1. Métodos de recolección:
* encuestas: Cuestionarios (en papel o en línea) Recopile información directamente de las personas.
* Entrevistas: Conversaciones estructuradas o no estructuradas para recopilar datos cualitativos y cuantitativos.
* Observaciones: Observación sistemática y grabación de comportamientos o eventos. Puede ser estructurado (lista de verificación) o no estructurado (notas de campo).
* Experimentos: Configuración controlada para probar hipótesis y recopilar datos sobre las relaciones de causa y efecto.
* Grupos focales: Discusiones moderadas con pequeños grupos para explorar opiniones y perspectivas.
* Documentos y registros: Informes, archivos, bases de datos, artículos, etc. existentes
* Sensores y dispositivos: Dispositivos de IoT, wearables, cámaras, rastreadores GPS recopilan automáticamente datos.
* raspado web: Extracción de datos de sitios web.
* Monitoreo de redes sociales: Seguimiento de conversaciones y tendencias en plataformas de redes sociales.
2. Métodos de grabación:
* Entrada manual: Escritura a mano, escribiendo hojas de cálculo o bases de datos.
* Entrada de datos automatizada: Datos capturados directamente por sensores o dispositivos.
* Reconocimiento de caracteres ópticos (OCR): Convertir documentos escaneados en texto editable.
* grabación de audio/video: Capturando entrevistas, observaciones o eventos.
* Formularios digitales: Formularios en línea que registran automáticamente las respuestas.
3. Métodos de almacenamiento:
La elección del almacenamiento depende del tipo y la cantidad de datos, necesidades de seguridad y presupuesto.
* Sistemas basados en papel: Archivo de archivos, archivos físicos. Esto se está volviendo cada vez más raro para grandes conjuntos de datos.
* Software de hoja de cálculo: Microsoft Excel, Hojas de Google (para conjuntos de datos más pequeños).
* Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS): Bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle) o bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra) para datos estructurados y no estructurados. Estos se utilizan para conjuntos de datos grandes y complejos.
* Almacenamiento en la nube: Servicios como AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage ofrecen almacenamiento escalable y seguro.
* DULLOS DUROS LOCALES Y ALMACENAMIENTO ADECTADO DE NETA (NAS): Para almacenar datos en el sitio.
* ALMACHOS DE DATOS Y LACOS DE DATA: Soluciones de almacenamiento de datos a gran escala para análisis e inteligencia empresarial.
Formatos de datos:
Los datos se almacenan en varios formatos dependiendo de su tipo y uso previsto:
* archivos de texto (.txt, .csv, .tsv): Formatos simples y legibles por humanos.
* Archivos de hoja de cálculo (.xlsx, .xls, .ods): Organizar datos en filas y columnas.
* Formatos de base de datos: Formatos propietarios específicos del sistema de base de datos.
* Archivos de imagen (.jpg, .png, .gif): Para almacenar datos visuales.
* archivos de audio (.mp3, .wav): Para almacenar grabaciones de audio.
* archivos de video (.mp4, .avi, .mov): Para almacenar grabaciones de video.
* json, xml: Formatos de datos estructurados a menudo utilizados para aplicaciones web.
Seguridad y privacidad de datos:
Las medidas de seguridad adecuadas son cruciales, incluyendo:
* Control de acceso: Limitando quién puede acceder a los datos.
* Cifrado: Protección de datos del acceso no autorizado.
* Copias de seguridad de datos: Creación de copias de los datos para evitar la pérdida de datos.
* Cumplimiento de las regulaciones: Adherirse a las leyes de privacidad de datos relevantes (por ejemplo, GDPR, CCPA).
En resumen, los métodos para recopilar, grabar y almacenar información son muy diversos y elegidos según los requisitos específicos del proyecto u organización. La tendencia es hacia la digitalización y la automatización, con un énfasis creciente en la seguridad y la privacidad de los datos.