Sistemas de codificación de datos y procesamiento de datos, definiciones, descripciones, alcances y limitaciones.

Los sistemas de codificación de datos y el procesamiento de datos son conceptos relacionados con el manejo de la información en una investigación. A continuación, se presentan sus definiciones, descripciones, alcances y limitaciones.

 Sistemas de codificación de datos: son métodos de trabajo para llevar a cabo registros, enmascaramientos, ordenaciones, identificaciones, agrupaciones y clasificaciones de fenómenos para poder trabajar más cómodamente³. La codificación de datos consiste en el proceso en el que se definen las categorías sobre las que tratan los datos que se van a abordar. Generalmente este proceso se utiliza para realizar el análisis de datos en una investigación cualitativa. La codificación es un proceso que consiste en identificar un pasaje de un texto u otros datos (fotografía, imágenes, etc.), buscar e identificar conceptos y encontrar relaciones entre ellos. Por lo tanto, codificar no es solo etiquetar, es relacionar los datos con la idea de la investigación y con otros datos. Los códigos que se aplican permiten organizar los datos para poder examinarlos y analizarlos de forma estructurada, por ejemplo, observando las relaciones entre los códigos. Hay que tener en cuenta que existen varios tipos de codificación de datos, como por ejemplo:

Codificación binaria: se basa en el uso de dos símbolos (0 y 1) para representar cualquier tipo de información.

  Codificación ASCII: se basa en el uso de 128 caracteres (letras, números y signos) para representar información alfanumérica.

  Codificación Unicode: se basa en el uso de más de 100.000 caracteres para representar información multilingüe y símbolos especiales.

  Codificación hexadecimal: se basa en el uso de 16 símbolos (0-9 y A-F) para representar información numérica o binaria.

  Codificación Base64: se basa en el uso de 64 caracteres (letras mayúsculas y minúsculas, números y signos + y /) para representar información binaria.

- Procesamiento de datos: implica transformar datos sin procesar en información valiosa para las empresas. En general, los científicos de datos procesan datos, lo que incluye recopilarlos, organizarlos, limpiarlos, verificarlos, analizarlos y convertirlos en formatos legibles, como gráficos o documentos. El procesamiento de datos se puede realizar utilizando tres métodos, es decir, manual, mecánico y electrónico. El objetivo es aumentar el valor de la información y facilitar la toma de decisiones. Esto permite a las empresas mejorar sus operaciones y tomar decisiones estratégicas oportunas. Las soluciones automatizadas de procesamiento de datos, como la programación de software de computadora, juegan un papel importante en esto. Puede ayudar a convertir grandes cantidades de datos, incluidos big data, en conocimientos significativos para la gestión de calidad y la toma de decisiones. El ciclo de procesamiento de datos describe los pasos que se deben realizar con los datos sin procesar para convertirlos en información valiosa y útil. Este proceso consta de las siguientes seis etapas:

Recuperado de:   Sistemas de codificación: unos procesos cada vez más complejos (structuralia.com)

  Preparación de datos: Los datos recopilados en la primera etapa luego se preparan y limpian. En esta etapa, también denominada "preprocesamiento", los datos sin procesar se organizan para ayudar en la implementación de etapas posteriores. La limpieza o preparación de datos implica la eliminación de errores, la eliminación de ruido y la eliminación de datos incorrectos (datos inexactos o incorrectos) para clasificarlos en datos de alta calidad.

  Datos de entrada: Esta es la etapa en la que los datos sin procesar comienzan a tomar forma informativa. Durante esta etapa, los datos limpios se ingresan en un sistema o destino (como un almacén de datos o CRM).

  Procesamiento: Esta es la etapa en la que los datos ingresados ​​se transforman mediante operaciones matemáticas o lógicas para obtener resultados deseados. Estas operaciones pueden incluir cálculos, clasificación, filtrado, agrupación, resumen, etc.

  Datos de salida: Esta es la etapa en la que los resultados del procesamiento se presentan en un formato legible y comprensible para el usuario final. Estos formatos pueden incluir tablas, gráficos, informes, etc.

  Almacenamiento: Esta es la etapa en la que los datos procesados ​​se almacenan en un medio de almacenamiento adecuado para su uso futuro. Estos medios pueden incluir discos duros, memorias USB, nubes, etc.

Los alcances y limitaciones de los sistemas de codificación de datos y el procesamiento de datos dependen de varios factores, como el tipo de investigación, el método utilizado, las necesidades del investigador, la calidad y cantidad de los datos, la disponibilidad y capacidad de los recursos tecnológicos, el tiempo y el presupuesto disponibles, entre otros. Algunos ejemplos de alcances y limitaciones son:

- Alcances:

    - Los sistemas de codificación de datos permiten simplificar y organizar la información para facilitar su análisis e interpretación.

    - Los sistemas de codificación de datos permiten establecer relaciones entre los datos y generar nuevas categorías o conceptos.

    - Los sistemas de codificación de datos permiten adaptarse a diferentes tipos y fuentes de información.

    - El procesamiento de datos permite transformar datos sin procesar en información valiosa y útil para la toma de decisiones.

    - El procesamiento de datos permite visualizar y comunicar los resultados de forma clara y efectiva.

    - El procesamiento de datos permite aprovechar las ventajas de las soluciones tecnológicas para optimizar el tiempo y la calidad del trabajo.

- Limitaciones:

    - Los sistemas de codificación de datos requieren un criterio claro y coherente para definir las categorías y asignar los códigos.

    - Los sistemas de codificación de datos pueden ser subjetivos o sesgados según la interpretación del investigador o del codificador.

    - Los sistemas de codificación de datos pueden ser complejos o difíciles de entender para otras personas que no participaron en el proceso.

    - El procesamiento de datos requiere una fuente confiable y precisa de datos para garantizar la validez y fiabilidad de la información.

    - El procesamiento de datos requiere un conocimiento adecuado y actualizado de las herramientas y técnicas utilizadas para manejar los datos.

    - El procesamiento de datos puede enfrentarse a desafíos como la seguridad, la privacidad, la integridad o la compatibilidad de los datos.