Os métodos para coletar, registrar e armazenar informações variam drasticamente, dependendo do contexto. Aqui está um colapso em diferentes cenários:
1. Métodos de coleta: *
Pesquisas: Os questionários (artigo ou online) reunem informações diretamente de indivíduos.
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Entrevistas: Conversas estruturadas ou não estruturadas para coletar dados qualitativos e quantitativos.
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Observações: Observação sistemática e gravação de comportamentos ou eventos. Pode ser estruturado (lista de verificação) ou não estruturado (notas de campo).
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Experimentos: Configurações controladas para testar hipóteses e coletar dados sobre relacionamentos de causa e efeito.
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grupos focais: Discussões moderadas com pequenos grupos para explorar opiniões e perspectivas.
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Documentos e registros: Relatórios, arquivos, bancos de dados, artigos etc. existentes, etc.
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Sensores e dispositivos: Dispositivos de IoT, wearables, câmeras e rastreadores GPS coletam automaticamente dados.
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raspagem na web: Extraindo dados de sites.
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Monitoramento de mídia social: Rastreando conversas e tendências nas plataformas de mídia social.
2. Métodos de gravação: *
Entrada manual: Manuscrita, digitando em planilhas ou bancos de dados.
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Entrada automatizada de dados: Dados capturados diretamente por sensores ou dispositivos.
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Reconhecimento de caracteres ópticos (OCR): Convertendo documentos digitalizados em texto editável.
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gravação de áudio/vídeo: Capturando entrevistas, observações ou eventos.
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Formulários digitais: Formulários online que registram automaticamente respostas.
3. Métodos de armazenamento: A escolha do armazenamento depende do tipo e quantidade de dados, necessidades de segurança e orçamento.
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sistemas baseados em papel: Armários de arquivamento, arquivos físicos. Isso está se tornando cada vez mais raro para grandes conjuntos de dados.
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software de planilha: Microsoft Excel, folhas do Google (para conjuntos de dados menores).
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Sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS): Bancos de dados relacionais (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle) ou Bancos de dados NoSQL (MongoDB, Cassandra) para dados estruturados e não estruturados. Estes são usados para conjuntos de dados grandes e complexos.
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armazenamento em nuvem: Serviços como AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage oferecem armazenamento escalável e seguro.
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Discos rígidos locais e armazenamento anexado à rede (NAS): Para armazenar dados no local.
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Data Warehouses &Data Lakes: Soluções de armazenamento de dados em larga escala para análise e inteligência de negócios.
Formatos de dados: Os dados são armazenados em vários formatos, dependendo do seu tipo e de uso pretendido:
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arquivos de texto (.txt, .csv, .tsv): Formatos simples e legíveis por humanos.
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Arquivos de planilha (.xlsx, .xls, .ods): Organize dados em linhas e colunas.
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Formatos de banco de dados: Formatos proprietários específicos para o sistema de banco de dados.
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arquivos de imagem (.jpg, .png, .gif): Para armazenar dados visuais.
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arquivos de áudio (.mp3, .wav): Para armazenar gravações de áudio.
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arquivos de vídeo (.mp4, .avi, .mov): Para armazenar gravações de vídeo.
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json, xml: Formatos de dados estruturados frequentemente usados para aplicativos da Web.
Segurança e privacidade de dados: As medidas de segurança adequadas são cruciais, incluindo:
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Controle de acesso: Limitando quem pode acessar os dados.
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Criptografia: Protegendo dados do acesso não autorizado.
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Backups de dados: Criando cópias dos dados para evitar a perda de dados.
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conformidade com os regulamentos: Aderir às leis de privacidade de dados relevantes (por exemplo, GDPR, CCPA).
Em resumo, os métodos para coletar, registrar e armazenar informações são altamente diversos e escolhidos com base nos requisitos específicos do projeto ou organização. A tendência é em direção à digitalização e automação, com ênfase crescente na segurança e privacidade dos dados.
