Data Collection là gì & Phương pháp sử dụng công cụ này

Data collection là gì?

Data collection hay thu thập dữ liệu là quy trình thu thập, đo lường và phân tích dữ liệu, đem lại những hiểu biết chính xác cho nghiên cứu bằng cách sử dụng các kỹ thuật đã được kiểm chứng tiêu chuẩn.

Một nhà nghiên cứu có thể đánh giá giả thuyết của họ trên cơ sở dữ liệu thu thập được. Trong hầu hết các trường hợp, thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và quan trọng nhất đối với nghiên cứu, bất kể lĩnh vực nghiên cứu. Cách tiếp cận thu thập dữ liệu là khác nhau đối với các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau, tùy thuộc vào thông tin được yêu cầu.

Các loại dữ liệu được thu thập

Có hai loại dữ liệu được thu thập chính.

• Dữ liệu định tính, liên quan đến thông tin mô tả không thể đếm được và không được thể hiện thông qua các giá trị số
• Dữ liệu định lượng, đại diện cho thông tin có thể đếm được

Phương pháp thu thập dữ liệu được chọn tùy thuộc vào chủ đề và thông tin cần thiết để đánh giá.

Phương pháp thu thập dữ liệu

Phỏng vấn qua điện thoại so với trực tuyến so với phỏng vấn trực tiếp

Về cơ bản, có bốn lựa chọn để thu thập dữ liệu - phỏng vấn trực tiếp, gửi thư, điện thoại và trực tuyến. Có những ưu và nhược điểm đối với từng phương pháp này.

Phỏng vấn trực tiếp

Ưu điểm: Độ sâu và độ tin cậy cao đối với dữ liệu

Nhược điểm: Tốn thời gian, tốn kém và có thể bị đưa ra dữ liệu không chính xác

Phỏng vấn trực tiếp luôn tốt hơn, nhưng nhược điểm lớn là bạn có thể gặp đánh giá sai dữ liệu nếu không thực hiện chúng thường xuyên. Việc thực hiện các cuộc phỏng vấn thường xuyên rất tốn kém và việc không thực hiện đủ các cuộc phỏng vấn có thể mang lại cho bạn những kết quả sai. Xác thực nghiên cứu của bạn cũng quan trọng như việc thiết kế ra các cuộc phỏng vấn và tiến hành nó.

Khảo sát qua thư

Ưu điểm: Có thể tiếp cận bất kỳ ai và mọi người – không có rào cản

Nhược điểm: Đắt tiền, lỗi thu thập dữ liệu, thời gian trễ

Khảo sát qua điện thoại

Ưu điểm: Độ tin cậy cao đối với dữ liệu được thu thập, tiếp cận hầu hết mọi người

Nhược điểm: Đắt tiền, không thể tự quản lý, phải thuê đại lý

Web/Khảo sát trực tuyến

Ưu điểm: Giá rẻ, có thể tự quản lý, xác suất lỗi dữ liệu rất thấp

Nhược điểm: Không phải tất cả khách hàng của bạn đều có địa chỉ email/có tài khoản trên internet, khách hàng có thể cảnh giác với việc tiết lộ thông tin trực tuyến.

Khảo sát đa chế độ

Khảo sát, trong đó dữ liệu được thu thập thông qua các phương thức khác nhau (trực tuyến, báo giấy, điện thoại, v.v.), cũng là một cách khác. Khá đơn giản và dễ dàng để có một cuộc khảo sát trực tuyến và có nhân viên nhập dữ liệu để nhập dữ liệu (từ điện thoại cũng như khảo sát trên giấy) vào hệ thống. Hệ thống tương tự cũng có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu trực tiếp từ người trả lời.

Những thách thức phổ biến trong việc thu thập dữ liệu là gì?

Một số thách thức thường gặp phải khi thu thập dữ liệu bao gồm:

• Các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Dữ liệu thô thường bao gồm các lỗi, sự không nhất quán và các vấn đề khác. Lý tưởng nhất là các biện pháp thu thập dữ liệu được thiết kế để tránh hoặc giảm thiểu những vấn đề như vậy. Tuy nhiên, điều đó không thể đánh lừa được trong hầu hết các trường hợp. Do đó, dữ liệu được thu thập thường cần được đưa vào hồ sơ dữ liệu để xác định các vấn đề và làm sạch dữ liệu để khắc phục chúng.
• Tìm kiếm dữ liệu liên quan. Với một loạt các hệ thống để điều hướng, việc thu thập dữ liệu để phân tích có thể là một nhiệm vụ phức tạp đối với các nhà khoa học dữ liệu và những người dùng khác trong một tổ chức. Việc sử dụng các kỹ thuật quản lý dữ liệu giúp tìm và truy cập dữ liệu dễ dàng hơn. Ví dụ: điều đó có thể bao gồm việc tạo danh mục dữ liệu và chỉ mục có thể tìm kiếm.
• Quyết định những dữ liệu cần thu thập. Đây là vấn đề cơ bản đối với cả việc thu thập dữ liệu thô trước và khi người dùng thu thập dữ liệu cho các ứng dụng phân tích. Việc thu thập dữ liệu không cần thiết sẽ làm tăng thêm thời gian, chi phí và độ phức tạp cho quy trình. Nhưng việc loại bỏ dữ liệu hữu ích có thể hạn chế giá trị kinh doanh của tập dữ liệu và ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
• Xử lý dữ liệu lớn. Môi trường dữ liệu lớn thường bao gồm sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc với khối lượng lớn. Điều đó làm cho giai đoạn thu thập và xử lý dữ liệu ban đầu trở nên phức tạp hơn. Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu thường cần lọc các bộ dữ liệu thô được lưu trữ trong kho dữ liệu cho các ứng dụng phân tích cụ thể.
• Phản hồi thấp và các vấn đề nghiên cứu khác. Trong các nghiên cứu, việc thiếu sự phản hồi hoặc những người tham gia sẵn sàng đặt ra câu hỏi về tính hợp lệ của dữ liệu được thu thập. Những thách thức nghiên cứu khác bao gồm đào tạo mọi người để thu thập dữ liệu và tạo ra các quy trình đảm bảo chất lượng đầy đủ để đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác.

Các bước chính trong quy trình thu thập dữ liệu là gì?

Quy trình thu thập dữ liệu được thiết kế tốt bao gồm các bước sau:

• Xác định một vấn đề kinh doanh hoặc nghiên cứu cần được giải quyết và đặt mục tiêu cho dự án.
• Thu thập các yêu cầu dữ liệu để trả lời câu hỏi kinh doanh hoặc cung cấp thông tin nghiên cứu.
• Xác định các bộ dữ liệu có thể cung cấp thông tin mong muốn.
• Đặt kế hoạch thu thập dữ liệu, bao gồm các phương pháp thu thập sẽ được sử dụng.
• Thu thập dữ liệu có sẵn và bắt đầu làm việc để chuẩn bị cho việc phân tích.

Tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu

Thế giới hiện đại đang dần chuyển sang không gian kỹ thuật số và xung quanh chúng ta là dữ liệu. Những người học cách sử dụng nó thấy mình ở một vị trí thuận lợi hơn so với những người xây dựng giả thuyết của họ trên một số quan niệm khác. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp thậm chí còn đầu tư nhiều nguồn lực hơn để thu lợi từ việc thu thập và phân tích dữ liệu trong môi trường hậu đại dịch. COVID-19 nhấn mạnh rằng dữ liệu chưa được khám phá giúp cải thiện khả năng phục hồi trong kỷ nguyên kỹ thuật số. Sáng kiến này sẽ vẫn là ưu tiên hàng đầu đối với các doanh nghiệp suy nghĩ lại về cả khía cạnh văn hóa và công nghệ vào năm 2022 và hơn thế nữa. Hiểu tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu là có lợi vì những lý do sau.

• Các quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả hơn nhiều đối với việc phát triển chiến lược của công ty.
• Truy cập dữ liệu cho phép chúng tôi xác định các vấn đề ở giai đoạn sớm hơn.
• Dữ liệu giúp chứng minh các giả thuyết đúng hay sai trước khi thực hiện chúng.
• Các đối số được hỗ trợ bởi dữ liệu chính xác hơn nhiều.
• Truy cập nhanh vào dữ liệu có tổ chức giúp tiết kiệm thời gian.

Đây chỉ là những lợi thế chính của quản lý dữ liệu hiệu quả. Có nhiều lĩnh vực khác có thể được cải thiện bằng cách thu thập dữ liệu.

Cách thu thập dữ liệu

Dữ liệu có thể được thu thập với sự trợ giúp của các phương pháp khác nhau. Mỗi phương pháp trong số đó có đặc thù riêng của mình. Những người thu thập dữ liệu tuân theo năm giai đoạn cơ bản, bất kể họ chọn phương pháp nào.

Xác định thông tin cần thu thập

Bất kỳ quy trình thu thập dữ liệu nào cũng bắt đầu bằng việc hiểu loại dữ liệu nào sẽ được thu thập, chủ đề nào nó bao gồm, nguồn nào sẽ được sử dụng và khối lượng thông tin nào là cần thiết. Câu trả lời cho những câu hỏi này được đưa ra trên cơ sở các mục tiêu đã được đặt ra trước đó. Ví dụ: có thể cần thu thập dữ liệu về nội dung nào phổ biến nhất trên một trang web cụ thể đối với những khách truy cập ở một độ tuổi cụ thể đã thực hiện một hành động cụ thể trực tuyến trong tuần trước.

Thiết lập khung thời gian cho quá trình thu thập dữ liệu

Giai đoạn thứ hai của việc thu thập dữ liệu là thiết lập khung thời gian, vì các mục tiêu nghiên cứu khác nhau cần các giai đoạn đánh giá khác nhau. Hành vi tài chính của khách hàng thường đòi hỏi nhiều thời gian hơn để thu thập và đánh giá dữ liệu, trong khi một số nhiệm vụ cụ thể có thể bị hạn chế về thời gian — đặc biệt là trong các tình huống khi dữ liệu trở nên lỗi thời nhanh chóng.

Xác định phương pháp thu thập dữ liệu nào sẽ được sử dụng

Phương pháp thu thập dữ liệu là cốt lõi của toàn bộ quá trình. Để đưa ra lựa chọn đúng đắn, bạn phải cân nhắc xem mình cần hoàn thành những gì khi kết thúc nghiên cứu, dữ liệu nào sẽ được thu thập và đánh giá cũng như khung thời gian sẽ kéo dài bao lâu. Số lượng tham số có thể rất lớn, khiến việc cấu hình chúng thực sự tốn thời gian.

Thu thập dữ liệu liên quan

Khi tất cả các khía cạnh của quy trình thu thập dữ liệu được xác định, bạn có thể bắt đầu thực hiện chiến lược. DMP là một công cụ khá hữu ích để lưu trữ và sắp xếp dữ liệu đã thu thập. Để thành công, bạn phải hiểu rõ những gì bạn đang làm và tuân theo kế hoạch, đồng thời sửa chữa bất cứ khi nào cần thiết.

Phương pháp tốt nhất để thu thập dữ liệu định tính

Phương pháp tốt nhất để data collection định tính, dựa trên cảm xúc, quan điểm và niềm tin của người trả lời, là nghiên cứu kết hợp. Lý do chính cho điều này là phương pháp này dựa trên các cuộc phỏng vấn và các nhóm tập trung, đây là những phương pháp hữu ích nhất khi nói đến dữ liệu nhạy cảm không thể đo lường bằng số.

Phương pháp tốt nhất để thu thập dữ liệu định lượng

Phương pháp tốt nhất để thu thập dữ liệu định lượng là bảng câu hỏi, vì nó có thể tiết kiệm chi phí với số lượng lớn người trả lời tham gia. Các tập dữ liệu được thu thập có thể rất lớn, nhưng một mẫu thống nhất giúp chúng dễ dàng sắp xếp, trực quan hóa và phân tích. Một lợi ích nữa của bảng câu hỏi là nó tạo cơ hội để so sánh dữ liệu hiện tại với thông tin đã thu thập trước đó.

Data Collection thu thập dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp, tổ chức có cách sử dụng dữ liệu một hiệu quả nhất. Thu thập dữ liệu có nhiều phương pháp khác nhau.