La 48 edición del Tianguis Turístico 2024 destacó por participación y solidaridad de todas las entidades del país. Desde Datlas viajamos con nuestros aliados del Clúster de Turismo de Monterrey y SECTUR NUEVO LEON a participar en este gran evento que tuvo como sede Acapulco, Guerrero ¿Dónde? Mundo Imperial.
En este blog te contaremos todos los detalles de nuestra agenda y participaciones que tuvimos en el evento. También, en esta ocasión, destacaremos algunos videos con conexiones que hicimos en el evento
Nuestra agenda partió con viajar de Monterrey a CDMX para luego hacer el último “salto” a Acapulco. Una ruta ya conocida por los regios que no contamos con un vuelo directo aún a Acapulco. Llegados a Acapulco desde la salida del aeropuerto se percibía el ambiente “Tianguis Turístico”. Un evento que hasta hace unos meses estaba en tela de juicio si podría ser albergado en Acapulco por el percance de OTIS, pero a final de cuenta el pronunciamiento colectivo remarcaba que lo más adecuado era que persistiera en la región.
Para quienes quisieran conocer cómo funciona un Tianguis Turístico, en México, es simple: Es el evento del año que convoca a todas las entididades que representan la Industria Turística en los 32 Estados del País. Dentro de una explanada donde cada Estado instala un STAND se ubican vendedores que buscan promocionar los destinos. En estas compartimos un poco de la exposición
PARTICIPACIÓN 1 – EXPOSICIÓN DEL BARÓMETRO DE LA INDUSTRIA DE REUNIONES
Celebración del GMID 2024
En el marco del Tianguis el Consejo Mexicano de la Industria de Reuniones convocó un desayuno para celebrar el Global Industry Day. O el día de la Industria de Reuniones. Asistieron algunas secretarías de turismo, directivos de oficinas de convenciones y visitantes así como otros invitados especiales.
PARTICIPACIÓN 2 – DATLAS EN STAND DE LA DELEGACIÓN DE NUEVO LEÓN
Durante los 3 días del Tianguis hubo presencia de la Delegación de Nuevo León con un gran stand que hospedo promotores de servicios y productos Turísticos de la entidad.
En la era digital en la que vivimos, la cantidad de datos que generamos es asombrosa. Pero ¿Qué hacemos con toda esta información? Aquí es donde entra en juego la analítica de datos, una disciplina que está revolucionando el mundo empresarial.
En este blog, exploraremos los conceptos básicos de la analítica de datos y cómo en sus diversas formas ha transformado la toma decisiones estratégicas, optimización de procesos, personalización de la experiencia del usuario, previsión de tendencias y gestión de riesgos. A través de ejemplos prácticos y explicaciones detalladas, este blog te guiará a través del fascinante mundo del análisis de datos y cómo puede ser utilizado para impulsar el éxito de tu organización. ¡Acompáñanos en este viaje de descubrimiento y aprendizaje!
¿Qué es la Analítica de datos?
El análisis de datos es un proceso que consiste en recolectar, limpiar, transformar, almacenar y procesar datos con el objetivo de resaltar información útil sobre patrones, oportunidades e incluso brechas estratégicas, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. La analítica de datos se puede dividir en 4 grandes grupos en función de la pregunta que buscan responder:
Descriptiva: se refiere a saber “qué sucede” en la organización. Se apoya en herramientas de visualización grafica.
Diagnostica: busca el “por qué sucedió”. Se buscan razones a través de datos pasados sobre causas y correlaciones entre variables.
Predictivo: es el “qué sucederá”. Emplea técnicas de estadística y Machine Learning para predecir comportamientos futuros.
Prescriptivo: nuestro “cómo hacerlo suceder”. Involucra Inteligencia Artificial y Machine Learning para realizar sugerencias y sus posibles implicaciones.
Habiendo explorado los conceptos básicos de la analítica de datos, es momento de adentrarnos en las increíbles formas en que este enfoque está revolucionando el mundo empresarial.
Toma de decisiones basada en datos
La toma de decisiones basadas en datos (DDDM) se define como el uso de hechos, métricas y datos para guiar decisiones de negocios estratégicas que se alineen con las metas, los objetivos y las iniciativas de una organización.
Cuando aprovechamos los datos correctamente, obtenemos una visión valiosa basada en evidencia concreta sobre patrones, tendencias y oportunidades, lo que permite anticiparse a cambios en el mercado y tomar decisiones estratégicas más acertadas y con una menor incertidumbre.
Optimización de procesos
La analítica de datos también ayuda a las empresas a optimizar sus procesos internos. Con su ayuda, las empresas pueden identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora en sus operaciones. Esto permite implementar cambios que aumenten la eficiencia, reduzcan costos y mejoren la calidad de los productos o servicios ofrecidos.
Para realizar este monitoreo y evaluación de procesos internos existen gran variedad de herramientas entre las que se pueden mencionar Befective, para el monitoreo de tiempos de trabajo y evaluación de la eficiencia operativa; Power BI y Tableau, para creación de dashboard que condensan diversas fuentes de información en visualizaciones de calidad; y otras como, Nagios y Sematext, útiles para supervisar y alertar sobre el estado de activos digitales.
La analítica de datos juega un papel crucial en la personalización de la experiencia del cliente, ya que permite comprender mejor a sus clientes y ofrecerles una experiencia personalizada.
Mediante el análisis de datos demográficos, de preferencias y de comportamiento de compra de los consumidores, las empresas pueden segmentar a su audiencia y ofrecer productos o servicios adaptados a sus necesidades específicas. Esto no solo aumenta la satisfacción del cliente, sino también las tasas de conversión y fidelización. Amazon es un claro ejemplo de esto que muestra recomendaciones según nuestros gustos, ofreciéndonos el producto que realmente necesitamos.
Prever las tendencias del mercado es crucial para las organizaciones, ya que les brinda la capacidad de prever cambios y ajustar sus tácticas de marketing de manera oportuna. Al estar al tanto de las tendencias en desarrollo, las empresas pueden descubrir oportunidades para expandirse, crear productos o servicios novedosos y mantener una ventaja competitiva.
A través del análisis de datos históricos y modelos de regresión, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que pueden presentarse nuevamente en el futuro. El análisis de sentimiento de redes sociales y las investigaciones de mercado muestran conversaciones, opiniones, preferencias y comportamientos de los consumidores que posibilitan la identificación de tendencias emergentes.
Tener el poder de anticiparse a las necesidades del mercado proporciona una ventaja competitiva al poder tomar decisiones proactivas, como lanzar nuevos productos o ajustar la producción para satisfacer la demanda futura.
Mejora de la gestión de riesgos
La gestión de riesgos es un proceso continuo y sistemático que permite a las organizaciones identificar, evaluar y controlar los riesgos asociados con sus actividades. Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden identificar posibles riesgos y tomar medidas preventivas. Por ejemplo, en el sector financiero, la analítica de datos se utiliza para detectar fraudes y prevenir pérdidas económicas. Esto permite a las empresas minimizar los riesgos y tomar decisiones más seguras.
En este viaje por el fascinante mundo de la analítica de datos, hemos descubierto cómo esta disciplina está transformando el panorama empresarial actual. Desde la toma de decisiones hasta la personalización de la experiencia del cliente y la predicción de tendencias, la analítica de datos está revolucionando el mundo empresarial. Aquellas empresas que aprovechen al máximo esta disciplina tendrán una ventaja competitiva significativa en el mercado actual. ¡No te quedes atrás y únete a la revolución de la analítica de datos!
En el acelerado mundo empresarial actual, la planeación estratégica se ha convertido en un pilar fundamental para el éxito de las organizaciones. Desde las empresas más grandes hasta las startups emergentes, la capacidad de diseñar y ejecutar estrategias efectivas es crucial para mantenerse a la vanguardia en un entorno competitivo en constante evolución.
En este blog, exploraremos a fondo el fascinante mundo de la planeación estratégica. Desde entender qué es realmente una estrategia hasta desglosar los componentes esenciales de un plan estratégico sólido, nos sumergiremos en los principios fundamentales que impulsan el crecimiento y la prosperidad empresarial.
¿Qué es una estrategia y cómo identificar una buena?
Una estrategia empresarial es el conjunto de acciones diseñadas para alcanzar y mantener un rendimiento superior en relación con los competidores. Pero, ¿qué hace que una estrategia sea realmente efectiva?
Una buena estrategia no solo persigue la superioridad competitiva, sino que también abarca tres elementos esenciales:
Diagnóstico del entorno competitivo: Este primer paso implica analizar el entorno externo e interno de la empresa. Se trata de comprender las oportunidades y amenazas del mercado y los recursos internos de la organización.
Política orientada: Una vez identificados los desafíos y oportunidades, es crucial establecer políticas claras para abordarlos. Estas políticas deben alinear los recursos y esfuerzos de la empresa hacia la consecución de sus objetivos estratégicos.
Acciones coherentes: Por último, una estrategia efectiva se traduce en acciones concretas y coherentes que se implementan en toda la organización. Estas acciones deben estar alineadas con las políticas establecidas y contribuir a la consecución de los objetivos estratégicos.
Administración Estratégica:
La administración estratégica es un enfoque integral que combina el análisis, la formulación y la implementación de estrategias para alcanzar una ventaja competitiva sostenible. Este enfoque implica no solo la creación de la estrategia, sino también su ejecución y evaluación continua.
El proceso de planeación estratégica es una propuesta de desarrollo competitivo de mediano y largo plazo, para definir objetivos, elaborar estrategias y determinar acciones que resulten en un aumento de la competitividad, asegurando la sostenibilidad de la organización.
Son objetivos de largo plazo, con un horizonte de tiempo de cinco a diez años, dependiendo de la naturaleza de la organización y de los resultados que se pretende alcanzar.
Son elementos críticos para el éxito de la planeación estratégica o de todo el plan o proyecto.
Cuando cubren la organización y sus unidades de negocios como un sistema global también se conocen como objetivos organizacionales o corporativos.
Las decisiones respecto de los objetivos estratégicos son responsabilidad de la alta gerencia de la organización, pero se puede invitar a todos los demás niveles organizacionales para una participación incluyente.
2. Objetivos tácticos
Son los objetivos de mediano plazo que suelen coincidir con el ejercicio fiscal o anual de la organización y cubren, por lo general, cada una de las áreas en relación con sus diferentes funciones: marketing, recursos humanos, finanzas, producción, tecnología, entre otros.
En este nivel, los objetivos están relacionados con los resultados de utilidades, participación de mercado, desarrollo humano, satisfacción del cliente, metas de costos, programas de calidad, responsabilidad social o procesos de innovación. Los objetivos tácticos tienen como propósito optimizar un área determinada de resultados y no a la organización como un todo.
3. Objetivos Operacionales
Son los objetivos específicos y de corto plazo, por ejemplo, referidos a días, semanas o meses, que se concentren en la ejecución de las operaciones rutinarias que están en la base de la organización.
Incluyen recursos, procedimientos, productos, procesos, plazos y personas responsables de su implementación y ejecución. Se formalizan en documentos escritos y en procesos y métodos de trabajo para cada plan operacional.
Así, un objetivo táctico de mejorar la calidad de los productos puede incluir varios objetivos operacionales para adquirir materias primas de mejor procedencia, entrenar al personal, darle mantenimiento periódico a las máquinas y reducir –un 2%, por ejemplo– los rechazos por defectos.
Análisis Financiero de tus objetivos
Por cada objetivo que definas, debes considerar su viabilidad para realizarlo. Esto ayuda a definir si:
Es necesario proyectar y/o presupuestar flujos de entrada y salida
El generar un fondo de reserva ante eventualidades.
Es sostenible económicamente en el largo plazo
Da estabilidad a los colaboradores sobre su futuro en la empresa
Ayuda a aclarar los diversos fuentes de ingresos y como en su caso, aumentarlos.
Al final, da certidumbre y estabilidad un proyecto que ha sido evaluado económicamente y que se vea si es realista o no.
En un mundo empresarial en constante cambio, una estrategia sólida es la brújula que guía a las empresas hacia el éxito. Al comprender el entorno competitivo, desarrollar planes de acción claros y ejecutarlos con precisión, las empresas pueden navegar con confianza hacia sus objetivos y alcanzar una ventaja competitiva duradera. La administración estratégica y la planeación estratégica son herramientas esenciales para cualquier empresa que aspire a prosperar en el largo plazo.
Hagamos un breve ejercicio ¿Cuántos grupos puedes identificar en los datos de la figura de arriba? ¿2? ¿3? ¿4? No importa cuántos grupos identificaste, lo relevante es que acabaste de aplicar una clusterización de datos. En efecto, clusterizar consiste en agrupar datos a partir de características semejantes y como pudiste observar es algo que podemos hacer intuitivamente.
La clusterización puede clasificarse como un algoritmo no supervisado, ya que los datos no tienen etiquetas y se basa en su estructura interna para encontrar patrones que permitan formar grupos diferenciados. Esto lo convierta en una técnica indispensable para la ciencia de datos teniendo múltiples aplicaciones que incluyen evaluación de imágenes médicas, detección de anomalías, análisis de redes sociales, procesamiento de lenguaje natural, segmentación de mercados, entre otros.
Una de las aplicaciones de la clusterización con mayor potencia es el análisis espacial. Agrupar lugares, locales comerciales, clientes, puntos de venta, según su ubicación espacial es una herramienta muy útil en la inteligencia de negocios. A continuación te explicamos brevemente dos de las técnicas de clusterización más utilizadas en el análisis espacial: K-means y DBSCAN
La clusterización K-means es una técnica de partición. Esto implica que el algoritmo divide los datos en un número fijo (K) de clústeres o grupos. El número de clústeres o K debe ser definido por el usuario, con lo que el algoritmo creará K centroides y asignará cada dato al centroide más cercano.
¿Dónde utilizar K-means?
Algunas de las aplicaciones del algoritmo K-means en el análisis espacial son:
Segmentación de mercados: Identificar grupos de clientes con características similares basadas en su ubicación geográfica.
Planificación urbana y regional: Agrupar áreas con atributos socioeconómicos o ambientales similares para la toma de decisiones en políticas públicas.
Análisis de imágenes satelitales: Clasificar diferentes tipos de terreno o cobertura del suelo, como áreas urbanas, cuerpos de agua o vegetación.
Gestión de desastres: Evaluar y agrupar regiones según su vulnerabilidad o exposición a riesgos naturales.
Optimización de redes de transporte: Determinar la ubicación óptima de instalaciones como almacenes o estaciones de servicio para minimizar la distancia a los usuarios.
¿Cómo implementar K-means?
Para la implementación de K-means usaremos el software de sistemas de información geográfica QGIS. Este es el software de código abierto de SIG más utilizado. En la siguiente liga podrás descargarlo: https://qgis.org/es/site/forusers/download.html. Después de instalado seguiremos los siguientes pasos:
El primer paso es abrir un archivo vectorial o shapefile (.shp) que contenga algunas ubicaciones o puntos. También es posible abrir un archivo CSV que contenga las coordenadas geográficas de los puntos. Después de abierto el archivo lo podremos visualizar como se muestra a continuación.
El siguiente paso consiste en ir a la caja de herramientas de QGIS en la barra de menú y luego buscar la función agrupamiento K-medias.
Al seleccionar la función agrupamiento K-medias nos aparecerá la siguiente ventana donde deberemos señalar la capa de puntos que queremos clusterizar, así como el número de grupos o clústeres que queremos formar (K). Después daremos click en ejecutar.
Esto creará una nueva capa que podremos observar en el panel derecho. Daremos click derecho a la capa creada, seleccionaremos propiedades y saldrá en menú donde cambiaremos el formato de simbología para poder apreciar los diferentes clústeres. En el menú de propiedades seleccionaremos categorizado y valor CLUSTER_ID que es el campo que crea QGIS para asignar a cada punto un clúster. Posteriormente seleccionaremos clasificar y nos aparecerán los clústeres encontrados para el grupo de datos (para este ejemplo, cinco porque fue el K seleccionado) como se muestra en la siguiente figura:
Finalmente tendremos un resultado donde cada clúster se muestra con un color diferente, como se muestra a continuación:
El ejercicio se puede repetir para cambiar el número K y observaremos los diferentes clústeres que se forman.
Clusterización DBSCAN
El agrupamiento espacial basado en densidad de aplicaciones con ruido o Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) es un algoritmo de clúster o agrupamiento basado en la densidad que puede ser utilizado para identificar clústeres de cualquier forma en un conjunto de datos que contiene ruido y valores atípicos
El DBSCAN tiene un enfoque más similar al método intuitivo que mencionamos al principio de esta entrada, debido a que se basa en las diferencias en la densidad de puntos.
Los clústeres son regiones densas en el espacio de datos, separadas por regiones de menor densidad de puntos. La idea clave es que, para cada punto de un clúster, la vecindad de un radio dado tiene que contener al menos un número mínimo de puntos.
¿Qué parámetros requiere la clusterización DBSCAN?
A diferencia del K-means, en el algoritmo DBSCAN no hay que asignar el número de clústeres en que se dividirán los datos. El algoritmo logra identificar el número de grupos a partir de dos variables: Épsilon y Puntos mínimos.
Épsilon (eps): especifica lo cerca que deben estar los puntos entre sí para ser considerados parte de un clúster. Esto significa que, si la distancia entre dos puntos es menor o igual a este valor de épsilon, estos puntos se consideran vecinos.
Puntos mínimos (minPts): el número mínimo de puntos para formar una región densa. Por ejemplo, si establecemos minPts como 5, entonces necesitamos al menos 5 puntos para formar una región densa.
¿Dónde utilizar DBSCAN?
Análisis de tráfico: DBSCAN puede analizar datos de ubicación para identificar patrones de tráfico como congestiones o rutas comunes
Monitoreo ambiental: El algoritmo DBSCAN puede ser útil en el monitoreo de contaminantes al identificar zonas con altas emisiones para correlacionarlas con fuentes fijas o móviles de emisión
Prospección de clientes: DBSCAN tiene aplicaciones en la inteligencia de negocios al permitir la identificación de hotspots o zonas con gran cantidad de potenciales clientes, logrando que los esfuerzos se concentren en dichas zonas y no en zonas con bajo potencial de clientes que será detectadas como ruido por el algoritmo.
Optimización de redes de distribución: El algoritmo DBSCAN también puede ser utilizado por empresas para mejorar su red de distribución, facilitando la optimización de las rutas o la localización de los centros de distribución.
Al igual que con el algoritmo K-means, realizaremos un ejemplo de aplicación mediante el uso de QGIS. Utilizaremos la misma capa de puntos del ejemplo anterior. Para un mejor desempeño del algoritmo DBSCAN, te recomendamos que te asegures que el sistema de referencia de coordenadas sea un sistema longitudinal, como EPSG:6372 – Mexico ITRF2008 / LCC.
Para acceder al algoritmo DBSCAN ingresaremos nuevamente a la caja de herramienta y buscaremos el algoritmo como «Agrupamiento DBSCAN».
Posteriormente nos aparecerá el menú de la función DBSCAN. Allí seleccionaremos la capa de entrada e ingresaremos los dos parámetros: Tamaño mínimo del agrupamiento (minPts) y Distancia máxima entre puntos agrupados (eps).
Para visualizar los clústeres, repetiremos los mismos pasos de la visualización aplicados para el algoritmo K-means. El resultado obtenido con minPts = 10 y eps = 800 m fue de 11 clústeres, los cuáles se pueden observar con diferente color a continuación:
El ejercicio se puede repetir para diferentes minPts y eps, donde se obtendrán diferentes números y tamaños de clústeres, como se muestra a continuación:
Conclusiones
¿Cuál de los dos algoritmos debo usar?
Cada uno de los dos algoritmos expuestos tienen sus ventajas y desventajas. La selección de los algoritmos corresponderá a la estructura de los datos con los que se esté trabajando, sus características y el objetivo de la clusterización. Por ejemplo, el agrupamiento K-means se utiliza cuando todos los datos son relevantes y queremos que hagan parte de los clústeres, como en casos de segmentación de cliente. Por su parte, DBSCAN se utiliza principalmente cuando queremos eliminar ruido y centrarnos en solo unos subconjuntos de datos, como en evaluación de zonas con alto potencial de prospectos.
Si estás interesado en conocer más a fondo sobre estos u otros algoritmos de clusterización para análisis espacial e inteligencia de negocios no dudes en contactarnos en http://www.datlas.mx
Cuando inicias un proyecto nuevo, ya sea personal o laboral, te has echo la pregunta por donde debo empezar, que debo hacer, como debo de hacerlo, si es así el análisis PESTEL es ideal para resolver tus problemas, ya que te permite hacer planificaciones a largo plazo.
Empecemos, imaginemos que tu eres una empresa, que es lo que necesitas, supongamos que estas iniciando, lo primordial a realizar es un plan de negocios y ademas necesitas tener clientes para sobrevivir, todo eso un análisis PESTEL puede ayudarte a solucionar esos problemas creando una planificación y previniendo futuros inciertos.
El análisis PESTEL es una herramienta utilizada para identificar y analizar los factores macroambientales externos que pueden afectar a una organización, es fundamental para su supervivencia y determina la capacidad que tiene la empresa para adaptarse a los cambios del mercado. Es un acrónimo que se refiere a seis dimensiones del entorno macro que pueden influir en las decisiones estratégicas de una empresa: Políticos, Económicos, Socio-culturales, Tecnológicos, Ecológicos (ambientales) y Legales.
Políticos: son todas aquellas leyes o políticas del país donde opera la empresa que tiene un impacto significativo en la industria.
Económicos: todo cambio en material fiscal, crisis económicas, inflación, tipos de cambio y tasas de interés, que pueda influir de manera significativa a la operación de la empresa.
Socio-culturales: se refiere a los aspectos socioculturales que influyen en el comportamiento del consumidor y tendencias del mercado. Esto incluye demografía, valores culturales, actitudes, estilos de vida y patrones de consumo.
Tecnológicos: se relacionan con los avances tecnológicos que pueden afectar a una industria o mercado, como la innovación, la automatización, la digitalización y las tendencias tecnológicas emergentes.
Ecológicos: se le relaciona dependiendo de la interpretación que se le de, medioambiental o ecológico, en los cuales incluyen en ecológicos condiciones físicas o geográficas y como medioambiental todo lo que corresponde al entorno políticas de las organizaciones, consciencia medioambiental.
Legales: se debe estar cocientes que es una empresa legal y autorizada para operar, por lo que deberán estar alertas a cualquier cambio en las leyes que puedan afectar las operaciones comerciales.
¿Donde lo puedes utilizar?
El análisis es punto critico para la toma de decisiones estratégicas el cual puedes desarrollar en diferentes áreas de la empresa y de la vida para tener una visualización de lo que puede esperar para el futuro se recomienda utilizar en:
Planes de negocio
Plan de desarrollo estratégico de la empresa
Plan de Marketing
Desarrollo y expansión a nuevos mercados
Plan de contingencia
Plan de reestructura
Hablemos del proceso para realizar un análisis Pestel, hay que considerar ciertos elementos y pasos para construir uno:
Paso 1: Identificación de factores relevantes: Empecemos por por identificar los factores políticos, económicos, sociales, tecnológicos, ambientales y legales que podrían afectar a la organización o industria en cuestión. Esto puede ser diferente para cada caso según los objetivos del análisis. Paso 2:Recopilación de información: Reúne datos y información, esto puede incluir noticias, informes gubernamentales, estadísticas, estudios de mercado, informes de investigación, análisis de tendencias y otros recursos disponibles. Paso 3: Análisis de impacto: Evalúa cómo cada uno de los factores identificados podría impactar en la organización, industria o mercado. Paso 4:Priorización de factores: Evalúa el nivel de impacto en función de su importancia y relevancia para la situación específica. Paso 5:Identificación de oportunidades y amenazas: Las oportunidades son eventos que la organización puede aprovechar para su beneficio, mientras que las amenazas son factores que podrían obstaculizar el éxito o la viabilidad de la organización. Paso 6:Desarrollo de estrategias: Utiliza los resultados del análisis PESTEL para informar el desarrollo de estrategias y acciones que permitan a la organización capitalizar las oportunidades identificadas y mitigar las amenazas. Esto puede implicar ajustes en la estrategia empresarial, la toma de decisiones operativas o la implementación de medidas de gestión de riesgos. Paso 7:Monitoreo continuo: Revisar periódicamente el análisis para identificar nuevas tendencias, riesgos u oportunidades que puedan surgir. Esto permite a la organización adaptarse y responder de manera proactiva a los cambios en su entorno.
Ahora que sabes todo lo importante para crear un análisis para realizar planificaciones a largo plazo, es momento de iniciar tu análisis y que tu organización pueda prevenir cualquier eventualidad futura y tomar estrategias que puedan evitar un gran impacto negativo en la operación. Ademas de Pestel existen otros análisis que puedes aplicar a tu organización para mejorar ciertos aspectos para una mejora continua. **Te puede interesar: SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas
En un mundo cada vez más afectado por el cambio climático, las inundaciones representan un peligro latente que pone en riesgo vidas y medios de vida. Sin embargo, gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), se vislumbra una esperanza para mitigar estos riesgos. Este blog explora cómo Google Research está revolucionando los pronósticos de inundaciones a escala global, mediante la integración de IA para proporcionar predicciones oportunas y precisas, especialmente en regiones con escasez de datos y recursos.
La Necesidad de Pronósticos Precisos de Inundaciones
Las inundaciones son desastres naturales devastadores a nivel mundial, afectando a millones de personas cada año y generando enormes pérdidas económicas. La capacidad de pronosticar inundaciones de manera precisa puede ayudar tanto a individuos como a autoridades a prepararse mejor para mantener a las personas a salvo. Sin embargo, esta capacidad no está disponible en muchas áreas, y los sistemas de alerta existentes pueden ser imprecisos y poco útiles, dejando a muchas personas mal preparadas y mal informadas antes de que ocurra una inundación.
Personas afectadas por inundaciones en india
Esfuerzos Iniciales en India
Hace aproximadamente seis años, en septiembre de 2018, Google anunció el lanzamiento de Alertas SOS en Búsqueda y Mapas, con el objetivo de hacer que la información de emergencia sea más accesible durante crisis y desastres naturales. Este fue un primer paso crucial para proporcionar información oportuna y relevante durante situaciones de emergencia, como las inundaciones.
A través de una colaboración con la Comisión Central de Aguas de la India, Google comenzó a implementar alertas tempranas de inundaciones en la región de Patna, una de las áreas más afectadas por las inundaciones en el país. Mediante el uso de datos disponibles públicamente y la tecnología de Google, se desarrollaron modelos de pronóstico de inundaciones que podían prever no solo cuándo y dónde ocurriría una inundación, sino también la gravedad del evento.
Simulación de inundación de un río en Hyderabad, India. El lado izquierdo utiliza datos disponibles públicamente, mientras que el lado derecho utiliza datos y tecnología de Google.
Modelo Utilizado
Google Research ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) revolucionario para predecir inundaciones a escala global, en colaboración con diversos socios. Este modelo, basado en redes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory), utiliza datos estáticos y dinámicos, incluyendo atributos geográficos y meteorológicos, para generar pronósticos probabilísticos del caudal de los ríos. Comparado con sistemas existentes como GloFAS, el modelo de Google muestra una precisión similar o superior en la predicción de eventos de inundación, incluso para eventos extremos y poco frecuentes. Continuando con su misión de expandir la cobertura y precisión de los pronósticos de inundaciones, Google Research colabora con organizaciones internacionales y agencias meteorológicas para mejorar la resiliencia de las comunidades ante desastres naturales.
Los esfuerzos iniciales en India fueron solo el comienzo. Google Research continuó avanzando en la implementación de modelos de pronóstico de inundaciones a nivel global, utilizando inteligencia artificial y una potencia computacional significativa para mejorar la precisión de los pronósticos. La colaboración con instituciones locales y globales permitió expandir la cobertura de alertas tempranas de inundaciones a más países y regiones en todo el mundo, ayudando así a más personas a acceder a información crucial para mantenerse informadas y seguras durante eventos catastróficos.
En Datlas, hemos implementado en proyectos anteriores una capa de Zonas Inundables para el estado de Nuevo León, basada en imágenes satelitales capturadas durante eventos climáticos extremos. Estas capas se pueden utilizan para diversas aplicaciones, como la planificación inmobiliaria, la gestión de riesgos empresariales y la planeación pluvial y gestión de drenaje urbano, permitiendo tomar decisiones informadas para evitar construcciones en áreas propensas a inundaciones, gestionar riesgos de activos e infraestructuras, y mejorar la infraestructura de drenaje para reducir el riesgo de inundaciones urbanas.
Mapa DATLAS con Capa de Inundaciones en Nuevo León.
Conclusión
En resumen, el empleo de la inteligencia artificial para prever inundaciones a nivel mundial marca un avance crucial en la capacidad de anticipación y mitigación de desastres naturales. La colaboración de Google Research con diversos socios ha permitido desarrollar un modelo innovador, basado en redes neuronales LSTM, que mejora la precisión de los pronósticos y fortalece la resiliencia de las comunidades ante el cambio climático. Con la promesa de alertas tempranas y probabilísticas, este enfoque refuerza la protección de vidas y bienes, proyectando un futuro más seguro y preparado para los desafíos venideros.
Este 2024 regresamos al SXSW South by south west. Si no has escuchado de este gran evento que se lleva en la ciudad de AUSTIN, TEXAS, ESTADOS UNIDOS te contamos un poco en esta columna.
SXSW, acrónimo de South by Southwest, es un festival anual que se celebra en Austin, Texas, y que se ha convertido en una referencia global para la música, el cine, la tecnología y la innovación. Este evento multifacético, que se lleva a cabo durante 10 días en marzo, reúne a una comunidad diversa de artistas, emprendedores, cineastas, líderes de la industria y entusiastas de la tecnología de todo el mundo.
¿En el ámbito tecnológico, SXSW ofrece una plataforma para que las startups emergentes presenten sus ideas innovadoras, mientras que los líderes de la industria comparten sus perspectivas sobre las últimas tendencias y desafíos. La programación incluye conferencias, paneles, talleres, demostraciones y eventos de networking, brindando a los asistentes la oportunidad de aprender, conectarse y colaborar.
Algunos de los temas que se abordaron en SXSW 2024 incluyen:
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Blockchain y criptomonedas
Realidad virtual y aumentada
Ciberseguridad
Salud digital
Impacto social de la tecnología
Futuro del trabajo
En esta ocasión fuimos impulsados por Secretaría de Economía NUEVO LEON a través de su programa de #PEAKNL. También acompañaba #DesarrolloEconomicoMonterrey #MunicipioMty y nuestro ecosistema del #MonterreyDigitalHub.
La gente con limitaciones para caminar podrá contar con tecnología como la propuesta de HONDA para poder viajar de forma más independiente en espacios interiores y exteriores con esta silla de ruedas aumentada.
2) Entrega de artículos comerciales con coches autónomos
Durante los alrededores del festival era común ver estos dispositivos autónomos no tripulados que podían cargar medicinas, una despensa o artículos de un destino A a un destino B. En la parte superior tenían un LIDAR similar al de los TESLA con el que pueden identificar y saltear obstáculos para llegar. Una alternativa muy útil para entregas de tiendas minoristas de última milla.
3) Turismo aumentado habilitado por Robots
Crea experiencias turísticos únicas a través de dispositivos como este robot no tripulado al que te puedes suscribir en el recorrido
4) Realidad mixta para explorar indicadores by HOBONICHI GLOBE
Un gran obsequio que nos dieron en el evento fue este HOBONOCHI GLOBE de un equipo de emprendedores japoneses que traían este producto para visualizar información en un globo cartográfico. Al proyectar con una aplicación desde un IPAD diferente información podía ser interactuada.
5) Punto de Venta autónomo by MASHGIN
Logramos hacer una visita a un evento deportivo, desde allí al medio tiempo del partido había filas para todo tipo de espacios. Pero logramos evadir la fila de la tienda para consumir alimentos gracias a esta máquina que integra 9 cámaras y varios sensores. Podías poner los productos de la tienda encima del espacio con orificios y en automático se cargaban a tu comanda proyectada en la pantalla del lado derecho. La compra se reducía a 15-20 segundos. Sin duda el lugar con menos filas en el Estadio.
6) Robots autónomos por todos lados
Recorriendo varios espacios del festival había algunos robots autónomos, pero esta compañía disfrazaba su asistente como una mascota que te podía acompañar en recorridos. Al tener extremidades como brazos y manos puede tomar objetos para trasladados de un lado a otro.
7) ROPA CON PANELES SOLARES+
Esta es una de las más novedosas, y es que otra compañía llevaba ropa como chamarras y sombreros que integraban sensores de recolección de energia solar.
8) AI Generativa para Video by AUTOPARK
Hay un video extendido de esto, pero en concreto vivimos una experiencia en donde a través de 1 fotografía este software te sobreprone en un video de una película. Todo esto en menos de 60 segundos. Nos impresionó la eficiencia y los casos de uso de estos resultados.
9) VISION PRO by APPLE
Apple Vision Pro: Computadora espacial. Realidad mixta. Inmersión total. Crea, juega y trabaja sin límites. Un colega emprendedor que estuvo en el viaje tuvo la oportunidad de prestarnos su edición y navegamos en esta gran experiencia inmersiva. Solo puedo concluir que el potencial de esta tecnología está por encima de algo que hemos visto. Seguro es como la primera vez que entraste a una pantalla IMAX o escuchaste un surround system. Pero con el potencial de poder tener toda una solución de computo. Si logran reducir su tamaño y precio, seguramente serán un artículo de trabajo para el futuro.
10) TESLA y otros más para NL
UN BONUS es que desde la conferencia del Gobernador de Nuevo León se hablaron de tecnologías e implementaciones para Nuevo león
¿Qué otra tecnología crees que es parte del presente? ¿Qué podrá ser encontrado en el futuro?
¿Estás familiarizado con el concepto de Turismo Sostenible?
Es un tema que está ganando popularidad en la actualidad, ya que tanto las instituciones gubernamentales como las organizaciones sin fines de lucro están trabajando para asegurar que las políticas, normativas, acciones y estrategias turísticas estén alineadas con el desarrollo sostenible. En esta columna te contaremos algunos de los puntos importante de este tema en tendencia para México y Nuevo León.
¿Qué es exactamente el turismo sostenible? La OMT (Organización Mundial del Turismo) tiene como objetivo promover el desarrollo sostenible en todas las actividades turísticas. En su definición,«El turismo que tiene plenamente en cuenta las repercusiones actuales y futuras, económicas, sociales y medioambientales para satisfacer las necesidades de los visitantes, de la industria, del entorno y de las comunidades anfitrionas.»
Existen principios de sostenibilidad que han sido desarrollados para guiar las prácticas de gestión sostenible en todas las formas y destinos turísticos. Estos principios abordan aspectos medioambientales, económicos y socioculturales del desarrollo turístico, con un enfoque en la agenda a largo plazo.
La OMT (Organización Mundial del Turismo, ahora ONU TURISMO)ha planteado claves para alcanzar el turismo sostenible, que se enfocan en tres puntos principales: optimización de los recursos medioambientales, preservación de la autenticidad de la cultura local y equitativa distribución de la riqueza.
Dado que lo que no se puede medir, no se puede controlar, la OMT sugiere que la elección de indicadores debe determinarse en función de las necesidades y prioridades locales. Por lo tanto, hace una recomendación de indicadores para la evaluación, que deben centrarse en los siguientes aspectos:
Satisfacción local con el turismo
Impacto del turismo en las comunidades
Satisfacción sostenible del turista
Estacionalidad del turismo
Beneficios económicos del turismo
Gestión de la energía
Disponibilidad y consumo de agua
Calidad del agua potable
Tratamiento de aguas residuales
Gestión de residuos sólidos
Control del desarrollo (control de la generación de basura)
Actualmente, en México se están desarrollando estrategias turísticas basadas en el Programa Sectorial de Turismo 2020-2024, publicado en el Diario Oficial de la Federación el 3 de julio de 2020. Este programa rige las políticas turísticas del país y establece objetivos para potenciar a México como competidor turístico de vanguardia, enfocado en un desarrollo equitativo, justo y equilibrado entre comunidades y regiones del país, a través del aprovechamiento sostenible del patrimonio nacional.
Como ejemplo, el Estado de Nuevo León ha lanzado su Programa Sectorial de Turismo Sostenible 2022-2027, donde plantea los objetivos del programa y las instancias encargadas de dar cuerpo a las estrategias. Este programa hace referencia a las leyes que regulan los aspectos relacionados con el turismo, como la Constitución Política del Estado Libre y Soberano de Nuevo León en su artículo 30, que establece que le corresponde al Estado procurar el desarrollo integral de los pueblos y las personas, garantizando así la fortaleza de su soberanía y su régimen democrático.
Además, se mencionan otras leyes como la Ley de Planeación Estratégica del Estado de Nuevo León, la Ley Orgánica de la Administración Pública para el Estado de Nuevo León (artículo 32), la Ley de Fomento al Turismo del Estado de Nuevo León, el Reglamento Interior de la Secretaría de Turismo, y el Plan Estatal de Desarrollo de Nuevo León 2022-2027. Este último establece, dentro de su Eje 2 «Generación de Riqueza Sostenible», el numeral 2.13 «Turismo Sostenible», resaltando el papel del turismo como motor del desarrollo económico al impulsar la oferta de bienes, servicios y productos regionales, así como promover el surgimiento de empresas y la conexión de los visitantes con los destinos. Por lo tanto, este Programa Sectorial amplía el cumplimiento de los ejes establecidos en el Plan Estatal de Desarrollo.
¿Cuáles son las estrategias para el Turismo Sostenible en Nuevo León? Dentro del Programa Sectorial para el Turismo Sostenible, el Gobierno de Nuevo León establece la participación ciudadana desarrollando una metodología enfocada en la definición de objetivos estratégicos, planificando 5 ejes: Turismo Sostenible, Promoción del Estado, Desarrollo Regional y Sectorial, Competitividad e Innovación:
Concientizar respecto al desarrollo del turismo sostenible con equidad e inclusión a través de políticas públicas.
Posicionar a Nuevo León como destino turístico, así como sus segmentos y productos identificados como estratégicos.
Apoyar a los Pueblos Mágicos y municipios con vocación turística con mecanismos que permitan facilitar el financiamiento y la inversión pública y privada en proyectos con potencial turístico.
Alcanzar estándares de calidad de servicio turístico con altos grados de competitividad.
Utilizar tecnologías, bases de datos e información para el análisis, generación de inteligencia para aprender hábitos de navegación de turistas, dar a conocer la oferta de experiencias y productos turísticos
¿Qué opinas de estas medidas? ¿Qué impactos crees que podrían tener en eventos masivos? ¿Qué mejores prácticas han tenido?
El mundo de la tecnología y transformación digital todos los días no sorprende con nuevas soluciones innovadoras para afrontar los desafíos crecientes de la sociedad. En ese sentido, las empresas deben enfocarse en desarrollar productos y servicios más personalizados e innovadores que se adapten a las necesidades cambiantes del mercado. La colaboración estratégica entre organizaciones se presenta como uno de los elementos clave para alcanzar el éxito en este dinámico entorno.
Por eso en esta entrada te queremos presentar el modelo de Partners, un ejemplo de modelo de cooperación empresarial enfocado al crecimiento conjunto, donde hablaremos sobre sus características, algunos de sus beneficios y como funciona en Datlas.
¿Qué es un modelo de Partners?
El modelo comercial de Partners consiste en una alianza o asociación estratégica entre organizaciones que ofrecen soluciones o productos complementarios y que en combinación les permite lograr resultados de manera más eficiente y como menos riesgo que por sí solos. Más específico, este tipo de alianza comercial permite acceder a nuevos mercados y canales para crecer en clientes, facturación y beneficios. A diferencia de un proveedor de servicios tradicional, un Partner si se involucra en la ideación e implementación de estrategias de crecimiento.
En el ámbito tecnológico, donde las inversiones para desarrollo de software especializado son elevadas, es común ver empresas como Google, Amazon, Microsoft o Oracle asociados a miles de partners tecnológicos con quienes trabajan de la mano para poder mantenerse a la vanguardia con inversiones menores y de bajo riesgo.
¿Cuáles son sus características?
Objetivo Compartido: Se establece metas en común, hacía el cuál se dirigirán los esfuerzo en conjunto y se desarrolla un estrategia personalizada para alcanzarlas con un compromiso de trabajo colaborativo.
Especialización: Las organizaciones se especializan en algún servicio o producto conjunto. En el ámbito tecnológico, por ejemplo, cada empresa contribuye con su experiencia única, conocimiento, información o software.
Integración de soluciones: Los Partners trabajan en conjunto para ofrecer a los clientes soluciones completas y personalizadas que aborden desafíos específicos y que aumenten la satisfacción del cliente.
Acceso a mercados específicos: Este tipo de alianzas permite acceder a mercados específicos o segmentos de clientes que pueden ser difíciles de alcanzar de manera individual o que de alguna forma ya están conquistados por alguno de los partners.
Innovación continua: Propicia la innovación continua al combinar recursos para la investigación y desarrollo, acelerando el tiempo de llegada al mercado de nuevas tecnologías y soluciones.
¿Cuáles son los beneficios?
Contexto ampliado del mercado: Permite identificar nuevos riesgos u oportunidades para el negocio desde un punto de vista objetivo del Partner que es externo a la organización.
Ampliación de capacidades y combinación de recursos: Al asociarse la organización amplía sus habilidades, porque puede acceder a conocimientos y recursos especializados del Partner que pueden ser difíciles de obtener internamente.
Aceleración del crecimiento: La colaboración estratégica acelera el crecimiento al permitir a las empresas tecnológicas aprovechar las oportunidades de mercado de manera más eficiente. Adicionalmente las asociaciones a través de Partners tiene un enfoque a largo plazo lo que permite un crecimiento más sólido y sostenible
Reducción de riesgos: Una de las ventajas en los modelos de partners es el compartir riesgos. Las empresas pueden compartir la carga de la inversión para disminuir riesgos financieros, de seguridad o tecnológicos. Así mismo, en momentos críticos un Partner puede brindar respaldo o recursos adicionales.
Mejora de la competitividad: La colaboración en el sector tecnológico mejora la competitividad al crear soluciones más completas y avanzadas. Esto no solo satisface las crecientes expectativas del mercado, sino que también posiciona mejor a las empresas frente a la competencia.
¿Cómo funciona el modelo de Partners en Datas?
Este año en Datlas hemos implementado el modelo de Partners, a partir de planeación y aprendizajes de años anteriores. El objetivo de este programa es generar beneficios conjuntos, a través de la transferencia y combinación de recursos, habilidades, conocimientos e información. Dependiendo de la trayectoria y madurez en la relación con Datlas, los partners se clasifican en 3 niveles, comenzando por Referidos: Referencian prospectos a Datlas, Afiliados: Referencias cruzadas de prospectos entre Datlas y Afiliado, y por último, Resellers: Integración completa de oferta y colaboración.
En conclusión, el modelo de Partners es una estrategia esencial para las empresas que buscan prosperar en un entorno empresarial dinámico. La especialización, la integración de soluciones, el acceso a mercados específicos y la innovación continua son características clave que definen este modelo que se visualiza como un generador de crecimiento.
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Alguna vez se han puesto a pensar ¿Qué porcentaje del parque vehicular no son autos particulares sino que ofrecen algún servicio de transporte?. Para poner un ejemplo de la importancia de esta clase de servicios, según datos del INEGI (2020) solamente el servicio de mensajería y paquetería esta presente en 743 de las 822 actividades económicas del país, poco más del 90%, lo que significa que apoya a casi todos los sectores de la economía.
De igual manera como podemos ver en la imagen, existen otra clase de servicios de transporte más importantes como el autotransporte de carga. El autotransporte de carga es la actividad dedicada a transportar productos o mercancías de cualquier tipo, pudiendo requerir para su transportación equipo especializado o no. Este tipo de transporte suele ser utilizado en la cadena de suministro, la cual se puede definir como el conjunto de pasos y elementos que le permiten a las empresas adquirir los recursos para producir o manufacturar un producto. De igual manera el autotransporte se usa en lo que se conoce dentro del área de logística como distribución de última milla, que es la etapa de entrega de un producto desde un centro de distribución (CEDIS) a el cliente final.
Estos dos tipos de transporte tienen varias cosas en común, pero una de ellas es la necesidad de generar rutas de viaje que les permitan optimizar uno o más atributos, por ejemplo: maximizar el número de clientes atendidos durante un turno o minimizar las emisiones de carbono de toda la ruta. Este tipo de problemas en investigación de operaciones se conoce como problema de ruteo de vehículos (VRP – vehicule routing problem).
El VRP es un problema de optimización combinatoria descrito por primera vez en 1959 por el matemático Dantzing. El objetivo del problema es encontrar las rutas optimas de vehículos que parten de un depósito, atienden a cada cliente y después regresan al depósito.
A pesar de ser un problema común en la mayoría de las empresas, resolver un VRP es computacionalmente costoso y se categoriza como NP-Hard porque en la vida real puede involucrar restricciones que introducen una complejidad significativa al problema, algunas de estas características se enlistan a continuación:
Ventanas de tiempo: Los clientes tienen restricciones de tiempo para satisfacer su demanda
Tiempos de viaje dependientes del horario: Consideran factores que cambian con respecto al horario como el tráfico.
Múltiples depósitos: En los VRPs clásicos hay un solo depósito, en este caso se consideran varios.
Flotas heterogéneas: Los vehículos no tienen las mismas características.
Rutas con recolección y entrega: Para algunos clientes se deja algún producto y en otros se recolecta o ambos.
Los vehículos no regresan al depósito de origen: No regresan al mismo depósito del que partieron forzosamente. Aplica en casos como en la renta de vehículos.
Algunas variables son aleatorias y se pueden encontrar dentro de un rango de probabilidad.
Multiobjetivo: Se pueden considerar varios objetivo a maximizar o minimizar
Formas de resolverlo
Un VRP puede ser resuelto de varias formas. Mediante un método exacto como un modelo de optimización, un modelo de programación dinámica o programación por restricciones. De igual manera se puede resolver mediante un algoritmo de aproximación de soluciones como una metaheurística.
Modelo de optimización
A continuación se describe un modelo de optimización para el VRP clásico, para el que se hacen varias asunciones:
El depósito tiene demanda cero
Cada ubicación o cliente es atendido solamente por un vehículo
La demanda de cada cliente es indivisible
El vehículo no excede su capacidad de carga
El vehículo inicia y termina en un depósito
La demanda, distancias y costos de entrega de los clientes son conocidos
El modelo matemático se muestra en la siguiente imagen
En este modelo cij representa el costo de ir del nodo i al nodo j. La variable binaria xij tomara el valor de 1 si se usa el arco para ir del nodo i al nodo j, 0 en otro caso. K es el número de vehículos disponibles y r(S) representa el número mínimo de vehículos necesarios para atender a todos los clientes.
La restricción 1 y 2 establecen que solo un arco entra y solo un arco sale de cada vértice. Las restricciones 3 y 4 establecen que el número de vehículos que salen del depósito es el mismo que regresa. La restricción 5 son las restricciones de corte la cual establece que todas las rutas deben de estar conectadas y que la ruta no debe de exceder la capacidad del vehículo. La restricción 6 es es una restricción de integralidad de las variables.
Este tipo de modelos pueden ser programados en distintos lenguajes de programación como Python, C++, Java, etc., y suelen usar software especializados como GUROBI, CPLEX.
Métodos de aproximación
Otra forma de resolver un VRP es mediante la implementación de metaheurísticas. Una metaheurística es un algoritmo capaz de generar soluciones de buena calidad para un problema en especifico pero sin asegurar optimalidad. Generalmente son usadas como alternativas a los métodos exactos debido a que tienen la capacidad de resolver problemas complejos como un VRP con instancias grandes, ofreciendo soluciones de buena calidad en un tiempo computacional usualmente menor a un método exacto. Algunos ejemplos de dichos algoritmos son:
Tabu search
Algoritmos genéticos
GRASP
VNS
Simulated Anealing
entre otros…
Al igual que con los modelos de optimización, estos algoritmos pueden programarse con distintos lenguajes de programación como Python, C++, Java, etc.
Video de las iteraciones de la metaheurística Tabu Search para el VRP. Se puede observar en la parte superior como el valor disminuye conforme avanzan las iteraciones, lo que implica que el objetivo es minimizar alguna característica.
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