Trabaja desde casa como colector de data
La recopilación precisa de datos es esencial para mantener la integridad de la investigación, tomar decisiones comerciales informadas y garantizar el aseguramiento de la calidad. Por ejemplo, en las ventas minoristas, se pueden recopilar datos de aplicaciones móviles, visitas a sitios web, programas de fidelización y encuestas online para obtener más información sobre los clientes.
En un proyecto de consolidación de servidores, la recopilación de datos incluiría no solo un inventario físico de todos los servidores, sino también una descripción exacta de lo que está instalado en cada servidor: el sistema operativo, el middleware y la aplicación o base de datos que admite el servidor.
Independientemente de la industria en la que trabajes, o cualesquiera que sean tus intereses, seguramente se habrá topado con una historia sobre cómo los «datos» están cambiando la faz de nuestro mundo.
Podrías ser parte de un estudio que ayuda a curar una enfermedad, aumentar los ingresos de una empresa, hacer que un edificio sea más eficiente o ser responsable de los anuncios dirigidos que sigue viendo.
En general, los datos son simplemente otra palabra para información. Pero en informática y negocios (la mayor parte de lo que lees en las noticias cuando se trata de datos, especialmente si se trata de Big Data), los datos se refieren a información que es legible por máquina en lugar de legible por humanos.
Diferencias entre data entry y data collection
Quizas te suene que en una de mis secciones de 80 maneras de ganar dinero online hayas leído un artículo similar, efectivamente fue el apartado 44 Introducir datos y administración, que aun siendo muy parecidos, no es lo mismo, te explico a continuación el porqué.
Data entry
La entrada de datos o data entry se refiere al proceso de ingresar y almacenar el texto y los números de un documento portátil en un formato digital para acceso y uso futuro. Dependiendo del tipo de documento (encuestas, formularios de comentarios, etc.), la entrada de datos puede realizarse manualmente o completarse utilizando un software informático automatizado.
Estos documentos pueden variar con respuestas desde breves y breves hasta increíblemente detalladas y extensas. Si la fuente de datos está escrita a mano, el uso de métodos de procesamiento automatizados no es lo ideal. Estos datos requerirán una entrada manual, que tiene un costo más alto debido a su naturaleza que consume mucho tiempo.
Data collection
La captura de datos se refiere al proceso de recopilación de datos de recursos externos e internos. Los servicios de captura de datos, a diferencia de los servicios de data entry, son ideales para extraer respuestas simples de opción múltiple de documentos electrónicos (encuestas, formularios de comentarios, etc.) que se ingresaron en forma de burbujas rellenas, casillas marcadas, líneas de colores o respuestas en círculos.
La captura de datos tiende a ser más barata y produce un cambio rápido. Sin embargo, dado que la captura de datos es un proceso automatizado, las respuestas escritas a mano aún requerirán la entrada manual de datos.
Métodos de recolección de datos
Las encuestas, entrevistas y grupos focales son instrumentos principales para recopilar información. Hoy, con la ayuda de herramientas web y analíticas, las organizaciones también pueden recopilar datos de dispositivos móviles, tráfico del sitio web, actividad del servidor y otras fuentes relevantes, según el proyecto.
Humanos vs Máquinas
Legible por humanos (también conocido como datos no estructurados) se refiere a información que solo los humanos pueden interpretar y estudiar, como una imagen o el significado de un bloque de texto. Si requiere que una persona lo interprete, esa información es legible para los humanos.
Legible por máquina (o datos estructurados) se refiere a la información que los programas de computadora pueden procesar. Un programa es un conjunto de instrucciones para manipular datos. Y cuando tomamos datos y aplicamos un conjunto de programas, obtenemos software. Para que un programa realice instrucciones sobre datos, esos datos deben tener algún tipo de estructura uniforme.
Datos transaccionales
Los datos transaccionales son cualquier cosa que requiera una acción para recopilar. Puedes hacer clic en un anuncio, realizar una compra, visitar una determinada página web, etc.
Casi todos los sitios web que visitas recopilan datos transaccionales de algún tipo, ya sea a través de Google Analytics, otro sistema de terceros o su propio sistema interno de captura de datos.
Los datos transaccionales son increíblemente importantes para las empresas porque les ayuda a exponer la variabilidad y optimizar sus operaciones para obtener resultados de la más alta calidad.
Al examinar grandes cantidades de datos, es posible descubrir patrones y correlaciones ocultos. Estos patrones pueden crear ventajas competitivas y dar como resultado beneficios comerciales como un marketing más efectivo y mayores ingresos.
Datos web
Los datos web son un término colectivo que se refiere a cualquier tipo de datos que pueda obtener de Internet, ya sea para estudiar con fines de investigación o de otra manera. Es posible que sean datos sobre lo que venden sus competidores, datos gubernamentales publicados, puntajes de fútbol, etc.
Es una atracción para todo lo que puedas encontrar en la web que sea público (es decir, no almacenado en alguna base de datos interna). Estudiar estos datos puede ser muy informativo, especialmente cuando se comunica bien a la gerencia.
Los datos web son importantes porque es una de las principales formas en que las empresas pueden acceder a información que no generan ellos mismos. Al crear modelos comerciales de calidad y tomar decisiones importantes de BI, las empresas necesitan información sobre lo que sucede interna y externamente dentro de su organización y lo que sucede en el mercado en general.
Los datos web se pueden usar para monitorear competidores, rastrear clientes potenciales, rastrear socios de canal, generar leads, crear aplicaciones y mucho más. Sus usos aún se están descubriendo a medida que mejora la tecnología para convertir datos no estructurados en datos estructurados.
Los datos web se pueden recopilar escribiendo raspadores web para recopilarlos, utilizando una herramienta de raspado o pagando a un tercero para que lo haga por ti. Un raspador web es un programa de computadora que toma una URL como entrada y extrae los datos en un formato estructurado, generalmente un feed JSON o CSV
Datos del sensor
Los datos del sensor son producidos por objetos y a menudo se los conoce como Internet de las cosas. Cubre todo, desde tu reloj inteligente que mide tu ritmo cardíaco hasta un edificio con sensores externos que miden el clima.
Hasta ahora, los datos del sensor se han utilizado principalmente para ayudar a optimizar los procesos. Por ejemplo, AirAsia ahorró $ 30-50 millones al usar sensores y tecnología GE para ayudar a reducir los costos operativos y aumentar el uso de aeronaves.
Al medir lo que sucede a su alrededor, las máquinas pueden realizar cambios inteligentes para aumentar la productividad y alertar a las personas cuando necesitan mantenimiento.
La importancia de la recolección de datos
La recopilación de datos difiere de la minería de datos en que es un proceso mediante el cual los datos se recopilan y miden. Todo esto debe hacerse antes de que pueda comenzar una investigación de alta calidad y se puedan encontrar respuestas a preguntas persistentes.
La recopilación de datos generalmente se realiza con software, y existen muchos procedimientos, estrategias y técnicas de recopilación de datos diferentes. La mayor parte de la recopilación de datos se centra en datos electrónicos, y dado que este tipo de recopilación de datos abarca tanta información, generalmente se cruza en el ámbito de los grandes datos.
Entonces, ¿por qué es importante la recopilación de datos? Es a través de la recopilación de datos que una empresa o administración tiene la información de calidad que necesitan para tomar decisiones informadas a partir de análisis, estudios e investigaciones posteriores.
Sin la recopilación de datos, las empresas tropezarían en la oscuridad utilizando métodos obsoletos para tomar sus decisiones. En cambio, la recopilación de datos les permite mantenerse al tanto de las tendencias, proporcionar respuestas a los problemas y analizar nuevas ideas con gran efecto.
Donde encontrar oportunidades como Data collector
En la seccion anterior, 73 Web Search Evaluator mencionaba 2 empresas que ofrecen diferentes puestos de trabajo online y que son las principales potencias a la hora de promover estos trabajos, que son Appen y LionBridge.
Por lo tanto, siguiendo el mismo procedimiento puedes encontrar ofertas de trabajo en estas plataformas relacionadas con el data collection.
A parte de estas 2 grandes compañías del trabajo online, trás investigar en Internet he encontrado otras empresas que ofrecen esta posibilidad.
Amazon Mechanical Turk es un mercado de crowdsourcing que permite a las personas o empresas utilizar la inteligencia humana para realizar tareas que los ordenadores no pueden hacer actualmente.
Su equipo inventa y crea formas de ayudar a los trabajadores (los que completan tareas) y los solicitantes (los que proporcionan las tareas) a interactuar entre sí. Desarrollan y gestionan servicios web escalables, API y plataformas creadas con Amazon Web Services. Su equipo está ayudando a cambiar la forma en que las personas de todo el mundo encuentran trabajo y obtienen recompensas.
Todos los días, Amazon Mechanical Turk se utiliza para ayudar con el reconocimiento de imágenes, la transcripción de audio, la capacitación en algoritmos de aprendizaje automático, el análisis de sentimientos, la normalización de datos, las encuestas etc. En cualquier parte del mundo, a cualquier hora del día, los trabajadores que usan Amazon Mechanical Turk tienen acceso a cientos de miles de tareas que pueden completar para obtener una recompensa.
Working Solutions and Equifax son 2 empresas que ofrecen de vez en cuando empleos relacionados con el data collection.
No solo ofrecen en esta posición específica, puedes visitar sus portales y echar un vistazo por si hay algun empleo que pueda ser conveniente para ti.
People Per Hour permite a las empresas elegir sus freelancers preferidos, obtener propuestas en minutos y publicar un trabajo de forma gratuita. Una variedad de profesionales están listos para ayudar a las empresas con habilidades para cualquier proyecto. Estos incluyen diseño, desarrollo web y móvil, redacción y traducción, video, foto y audio, soporte comercial, administración, desarrollo de software, marketing y redes sociales, etc.
Basicamente es una plataforma para trabajadores freelance como Fiverr o Freelancer, aunque tienen algo mas de especialización y oportunidades en data collection.
Para el final, me dejo esta empresa que desconocía por completo pero es la que más me gusta de las mencionadas.
Sportsdata es una marca de Sportradar, líder mundial en la comprensión y el aprovechamiento del poder de los datos deportivos y el contenido digital para sus clientes en todo el mundo.
Sportsdata se ha convertido en el líder del mercado para la cobertura deportiva en vivo, proporcionando el servicio de datos en vivo más completo, confiable y rápido para una amplia gama de deportes.
Los partidos son cubiertos directamente desde estadios deportivos y desde la televisión, por una red global de más de 7,000 periodistas de datos altamente entrenados y con control de calidad, que ven un momento de cambio de juego que hace rugir a la multitud e inmediatamente transfieren los datos a Sportradar, donde son procesados a la más alta calidad.
Para aplicar para trabajar para esta genial empresa y disfrutar del deporte en tu casa o en el evento puedes rellenar tus datos desde AQUÍ.
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