संग्रह की धारणा प्रक्रिया को संदर्भित करती है और संग्रह (कुछ इकट्ठा, संग्रह या संग्रह) का परिणाम है। एक डेटा, बदले में, एक जानकारी जो कुछ ज्ञान उत्पन्न करने की अनुमति देती है।

इसका मतलब है कि डेटा संग्रह वह गतिविधि है जिसमें एक निश्चित संदर्भ के भीतर जानकारी एकत्र करना शामिल है। इस जानकारी को इकट्ठा करने के बाद, यह डेटा प्रसंस्करण के लिए समय होगा, जिसमें उपयोगी ज्ञान में बदलने के लिए जो एकत्र किया गया है, उसके साथ काम करना शामिल है।

डेटा के संग्रह के भीतर विभिन्न तकनीकों के लिए अपील कर सकते हैं: सर्वेक्षण, अवलोकन, नमूनाकरण और साक्षात्कार, दूसरों के बीच, कार्य करने की अनुमति देते हैं। डेटा के प्रकार के अनुसार, व्यक्ति विभिन्न उपकरणों (ऑडियो रिकॉर्डर, फोटो कैमरा, आदि) का उपयोग करेगा।

साक्षात्कार के मामले में यह मौलिक है कि जो व्यक्ति इसे बाहर ले जाने वाला है, अग्रिम में, इसे तैयार करने के लिए आगे बढ़ें। और यह केवल तब है कि आप उन सवालों (खुले या बंद) का चयन कर सकते हैं जो आप प्रदर्शन करेंगे और साथ ही निवेश करने जा रहे समय को निर्धारित करेंगे, जिस स्थान पर आप विकास करने जा रहे हैं और यहां तक ​​कि "उपकरण" जो आप सबसे अधिक उपयोग कर सकते हैं संभव जानकारी।

उपरोक्त के अलावा, हम इस बात की अनदेखी नहीं कर सकते कि आप दो अलग-अलग प्रकार के साक्षात्कारों के माध्यम से डेटा संग्रह के लिए आगे बढ़ सकते हैं:
-अच्छे वाले ये फायदे हैं कि वे प्रशासन करने में आसान हैं, वे उनके मूल्यांकन के संदर्भ में एक बड़ी सादगी प्रदान करते हैं, जिसे पूरा करने के लिए एक सीमित समय लगता है और यह बहुत अधिक उद्देश्य परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है।
गैर संरचनाओं। ये अन्य, उनके हिस्से के लिए, पक्ष में है जो व्यक्ति उन्हें बाहर ले जाता है, उन्हें सवाल पूछने के साथ-साथ बैठक के दौरान अनायास उठने वाले अन्य मुद्दों का फायदा उठाने की संभावना है।

उसी तरह, डेटा संग्रह करने के लिए उपयोग किए जा सकने वाले संसाधनों में से एक और प्रश्नावली है, जिसे बंद या खुला किया जा सकता है। दोनों के बीच अंतर यह है कि पहला व्यक्ति उस व्यक्ति को जवाब देने की अनुमति देता है जो केवल विशिष्ट उत्तर दे सकता है, जबकि दूसरे में परिणाम बहुत अधिक विविध और व्यापक हो सकते हैं।

मान लीजिए कि एक पत्रकार एक सरकारी अधिकारी के बारे में एक जांच कर रहा है जिसने भ्रष्टाचार के एक कार्य में भाग लिया है। अपने पत्रकारीय कार्य को करने के लिए, वह अन्य अधिकारियों, विपक्षी राजनेताओं, पुलिस और न्यायिक अधिकारियों का साक्षात्कार करके डेटा एकत्र करना शुरू कर देता है। उन दस्तावेजों तक भी पहुंचें जो आपको तथ्य साबित करने की अनुमति देते हैं। एक बार जब यह सभी डेटा को इकट्ठा करता है, तो यह उन्हें संसाधित करता है और उन्हें एक डायरी में एक लेख के रूप में प्रस्तुत करता है।

वैज्ञानिक भी डेटा संग्रह विकसित करते हैं। एक मानवविज्ञानी अपने रीति-रिवाजों का पालन करने, ग्रामीणों के साथ बात करने और तस्वीरें लेने के लिए एक स्वदेशी गांव का दौरा कर सकते हैं। तब एकत्र किए गए डेटा को अकादमिक जांच में बदल दिया जा सकता है।

डेटा संग्रह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ज्ञान को बनाए रखने की अनुमति देता है जो बाद में उत्पन्न होगा। किसी भी मामले में, अकेले संग्रह उत्पादित ज्ञान की गुणवत्ता की गारंटी नहीं देता है।