¿Qué es la recopilación de datos?

¿Qué es la recopilación de datos?

La recopilación de datos es el proceso sistemático de reunir y medir información de diferentes fuentes que luego se utilizará para la toma de decisiones, generar información valiosa y potenciar los sistemas basados en datos.

La recolección de datos es la primera etapa en el ciclo de vida de los datos. Representa toda la información en bruto que se recopila para una organización antes de ser procesada, almacenada y analizada. No es lo mismo que la ingestión de datos, aunque ambos están estrechamente relacionados. La recolección de datos representa el “qué” —la información sin procesar que se está recopilando—, mientras que la ingesta de datos representa el “cómo” —el proceso de mover esos datos al ecosistema de una organización para su procesamiento, almacenamiento, análisis, toma de decisiones y acción.

Juntas, la recopilación y la ingesta de datos forman la base de un canal de datos que transporta la información desde la captura inicial hasta la obtención de información procesable. Primero se recopilan los datos, luego se incorporan, se almacenan y, por último, se utilizan.

La secuencia se puede visualizar así:

Recolección → Ingesta → Almacenamiento → Activación

Una recopilación de datos de calidad ayuda a garantizar que la información que ingresa al ecosistema de tu organización sea precisa y confiable, ya sean datos de eventos digitales que ocurren en la web, datos de sensores de dispositivos IoT o registros de sistemas empresariales.

Las organizaciones dependen de la recopilación de datos como un componente fundamental para impulsar una visión integral de sus datos, lo que genera información valiosa y respalda los análisis, el machine learning y la toma de decisiones empresariales en tiempo real.

Desafíos y soluciones en la recopilación de datos

La recopilación de datos a gran escala presenta desafíos técnicos y organizativos. Una estrategia y un diseño deliberados pueden ayudar a garantizar la exactitud, la privacidad y la coherencia en diversas fuentes.

Algunas áreas comunes con desafíos y posibles soluciones son:

1. Calidad de los datos

Desafío: Los datos incompletos, inconsistentes o duplicados pueden tener un impacto significativo en el análisis y generar estadísticas poco confiables.

Solución: Establecer estándares de calidad claros incluso antes de que comience la etapa de recolección de datos. Implémentalos a través de reglas de validación, vocabularios controlados y controles de calidad automatizados para que se cumplan dichos estándares y los errores se identifiquen y corrijan de inmediato.

2. Privacidad y cumplimiento

Desafío: Las regulaciones de privacidad de datos como el GDPR, la CCPA y la HIPAA evolucionan con el tiempo, lo que dificulta su manejo. Recopilar datos personales o sensibles introduce riesgos.

Solución: Aplicar los principios de privacidad por diseño para recopilar solo los datos necesarios. Implementar controles de acceso sólidos, garantizar que se otorgue el consentimiento y proteger las entradas sensibles mediante encriptación o anonimización. Realizar auditorías periódicas para establecer cómo y por qué se recopila la información.

3. Escalabilidad y rendimiento

Desafío: a medida que aumenta el volumen de datos en bruto, los sistemas deben escalar de manera confiable en tiempo real sin sacrificar la calidad.

Solución: Implementar arquitecturas distribuidas y sistemas de almacenamiento que sean escalables y que también manejen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los marcos de trabajo de procesamiento de flujos y las implementaciones de almacenamiento en la nube ayudan a capturar y procesar información sin comprometer el rendimiento.

4. Complejidad

Desafío: Los datos que se recopilan de diversas fuentes y sistemas pueden ser difíciles de estandarizar. Cuando los datos provienen de bases de datos heredadas, API en la nube e incluso plataformas de terceros, alinear diferentes formatos, estándares y cadencias puede resultar muy desafiante.

Solución: Utilice interfaces y API estándares y adáptese a esquemas y marcos de metadatos que estén bien documentados. Las organizaciones que planifican una integración exhaustiva como parte de su etapa de diseño pueden estandarizar los datos que provienen de diferentes fuentes. Esto reduce la complejidad en los procesos posteriores.

Fundamentos de la recopilación de datos

Los buenos principios de recopilación de datos son sistemáticos, intencionados y centrados en la calidad.

Sistemático: Recopilar datos a través de procesos bien definidos que utilicen métodos repetibles, no muestreos únicos o ad hoc.

Con propósito: Asegúrate de que los datos se puedan asociar a un propósito claro, que puede ser la generación de informes operativos, la investigación o el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Enfoque en la calidad: El objetivo siempre debe ser mantener altos estándares de precisión, integridad y coherencia mediante el establecimiento y la implementación de métricas de calidad de los datos.

Tipos de datos

Estructurados: se ajustan a modelos predefinidos. Por ejemplo, tablas relacionales que contienen transacciones de ventas o inventario.

Semiestructurados: incluyen formatos flexibles como JSON, XML o registros que contienen información etiquetada, pero no un esquema fijo.

No estructurados: abarcan videos, texto, imágenes y otras formas complejas que requieren métodos de almacenamiento y procesamiento especializados.

Proceso de recopilación de datos y mejores prácticas

El proceso de recopilación suele desarrollarse en cuatro etapas: planificación, implementación, aseguramiento de la calidad y documentación. Tratar cada paso con detenimiento garantiza que los datos permanezcan útiles y confiables desde el principio.
Sin una recopilación de datos confiable y segura desde el principio, toda la información y los análisis posteriores corren el riesgo de verse comprometidos.

1. Planificación

¿Cuáles son los objetivos clave y las preguntas de investigación específicas? ¿Qué deben responder los datos y qué valor aportarán? Identificar las fuentes clave, los métodos de recopilación y las limitaciones, y establecer métricas de éxito y umbrales de calidad de los datos. La evidencia de los programas de datos empresariales demuestra que unos objetivos claros y unas métricas de éxito definidas en la fase de planificación conducen a una mayor precisión y a un menor retrabajo a lo largo del ciclo de vida de los datos.

Una lista de verificación de planificación es útil y puede incluir preguntas como:

• ¿Qué problema o decisión se sustentará con estos datos?
• ¿Qué sistemas o personas los generan?
• ¿Con qué frecuencia se deben actualizar los datos?
• ¿Qué restricciones o regulaciones se aplican?

Considera realizar una prueba a pequeña escala o una prueba de concepto para perfeccionar tu enfoque de recopilación de datos antes de la implementación completa.

2. Implementación

Comienza por crear las herramientas adecuadas, como encuestas o la configuración de seguimiento. Elija tecnologías que faciliten la recopilación y estandaricen los formatos, las convenciones de nomenclatura y los procesos de validación. Es importante priorizar las medidas de seguridad y privacidad, usando transmisión encriptada (HTTPS, SFTP) y credenciales seguras para todos los intercambios de datos. Además, los flujos de trabajo automatizados minimizan el error manual y mejoran la consistencia.

3. Garantía y gestión de la calidad

Validar y verificar todos los datos para asegurarse de que sean confiables y detectar cualquier anomalía de forma temprana ejecutando scripts de validación, comparándolos con los rangos esperados y marcando los valores atípicos. El uso de dashboards o alertas automatizadas ayuda a sacar a la luz posibles problemas tan pronto como se recopilan los datos.

• Algunas de las mejores prácticas son:
• Muestreo regular para monitorear la calidad
• Cotejo de los recuentos de origen y destino
• Usar alertas automatizadas para archivos faltantes o retrasados
• Registro de los resultados de validación

4. Documentación y gestión de metadatos

Una documentación completa proporciona transparencia y replicabilidad, y puede ayudar a garantizar que otros puedan interpretar y reutilizar los datos de manera responsable. Los registros de auditoría y el control de versiones permiten a los equipos reproducir análisis y hacer un seguimiento de la evolución de los datos.

Registrar los metadatos que describen:

• Sistemas de origen y propietarios
• Métodos de recopilación
• Historial de versiones
• Políticas de acceso aplicables

Métodos de recopilación de datos

Según la fuente y el volumen de los datos, puede que diferentes métodos de recopilación sean apropiados. Se pueden agrupar en cuatro categorías principales: primarias, secundarias, automatizadas y a escala empresarial. Cada uno cumple diferentes propósitos según la fuente y el nivel de control.

Recopilación de datos primarios

Estos son datos que se han recopilado directamente de fuentes originales para un propósito específico.

Encuestas y cuestionarios: encuestas en línea, en papel o por teléfono. Las herramientas actuales pueden incluir Qualtrics, SurveyMonkey, Google Forms y aplicaciones móviles como ODK o KoBoToolbox.

Métodos de observación: observación directa, participante o estructurada. Las herramientas actuales pueden incluir sistemas de grabación de video, software de seguimiento del tiempo y plataformas de análisis del comportamiento.

Métodos experimentales: experimentos controlados, pruebas A/B o experimentos de campo. Las herramientas actuales pueden incluir Optimizely, VWO, software estadístico y marcos de prueba.

Métodos de entrevista: conversaciones estructuradas, semiestructuradas o no estructuradas. Las herramientas actuales pueden incluir Otter.ai, Rev y software de análisis cualitativo.

Recopilación de datos secundarios

Esta es información que se recopiló con un propósito y se puso a disposición para otro.

Fuentes de datos internas: Bases de datos de la empresa, sistemas CRM, registros operativos y dashboards de análisis. Las herramientas actuales pueden incluir Fivetran, Airbyte, Segment y mParticle.

Fuentes de datos externas: Conjuntos de datos públicos, informes de la industria, repositorios de datos abiertos o datos de terceros comprados. Las herramientas actuales pueden incluir plataformas de integración de API, mercados de datos y portales de datos gubernamentales.

Fuentes web y digitales: feeds de API, plataformas de redes sociales o web scraping para interacciones digitales. Las herramientas actuales pueden incluir Beautiful Soup, Scrapy, Selenium y frameworks de streaming como Kafka o Kinesis.

Recopilación de datos automatizada

Estos datos de gran volumen están automatizados para fluir de forma ininterrumpida, sin necesidad de trabajo manual. Los métodos automatizados son eficientes, pero se necesitan pipelines robustos y adaptables para el manejo de errores, el almacenamiento y la evolución del esquema.

Análisis web y seguimiento: métricas como vistas de página, comportamiento del usuario y conversiones mediante marcos de trabajo. Las herramientas actuales pueden incluir Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Segment y Amplitude.

Datos de IoT y sensores: flujos de datos continuos de dispositivos conectados, como sensores industriales, vehículos o wearables. Las herramientas actuales pueden incluir AWS IoT, Azure IoT Hub y soluciones de computación en el borde.

Datos generados por el sistema: registros capturados automáticamente, métricas de aplicaciones y eventos de máquinas para el monitoreo del rendimiento y la detección de anomalías. Las herramientas actuales pueden incluir Splunk, ELK Stack, Datadog y New Relic.

Soluciones empresariales de recopilación de datos

Estos datos se recopilan mediante análisis e informes a gran escala en múltiples sistemas y regiones.

Integración de inteligencia empresarial: El almacenamiento de datos, los sistemas de generación de informes y las plataformas de análisis reúnen la información para obtener una perspectiva unificada. Las herramientas actuales pueden incluir plataformas de BI (Tableau, Power BI, Looker), almacenes de datos en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift), plataformas de datos de clientes (CDP) y herramientas ETL/ELT.

En un entorno de Databricks, Delta Lake admite la agregación confiable, mientras que Unity Catalog proporciona una gobernanza centralizada. La capacitación en ingeniería de datos de Databricks ayuda a los equipos a desarrollar las habilidades para diseñar, gestionar y optimizar estos pipelines de datos empresariales.

Aplicaciones en el mundo real y casos de uso

La recopilación de datos impulsa el progreso. Conecta los conocimientos con la acción y ayuda a todas las industrias imaginables a innovar, adaptarse y servir mejor a las personas.

Negocios y marketing: la recopilación de datos de clientes impulsa la segmentación, la personalización y la medición del rendimiento. Los datos transaccionales, de comportamiento y demográficos contribuyen a una vista unificada del cliente que ayuda a identificar oportunidades de retención o crecimiento.

Salud y servicios financieros: En las industrias reguladas, la recopilación de datos precisa y segura es la base del modelado de riesgos, la generación de informes y el análisis predictivo. En el sector de la salud, los datos clínicos y los generados por los pacientes permiten el seguimiento de la salud de la población y la toma de decisiones basada en la evidencia. En las finanzas, respalda la detección de fraudes y la transparencia regulatoria.

Fabricación e IoT: Los dispositivos conectados recopilan datos de forma continua para supervisar el rendimiento, predecir las necesidades de mantenimiento y optimizar la producción. La visibilidad en tiempo real reduce el tiempo de inactividad y aumenta la eficiencia.

El futuro de la recopilación de datos

A medida que la tecnología evoluciona, la recopilación de datos se vuelve más inteligente, más rápida y más conectada. Cuatro tendencias principales están impulsando este cambio: la recopilación impulsada por IA, el streaming en tiempo real, el edge computing y la recopilación de datos unificada.

Tendencias emergentes

Colección potenciada por AI

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando la forma en que las organizaciones recolectan datos, ya que identifican nuevas fuentes, clasifican múltiples entradas y marcan problemas de calidad antes de que se propaguen. Esto ya significa menos trabajo manual, una recopilación más rápida y resultados más confiables, y la revolución de la IA apenas está comenzando.  

Transmisión en tiempo real

Los datos ahora se mueven en un flujo constante. En lugar de esperar las cargas programadas, la recopilación de datos en tiempo real significa que se puede generar información valiosa casi al instante, por lo que las organizaciones pueden responder en tiempo real a medida que suceden las cosas.

Edge Computing

Ahora que miles de millones de dispositivos conectados generan información cada segundo, gran parte de esos datos se procesan justo donde se crean: en el "borde". El manejo local reduce el tiempo de latencia (retraso), reduce las necesidades de ancho de banda y mejora la seguridad de la información sensible.

Recopilación de datos unificada

Las plataformas unificadas extraen información de múltiples sistemas a un único marco compartido. Esto facilita la gestión de los formatos y la coherencia, y la gestión de la privacidad y el consentimiento. Plataformas como Databricks Data Intelligence Platform unifican los datos de streaming y por lotes, lo que permite a los equipos gobernar y activar los datos desde un único lugar.

Preparación para lo que viene

Las organizaciones que establecen marcos de recopilación escalables y bien administrados de forma temprana tienden a adaptarse más rápidamente a medida que evolucionan las fuentes de datos, las tecnologías y los requisitos de cumplimiento.

A continuación, se muestra cómo su organización puede estar lista para lo que viene:

• Crear arquitecturas flexibles y escalables que puedan adaptarse a nuevas fuentes de datos.
• Incorpore los controles de gobernanza y cumplimiento desde el principio.
• Invierte en capacitación para fortalecer la alfabetización de datos en todos los equipos.
• Mejora continuamente las políticas de datos a medida que evolucionan las tecnologías y las regulaciones.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuál es la diferencia entre la recopilación de datos y la ingesta de datos?
La recopilación de datos se refiere al proceso de localizar y obtener datos sin procesar de diversas fuentes. La ingesta de datos es la etapa en la que los datos recopilados se transfieren a los sistemas para su posterior procesamiento o almacenamiento. La recopilación se refiere a lo que se obtiene, mientras que la ingesta se refiere a cómo se gestiona en la plataforma de su organización.

¿Por qué es importante la recopilación de datos?
Es una fuente de analíticas creíbles, informes e IA. Sin datos de entrada precisos y bien documentados, todo el proceso de obtener información valiosa, confiable y procesable se ve comprometido.

¿Cuáles son los principales métodos de recopilación de datos?
Algunos de los principales métodos son las encuestas, la observación, los experimentos, las entrevistas, los registros del sistema y el seguimiento digital automatizado. Según el tipo de datos y el propósito, cada método tiene sus ventajas.

¿Cómo pueden las organizaciones garantizar la privacidad y el cumplimiento en la recopilación de datos?
Deben limitar la recopilación a la información que sea absolutamente necesaria, utilizar técnicas de minimización y anonimización de datos y seguir las regulaciones locales como el GDPR y la CCPA. Dado que el entorno regulatorio cambia muy rápido, es importante revisar los procedimientos con regularidad para mantenerse en cumplimiento.

¿Qué desafíos surgen al escalar la recopilación de datos?
El volumen, la velocidad y la variedad pueden poner a prueba la infraestructura y los controles de calidad. La automatización, la gobernanza y la arquitectura escalable ayudan a mantener un rendimiento y una confiabilidad sólidos.