¿Cómo puede ser implementada la Inteligencia Artificial en la Ciencia de Datos? – Investigación Datlas

En los últimos meses hemos visto el apogeo de la inteligencia artificial en aplicaciones como Chat GPT, Bard, y Microsoft Fabric. La implementación de estas aplicaciones no conoce límites, pues día con día vamos descubriendo nuevos horizontes de la inteligencia artificial.

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La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para la ciencia de datos en los últimos años. La cantidad de información que se maneja en este campo es descomunal y, por ende, la capacidad humana de procesamiento no es suficiente. Es aquí donde la implementación de la IA puede hacer la diferencia.

En este artículo hablaremos sobre cómo puede ser implementada la inteligencia artificial en la ciencia de datos y qué beneficios puede traer consigo.

El primer paso para entender la utilización de la IA en la ciencia de datos es conocer qué es la ciencia de datos. Este campo se enfoca en el análisis de información de manera masiva para obtener conocimientos y soluciones a problemas. La ciencia de datos utiliza herramientas como la estadística, la programación y la minería de datos para el análisis de información.

La IA puede ser utilizada en diferentes fases de la ciencia de datos. Una de las etapas donde puede ser más útil es en el preprocesamiento de datos. La IA puede utilizarse para el análisis y limpieza de grandes cantidades de datos, lo que resulta en una mayor eficiencia en la toma de decisiones.

Otra etapa importante donde la IA puede ser implementada es en la selección de características, que corresponde al proceso de selección de variables o características relevantes que serán utilizadas en el modelo final. El uso de la IA en esta fase puede optimizar el modelo y reducir el tiempo de procesamiento.

La fase de modelado es otra área en la que la IA puede ser aplicada. En esta fase, los datos se utilizan para crear modelos y sistemas de inteligencia artificial que puedan identificar patrones, realizar predicciones y tomar decisiones. El uso de la IA en esta fase permite una mayor precisión en la toma de decisiones y en la identificación de patrones complejos.

Una de las herramientas más utilizadas en el modelado con IA en la ciencia de datos es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que utiliza algoritmos para analizar datos y aprender de ellos para tomar decisiones. El aprendizaje automático es utilizado en la ciencia de datos para la predicción y clasificación de grandes cantidades de datos.

El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una red neuronal para la clasificación y predicción de datos. Esta técnica de IA se ha utilizado en la industria del reconocimiento de imágenes y del procesamiento del lenguaje natural.

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En conclusión, la implementación de la inteligencia artificial en la ciencia de datos puede mejorar la eficiencia en el procesamiento de datos, la precisión en la toma de decisiones y la identificación de patrones complejos. El uso de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en la ciencia de datos está en constante crecimiento y se espera un mayor desarrollo en el futuro cercano. Es importante destacar que aunque la IA puede aumentar la eficiencia en la ciencia de datos, el conocimiento humano sigue siendo necesario para la interpretación de los resultados y la toma de decisiones finales.

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¿Cómo se puede mejorar la gestión de proyectos de analítica de datos? – Investigación Datlas

La gestión de proyectos de analítica de datos es un tema crítico para las empresas que buscan mejorar su capacidad para tomar decisiones efectivas y precisas, aumentar su eficiencia y anticiparse a las tendencias del mercado.

Sin embargo, la gestión de proyectos de analítica de datos puede ser complicada si no se planifica y administra adecuadamente. A continuación, te presentamos algunos consejos para mejorar la gestión de proyectos de analítica de datos para tu organización.

1. Establecer objetivos claros

Es crucial establecer qué se quiere lograr con la analítica de datos y tener una idea clara de cómo se utilizará para tomar decisiones clave. Los objetivos deben ser medibles, alcanzables y específicos, lo que significa que se deben definir indicadores o métricas para evaluar el progreso del proyecto.

Por ejemplo, si la organización quiere mejorar la satisfacción del cliente, lo puede hacer mediante la cantidad de clientes que regresan o la calificación del servicio.

2. Identificar los datos necesarios

Una vez que se han establecido los objetivos del proyecto, es importante identificar los datos que se necesitan para cumplirlos. Esto implica evaluar la calidad y la fiabilidad de los datos que se están utilizando, las fuentes de datos y los métodos de recopilación de datos. Si se trabaja con clientes, entonces, revisar la transferencia de información mediante un análisis exploratorio de datos.

También es necesario evaluar la capacidad de la organización para analizar los datos y utilizarlos para tomar decisiones, es decir, proponer programas informáticos y el hardware necesario para analizar y almacenar grandes cantidades de datos.

3. Seleccionar el equipo adecuado

Se necesita un equipo adecuado que tenga las habilidades necesarias para manejar los datos y analizarlos correctamente. Esto puede incluir matemáticos, estadísticos, analistas de datos, programadores y/o economistas.

Es importante seleccionar a personas que tengan experiencia en la analítica de datos y que estén comprometidos con el proyecto. Además, se debe garantizar que el equipo tenga la cantidad adecuada de recursos y que se les brinde el apoyo necesario para completar el proyecto con éxito.

4. Establecer un plan de trabajo

Una vez que se ha seleccionado el equipo y se han identificado los datos necesarios, es importante establecer un plan de trabajo para el proyecto de analítica de datos. El plan debe incluir un cronograma y un presupuesto detallados que se ajusten a los objetivos, entregables pactados y a los recursos disponibles.

5. Utilizar la visualización de datos

La visualización de datos es una forma efectiva de comunicar hallazgos clave e información compleja de manera clara y concisa. Utilizando herramientas de visualización de datos, se pueden identificar patrones y tendencias clave en grandes cantidades de información. Un ejemplo de esto son los mapas interactivos y personalizados que ofrecemos en Datlas.

Además, las visualizaciones de datos pueden ayudar a identificar posibles áreas problemáticas en proyectos de analítica de datos, lo que permite a los equipos solucionar problemas de manera más rápida y efectiva.

6. Mantener una comunicación abierta

La comunicación abierta y efectiva es esencial para la gestión de proyectos de analítica de datos. Es importante asegurarse de que todas las partes interesadas estén informadas sobre el progreso del proyecto y de que se permita la retroalimentación de manera efectiva. Ambos pilares son críticos para garantizar que el proyecto se esté ejecutando en la dirección correcta y que se estén utilizando los recursos de manera más eficiente.

7. Evaluar y ajustar el proyecto

Por último, es importante evaluar y ajustar continuamente el proyecto a lo largo de su desarrollo. Esto significa identificar problemas potenciales y hacer los ajustes necesarios para superarlos.

Además, es importante evaluar el progreso del proyecto con regularidad y hacer los ajustes necesarios para garantizar que se cumplan los objetivos. Esto puede implicar la reasignación de recursos o la modificación de los objetivos para garantizar que el proyecto sea lo más efectivo posible.

Cerramos esta nota mencionando que, la gestión de proyectos de analítica de datos puede ser complicada, pero al seguir estos consejos para mejorar la gestión de proyectos de analítica de datos, puedes tomar ventaja de la información que se tiene y tomar decisiones más informadas y precisas para llevar a tu organización a un nuevo nivel de eficiencia y éxito.

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Referencias:

  1. https://pmi-levante.org/aprende-de-mi-proyecto-la-gestion-de-un-proyecto-de-analisis-de-datos/
  2. https://datos.gob.es/es/noticia/como-poner-en-marcha-un-proyecto-de-analitica-de-datos

La Evolución del Almacenamiento en las Bases de Datos a lo Largo del Tiempo – Investigación Datlas

El almacenamiento de bases de datos ha experimentado una transformación significativa a lo largo de los años. Desde los primeros sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) hasta las modernas bases de datos distribuidas, la forma en que almacenamos y gestionamos la información ha cambiado drásticamente. En este artículo, exploraremos la evolución del almacenamiento en las bases de datos y cómo ha influido en la manera en que interactuamos con los datos.

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Primeros sistemas de almacenamiento de datos:

Los primeros sistemas de almacenamiento de datos se basaban en tarjetas perforadas y cintas magnéticas. Estos sistemas eran extremadamente limitados en términos de capacidad y velocidad de acceso a los datos. A medida que la tecnología avanzó, aparecieron los discos magnéticos, que ofrecían una mayor capacidad de almacenamiento y un acceso más rápido a los datos.

Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS):

Con la introducción de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales en la década de 1970, el almacenamiento de datos experimentó una transformación significativa. Los RDBMS permitieron a los usuarios interactuar con los datos de manera más estructurada y organizada, utilizando el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Estos sistemas proporcionaron un enfoque más eficiente y flexible para almacenar y recuperar datos.

Bases de datos orientadas a objetos:

A mediados de la década de 1980, surgieron las bases de datos orientadas a objetos como una alternativa a los RDBMS. Estos sistemas permitían a los usuarios almacenar y recuperar datos en forma de objetos, lo que facilitaba la manipulación de datos complejos y mejoraba el rendimiento en ciertas aplicaciones. Sin embargo, las bases de datos orientadas a objetos nunca alcanzaron la popularidad de los RDBMS.

Bases de datos NoSQL:

A finales de la década de 2000, las bases de datos NoSQL comenzaron a ganar terreno en el ámbito del almacenamiento de datos. Estos sistemas se alejaron del modelo relacional y ofrecieron una mayor flexibilidad y escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos y consultas complejas. Las bases de datos NoSQL incluyen varios tipos de sistemas, como bases de datos clave-valor, columnares, de documentos y de grafos.

Bases de datos distribuidas y en la nube:

Con el auge de la computación en la nube y la necesidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, las bases de datos distribuidas y en la nube han experimentado un crecimiento significativo. Estos sistemas permiten a las organizaciones escalar sus soluciones de almacenamiento de datos de manera efectiva y ofrecen beneficios en términos de redundancia, disponibilidad y rendimiento.

** Lee el blog: 4 pasos para preparar tus bases de datos

La evolución del almacenamiento en las bases de datos ha sido impulsada por la necesidad de adaptarse a los cambios en la tecnología y las demandas de los usuarios. Desde los primeros sistemas de almacenamiento hasta las modernas bases de datos distribuidas y en la nube, la forma en que almacenamos y gestionamos los datos ha cambiado drásticamente. Esta evolución continuará a medida que surjan nuevas tecnologías y enfoques para abordar los desafíos del almacenamiento de datos en el futuro. Algunas tendencias emergentes en el ámbito del almacenamiento de bases de datos incluyen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicados a la gestión de datos, así como el almacenamiento de datos en sistemas de borde (edge computing), que permiten un procesamiento más rápido y eficiente de la información cerca de la fuente de los datos.

A medida que la cantidad de datos generados en el mundo sigue creciendo exponencialmente, también lo harán las soluciones de almacenamiento y gestión de bases de datos. La evolución del almacenamiento en las bases de datos es un testimonio de la capacidad de adaptación y mejora constante en este campo, asegurando que siempre estemos un paso adelante para enfrentar los desafíos que se presenten en el futuro del almacenamiento y la gestión de datos.

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¿QUÉ SON LOS CENSOS DE POBLACIÓN Y COMO SE UTILIZAN? – INVESTIGACIÓN DATLAS

Introducción

La información censal es una de las herramientas más importantes para el desarrollo de políticas públicas, planificación territorial y estudios demográficos. Los censos de población son una herramienta fundamental que se utiliza para recopilar información sobre la población de un territorio determinado. Datos como la cantidad y características de las personas que habilitan en una región.
En este artículo, te vamos a explicar qué son los censos de población y cómo se utilizan en la actualidad.

¿Que son los censos de población?

Los censos de población son una recopilación de información que se realiza cada cierto tiempo sobre la población de un país o región. En México se trata de una herramienta fundamental para conocer algunos de los aspectos más relevantes de la población, como la estructura por edad y género, la distribución geográfica, la situación laboral o el nivel educativo. Este se lleva a cabo por el INEGI (El Instituto Nacional de Estadística y Geografía). En definitiva, los censos sirven para conocer la realidad demográfica de un territorio y sus características socioeconómicas.

Orígenes de los censos de población

Las primeras referencias que se tienen sobre los censos de población se sitúan en la antigua Roma, donde se realizaban recuentos periódicos de la población. Posteriormente, en la Edad Media, la realización de censos estuvo ligada a la necesidad de conocer la cantidad de personas que podrían luchar en una contienda o contribuir a las arcas del Estado.
En la actualidad, la realización de censos de población ha evolucionado hasta convertirse en una herramienta crucial para el desarrollo de políticas públicas y estudios demográficos.

¿Cómo se realizan los censos de población?

La realización de un censo de población sigue un proceso estandarizado que garantiza la calidad y fiabilidad de los datos. En primer lugar, se lleva a cabo un trabajo de campo para recopilar información sobre cada una de las personas que viven en la zona del censo. Este trabajo se realiza a través de encuestas o de entrevistas personales con los ciudadanos. En algunos casos, se requiere la ayuda de una red de voluntarios o colaboradores que se encargan de facilitar la información necesaria.
El INEGI tiene la obligación de llevar a cabo un censo de población y vivienda para todo el país cada 10 años.
Durante los periodos donde se está llevando a cabo el censo es común ver que los gobiernos utilizan campañas publicitarias para educar a la población sobre la importancia de los censos y para motivarlos a participar.
Una vez recopilada la información, se procede a su análisis y posterior publicación de los resultados en un informe oficial. Este informe se utiliza para establecer políticas públicas, y para la investigación en diferentes campos como la demografía o la sociología.

¿Cómo se utilizan los censos de población?

La información obtenida a través de los censos de población es fundamental para la toma de decisiones en diversos campos, tales como:
- Planificación territorial. Los censos de población permiten conocer la distribución geográfica de la población, así como sus características socioeconómicas. Esto es esencial para la planificación territorial y el diseño de políticas públicas acordes con la realidad demográfica.
- Estudios demográficos. Los censos de población proporcionan información detallada sobre la estructura por edad y género de la población, lo que resulta esencial para todo tipo de estudios demográficos.
- Estudios socioeconómicos. Conocer las características socioeconómicas de la población es fundamental para la investigación en campos como la sociología o la economía.
- Toma de decisiones políticas. Los resultados de los censos de población se utilizan para establecer políticas públicas y determinar la distribución de recursos.

– Los datos que se levantan en el censo de población y vivienda se ponen a disposición del público en general. Este mecanismo de publicación se hace mediante el uso de AGEBs, lo cual permite mantener un equilibrio entre la privacidad de la gente y la granularidad de la información publicada.

¿Que es un AGEB?

Si quieres conocer más acerca de que es un AGEB y cómo funciona: visita nuestra columna aquí: ULR

¿Que uso de damos en Datlas?

Dentro de la oferta de soluciones y productos que ofrecemos en Datlas tenemos los mapas de inteligencia. Estos mapas están habilitados por muchas información de distintas fuentes. Una de ellas es el INEGI la cual nos prové de información socioeconomica y demografica.

Fuentes

La información del presente artículo ha sido recopilada de diversas fuentes bibliográficas y electrónicas. En particular, hemos consultado el Instituto Nacional de Estadística y otras organizaciones especializadas en el análisis demográfico.

Conclusión

En definitiva, los censos de población son una herramienta fundamental para conocer la realidad demográfica de un territorio y sus características socioeconómicas. Son de gran ayuda para la planificación territorial, la investigación en campos como la sociología o la economía, y para la toma de decisiones políticas. Los censos de población, por tanto, son una herramienta fundamental para el desarrollo de políticas públicas y el diseño de estrategias a largo plazo. Estas herramientas habilitan al sector público a la toma de decisiones basadas en datos.

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otras aplicaciones has escuchado para los shapefiles? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más del tema en Datlas Academy.

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¿Cuáles son los potenciales beneficios de implementar la Matriz de Competencias ILUO? – Investigación Datlas

Bienvenido de nuevo a nuestro Blog Datlas, en el blog anterior viste una introducción a la Matriz ILUO y dos casos de uso bastante prácticos. En esta entrada conocerás cuáles son los potenciales beneficios de implementar la Matriz ILUO.

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En el mundo empresarial, es importante tener una visión clara de las habilidades y competencias de los colaboradores para maximizar el rendimiento y la eficiencia. Con la utilización de la Matriz de Competencias ILUO, se puede lograr esta visión clara y obtener una serie de beneficios potenciales.


La Matriz de Competencias ILUO es una herramienta que permite analizar las habilidades y competencias de los colaboradores en función de cuatro factores: Innovación, Liderazgo, Utilidad y Operación. Cada factor tiene un conjunto de habilidades y competencias que se pueden usar para evaluar a los empleados y determinar cómo se están desempeñando. A continuación, se detallan algunos de los beneficios que se pueden obtener al utilizar esta herramienta.

  • Identificación de habilidades y competencias clave
    La Matriz de Competencias ILUO ayuda a identificar las habilidades y competencias que son importantes para el éxito del negocio. Al analizar las habilidades y competencias de los empleados, los gerentes pueden identificar las áreas en las que hay deficiencias y buscar maneras de mejorarlas. También puede identificar las habilidades y competencias que son un punto fuerte en la organización, lo que permite a los gerentes emparejar con eficacia a los empleados con los proyectos en los que destacan.
  • Desarrollo de nuevos proyectos
    Cuando se identifican las habilidades y competencias importantes, se pueden utilizar para el desarrollo de nuevos proyectos. Un equipo con habilidades específicas puede ser asignado a un proyecto que requiere esas habilidades, maximizando así el potencial de éxito del proyecto. Esto ayuda a la organización a lograr sus objetivos estratégicos y a ser más eficiente.

  • Identificación de necesidades de formación
    La Matriz de Competencias ILUO es una herramienta valiosa para identificar las necesidades de formación de los empleados. Al evaluar las habilidades y competencias existentes, se pueden identificar las áreas en las que los empleados necesitan mejora. Esto permite a los gerentes proporcionar la formación adecuada a los empleados para mejorar sus habilidades y, por lo tanto, su capacidad para contribuir al éxito del negocio.
  • Proporciona un marco para la evaluación de los empleados
    La Matriz de Competencias ILUO proporciona un marco sencillo y efectivo para la evaluación de los empleados. Cada factor es fácil de entender y los gerentes pueden utilizar la herramienta para evaluar a los empleados de manera objetiva y justa. Esto ayuda a asegurar que los empleados estén trabajando en el nivel adecuado y que se les proporcionen las herramientas necesarias para tener éxito.

  • Promoción del desarrollo profesional
    Al identificar las habilidades y competencias existentes, la herramienta puede promover el desarrollo profesional de los empleados. Al proporcionar a los empleados la formación adecuada y maximizar la utilización de sus habilidades y competencias, pueden avanzar en sus carreras y ser más valiosos para la organización.

  • Mejorar la comunicación
    La Matriz de Competencias ILUO puede mejorar la comunicación en la organización. Como los gerentes evalúan las habilidades y competencias de los empleados, pueden comunicar con mayor claridad lo que se espera de ellos y cómo pueden mejorar. Esto puede ayudar a aumentar la productividad y la moral, ya que los empleados saben exactamente lo que se espera de ellos y cómo pueden contribuir al éxito del negocio.
    En resumen, la Matriz de Competencias ILUO es una herramienta valiosa para cualquier organización que desee maximizar el rendimiento y la eficiencia de sus empleados. Al identificar las habilidades y competencias clave, los gerentes pueden emparejar a los empleados con los proyectos en los que destacan, proporcionar formación adecuada para mejorar las habilidades y permitir a los empleados avanzar en sus carreras. Además, la herramienta puede mejorar la comunicación dentro de la organización y asegurar que los empleados estén trabajando a su nivel adecuado.

Hemos llegado al final de nuestro blog el día de hoy. La Matriz ILUO es una herramienta capaz de potencializar el talento de las organizaciones para alinear la estrategia y los objetivos. Si deseas saber más e implementarla en tu organización no dudes en contactarnos!

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Fuentes:

La Matriz ILUO

SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas

Sistema ILUO: 2 Casos de Uso para Proyectos de Analítica de Datos – Investigación Datlas

Hoy hablaremos sobre un aspecto vital que muchas empresas pasan por alto al plantear nuevos proyectos y soluciones de Analítica de Datos: El capital humano. Es común que las empresas inviertan en herramientas costosas y sofisticadas para mejorar su productividad sin tener en cuenta que el rendimiento de estas depende en gran medida del conocimiento y habilidades de los usuarios que las emplean. Es por esto que es importante conocer las fortalezas y deficiencias en las habilidades de los empleados, de este modo gestionarlas y poder maximizar el aprovechamiento de las herramientas.

Una manera fácil y práctica de identificar las necesidades de capacitación es a través de un diagnóstico de habilidades, como el Sistema ILUO. Este sistema, es una herramienta innovadora que ayuda a las empresas a establecer los niveles en que se encuentran sus empleados en diferentes habilidades por medio de la aplicación de una evaluación y posterior clasificación de los usuarios en 4 niveles diferentes:

Nivel I: Aprendiz

Nivel L: Observa.

Nivel U: Hace y no debe enseñar

Nivel O: Enseña

Dependiendo del nivel obtenido por los usuarios, las empresas pueden gestionar acciones de mejora continua para cerrar brechas de conocimientos y que todo un departamento o área logre alcanzar un nivel deseado.  

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Así que si estás buscando nuevas formas de mejorar el rendimiento de tus proyectos y fortalecer el capital humano de tu empresa, sigue leyendo esta entrada de blog para descubrir algunos casos de uso del sistema ILUO:

Caso 1: Homologación de Habilidades

Una marca líder en revestimientos tenía como objetivo mejorar la presentación periódica de su información comercial, debido a que se habían detectado diferencias en la estructura, criterios y análisis de la información. Para lograr esto, Datlas fue contratado para realizar un diagnóstico de habilidades de los gerentes comerciales utilizando el Sistema ILUO.

En primer lugar, se identificaron las principales habilidades requeridas para el rol de gerente comercial y se creó un banco de preguntas. Posteriormente, se aplicaron las evaluaciones a los gerentes y se procesaron los resultados para identificar las oportunidades de mejora por habilidad para cada uno de ellos. Además, se realizaron algunos análisis cruzados para determinar la influencia de factores como la antigüedad o el tiempo de respuesta en los resultados.

Gracias al uso del Sistema ILUO y a la experiencia de Datlas, la marca líder en revestimientos pudo obtener una evaluación precisa de las habilidades de sus gerentes comerciales y, en consecuencia, implementar estrategias de desarrollo y capacitación personalizadas para cerrar las brechas de habilidades. Como resultado, se logró mejorar significativamente la presentación de la información comercial y una disminución de hasta el 30% en el tiempo de análisis de información.

Caso 2: Mejora del Aprovechamiento de Tableros de Inteligencia

El segundo caso corresponde a una compañía de Retail que maneja grandes cantidades de información financiera y utiliza varias herramientas de visualización para mejorar el análisis de datos. A pesar del gran esfuerzo dedicado al mantenimiento de estas herramientas, descubrieron que no estaban siendo aprovechadas al máximo por el personal administrativo al cual estaban dirigidas. Para solucionar este problema, contrataron a Datlas y utilizaron el Sistema ILUO para identificar posibles falencias. Al igual que en el caso anterior, se llevó a cabo un taller de ideación en el que se identificaron habilidades críticas muy específicas para los roles administrativos, como el “Análisis de Información Financiera”, “Uso de canales de comunicación”, “Conocimiento de los procesos internos” y “Manejo de las herramientas de visualización”.

A partir de esto, se creó un banco de preguntas para tres formularios que se utilizaron para evaluar a más de 100 personas. Los resultados de las evaluaciones permitieron identificar que la habilidad con mayor oportunidad de mejora era la de “Conocimiento de los procesos internos”, seguida del “Manejo de herramientas de visualización”. Datlas sugirió algunos posibles accionables, como la creación de un glosario de datos para estandarizar términos financieros o la implementación de programas de Líderes en el uso de la herramienta a partir de los mejores puntajes obtenidos en esta habilidad. Además de lo anterior se realizaron otro tipo de análisis, por ubicación geográfica y antigüedad, con lo que se podrá generar planes de intervención mucho más efectivos.

Los casos previos son excelentes ejemplos de los beneficios de emplear herramientas innovadoras como el Sistema ILUO. Estas herramientas no solo permiten determinar el nivel de habilidad individual, sino también el de un área o departamento hasta incluso el de una región geográfica. Además, se puede identificar a las personas más habilidosas para impulsar su crecimiento y a las que presentan dificultades para ayudarlas a mejorar. Por último, se pueden enfocar las capacitaciones con mayor precisión en áreas específicas de mejora.

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Hasta aquí la columna de hoy, no olvides en contactarnos para ayudarte en la implementación de soluciones como el Sistema ILUO, que pueden ser la clave para el éxito de proyectos empresariales sostenibles. Recuerda suscribirte a www.datlasacademy.com para continuar aprendiendo más de nuestro contenido y seguirnos en redes como el podcast «café de datos».

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Fuentes:

SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas

¿Qué es el Nearshoring y cuál es su importancia en México a partir del 2023? – Manuales Datlas

Probablemente antes del año 2023 la palabra Nearshoring era un término desconocido para muchas personas en México, pero a partir de enero la búsqueda de esta palabra en internet ha estado en constante crecimiento. Esto sin duda no una casualidad, pues Nearshoring se ha convertido en una estrategia importante para las empresas transnacionales especialmente las manufactureras lo cual ha generado mucho interes dentro de la opinión pública y empresarial.

Pero… ¿Qué es el Nearshoring? ¿Cómo se ha originado? y ¿Cuál es la importancia para países en vías de desarrollo como México? Se puede definir al Nearshoring como una estrategia empresarial de llevar las plantas industriales a países terceros con más cercanía al país donde finalmente se utilizara el producto (Durán,2023).

Un ejemplo de ello puede ser la vecindad entre México y Estados Unidos, donde empresas norteamericanas instalan parques industriales en la zona norte para tener una mayor cercanía y un mismo uso horario, con ello las empresas puede disminuir costos logísticos del producto en un menor tiempo.

Esto nos lleva a la siguiente pregunta sobre su origen, si bien el Nearshoring no es un tema nuevo ha crecido en relevancia a partir del 2019 teniendo un fuerte impacto dentro de la política y economía mundial. La pandemia del COVID-19 en 2020, la guerra económica entre China y Rusia con occidente y la guerra en Ucrania han provocado que el Nearshoring se haya convertido en tema relevante para las empresas transnacionales.

Para México, la moda del Nearshoring es una tendencia que debe aprovechar el crecimiento económico de la región norte y el resto del país, de acuerdo con cifras de Pablo Ordorica socio de Mckinsey, para que el Nearshoring tenga éxito en México debe haber una inversión mayor a los 150 mil millones de dolares y así tener un impacto importante en el crecimiento del PIB nacional (Ordorica, 2023 en Forbes), lo cual puede darse sin problema alguno, considerando que México puede tener importantes factores a su favor como el T-MEC, las tensiones políticas entre China y Estados Unidos, la mano de obra calificada sobre todo en el sector automotriz y la ubicación geografíca que beneficia a México

Imagen recuperada de: El Economista

Se puede concluir que el Nearshoring es una tendencia que va a la alza derivado de fricciones políticas que han provocado que las empresas transnacionales muevan parte de su industria a diferentes países, en el caso de México es destacable que puede ser una oportunidad inmejorable para el crecimiento económico y entrar en un grupo de países con mayor nivel de desarrollo que el resto de LATAM, sin embargo es importante destacar que el Nearshoring puede ser una tendencia pasajera que puede no ser a largo plazo y esto afecte directamente a la cantidad de capital invertido de las empresas.

Cuéntanos tu opinión sobre este tema ¿Consideras el Nearshoring como una nueva oportunidad de crecimiento para países en vías de desarrollo?

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Referencias:

https://www.thomsonreutersmexico.com/es-mx/soluciones-de-comercio-exterior/blog-comercio-exterior/nearshoring-la-solucion-actual-para-el-comercio-exteior

https://egade.tec.mx/es/egade-ideas/investigacion/nearshoring-10-preguntas-y-respuestas-sobre-el-tema-del-que-todos-hablan

México crecerá 4% si es capaz de atraer 150 mil mdd de inversión por nearshoring: McKinsey

https://www.eleconomista.com.mx/estados/Nearshoring-dinamiza-exportaciones-estatales-20230101-0041.html

Nearshoring demanda más de un millón de m2 en el sector industrial en México

Tianguis Turistico CDMX 2023 ¿Cómo vamos con el Barómetro de la Industria de Reuniones? – Ecosistemas Datlas

El 2023 es el año en que se recupera el turismo, se recalibra la industria de reuniones y un nuevo orden comercial está sucediendo alrededor de la cuenta satélite de turismo. En este mes de Marzo 2023 tuvimos la oportunidad de visitar el TIANGUIS TURISTICO de CDMX.

** Te puede interesar: «Las 5 de Datlas en el Tianguis Turístico Mérida 2021»

¿Qué sucede en un Tianguis Turístico?

Es un evento donde la mayoría de las entidades del país llevan compradores y vendedores para promocionar destinos, lanzar nuevos productos turísticos, ser reconocidos y conectar con otros profesionales de la industria. Como cada evento promueve una sección académica para aprender sobre mejores prácticas.

¿Cómo lo vivimos?

En esta ocasión nos tocó participar en el programa de conferencias exponiendo el avance del Barómetro de la Industria de Reuniones, una plataforma para la Industria de Reuniones que cuenta con información Turística y de la industria MICE para México. Asímismo acompañamos a nuestros aliados de COMIR (Consejo Mexicano de la Industria de Reuniones) a algunas citas importantes para promover el uso de datos en destinos.

Así mismo, después de 3 días de Tianguis celebramos el evento de GMID (Global Meetings Industry Day).

*** Te puede interesar el blog: «FITUR MADRID 2023, Las 5 Tecnologías en Turismo»

Te compartimos algunos breves de los más importantes de la presentación si te interesa conocer más del contenido.

Barometro_Datlas_2023_PresentacionGMID.pdf from Pedro Vallejo Castillo

Te puede interesar también: «Blog desde FITUR MADRID la fería de turismo más grande del mundo»

Esto es todo por la columna de hoy, no olvides suscribirte a www.datlasacademy.com para continuar aprendiendo más de nuestro contenido y seguirnos en redes como el podcast «café de datos».

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El poder de los datos en la experiencia del cliente: ¿Cómo implementar una estrategia efectiva? – Datlas Columnas de Opinión

La experiencia del cliente es un aspecto fundamental a considerar en cualquier estrategia empresarial. Y, hoy en día, los datos son clave para entender a los clientes, sus necesidades y expectativas, y ofrecerles una experiencia personalizada y satisfactoria.

En este sentido, vamos a hablar de cómo utilizar los datos para mejorar la experiencia del cliente paso a paso.

Paso 1: Recopilación de datos

Lo primero es contar con una fuente de datos de calidad y fiable. En este sentido, hay que pensar en qué datos se necesitan para mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, se pueden utilizar datos transaccionales, datos de interacciones con la empresa (páginas visitadas, chats de atención al cliente, correos electrónicos, etc.), datos de encuestas de satisfacción, datos de redes sociales, etc.

Paso 2: Integración y almacenamiento de los datos

Una vez que se han recopilado los datos, es importante integrarlos en una sola base que permita analizarlos y obtener insights relevantes para mejorar la experiencia del cliente. En este punto, se pueden utilizar diferentes herramientas de integración de datos, como ETL (extract, transform, load), y de almacenamiento de datos, como Data Warehouses o Data Lakes.
Te puede interesar -> Arquitectura de proyectos de datos Data Warehouses vs Data Lake vs Data Mart DATLAS Manuales

Paso 3: Análisis de los datos

Una vez que se cuenta con una fuente de datos integrada y almacenada, es el momento de analizarlos para obtener insights relevantes. Esto se puede hacer mediante técnicas de análisis de datos, como el análisis estadístico, el análisis descriptivo, el análisis predictivo, etc. En este punto, es importante tener en cuenta que el análisis de datos debe ser guiado por las preguntas que se quieren responder y los objetivos empresariales que se persiguen.

Paso 4: Visualización de los datos

Una vez que se han obtenido los insights relevantes, es el momento de visualizarlos de manera clara y concisa. Esto se puede hacer mediante diferentes herramientas de visualización de datos, como Tableau, Power BI, Google Data Studio, etc. La visualización de los datos permite compartir la información obtenida de manera más accesible y fácil de entender.
Te puede interesar -> Transforma tus datos en información valiosa: los mejores consejos para diseñar dashboards impactantes – MANUALES DATLAS

Paso 5: Acciones basadas en los datos

Por último, es importante tomar acciones basadas en los insights obtenidos. Es decir, utilizar los datos para mejorar la experiencia del cliente. Esto puede implicar la personalización de los productos y servicios ofrecidos, la mejora de los procesos internos, la optimización de la atención al cliente, etc.

¡Esperemos que hayas disfrutado el revisar esta guía!

Recuerda que la recopilación, integración, almacenamiento, análisis y visualización de los datos, seguidos de acciones basadas en los insights obtenidos, son clave para ofrecer una experiencia personalizada y satisfactoria a los clientes. En DATLAS, podemos ayudarte a implementar una estrategia de análisis de datos para mejorar la experiencia del cliente de tu empresa. Contáctanos para obtener más información.

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Roles en metodología SCRUM ¿Cuáles son y por qué son tan importantes? – Manuales Datlas

SCRUM es una metodología de gestión de proyectos ágil que se enfoca en la colaboración, el trabajo en equipo y la iteración continua. Una de las características distintivas de SCRUM es su enfoque en el equipo. En esta metodología cada miembro del equipo desempeña un papel específico en el proyecto, por lo que los roles son la clave para una colaboración efectiva y una entrega de valor al cliente.

Cada vez es más común escuchar sobre la aplicación de esta metodología durante la gestión de proyectos, sin embargo, no muchos saben qué roles o perfiles deben existir dentro de los equipos que la apliquen para garantizar el cumplimiento de objetivos. En este blog, te contaremos las características y responsabilidades de cada uno de estos roles y cómo su colaboración puede hacer la diferencia en la implementación exitosa de la metodología Scrum.

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Roles Principales

Existen cuatro perfiles considerados como indispensables para el correcto desarrollo de un proyecto regido por esta metodología ágil. Estos perfiles son:

1. Product Owner (Propietario del Producto)

Esta persona es responsable de definir y priorizar las funcionalidades del producto, además de aceptar o rechazar el trabajo que el equipo haya realizado por iteración para garantizar que éste cumpla con los estándares establecidos. También se encarga de mantener el backlog del producto actualizado y ordenado según la prioridad.

2. Scrum Master

Su función es asegurarse de que el equipo siga prácticas ágiles, ayuda a resolver los impedimentos que puedan surgir durante el desarrollo del proyecto y funge como un puente o enlace entre el Product Owner y el equipo de desarrollo para garantizar que se mantenga un enfoque en los objetivos del proyecto.

3. Equipo de Desarrollo

Es el grupo de personas responsable de construir el producto solicitado. Este está compuesto por desarrolladores, diseñadores y testers (probadores), entre otro tipo de miembros que puedan integrar el equipo dependiendo de las habilidades necesarias para la desarrollo del proyecto. Su organización es fundamental ya que el trabajo en equipo es indispensable para cumplir con los objetivos planteados.

4. Stakeholders

Los Stakeholders son las personas que pueden resultar afectadas por el proyecto y que por ende se encuentran interesadas en el mismo. Su rol es sumamente importante debido a que brindan feedback o retroalimentación y apoyo al equipo de trabajo, ayudando o contribuyendo a la acción de garantizar que el producto final cumpla con las necesidades y expectativas de todos los interesados.

 

Roles adicionales

Además de los roles principales mencionados anteriormente, existen otros roles que pueden ser necesarios según las necesidades del proyecto en cuestión, por lo que no siempre son considerados. Algunos de los roles adicionales que se pueden considerar son:

  1. Experto técnico: una persona con conocimientos técnicos especializados que trabaja con el Equipo de Desarrollo para ayudar a resolver problemas técnicos.
  2. Propietario del backlog técnico: una persona responsable de garantizar que el backlog técnico esté actualizado y priorizado en consecuencia.
  3. Equipo de diseño: un grupo de personas responsables de diseñar la interfaz de usuario y la experiencia de usuario del producto.
  4. Gerente de proyecto: una persona responsable de garantizar que el proyecto se entregue dentro del plazo y el presupuesto establecidos.

Como conclusión, reiteramos el hecho de que los roles del equipo en un proyecto SCRUM son fundamentales para el éxito del proyecto. Cada miembro del equipo tiene un papel importante que desempeñar y debe trabajar en colaboración para garantizar que el producto final requerido por el cliente cumpla con las necesidades y expectativas de los interesados.

La metodología SCRUM permite un enfoque ágil y flexible en la gestión de proyectos, lo que permite que los equipos se adapten y ajusten según las necesidades del proyecto. Por la razón anterior, esta es una metodología ampliamente utilizada en proyectos relacionados a desarrollo de software u otro tipo de productos.

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Hasta aquí la columna de hoy, esperamos que esta información te sea de gran utilidad durante tus próximos proyectos. Síguenos en nuestras redes para estar enterad@ de la nueva temporada de podcast y recomendarnos nuevas temáticas que te gustaría explorar para este blog.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

Scrum: roles y responsabilidades

Roles en Scrum

Qué es Scrum y cómo aplicarlo en gestión de proyectos