Recoger datos parece fácil: una columna más, una pregunta más. El problema llega después. Corregir datos mal recogidos cuesta mucho más que corregir una regla mal escrita, porque la regla reside en un sitio y los datos se acumulan en todos.
Cuando cambia una regla, el efecto empieza en ese momento. Cuando cambia un campo, cada registro recogido en el pasado se queda con la forma antigua. Ahora hay dos formas y los informes tienen que contar ambas. A medida que crece el número de registros, esa distinción se convierte en un trabajo por sí sola.
Los tres errores más comunes son estos: recoger campos que nadie usará, dejar que el mismo cliente se reparta en varias filas y dejar que el nombre de un campo cambie con el tiempo. Los tres parecen inofensivos al principio y estropean el informe después.
Una pregunta por campo: ¿qué decisión cambiará esta información? Si no hay respuesta, tampoco hace falta el campo. Los datos que se recogen pero no se usan traen carga de relleno y responsabilidad de conservación.
Si se abre una fila nueva cada vez que la misma persona escribe por otro canal, el número de clientes parece mayor de lo que es. Fije un campo estable que identifique a la persona y deje que el registro se actualice contra ese campo.
Renombrar una columna puede devolver vacío en silencio en cada sitio que lea ese nombre. Decida el nombre una vez y déjelo; si tiene que cambiar, saque antes la lista de sitios que lo leen.
Esta es la segunda pregunta, tan importante como recoger: qué sistema guarda los datos, quién puede acceder, cuánto tiempo se conservan y cómo se eliminan cuando se pide. Si las respuestas a esas cuatro no están escritas, los datos se han recogido pero no se han asumido.
La parte legal la tratamos en otro artículo: IA y protección de datos: ¿adónde van sus datos?. Esta lección mira qué recoge; aquel artículo, dónde reside lo recogido. Dos caras de una misma pregunta.
Podemos revisar juntos si los campos que recoge le están sirviendo. Basta con que escriba.