Zber údajov v oblasti dátovej vedy

Ako som spomenul v predchádzajúcich článkoch, témy ako zber, čistenie, analýza a vizualizácia dát sú kľúčové pre dátovú vedu. Dnes sa zameriame práve na zber údajov (angl. Data Collection) a doplníme praktické informácie pre začínajúcich dátových vedcov.

Prečo je zber dát dôležitý?

Zber dát je neoddeliteľnou súčasťou dátovej vedy a má priamy vplyv na kvalitu a presnosť následnej analýzy. Správne zozbierané údaje umožňujú:

• presnú a spoľahlivú analýzu dát
• tvorbu kvalitných vizualizácií dát
• podporu rozhodovania v organizáciách

Údaje sa dnes získavajú najčastejšie z verejných alebo komerčných systémov, ako sú databázy, interné firemné systémy, mobilné aplikácie, internetové stránky alebo online služby. Takto získané údaje poskytujú cenné informácie o systémoch, rôznych stavoch alebo používateľoch, ktoré môžu byť následne použité na výskum alebo tvorbu dátových modelov.

Metódy zberu údajov

Existuje viacero spôsobov zberu dát, ktoré sa líšia podľa typu dát, zdroja a účelu. V základe je možné rozdeliť metódy na: 

• Manuálny zber dát
  • ručné zadávanie údajov do tabuliek, databáz alebo formulárov
    • výhoda – jednoduché pre malé množstvo dát
    • nevýhoda – časovo náročné a náchylné na chyby
• Automatizovaný zber dát
  • použitie softvérových nástrojov a skriptov pre kontinuálny zber dát
    • výhoda – efektívne, rýchle, minimalizuje ľudské chyby
    • nevýhoda – potreba technického riešenia a infraštruktúry

Zdroj dát v dátovej vede

Údaje môžu pochádzať z rôznych zdrojov a formátov, pričom ich typ a pôvod ovplyvňuje ďalšie spracovanie. Tu je niekoľko príkladov:

• zariadenie pre zber environmentálnych dát (teplota, vlhkosť, tlak,..) priamo v teréne 
• senzor alebo IoT zariadenie pre zber dát z aktivít v prostredí
• prieskum alebo dotazník na vybrané témy
• experimenty a pozorovania účastníkov (psychológia, marketing,..)
• sledovanie správania používateľov na internetových stránkach alebo v aplikáciách
• údaje cez verejne dostupné API (angl. Application Programming Interface) služby
• špecifické databázy (zdravotné záznamy,..)
• historické údaje z rôznych odvetví

V prípade zberu dát ide v podstate o často opakujúci sa proces a zahŕňa plánovanie, kontrolu presnosti, spoľahlivosti a použiteľnosti dát.

Kľúčové aspekty pri zbere dát

• Kvalita a presnosť – neúplné alebo nesprávne dáta môžu viesť k chybnej analýze
• Objem a formát dát – dáta môžu byť veľké, rôznorodé alebo z rôznych zdrojov
• Automatizácia a opakovanie – proces zberu vyžaduje plánovanie, kontrolu a optimalizáciu
• Etika a legislatíva – pri osobných alebo citlivých údajoch treba dodržiavať pravidlá (napr. GDPR)

 

Zber údajov je teda základným pilierom dátovej vedy. Kvalita dát priamo ovplyvňuje presnosť analýz, správnosť rozhodnutí a efektívnosť vizualizácií. Pre úspešný dátový projekt je preto kritické dôkladne plánovať, vyberať vhodné metódy zberu a dodržiavať etické a právne štandardy.

---

Zaujal Vás článok? 

Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.