En esta guía aprenderás:
- La definición de obtención de datos
- Los tipos de datos que intervienen en el proceso de obtención
- Los diferentes tipos de fuentes de datos
- Ejemplos populares de obtención de datos
- Las principales preocupaciones relacionadas con la recuperación y el uso de datos
¡Empecemos!
¿Qué es la obtención de datos?
La obtención de datos es el proceso de identificar y recopilar datos de diversas fuentes con un fin específico. Suele ser el primer paso en un proceso de datos, en el que los datos recopilados se procesan posteriormente para alcanzar un objetivo concreto. Durante este procedimiento, es esencial garantizar que los datos sean relevantes, precisos y suficientes para completar la tarea.
Las empresas dependen del abastecimiento de datos para una amplia gama de actividades, entre las que se incluyen la toma de decisiones, el Estudio de mercado y la elaboración de informes. Como verá a continuación, las fuentes de datos pueden variar mucho e incluir tanto datos estructurados como no estructurados. Obtenga más información en nuestra guía sobre datos estructurados frente a datos no estructurados.
Tipos de datos en la obtención
En lo que respecta al abastecimiento de datos, es posible distinguir entre dos tipos de datos:
- Datos primarios: información recopilada de primera mano con un objetivo concreto en mente o para un proyecto específico. Se adapta en gran medida a objetivos de investigación específicos para garantizar la máxima precisión. Los métodos para recopilar datos primarios incluyen encuestas, entrevistas y cuestionarios.
- Datos secundarios: información que ya ha sido recopilada por otras partes. Algunos ejemplos son los informes públicos, los estudios de investigación, los artículos académicos y los datos de bases de datos y sitios web. Se puede acceder a esta información de forma gratuita o pagando una cuota y reutilizarla para nuevos análisis o estudios.
En resumen, los datos primarios son originales y se recopilan directamente para satisfacer una necesidad específica. Por el contrario, los datos secundarios ya existen y se reutilizan para nuevos objetivos de investigación.
Tipos de fuentes de datos
Aunque hay innumerables formas de recuperar datos, las fuentes de datos se pueden clasificar en dos tipos principales:
- Fuentes internas
- Fuentes externas
Básicamente, los datos pueden proceder de dentro de una empresa o proyecto (internos) o de fuera (externos). Esa es la distinción más intuitiva y general que se puede aplicar al origen de los datos.
¡Es hora de profundizar en estos dos tipos de fuentes de datos!
Fuentes internas
Las fuentes internas se refieren a los datos generados y almacenados dentro de una organización. Esto incluye datos de registros de la empresa, software CRM, comentarios de los empleados, bases de datos de clientes, informes de ventas y mucho más.
Las fuentes internas pueden proporcionar datos primarios cuando se recopilan específicamente para un fin concreto, como por ejemplo a través de encuestas internas. Cuando estos datos se reutilizan para nuevos objetivos, como por ejemplo para alimentar procesos de toma de decisiones, también pueden servir como datos secundarios.
Fuentes externas
Las fuentes externas incluyen datos que provienen de fuera de la organización. Por lo general, proceden de registros públicos, datos de terceros y otros Conjuntos de datos externos. Para obtener más información, lea nuestra guía definitiva sobre Conjuntos de datos.
Las fuentes externas pueden proporcionar datos primarios cuando se recopilan para necesidades específicas, como por ejemplo, encargando una encuesta a sus clientes. También pueden generar datos secundarios, como cuando se recopilan comentarios de los clientes en las redes sociales y se utilizan con fines de marketing.
Cómo definir una estrategia eficaz de obtención de datos
Definir una estrategia eficaz de obtención de datos es fundamental para garantizar que se recopila la información adecuada para sus objetivos. Para que sea eficaz, el proceso de obtención de datos debe adaptarse a sus necesidades y limitaciones específicas.
En concreto, hazte las siguientes preguntas para desarrollar una estrategia sólida de obtención de datos:
- ¿Cuál es el propósito de la recopilación de datos?
- ¿Qué tipos de datos se necesitan?
- ¿De dónde procederán los datos?
- ¿Cuánto tiempo y dinero se necesitará para extraer estos datos?
- ¿Cómo se recopilarán los datos?
- ¿Cuáles son los requisitos de calidad de los datos?
- ¿Qué aspectos legales y de privacidad hay que tener en cuenta?
- ¿Cómo se integrarán y aprovecharán los datos?
- ¿Qué recursos (por ejemplo, tecnologías y herramientas) se necesitan?
- ¿Cómo medirá el éxito?
Responder a las preguntas anteriores le ayudará a crear una metodología de datos única que se ajuste a sus objetivos.
Métodos de obtención de datos
Analice los ejemplos más conocidos y prácticos de obtención de datos en la era actual de la información digital.
Datos abiertos
Los datos abiertos son Conjuntos de datos de libre acceso proporcionados por gobiernos, organizaciones e instituciones. Por lo general, constituyen un buen punto de partida para la obtención de datos.
Los Conjuntos de datos abiertos suelen ponerse a disposición del público para promover la transparencia, la innovación y la investigación. Algunos ejemplos son los indicadores económicos, los datos medioambientales y las estadísticas sanitarias. Los datos abiertos son valiosos para diversas aplicaciones, especialmente en la investigación académica. La principal ventaja de los datos abiertos es que pueden utilizarse sin restricciones.
API
Las API, abreviatura de «interfaces de programación de aplicaciones», permiten a los sistemas en línea comunicarse entre sí mediante el intercambio de datos. Muchas empresas y proveedores ofrecen API gratuitas o de pago que los desarrolladores pueden utilizar para acceder a sus datos en un formato estructurado. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales suelen proporcionar API para recuperar información pública de los perfiles de los usuarios, sus publicaciones e interacciones.
Las API son una forma eficaz de obtener e integrar datos de forma programática en sus aplicaciones y servicios. Consulte nuestra guía sobre Scraping web frente a API.
Scraping web
El scraping web es el proceso de extraer datos de páginas en línea utilizando herramientas de automatización del navegador o analizadores HTML. Este método de extracción de datos es una forma eficaz de obtener datos que no están disponibles a través de API o bases de datos públicas. La idea es conectarse a un sitio web, navegar por sus páginas y recuperar los datos de interés directamente de los documentos HTML.
Para obtener más información, consulte nuestro artículo introductorio sobre el Scraping web.
Datos por encargo
Los datos por encargo implican contratar a una empresa externa para que recopile datos específicos para usted. El proveedor de datos diseña un enfoque eficaz de recuperación de datos, asegurándose de que el resultado final cumpla con sus expectativas.
Después de pagar por este servicio, el proveedor se encarga de todos los aspectos de la recopilación de datos, incluidas las consideraciones de cumplimiento y privacidad. Este enfoque garantiza que los datos sean personalizados y relevantes para sus requisitos únicos.
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Encuestas personalizadas
Las encuestas personalizadas consisten en hacer preguntas específicas a los participantes para recopilar datos con un objetivo claro en mente. Este método permite a las empresas dirigirse a públicos concretos para cumplir objetivos de investigación específicos.
Las encuestas son una forma valiosa de recopilar información de primera mano. Pueden dirigirse a los empleados para la obtención de datos internos o a los clientes y usuarios para la obtención de datos externos. Las encuestas pueden realizarse a través de diversos canales, como formularios en línea, entrevistas telefónicas o interacciones cara a cara.
Conjuntos de datos comprados
Los conjuntos de datos son recopilaciones de datos previos que se pueden comprar a proveedores y distribuidores de datos. Abarcan una amplia gama de temas y pueden incluir tanto datos históricos como datos recientes.
La compra de un conjunto de datos es una forma sencilla de acceder a información lista para usar sin el tiempo y el gasto que supone recopilarla uno mismo. Este método es especialmente útil para obtener grandes volúmenes de información o datos que son difíciles de adquirir por otros medios.
Retos a los que hay que enfrentarse al obtener datos
La obtención de datos no es tarea fácil y plantea varias cuestiones que deben abordarse. ¡Veámoslas todas!
Cuestiones relacionadas con la calidad
No basta con recuperar o adquirir datos, también hay que garantizar su calidad. Un componente clave de la calidad de los datos es la detección y el tratamiento de los valores atípicos. Se trata de puntos de datos que se desvían significativamente de la norma. Si no se gestionan adecuadamente, los valores atípicos pueden distorsionar el análisis y llevar a conclusiones inexactas.
Otro reto es comprobar si hay datos que faltan o están incompletos, lo que puede comprometer la integridad del conjunto de datos. Los datos incompletos pueden sesgar los resultados y afectar a la toma de decisiones. Para evitar estos problemas, es necesario implementar procesos de limpieza y validación de los datos antes de su uso.
Cuestiones legales
Todas las empresas entienden que la recuperación inadecuada de datos puede acarrear consecuencias legales. Por ejemplo, uno de los mitos más comunes sobre el Scraping web es que es ilegal. ¡Pues bien, eso no es cierto!
Siempre que se utilicen datos públicos, se cumplan los términos y condiciones y se respete el archivo robots.txt al realizar el Scraping web, no debería haber ningún problema. Además, al adquirir datos de fuentes o proveedores externos, hay que asegurarse de que los datos se recopilan de forma legal y ética.
Problemas de privacidad y cumplimiento
El uso de datos debe cumplir con varias normativas y leyes. Las dos normativas de privacidad más populares son el RGPD ( ReglamentoGeneral de Protección de Datos) en la UE y la CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California) en los EE. UU.
El incumplimiento de estas normativas sobre datos puede dar lugar a multas cuantiosas y acciones legales. Para evitarlo, es necesario cumplir los requisitos legales relativos a la recopilación, el almacenamiento y el intercambio de datos. Esto implica garantizar que el uso de los datos sea legal y transparente.
Conclusión
En esta guía, ha comprendido qué es la obtención de datos, qué tipos de fuentes de datos implica, cómo llevarla a cabo y los retos que plantea. En concreto, ha descubierto que existen dos enfoques principales para la obtención de datos:
- Conectarse a API o extraer datos mediante el Scraping web
- Comprar conjuntos de datos prefabricados o personalizados
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- API de Scraper web: para el acceso programático a datos web estructurados de docenas de dominios populares.
- Navegador de scraping: para la automatización del navegador a través de scripts Puppeteer, Selenium o Playwright en navegadores totalmente alojados, equipados con un solucionador automático de CAPTCHA y escalabilidad ilimitada.
- Funciones de scraping: para un entorno de ejecución completo creado para extraer, desbloquear y escalar la recopilación de datos web.
- Web Unlocker: para acceder a cualquier sitio web público a gran escala, evitando los sistemas antibots mediante una API de scraping flexible.
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