¿Qué es el Procesamiento de Datos en la Investigación? – Lucid

A través del procesamiento de datos, las empresas pueden obtener información valiosa, tomar decisiones comerciales informadas y asegurar una ventaja competitiva al reducir los datos para obtener la información más precisa y confiable. Cuando conoce la importancia del procesamiento de datos en la investigación cuantitativa y puede implementar con éxito estos métodos, puede desarrollar mejores resultados para su negocio.

¿Qué Es el Procesamiento de Datos en los Métodos de Investigación?

El procesamiento de datos en investigación es la recopilación y traducción de un conjunto de datos en información útil y valiosa. A través de este proceso, un investigador, ingeniero de datos o científico de datos toma datos sin procesar y los convierte en un formato más legible, como un gráfico, informe o gráfico, ya sea manualmente o a través de una herramienta automatizada. El investigador utilizará esta información para obtener información, resolver problemas, hacer mejoras y, en última instancia, generar mejores resultados.

¿Cuáles Son las Etapas del Procesamiento de Datos?

El ciclo de procesamiento de datos incluye varios pasos. Aunque cada etapa tiene un orden específico, todo el proceso se repite cíclicamente.

Recopilación

La recopilación de datos es el proceso de extracción de datos de fuentes disponibles, como almacenes de datos y lagos de datos. Los datos sin procesar pueden venir de varias formas, desde el comportamiento del usuario hasta las cifras monetarias, los estados de beneficios y las cookies web.

El tipo de datos sin procesar que recopile tendrá un impacto significativo en la salida que produzca más adelante. Los investigadores deben buscar fuentes precisas, confiables y completas para obtener hallazgos válidos y utilizables.

Preparación

A través de la preparación de datos, pulirá, organizará, filtrará y examinará los datos sin procesar en busca de errores. La etapa de preparación de los datos tiene por objeto eliminar los datos incorrectos, redundantes o incompletos y convertirlos en una forma adecuada para su posterior procesamiento y análisis. El objetivo de la etapa de preparación es lograr la más alta calidad posible.

Entrada

La etapa de entrada es la primera etapa en la que los datos sin procesar comienzan a parecerse a la información utilizable. Una vez que los datos estén limpios, los introducirá en un destino correspondiente, como un almacén de datos o un software de gestión de relaciones con los clientes (CRM), y los traducirá a un idioma compatible para estos sistemas. Puede introducir estos datos utilizando numerosas fuentes de entrada, incluidos teclados, escáneres o digitalizadores.

Procesamiento

A continuación, comenzará a procesar los datos almacenados en su computadora durante la etapa de entrada de datos. Puede realizar el procesamiento de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para generar la entrada deseada, pero el procesamiento variará en función de las fuentes de datos y el uso de salida previsto. Puede utilizar los datos de la etapa de procesamiento de diversas maneras, desde la creación de diagnósticos médicos hasta la determinación de las necesidades de los clientes y el trazado de conexiones entre patrones de publicidad.

Salida

A través de esta etapa, los datos se vuelven utilizables y pueden ser interpretados por científicos que no son de datos. Estos datos traducidos son legibles y a menudo se presentan en imágenes, gráficos, texto, audio y videos. Una vez interpretados, los miembros de la empresa pueden autoservicio los datos para sus proyectos de análisis.

Almacenamiento

Después de procesar los datos correctamente, toda la información restante debe almacenarse para su uso posterior. Cuando las empresas almacenan correctamente sus datos, siguen cumpliendo con la legislación de protección de datos y promueven medios más rápidos y fáciles de acceder a la información cuando lo necesitan. También pueden utilizar estos datos como entrada en el siguiente ciclo de procesamiento.

¿Cuáles Son los Tres Métodos de Procesamiento de Datos?

Puede elegir entre tres métodos principales de procesamiento de datos en función de sus necesidades:

Procesamiento manual de datos: A través de este método, los usuarios procesan los datos manualmente, lo que significa que llevan a cabo cada paso sin usar electrónica o software de automatización. Aunque este método es el menos costoso y requiere recursos mínimos, puede llevar mucho tiempo y tiene un mayor riesgo de producir errores.

Procesamiento mecánico de datos: El procesamiento mecánico implica el uso de máquinas y dispositivos para filtrar datos, como calculadoras, prensas de impresión o máquinas de escribir. Este método es adecuado para tareas de procesamiento de datos simples y produce menos errores, pero es más complejo que otras técnicas.

Procesamiento electrónico de datos: Los investigadores procesan datos utilizando software y tecnologías de procesamiento de datos modernos, donde alimentan un conjunto de instrucciones al programa para analizar los datos y crear una salida de rendimiento. Aunque este método es el más caro, también es el más rápido y confiable para generar resultados precisos.

Los Beneficios del Procesamiento de datos en la Investigación Cuantitativa

Cuando utiliza el procesamiento de datos en la investigación cuantitativa, su empresa experimentará una gama de beneficios:

• Creación de informes más fácil
• Mayor velocidad de procesamiento
• Reducción de costos
• Almacenamiento simple
• Mayor precisión de los datos
• Cumplimiento normativo
• Seguridad mejorada
• Colaboración fluida

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