Datos Crudos

Como dice en el texto “Data Infrastructure Literacy” Gray, Gerlitz (2018), los datos crudos (Raw data) se divide en dos aspectos específicos.

En el primero, lo toma como una negación, donde en general, los datos de análisis, estos datos nunca están crudos, ya que estos no tienen una transparencia evidente o sin capacidad de mediar los fenómenos que representan. ¿Que significa esto? Significa que, a la hora de hacer un proceso cuantitativo, los datos no son puestos en un punto donde se puedan extraer o ampliar, son datos simples que están enmarcados por los entornos en los que son creados, estos siendo posiblemente históricos, sociales, culturales o políticos.

Por otro lado, el texto habla de datos crudos a cuando habla de material que es capaz de ser transformado o alterado, un ejemplo que pone el texto son datos provenientes de cámaras, sensores, o encuestas, esto siendo importante que sean datos ya verificados, filtrados o transformados para un análisis posterior. Siendo así, que los datos crudos son aquellos que pueden ser distinguidos porque están en su etapa principal.