گردآوری داده ها چیست؟ (با اهمیت و مراحل)

کسب‌وکارها می‌توانند از پردازش داده‌ها برای حفظ اطلاعات مهم و تحقیقات ارزشمند استفاده کنند. این اجازه می دهد تا داده ها یک قالب سازمان یافته و تمیز داشته باشند، که به شفاف و مختصر کردن مجموعه داده ها کمک می کند. یادگیری نحوه تنظیم داده ها ممکن است به شما کمک کند روش هایی را که می توانید گردآوری و انتقال داده ها را شناسایی کنید تا بدون خطا و درک آن آسان باشد.

در این مقاله از ایوسی، گردآوری داده را تعریف می‌کنیم، از جمله اینکه چرا مهم است، چه کسی از آن استفاده می‌کند و فهرستی از مراحل در فرآیند تنظیم داده‌ها.

گردآوری داده چیست؟

گردآوری داده (یا نگهداری داده، یا داده یابی – Data Curation) عمل جمع آوری و مدیریت داده ها برای استفاده برای اهداف تحلیلی است. هدف از گردآوری داده ها گسترش آگاهی و دانش در مورد یک موضوع خاص است. تنظیم داده شامل جمع آوری اطلاعات با استفاده از روش های مختلف جمع آوری داده ها و سپس انتقال داده های مستقل به  مجموعه داده های سازمان یافته است.

مرتبط:  ۲۶ نمونه از داده های کیفی (با تعریف و انواع)

کیوریتور داده چیست؟

متصدیان داده متخصصان داده ای هستند که داده ها را جمع آوری، سازماندهی، پاکسازی و تبدیل می کنند تا برای سازمان ها و افراد قابل دسترسی باشند. متصدیان داده ممکن است داده های جدیدی را جمع آوری کنند یا تجزیه و تحلیل دقیق تری از تحقیقات موجود انجام دهند.

آنها برای طیف گسترده‌ای از سازمان‌ها، از جمله دانشگاه‌ها، شرکت‌ها، آزمایشگاه‌ها و امکانات مراقبت‌های بهداشتی، داده‌ها را بررسی می‌کنند. شرکت‌ها ممکن است متصدیان داده را برای انجام پردازش داده‌ها استخدام کنند، یا متصدیان داده می‌توانند هنگام مطالعه یک موضوع خاص، داده‌ها را به طور مستقل جمع‌آوری کنند.

مزایای نگهداری داده ها

در اینجا چندین دلیل وجود دارد که گردآوری داده برای یک تجارت مهم است:

۱. به سازماندهی داده های از قبل موجود کمک می کند

دانشمندان داده اغلب حجم زیادی از داده ها را برای یک شرکت مدیریت می کنند. داده ها گاهی اوقات   به دلیل حجم داده هایی که شرکت ها به طور مداوم تولید می کنند فاقد ساختار رسمی هستند. به عنوان مثال، یک فروشگاه آنلاین لباس ممکن است هر بار که کاربر روی یک صفحه کلیک می کند، یک کالا را به سبد خرید خود اضافه می کند و یک تراکنش را انجام می دهد، داده ها را جمع آوری می کند. متصدیان داده به سازماندهی داده های موجود در مجموعه داده ها کمک می کنند تا شرکت ها بتوانند مقادیر زیادی از اطلاعات را بهتر درک کنند.

مرتبط:  مهارت های مدیریت داده ها: تعریف و مثال

۲. کارکنان بخش های مختلف را به هم متصل می کند

اگر یک کسب‌وکار گردآوری داده‌ها را انجام دهد، معمولاً کارکنان بخش‌های مختلف را که ممکن است با هم کار کنند به هم متصل می‌کند. متصدیان داده می توانند با اشخاص علاقه مند، طراحان سیستم، دانشمندان داده و تحلیلگران داده برای جمع آوری و انتقال اطلاعات همکاری کنند. برای مثال، اگر یک متصدی داده در حال جمع‌آوری داده‌ها در مورد یک سیستم فناوری اطلاعات (IT) باشد، ممکن است در کنار تحلیل‌گران فناوری اطلاعات برای جمع‌آوری داده‌ها کار کند و سپس ممکن است با یک دانشمند داده برای آزمایش و اعتبارسنجی تحقیق همکاری کند.

۳. داده های با کیفیت بالا تولید می کند

به طور معمول، داده‌های با کیفیت بالا هیچ خطایی ندارند و داده‌ها را مرتب می‌کنند تا درک آن آسان باشد. از آنجایی که فرآیند تنظیم داده ها شامل پاکسازی داده ها می شود، متصدیان می توانند اطمینان حاصل کنند که تحقیقات و اطلاعات یک شرکت با کیفیت بالا حفظ می شود. حذف داده‌های نامربوط همچنین تضمین می‌کند که تحقیق مختصر است، که ممکن است امکان سازماندهی بهتر مجموعه داده‌ها را فراهم کند.

مطالب مرتبط:  راهنمای طبقه بندی داده ها (با انواع و مثال ها)

۴. درک داده ها را آسان می کند

متصدیان داده از قالب بندی واضح استفاده می کنند و اطمینان حاصل می کنند که هیچ اشتباهی وجود ندارد. این به افرادی که با موضوع تحقیق آشنایی ندارند کمک می‌کند تا درک بهتری از مجموعه داده‌ها داشته باشند.

به عنوان مثال، اگر متصدیان داده ها را بر روی مخاطبان هدف یک شرکت انجام دهند، کارمندان شرکت که با این تحقیق آشنا نیستند ممکن است در صورتی که محققان اطلاعات را به وضوح منتقل کنند، ایده بهتری از مجموعه داده ها داشته باشند.

۵. اجازه می دهد تا برای هزینه و زمان بهره وری بهتر

اگر یک شرکت به طور معمول از گردآوری داده استفاده نکند، ممکن است پول و زمان بیشتری را برای سازماندهی و توزیع داده ها صرف کند، زیرا داده های سازماندهی نشده هزینه بیشتری برای ذخیره سازی دارد و زمان بیشتری برای استفاده از آن صرف می شود. شرکت‌هایی که به‌طور منظم پردازش داده‌ها را انجام می‌دهند، ممکن است در زمان، تلاش و هزینه صرفه‌جویی کنند، زیرا داده‌هایی از قبل موجود دارند که قبلاً سازمان‌دهی و توزیع شده‌اند. از آنجایی که متصدیان داده، داده ها را مدیریت می کنند، کسب و کارها می توانند زمان جمع آوری و پردازش داده ها را کاهش دهند.

مرتبط:  ۷ نرم افزار تجزیه و تحلیل داده که باید بدانید

۶. به کسب و کارها کمک می کند تا کنترل بیشتری بر داده های خود داشته باشند

کسب و کارها ممکن است هنگام استفاده از گردآوری داده، کنترل بیشتری روی داده های خود داشته باشند. این به این دلیل است که آنها می توانند به متصدیان داده در مورد ترجیحات خود برای جمع آوری داده ها آموزش دهند و داده هایی را دریافت کنند که در دسترس تر است. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است جزئیاتی در مورد سازماندهی داده های ترجیحی، تمیز کردن و تبدیل خود ارائه دهد تا طرف های علاقه مند بتوانند اطلاعات را سریع بخوانند و راحت تر تصمیم بگیرند.

۷. بهینه سازی داده های بالاتر را ایجاد می کند

متصدیان داده می توانند داده ها را برای یک کسب و کار بسته به اهداف آن بهینه کنند. بسته به نیازهای شرکت ممکن است از روش‌های سازماندهی و توزیع داده‌های متفاوتی استفاده کنند.

برای مثال، اگر یک کسب‌وکار بخواهد فروش خود را افزایش دهد، متصدیان داده می‌توانند داده‌های دوره‌های فروش قبلی را جمع‌آوری کنند و در مجموعه داده‌ای جمع‌آوری کنند که فروش پیش‌بینی‌شده برای آینده را نشان می‌دهد.

مطالب مرتبط:  نحوه تجزیه و تحلیل داده ها در ۷ مرحله ساده: راهنمای قطعی

گردآوری داده در مقابل مدیریت داده

گردآوری داده روشی است که یک سازمان یا فرد داده ها را ذخیره می کند تا برای کاربران نهایی مفیدتر باشد. کاربران نهایی می توانند کارمندان داخلی یا افراد خارجی باشند که برای استفاده در تنظیمات مختلف به داده ها دسترسی دارند. اغلب شامل داده‌های تمیز کردن است و همچنین ممکن است شامل داده‌های خلاصه‌کننده باشد تا قابل استفاده باشد.

از سوی دیگر، مدیریت داده روشی است که یک سازمان داده ها را جمع آوری و ذخیره می کند. این معمولاً فرآیندهای داخلی است که سازمان ها برای جمع آوری داده ها از آنها استفاده می کنند.

چه کسی از گردآوری داده استفاده می کند؟

چندین صنعت وجود دارند که از گردآوری داده ها بهره می برند:

• فروش: شرکت‌هایی که محصولات و خدمات را می‌فروشند، ممکن است برای تجزیه و تحلیل رشد فروش خود و تخمین فروش بالقوه از داده‌ها استفاده کنند. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است داده هایی را در مورد تعداد محصولاتی که در یک ماه می فروشد جمع آوری کند، سپس می تواند اطلاعات مربوط به هر فروش فردی را در یک صفحه گسترده سازماندهی کند تا بفهمد کدام محصولات محبوب ترین هستند.

• علم: کارمندان در حوزه علمی ممکن است از پردازش داده ها برای سازماندهی مقادیر زیادی از داده ها در مجموعه های کوچکتر برای تجزیه و تحلیل و مقایسه بهتر اطلاعات استفاده کنند. به عنوان مثال، اگر یک شیمیدان آزمایشی را انجام دهد، ممکن است از پردازش داده ها برای سازماندهی نتایج خود در نمودارها و نمودارهای مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کند.

• مراقبت‌های بهداشتی: کارمندان در مراقبت‌های بهداشتی ممکن است برای درک بهتر اطلاعات پزشکی مانند بیماری‌ها، برنامه‌های درمانی و دارو از داده‌ها استفاده کنند. به عنوان مثال، کارکنان بیمارستان ممکن است یک داروی آزمایشی به بیماران بدهند و برای مقایسه نحوه پاسخ هر بیمار به درمان از داده‌های درمانی استفاده کنند.

• آموزش: کارمندانی که در آموزش و پرورش کار می کنند ممکن است از داده یابی برای تجزیه و تحلیل تکنیک های آموزشی مدرسه و شناسایی زمینه های بهبود استفاده کنند. به عنوان مثال، یک معلم ممکن است داده هایی را در مورد تعداد دانش آموزانی که در یک آزمون عملکرد خوبی دارند جمع آوری کند، سپس ممکن است داده ها را در یک نمودار سازماندهی کند تا نتایج آزمون را مقایسه کند.

مراحل استفاده از داده یابی

در اینجا مراحلی وجود دارد که می توانید هنگام انجام پردازش داده ها دنبال کنید:

۱. موضوعی را انتخاب کنید

قبل از شروع فرآیند، مهم است که تصمیم بگیرید در مورد چه چیزی تحقیق می کنید. داشتن درک روشنی از موضوعی که در حال تحقیق آن هستید ممکن است به شما ایده بهتری درباره منابعی که می توانید برای جمع آوری اطلاعات استفاده کنید، بدهد. در اینجا چند سوال برای تعیین موضوع تحقیق وجود دارد:

• هدف از تحقیق من چیست؟

• چه جنبه هایی برای بررسی موضوع تحقیق من لازم است؟

• این تحقیق در چه زمینه ای انجام می شود؟

مطالب مرتبط:  انواع روش های تحقیق (با بهترین روش ها و مثال ها)

۲. داده ها را شناسایی کنید

برای شروع فرآیند تنظیم داده ها، می توانید منابع داده های مختلفی را شناسایی کنید که ممکن است اطلاعات ارزشمندی را در خود جای دهند. در نظر بگیرید که کدام منابع ممکن است بیشترین بینش را در مورد موضوع تحقیق شما به شما بدهد. به عنوان مثال، سازمانی که می‌خواهد داده‌هایی را درباره نحوه تأثیر تبلیغاتش بر فروشش جمع‌آوری کند، ممکن است از متصدیان داده برای جمع‌آوری و تبدیل حجم زیادی از داده‌ها به مجموعه‌های کوچک‌تر استفاده کند تا سایر بخش‌ها بتوانند با استفاده از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها اقدام کنند.

۳. داده ها را جمع آوری کنید

هنگامی که منابع بالقوه برای جمع آوری داده ها را شناسایی کردید، می توانید جمع آوری داده ها را انجام دهید. شما ممکن است از روش های مختلفی برای جمع آوری داده های خود استفاده کنید، مانند انجام نظرسنجی یا انجام مشاهدات. اغلب، متصدیان داده مجموعه‌های داده را از تحقیقات قبلی استخراج می‌کنند، بنابراین ممکن است داده‌ها را جمع‌آوری نکنند، مگر اینکه در حال تحقیق در مورد موضوعی باشند که قبلاً داده‌های قبلی ندارد.

مطالب مرتبط:  ۶ روش جمع آوری داده ها (با انواع و مثال ها)

۴. داده ها را پاک کنید

هنگامی که داده‌های مناسب را جمع‌آوری کردید، لازم است داده‌ها را تمیز کنید تا درک و قرار دادن آن در مجموعه داده‌ها، مانند جداول، نمودارها و نمودارها آسان باشد. پاک کردن داده‌های شما شامل تصحیح غلط‌های املایی، یافتن مقادیر یا اعداد گمشده و شناسایی ورودی‌های داده نادرست است. پاک کردن داده ها می تواند احتمال اشتباه در مجموعه داده های شما را به حداقل برساند و اطمینان حاصل کند که اطلاعات شما واضح است.

برای مثال، اگر داده‌های شما شامل اعشار طولانی باشد، می‌توانید هر اعشار را به درصدی تبدیل کنید تا بهتر در نمودار قرار گیرد. در طول این مرحله، متصدیان داده ممکن است هر گونه داده غیرضروری را که به تحقیق مرتبط نیست حذف کنند.

مرتبط:  مهارت های ورود داده ها: تعریف و ۶ گام برای بهبود مهارت های شما

۵. داده ها را تبدیل کنید

مرحله نهایی فرآیند تنظیم داده ها شامل تبدیل داده های شما به قالبی متفاوت از مجموعه داده های اصلی شما است. شرکت‌ها ممکن است نیاز داشته باشند که داده‌ها در قالب خاصی مانند صفحه‌گسترده تخصصی یا نمودار خاص باشد. به طور معمول، تبدیل داده ها شامل تبدیل اسناد دارای اطلاعات روی آنها به اسناد در قالب های متفاوت است.

معمولاً کسب و کارها هنگام نصب یک سیستم جدید، تغییر داده را انجام می دهند زیرا داده ها را از سیستم قدیمی به سیستم جدید منتقل می کنند. به عنوان مثال، اگر یک شرکت نرم افزار جدید را اتخاذ کند، متصدیان داده ممکن است اطلاعات را به نرم افزار جدید منتقل کنند و اطمینان حاصل کنند که اطلاعات بدون تغییر باقی می مانند.