de gestión, representantes sindicales, empleados, grupos comunitarios, inquilinos, clientes y usuarios de servicios.
- Establecer un comité directivo o seleccionar una (s) persona (s) para ser consultado y responsable de todas las decisiones importantes sobre el proceso de recopilación de datos, como diseño, logística, gestión de la comunicación, coordinación y finanzas.
- Determinar quién recopilará los datos (por ejemplo, expertos o empleados capacitados).
- Identificar la logística, los recursos, la tecnología y las personas necesarias para desarrollar e implementar una iniciativa de recopilación de datos.
- Anticipar y abordar las preocupaciones clave de los interesados y preguntas sobre el proyecto.
- Diseño de una estrategia de comunicación y consulta que explicará la iniciativa de recopilación de datos y fomentará la tasa de participación más alta posible.
- Protección de la privacidad y la información personal mediante el uso de procedimientos cuidadosamente controlados para recopilar, almacenar y acceder a datos que cumplan con la privacidad, los derechos humanos y otras legislación. La dignidad y la confidencialidad deben ser respetadas.
- Minimizar el impacto y el inconveniente para las personas afectadas en el lugar de trabajo o en el entorno de servicio, lo que incluye elegir el mejor momento para recopilar los datos.
- Apuntar a la flexibilidad para permitir cambios sin grandes gastos o inconvenientes.
- Teniendo en cuenta un período de prueba o una fase piloto para permitirle mejorar y modificar los métodos de recopilación de datos, según sea necesario.
El paso 5 implica analizar e interpretar los datos recopilados. Ya sea que se utilizan métodos cuantitativos y/o cualitativos para recopilar datos, el análisis puede ser complejo, o menos, dependiendo de los métodos utilizados y la cantidad de datos recopilados.
¿Qué es el proceso de recoleccion?
Eso puede depender del tipo de deuda incurrida. Las deudas de tarjetas de crédito, las deudas médicas y las deudas de préstamos estudiantiles son los tipos más comunes de deuda enviados a los cobros, aunque los préstamos para automóviles, las facturas de servicios públicos, los préstamos personales y las facturas de teléfonos celulares también son bastante frecuentes.
Los acreedores pueden informar la deuda con un recaudador, o pueden ver. Las deudas asignadas aún son propiedad del acreedor, y la agencia de cobranza le quita las señales. Por ejemplo, con una deuda asignada, el recaudador no puede negociar un acuerdo o seguir acciones legales sin la autorización del acreedor.
Si una agencia de cobranza compra una deuda, el acreedor ya no tiene ninguna responsabilidad por la cuenta vencida.
Casi todos los cobradores de deudas trabajan en deudas asignadas por una tarifa de contingencia. Es decir, se les paga con un porcentaje de la cantidad total recaudada. Por lo general, se pagan porcentajes más altos por cuentas más antiguas.
Los cobradores de deudas primero usan cartas y llamadas telefónicas en su intento de contactar a los consumidores. El propósito de esto es doble: verificar la identidad del consumidor y persuadir al consumidor para que pague su deuda.
Dentro de los cinco días de este primer contacto con el consumidor, el recaudador debe emitir una carta de validación de deuda. Esta carta es requerida por la Ley de prácticas de cobro de deudas justas (FDCPA).
La carta de validación de la deuda debe incluir lo siguiente:
- El monto total de la deuda.
- El nombre del acreedor que busca el pago.
- Una declaración que indica que, a menos que el consumidor disputa la deuda dentro de los 30 días posteriores al primer contacto, el recaudador asume que la deuda es válida.
¿Cómo se realiza el proceso de recolección de datos?
Es apropiado especificar cómo no hay procesos dogmáticos sobre el asunto a partir de la preparación de la fecha. De hecho, cada marco se personaliza de acuerdo con el tipo de datos, el uso previsto en el procesamiento, los sistemas y las herramientas de software utilizadas por los científicos de datos.
Cada compañía prepara los datos a su manera, pero para tener una referencia general, de extremo a extremo, de la preparación de datos podemos referirnos a seis fases fundamentales, que coinciden esencialmente con lo que podríamos definir los requisitos mínimos, en términos cualitativos. y procedimiento, de una acción preparatoria correcta en el conjunto de datos.
También debe especificarse que estas operaciones casi nunca se llevan a cabo de una manera completamente manual, pero mediante el uso de software especial capaz de automatizar las fases de preparación, reduciendo significativamente los tiempos y la complejidad que se derivan especialmente cuando se trata de grandes numéricos, como en el en el caso de big data.
El software utilizado para la preparación de datos sigue a las lógicas de autoservicio, con interfaces gráficas y paso a cabo que pueden ofrecer una visión unificada de las operaciones a través de un cómodo tablero de resumen. Es la razón por la cual las herramientas de optimización de preparación de datos están cada vez más integradas en las plataformas de software de análisis de negocios y/o la inteligencia empresarial. La integración de herramientas basadas en tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático, para operar de manera inteligente en los datos, con el fin de optimizar su estructuración y uso en cada fase preparatoria, también es más frecuente.
La primera fase de la preparación de datos ve la recopilación de datos relevantes de varias fuentes, como sistemas operativos, sistemas IoT, almacén de datos y catálogos de datos existentes. También es posible adquirir datos del conjunto de datos externos e implementarlo ad hoc para los fines requeridos. En esta fase, se llevan a cabo varias comprobaciones en los datos para controlar su funcionalidad en detalle con respecto al uso que se realizarán.
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