Collecte de données

La collecte de données est l'approche systématique de la collecte et de la mesure de l'information provenant de diverses sources pour obtenir une image complète et précise d'une zone d'intérêt. La collecte de données permet à une personne ou une organisation de répondre à des questions pertinentes, d'évaluer les résultats et de faire des prédictions sur les futurs probabilités et les tendances.

La collecte précise de données est essentielle pour maintenir l'intégrité de la recherche, prendre des décisions commerciales éclairées et assurer l'assurance de la qualité. Par exemple, dans les ventes au détail, les données peuvent être collectées à partir d'applications mobiles, de visites de sites Web, de programmes de fidélisation et d'enquêtes en ligne pour en savoir plus sur les clients. Dans un projet de consolidation de serveur, la collecte de données inclurait non seulement un inventaire physique de tous les serveurs, mais aussi une description exacte de ce qui est installé sur chaque serveur - le système d'exploitation, le middleware et l'application ou la base de données supportée par le serveur.

Méthodes de collecte de données

Les enquêtes, les entretiens et les groupes de discussion sont des instruments principaux pour la collecte d'informations. Aujourd'hui, avec l'aide d'outils Web et d'analyse, les organisations peuvent également collecter des données à partir de périphériques mobiles, de trafic de site Web, d'activité de serveur, de périphériques IoT et d'autres sources pertinentes, selon le projet.

Big Data et collecte de données

Les grandes données décrivent des quantités volumineuses de données structurées, semi-structurées et non structurées collectées par les organisations. Mais parce qu'il faut beaucoup de temps et d'argent pour charger de grandes données dans une base de données relationnelle traditionnelle pour l'analyse, de nouvelles approches pour la collecte et l'analyse des données sont apparues. Pour recueillir et extraire les données importantes pour information, les données brutes avec des métadonnées étendues sont agrégées dans un lac de données. De là, les programmes d'apprentissage mécanique et d'intelligence artificielle utilisent des algorithmes complexes pour rechercher des motifs répétitifs.

Types de données

Généralement, il existe deux types de données: des données quantitatives et des données qualitatives. Les données quantitatives sont des données sous forme numérique - par exemple, statistiques et pourcentages. Les données qualitatives sont des données descriptives, par exemple, la couleur, l'odorat, l'apparence et la qualité.

Outre les données quantitatives et qualitatives, certaines organisations peuvent également utiliser des données secondaires pour aider à prendre des décisions commerciales. Les données secondaires sont généralement de nature quantitative et ont déjà été collectées par une autre partie dans un but différent. Par exemple, une entreprise pourrait utiliser les données du recensement des États-Unis pour prendre des décisions concernant les campagnes de marketing. Dans les médias, une équipe de nouvelles pourrait utiliser des statistiques sur la santé publique ou des études sur la santé pour stimuler la stratégie de contenu.

Au fur et à mesure que la technologie évolue, la collecte de données est également nécessaire. Les progrès récents de la technologie mobile et de l'Internet des choses obligent les organisations à réfléchir à la collecte, à l'analyse et à la monétisation de nouvelles données. Dans le même temps, les problèmes de confidentialité et de sécurité entourant la collecte de données se réchauffent.