4 распространенных инструмента сбора данных, о которых вы, возможно, не знали

Если вы достаточно взрослый человек, вы, возможно, помните время, когда ваши личные данные равнялись нескольким фотографиям и некоторым документам Word, хранящимся на вашем компьютере. Перенесемся на пару десятилетий вперед, и мир, в котором мы живем, станет неузнаваемым, по крайней мере, с точки зрения данных.

Сегодня данные повсюду. Масштабы того, что человечество производит каждый день, ошеломляют. По последним оценкам, глобальный годовой ежедневный объём данных составляет более 402 миллионов терабайт. В некотором контексте это эквивалентно примерно 49 гигабайтам данных на человека в день, если предположить, что население мира составляет около 8,2 миллиарда человек. Все эти данные необходимо собрать, и некоторые инструменты, с помощью которых это можно сделать, нам всем знакомы. Хорошими примерами являются платформы социальных сетей и розничные интернет-магазины: в 2023 году Facebook ежедневно генерировал около 4000 ТБ данных, что может вызывать беспокойство, поскольку компания была вовлечена в одну из самых серьезных утечек данных в истории Интернета. Каждый твит, каждое электронное письмо, каждое сообщение в WhatsApp и каждый поиск в Интернете дополняют это и могут рассматриваться как инструмент сбора данных.

Хотя это довольно очевидные источники, многие другие инструменты сбора данных менее известны, поэтому вам следует беречь свою работу и личные данные. Здесь мы рассмотрим пять распространенных инструментов сбора данных, которые ускользнули из поля зрения.

Некоторые варианты использования данных очевидны сразу. Например, если вы ищете в Интернете смарт-телевизор Samsung, вы, скорее всего, будете засыпаны рекламой телевизоров во всех своих каналах. Об этом не нужно много думать: такой-то человек ищет новый телевизор, давайте покажем им, чего они хотят. Однако некоторые инструменты идут глубже; они собирают данные изнутри данных, чтобы выявить, что происходит на самом деле. Фактически, даже американские военные тестируют новые способы управления данными.

Инструменты интеллектуального анализа процессов, наиболее часто используемые в бизнесе, извлекают информацию из журналов событий и контрольных журналов, созданных в бизнес-системах. Всякий раз, когда пользователь утверждает запрос, обновляет запись, отправляет форму или запускает автоматизированный рабочий процесс, это записывается. Инструменты интеллектуального анализа процессов собирают эту информацию — временные метки, действия пользователя, системные события и идентификатор транзакции — и реконструируют процесс, чтобы получить представление о том, как на самом деле выполняется работа, а не о том, как люди думают, что она выполняется.

Такие инструменты, как Microsoft Process Advisor, Celonis и Appian Process Mining, используют эти журналы для анализа рабочих процессов. Вооружившись правильными данными, программное обеспечение может выявить узкие места процесса, оптимизировать ресурсы, улучшить автоматизацию и снизить эксплуатационные расходы. Другими словами, эти инструменты собирают данные, которые показывают, как реальная производительность отличается от ожидаемой и почему.

Мы не говорим здесь о спорных системах, таких как камеры безопасности Flock, хотя они, безусловно, сами по себе являются инструментами сбора данных. Скорее, инструменты наблюдения, которые мы обсуждаем, являются более тонкими: они незаметно наблюдают за тем, как люди взаимодействуют с веб-сайтом или приложением, даже не раскрывая, что они это делают.

Одним из примеров является программное обеспечение для записи сеансов, которое фиксирует анонимные взаимодействия пользователей, чтобы понять, как на самом деле происходят цифровые взаимодействия. Такие инструменты, как Contentsquare, Microsoft Clarity и Crazy Egg, записывают щелчки, прокрутку, движения мыши и пути навигации. Ничто из этого не является личными данными; его цель — понять модели поведения, которые возникают, когда человек взаимодействует с сайтом. Анонимность здесь важна не только для защиты личности пользователя, но и потому, что люди ведут себя по-другому, если знают, что за ними наблюдают. У этой черты даже есть название — эффект Хоторна — и она может радикально повлиять на результаты опросов, как физических, так и цифровых.

Это важно для цифровых инструментов, потому что вся суть в том, чтобы собрать подлинное поведение — клики, которые люди на самом деле совершают, формы, которые они покидают, части страницы, которые они игнорируют. Если пользователи знают, что их перемещения отслеживаются, их поведение меняется, а собираемые данные становятся менее репрезентативными для реальности. Хотя в этом методе сбора есть что-то пугающее и похожее на «Большого Брата», реальность менее зловещая. Скрытое наблюдение позволяет избежать эффекта Хоторна и дает более точную картину реального использования.

В эпоху цифровых технологий это может показаться странным, но некоторые инструменты сбора данных «старой школы» по-прежнему невероятно актуальны. Опросы, интервью, фокус-группы и контрольные списки часто используются организациями для сбора информации, и, согласно платформе исследований пользователей Maze, они остаются важными даже в исследовательских средах с большим количеством искусственного интеллекта. Отраслевой отчет Maze 2026 показывает, что команды по-прежнему полагаются на опросы для определения масштаба и интервью для уточнения нюансов, при этом оба метода сочетаются, чтобы предложить «большую картину». Сейчас ИИ используется большинством исследовательских групп, но в основном для таких задач, как синтез и транскрипция, и в отчете Maze отмечается, что человеческое суждение становится все более важным, а не менее важным.

Организации также до сих пор используют другие «человеческие» инструменты для сбора информации. Например, административные записи и контрольные списки могут выявить разрывы между намерениями и реальностью. Другой широко используемый метод ручного сбора данных — рубрики. По сути, это структурированные руководства по выставлению оценок, которые разбивают навыки или поведение на четкие критерии, позволяя кому-либо судить, насколько хорошо человек работает. Они особенно полезны для сбора и количественной оценки данных о вещах, которые невозможно посчитать; например, социальные навыки, качество общения или то, насколько самостоятельно было выполнено задание.

Наконец, записи наблюдений, выходные интервью и оценки сессий — все это методы, которые продолжают давать представление о том, как люди работают, учатся или взаимодействуют с системами и обстоятельствами.

Еще один набор инструментов, используемых для сбора информации, которую трудно оценить количественно, — это методы сбора данных, основанные на искусстве. Подобно рубрикам, эти инструменты помогают оценщикам улавливать такие вещи, как эмоции, опыт, отношения и значения ситуаций. Но вместо того, чтобы оценивать результативность по критериям, методы, основанные на искусстве, предлагают участникам что-то создать. Это может быть рисунок, коллаж, письменный рассказ или даже живое выступление. Это может показаться довольно случайным способом сбора данных, но идея заключается в том, что такой подход помогает людям выражать идеи, которые им трудно выразить словами.

Это делает их полезными, когда цель состоит в том, чтобы изучить, что чувствуют люди, как они интерпретируют ситуацию или как связаны между собой различные идеи. Важно отметить, что данные в методах, основанных на искусстве, на самом деле не являются произведением искусства. Скорее, это объяснение; оценщики работают с участниками, чтобы понять, что представляет собой их «произведение искусства». Это включает в себя установление того, что представляет собой творение, какие эмоции или идеи оно передает и какие связи оно раскрывает. Информация, полученная в результате этого взаимодействия, может быть проанализирована на предмет общих тем, закономерностей, идей и закономерностей, как и любые другие качественные данные.