i. Entrada de datos:
1. Preparación:
* Comprender los datos: Conozca el formato requerido, los tipos de campo (texto, número, fecha, etc.) y cualquier regla de validación (por ejemplo, restricciones de longitud, caracteres permitidos). Consulte los diccionarios de datos o la documentación si está disponible.
* Prepare la entrada: Reúna todos los datos necesarios de antemano. Esto evita errores e interrupciones durante la entrada. Use unidades y abreviaturas consistentes.
* Verifique la confiabilidad de la fuente de datos: Asegúrese de que los datos que ingrese sean precisos y de una fuente confiable.
2. Entrada de datos:
* precisión: Verifique dos veces cada entrada para obtener precisión antes de pasar a la siguiente. Use funciones de validación de datos dentro del software para capturar errores (por ejemplo, campos requeridos, verificaciones de tipo de datos).
* consistencia: Mantener un formato constante durante todo el proceso de entrada de datos. Use capitalización estándar, puntuación y abreviaturas.
* Eficiencia: Utilice atajos de teclado y características de automatización siempre que sea posible para optimizar el proceso.
* Copia de seguridad de datos: Si ingresa grandes conjuntos de datos, considere crear copias de seguridad regulares para evitar la pérdida de datos.
3. Verificación:
* Datos de revisión: Después de ingresar a un lote de datos (un número razonable determinado por el contexto y la complejidad de los datos), revíselo para obtener precisión y consistencia.
* Verificaciones de manchas: Realice las verificaciones de puntos aleatorios durante el proceso de entrada para identificar y corregir errores temprano.
* Validación de datos: Use reglas de validación incorporadas dentro del software para detectar inconsistencias y datos no válidos. Considere métodos de validación adicionales si es necesario.
ii. Guardar de datos:
1. Convenciones de nombres:
* Consistente y descriptivo: Use una convención de nomenclatura clara y consistente para archivos. Incluya información relevante como fecha, nombre del proyecto y tipo de datos (por ejemplo, "ProjectX_SalesData_2024-10-27.CSV").
* Evite caracteres especiales: Use solo caracteres alfanuméricos y subrayos en los nombres de archivo para evitar problemas de compatibilidad.
2. Almacenamiento de archivos:
* Ubicaciones designadas: Guarde los archivos en las unidades o carpetas de red designadas, siguiendo las pautas de la organización.
* Control de versión: Utilice los sistemas de control de versiones (como GIT) o un sistema de copias de seguridad numeradas (por ejemplo, "file_v1.csv", "file_v2.csv") para rastrear los cambios y evitar sobrescribir datos importantes.
* Tipo de archivo: Use los formatos de archivo apropiados que sean compatibles con el software previsto y minimicen el tamaño del archivo cuando sea posible (CSV, Excel, bases de datos, etc.)
3. copia de seguridad:
* copias de seguridad regulares: Implemente un programa de respaldo regular para evitar la pérdida de datos debido a fallas de hardware, errores de software o deleciones accidentales.
* Múltiples ubicaciones de respaldo: Almacen las copias de seguridad en múltiples ubicaciones (por ejemplo, disco duro local, unidad externa, almacenamiento en la nube) para proteger aún más los datos.
4. metadatos:
* Documentación: Documente información importante sobre los datos, como su fuente, fecha de creación y cualquier nota relevante. Esto es crucial para el uso y el análisis futuro.
Estas mejores prácticas deben formalizarse en un SOP escrito específico para cada aplicación y tipo de datos. El SOP debe ser accesible para todo el personal involucrado en la entrada y el ahorro de datos. El entrenamiento regular en el SOP también es crucial para garantizar una adherencia constante.