Entrada de datos manuales:
* encuestas: Cuestionarios (en papel o en línea) utilizados para recopilar información de las personas.
* Formularios: Formularios en papel o digitales utilizados para recopilar datos estructurados, a menudo utilizados en empresas y procesos administrativos.
* Observación: Registrando datos observando directamente eventos o comportamientos. Esto se puede estructurar (usando una lista de verificación) o no estructurado (tomando notas).
* Entrevistas: Recopilación de datos a través de conversaciones estructuradas o no estructuradas con individuos.
Captura de datos automatizada:
* raspado web: Extraer datos de sitios web utilizando scripts automatizados.
* Integración de API: Recuperación de datos directamente de otras aplicaciones o bases de datos a través de interfaces de programación de aplicaciones.
* Reconocimiento de caracteres ópticos (OCR): Convertir imágenes escaneadas de texto (como documentos o recibos) en texto editable.
* escáneres de código de código de barras/QR: Capturar rápidamente datos codificados en códigos de barras o códigos QR.
* rfid (identificación de radiofrecuencia): Uso de etiquetas adjuntas a objetos para rastrear su movimiento e identificarlas automáticamente.
* sensores: Recopilar datos de entornos físicos utilizando varios sensores (temperatura, presión, movimiento, etc.). Esto forma la base de la recopilación de datos IoT (Internet de las cosas).
* Registro de datos: Registro automáticamente los datos de máquinas o sistemas a lo largo del tiempo.
* raspado de pantalla: Similar al raspado web, pero se centró en extraer datos de las interfaces de usuario de aplicaciones de software específicas.
Técnicas híbridas:
Estos a menudo implican una combinación de métodos manuales y automatizados:
* Importación/exportación de datos: Transferencia de datos entre sistemas utilizando formatos de archivo como CSV, Excel o bases de datos. A menudo requiere una configuración y limpieza manual.
* Entrada de datos basada en formularios con validación automatizada: Formularios con campos de datos pre-rellenos o validados automáticamente.
Consideraciones al elegir una técnica:
* precisión: ¿Qué tan confiables son los datos recopilados utilizando el método elegido?
* Costo: ¿Cuáles son las implicaciones financieras de usar una técnica específica?
* Tiempo: ¿Cuánto tiempo se requiere para la recopilación y el procesamiento de datos?
* escalabilidad: ¿Puede la técnica manejar cantidades crecientes de datos?
* Calidad de datos: ¿Qué tan limpios y consistentes son los datos recopilados? Requiere pasos de limpieza y validación independientemente del método.
* Privacidad y seguridad: El cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos (GDPR, CCPA, etc.) es crucial al elegir e implementar métodos de captura de datos.
La mejor técnica de captura de datos variará según las necesidades específicas del proyecto. A menudo, una combinación de técnicas se utiliza para maximizar la eficiencia y la precisión.