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Qué podemos aprender los equipos de datos del “Sistema Nervioso Toyota” – Datlas emprendedores

Hace unos meses en las últimas clases de la maestría de analítica hemos aprendido de “Lean Manufacturing” que, en pocas palabras, es un sistema de producción que impulsa la reducción de desperdicios y prioriza la mejora continua. Estos métodos están motivados por el sistema de producción TOYOTA.

En esta columna abordaremos uno de los rubros , particularmente el relacionado con el término “Sistema Nervioso Toyota”. Este tema es inspirado porque en temas de pandemia y donde equipos trabajan de forma híbrida (oficina, en casa, virtual y otras modalidades) podemos aprender de estas técnicas para mantener una cultura de mejora continua en un equipo de analítica de datos. Esta es una columna que le servirá a quienes buscan crecer en habilidades “suaves” a su equipo, más que habilidades “duras”.

Crear “autonomía”. La autonomía (“automation”) es la palabra de Taiichi Ohno para describir un sistema de producción que imita la autonomía humana sistema nervioso . Es decir, se ajusta automáticamente a las condiciones externas e internas. Por ejemplo, cuando tenemos demasiado calor, nuestro cuerpo automáticamente reacciona para enfriarnos; no tenemos que pensar en eso.

Similar, los sistemas de producción y equipos de análisis de datos deben reaccionar a las demandas de los clientes, variando la producción cuando la demanda aumenta o disminuye.

SISTEMA NERVIOSO TOYOTA

•Esta operación JIT (Just-In-Time o justo a tiempo) está diseñada como el sistema nervioso automático que reacciona a la información llamada “Kanban” emitida desde procesos anteriores a procesos posteriores cada minuto

•Como las reacciones del sistema nervioso automático se transmiten a los músculos y los músculos crean movimientos, sin dar información al cerebro, la suspensión y reanudación de las operaciones se realizan por dependencia mutua a través del intercambio de información entre los diversos miembros

•A medida que este sistema de producción evoluciona, el sistema pasa de “producción uno por uno” a “producción en flujo”

•El vicepresidente ejecutivo, Yoshimi Inaba, llama al “sistema nervioso”. ” Como el sistema nervioso central del cuerpo humano, Toyota transmite información rápidamente en toda la organización.…

•Incluso en una planta de Toyota, los ejecutivos entregan y reciben información de muchas personas. Por ejemplo, Jefe de planta con subordinados en una cena o copas. Del mismo modo, ventas senior la gente comparte información con los distribuidores y aprende sobre los gustos de los clientes visitándolos. Algunos equipos de datos y tecnologías lo hacen con pizza y cerveza en la actualidad

•Toyota usa este sistema para evitar los problemas de mala comunicación típica de las grandes organizaciones.


También te puede interesar la columna “Por qué pueden fracasar los proyectos de datos y analítica”

5 elementos claves para el SNT (Sistema nervioso Toyota)

1.Difundir el saber (“know-how”) hacer de forma lateral

2.Dar a las personas la libertad de expresar opiniones contrarias

3.Tener interacciones frecuentes cara a cara

4.Hacer explícito el conocimiento tácito (por experiencia)

5.Crea mecanismos de apoyo

Hasta aquí la columna de hoy. Te invitamos a preguntarte ¿Cuál de estas prácticas ya realizas en tu equipo? ¿Qué herramientas utilizas para amplificar la enseñanza y cultura a lo largo de la organización? ¿Cómo lo convertirías en una solución sostenible? Déjanos tus comentarios en @DatlasMX (Redes sociales).

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Fuentes:

a) https://pyzdek.mrooms.net/file.php/1/reading/bb-reading/implement_05-reading.pdf

b) http://www.lean-manufacturing-japan.com/scm-terminology/jit-just-in-time.html

c) https://hbr.org/2008/06/the-contradictions-that-drive-toyotas-success

1 mes usando la mac mini apple (2020) para data science y edición de multimedia – datlas

Comenzó el nuevo año y la demanda de procesamiento para una startup de analítica como Datlas incrementó. Es usual que en las conversaciones del área de tecnologías y analítica escuchemos: Máquinas virtuales, bases de datos en la nube, arquitectura de información, data warehouse, data lake, data marts, cron jobs, entre otros .Así como nombres de sistemas y herramientas: Power Bi, Tableau, Azure, IBM Watson, R, Python, Matlab, entre otros.

En este blog te compartimos nuestra evaluación y decisión sobre adquirir una de las nuevas MAC MINI con procesador m1. Por primera vez dejamos atrás INTEL y nos atrevimos a intentarlo. Te contaremos nuestro proceso de evaluación así como nuestra recomendación final.

Antecedentes ¿Qué buscábamos en un equipo?

Principalmente potencia, una máquina que pudiera ser utilidad de 5 a 7 años y además que nos familiarizará con un nuevo sistema operativo (Estábamos muy “casados” con Windows y Linux, pero Apple está haciendo cosas muy interesantes que hay que voltear a ver para no quedarnos obsoletos).

Dentro de las opciones y los motivos, entre computadoras potentes de windows no podíamos justificar el precio-beneficio. En todos los “benchmarks” terminaba apareciendo la Mac Mini m1 en una muy buena posición. En muchos planos, era la ganadora y parece que finalmente APPLE ofrecía algo al mercado que teníamos que voltear a ver.

Un punto importante es que la compañía de la manzana hizo un gran trabajo en la eficiencia de uso energético. Nosotros pensábamos dejar este equipo encendido al menos 5 días de la semana para correr algunos “jobs” automatizados y su ahorro energético la hacía buen opción.

Así como un procesador rápido, que vaya a la vanguardia con el mercado y nos permitiera mejorar nuestro trabajo de contenido para academy, podcast y blog

¿Mac sobre Windows para edición? OK … pero para ¿Data Science?

Considerando estos antecedentes, alguna de las opciones de MAC M1 (Laptop, desktops, etc) parecía ser una opción a evaluar para la startup. Aunado a esto, nuestro podcast con casi 60 capítulos ha sido trabajado hasta el día de hoy para edición de audio dede una MACBOOK PRO 2015 con algunas alteraciones como aumento de memoria SSD. Aún así era díficil continuar escalando la producción con un equipo como este.

Para la parte de las ediciones multimedia, el equipo (MAC MINI M1) se justificaba sólo, pero ¿Para Data Science? Aún y cuando buscamos e investigamos en videos de youtube, testimonios, preguntamos en foros, había muy poca documentación sobre como funcionaría para Data Science. Solamente nos podíamos entender con las guías de qué puntuaje tendría el procesador con casos de uso de “single-core” y “multi-core”. En Single core para procesos en batch parece que es bastante competitiva en contraste con su homologa que tiene el procesador de INTEL. Pero, en multi thread, hay ciertos escenarios específicos donde INTEL sigue siendo mejor.

¿Mac Mini M1 2021?

Es la computadora desktop de la clase MINI más nueva que ha sido lanzada con una variante de procesador: M1 sobre INTEL.

Las entradas de cables no son su fuerte, sin embargo encontramos thunderbolt, USB, conexiones a luz, cable ethernet y también entrada HDM1.

Importante decir que esta computadora, por la manera en que se desarrolló internamente, y parecida a modelos recientes de la mac, no puede ser “Updateada”. Es decir, no se le puede ampliar el RAM o alterar el procesador. Por eso mismo seleccionar una versión que sea útil durante el tiempo es importante.

Selección de la mejor versión de Mac Mini M1 2020

La MAC MINI m1 se puede adquirir en su versión básica (8gb de RAM y 256 SSD de memoria de disco) desde $650 dllrs . Las versiones más sofisticadas llegan a valer el doble.

Particularmente, en nuestro caso calculando el costo-beneficio, nos decidimos por la versión de 16 de RAM. Esto porque después de ver bastantes “reviews” hacían énfasis en que el RAM era algo que nos podíamos quedar cortos con 8. Además , particularmente, para tareas de análisis estamos acostumbrados a trabajar con 16 de RAM desde hace 5 años entonces ¿Para qué ir para atrás en este aspecto?

Por otro lado, la opción de memoria SSD no parecía razonable subirla. Esto porque llegar a 1TB subía más de $200 dllrs el valor final de compra. Pero preferimos irnos por lo básico: 256 GB y comprar por fuera una memoria HDD marca LA CLIE de 5 TB por menos de $150 dllrs.

Beneficios

Una configuración como la mencionada, es ideal para disminuir tiempos de renderizado en edición multimedia al menos un 70%. Episodios en calidad 4K que tardaban medio día en la MACBOOK PRO antigua, ahora toman menos de media hora.

Por otro lado, en procesos de analítica de datos. A pesar de unos problemas por no correr los programas de manera “nativa”, debo decir que los procesos se corren más rápido que mi equipo actual (Windows 10 Intel corte i7 8va generación con SSD).

Problemas

El m1 es potente con aplicaciones nativas, pero sí hay algunas diferencias cuando corremos programas que no pueden avanzar con la clase “Apple”. En esta situación el sistema operativo nos sugiere utilizar “ROSETTA” que es un adaptador para poder abrir programas que no tengan una versión nativa de M1.

Si abrimos el monitor de actividades podemos ver en la columna “CLASE” bajo qué esquema corre cada uno de los programas. Si es en APPLE significa que correrá con M1 , de lo contrario será usando ROSETTA.

Recomendaciones finales

Si en tu equipo de trabajo están buscando actualizarse en hardware, la mac mini m1 es una buena opción. Sin ser una computadora con “specs” galácticos o cuánticos, verdaderamente es una buena opción precio-beneficio. Es un equipo multi-usos que además de aprovechar sus capacidades avanzadas de edición te permitirá correr sin problema mucho de tus códigos que hoy corres en tu equipo INTEL

Principales drivers de compra:

  • Precio – beneficio
  • Versatilidad de uso
  • Tamaño y convenencias

Contras de compra

  • No se podrá actualizar su hardware durante el tiempo
  • No todos los programas corren nativos, habrá que usar ROSETTA durante un tiempo
  • La memoria SSD integrada puede duplicar el precio del equipo

Hasta aqui nuestra columna de hoy ¿Qué opiniones tienes de la evaluación? ¿Haz considerado usar un procesador M1? O si ya lo usaste ¿Cuál es tu experiencia? Continua la conversación con nosotros en redes sociales etiquetando a @DATLASMX

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fake News (Radiografía en México) – Columnas de opinión Datlas

En otros blogs hemos comentado de distintas controversias sobre análisis de datos. Hablamos de algoritmos de censura en redes sociales como twitter, casos que atentan con la privacidad como el de cambridge analytica y dimos nuestra opinión sobre las FAKE NEWS en eventos como Talent Land.

En esta ocasión motivados por el evento del próximo 22 de Junio en LABNL complementamos la opinión de las FAKE NEWS difundiendo una investigación de la UNAM y narrando cómo funcionan las granjas de bots según investigaciones de las BBC.

El homo sapiens digital

Es importante seguir amplificando la conversación de FAKE NEWS debido a la creciente cantidad de dispositivos conectados a la red y la información de insumo para las notas periodísticas en el mundo

  • 7.6 Bn de Habitantes
  • 50 Bn de dispositivos conectados
  • 7 dispositivos por persona
  • 5,020 gigabytes por persona
  • +80,000 ciberataques al día

Hoy en día se escriben más bases de datos que nunca antes en la historia. Nuestra actividad en redes sociales, transacciones electrónicas y las interacciones en el mundo tecnológico deja una huella digital que alimenta sistemas de información robustos. Estas bases de datos, antes estaban sólo al acceso de profesionales calificados o instituciones certificadas. Sin embargo, con el avance en el área de “analítica de datos” y el internet, más personas  pueden acceder a estos datos e interpretarlos a su criterio para después hacerlos de dominio publicó en redes como Facebook, Whatsapp, Instagram y Twitter.

En las noticias falsas (Fake news), debemos de navegar en nustras redes cuestionando los roles de los consumidores y generadores de información en la conversación social que habilitan las redes sociales.

Durante el COVID-19 fuimos testigos de la desalineación entre la alta velocidad de difusión de noticias falsas habilitadas por redes como Facebook y Whatsapp y la validación de las mismas. Tanto así que esto impulso el movimiento de masas con repercusiones como el agotamiento de ciertos bienes de consumo en tiendas de autoservicio (Cerveza, papel higiénico, entre otros).Adicional, estudios como el de  “Radiografía sobre la difusión de fake news en México” de la UANL en el 2020 indican que el 90% de los usuarios de Whatsapp en México había obtenido una nota falsa. En este sentido resulta oportuno ampliar el diálogo sobre ética de datos y “fake news”.

Importancia de hablar de FAKE NEWS

La velocidad a la que fluye la información en INTERNET gracias a las redes sociales eleva la necesidad de hablar de redes sociales. Según estudios el 90% de los mexicanos recibió una FAKE NEW durante la pandemia COVID-19

Fake News y las granjas de bots en México

La limitante de que en México podemos obtener tarjetas SIMS sin la necesidad de registrar nuestra identidad abre la puerta para que muchas cuentas falsas en redes sociales como twitter y facebook se den de alta (Esto porque dependen de un número telefónico).

Estudio de Radiografía en redes sociales México

En un estudio de la UNAM realizado a más e 1600 internautas de los 32 Estados del país se generaron distintos hallazgos sobre FAKE NEWS.

  • 88% recibió una noticia falsa
  • 90% recibió una nota falsa sobre COVID-19

DeepFake

Ahora, gracias a la tecnología DEEP FAKE, no podremos confiar en lo que veamos y escuchamos en internet. Hay que validar. Aquí este ejemplo que la empresa mexicana SORIANA hace sobre CANTINFLAS (Un actor legendario en México de la época de oro)

Cierre (5 pasos para evitar la propagación de FAKE NEWS)

1.No creer al 100% lo que circula en las redes sociales

2.Darse unos minutos para corroborar antes de compartir

3.Guardar la calma y no dejarse llevar por los impulsos ni hacer comentarios deliberados si no tenemos la seguridad

4.Mantenernos informados a través de autoridades de salud, nacionales e internacionales

5.Seguir las normas de sanidad establecidas para evitar el contagio

Hasta aqui la columna de hoy. Si te quieres sumar a la conversación de FAKE NEWS no dudes en contactarnos via redes sociales en @DATLASMX

Equipo DATLAS

– Keep it weird –

Fuentes:

Cisco IBSG, EMC Digital Universe with Research & Analysis by IDC y PURPLE Resources. Via: https://purplesec.us/resources/cyber-security-statistics/

https://www.dgcs.unam.mx/boletin/bdboletin/2020_318.html

fiNALMENTE SABEMOS CÓMO FUNCIONA EL ALGORITMO DE INSTAGRAM – INVESTIGACIÓN DATLAS

Una de las columnas que más atención ha recibido en este blog es el de “Social Dilemma” . Este documental de “Netflix” socializó el uso de los algoritmos en páginas como: Facebook, Instagram, Twitter, entre otros.

**Te podria interesar aprender sobre algoritmos en nuestra columna: “Algoritmos supervisados y no supervisados”

En esta columna particularmente compartiremos algunos apuntes de uno de los líderes de Instagram: Adam Mosseri. Recientemente publicó una columna donde da más luz de cómo funciona el ALGORITMO DE INSTAGRAM que prioriza el feed y que seguramente impulsa a muchos “influencers” a crecer sus audiencias.

Anatomía de los sistemas de publicaciones en Instagram

  • Feed – Es lo que cualquier perfil tiene entrando en su app. Se compone de todas las publicaciones de las cuentas que seguimos
  • Stories – Publicaciones temporales desde cualquier perfil
  • Explore – Una sección de la aplicación donde puedes consumir contenido sugerido de acuerdo a tus preferencias. Estas preferencias son registradas y priorizadas por algoritmos
  • Reels – Son pequeñas cápsulas de video que permiten a usuarios ser encontrados por nuevas audiencias a la exploración de esta sección en el app. Suele ser más sencillo tener más views en este tipo de contenido que en otras secciones del app.

¿Quiénes dominan en instagram?

Es importante entender las redes sociales. En instagram hay un top10 que se ha mantenido a lo largo del tiempo que va desde los 319 millones de usuarios hasta los 517. Este tipo de perfiles tienen agencias de representación y contenido que les asesoran sobre cómo aprovechar el algoritmo de instagram para generar una mayor masa de seguidores.

  1. Cristiano Ronaldo
  2. Justin Bieber
  3. Ariana Grande
  4. Selena Gomez
  5. Taylor Swift
  6. Dwayne Johnson
  7. Katy Perry
  8. Kylie Jenner
  9. Rihanna
  10. Kim Kardashian

Revisar lista completa en: https://www.visualcapitalist.com/worlds-top-50-influencers-across-social-media-platforms/

¿Cómo funciona el algoritmo?

Hay que precisar que en realidad no hay un sólo algoritmo, existen varios dependiendo la sección del app de instagram que estemos utilizando. Según Adam, en su columna sobre cómo funciona el algoritmo, menciona que en el 2010 el feed era “cronológico” , pero con el incremento de usuarios identificaron la necesidad de mostrar contenido más “relevante” a cada una de las cuentas.

A) Feed e Historias

Todo comienza buscando que debería de aparecer primero en el feed de cada quien ¿Tus amigos cercanos? ¿Contenido de tus deportes afines? ¿Las ciudades que visitan tus colegas? En esta sección la prioridad es ver contenido de las personas que sigues.

Después de esto los sistemas de instagram traducen este “follow” en señales que le permiten al algoritmo priorizar. Algunas de las más importantes son: Información sobre el post (Duración, relevancia, equipo con el que publicó el contenido , entre otros), Información sobre la persona que publicó el post (En este sentido el sistema detecta qué tan interesante podría ser para ti el contenido), Tu actividad en likes (En algoritmo se entrena dinámicamente identificando qué tipo de contenido suele gustarte y consumes durante más tiempo) y TU HISTORIA INTERACTUANDO CON ALGUIEN (Interpreta qué tan interesado estás en una persona por ejemplo leyendo si comentas o no en sus posts así como si tienes algún mensaje directo)

B) Explore

Distinto a Historias y Feed en Explore es donde quieres descubrir nuevo contenido. Instagram monitorea las señales que categorizan el contenido con el que interactuas con mayor frecuencia. En ese sentido, por ejemplo, si eres una persona que le gustan las fotografías de “montañas” , el sistema priorizará cuantas imágenes y contenidos de “hiking” exista en tu comunidad de alcance en “explore” para mostrártela.

Las señales más importantes que buscan son: Información del post, Tu historia de interacción con la cuenta que publicó, Tu actividad ( Cómo has interactuado con otro contenido de Explore en el pasado) e Información acerca de la persona que publicó

C) Reels

Muy parecido a Explore, en Reels visualizas principalmente contenido de cuentas que no sigues. Reels está basado principalmente en entretenimiento, aprendizaje y diversión ¿Te suena familiar?

Las señales a las que se ponen atención son: Tu actividad, Tu historia interactuando con la persona que publica, Información acerca del Reel (La canción de fondo, sonidos de fondo, video definido en tamaños de pixeles y resolución así como la popularidad del mismo) e Información de la persona que publica.

D) Otros: ¿Cómo puedes “alterar” el algoritmo?

Sistemáticamente hay algunas reglas de excepción que evitarán que te satures del contenido de una persona o cancelara a una cuenta si publica con demasiada frecuencia. Puedes leer las normas comunitarias de Instagram para saber más detalles de estas reglas (Por ejemplo si hablas de COVID-19 y otros temas controversiales será dificil ser popular)

Por otro lado como usuarios estamos empoderados a modificar el algoritmo con 3 prácticas: Selecciona una lista de tus amigos más cercanos (Close Friends) en la red para ver de forma más frecuentemente su contenido, Cancela o silencia cuentas que no te interesan y cuando en secciones como Reels y Explora veas contenido que no te interese señálalo como tal para que el algoritmo penalice ese contenido a la hora de priorizar.

Cierre

¿Entonces ya somos los magos del Instagram? Lo cierto es que es más fácil entenderlo que ejecutarlo. Pero conociendo un poco las entrañas del cómo funciona podemos saber que no es “una caja negra”.

Cuéntanos cuáles son los mejores trucos para intagram y continuemos la conversación en nuestras redes @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

Liga 1: https://9to5mac.com/2021/06/08/instagram-algorithm-works/?fbclid=IwAR0Wzp4cAao_-vIO2mPsRjJdqUUwofeG5h0mnfWCEjbdDrCHU7FFQaEe8TE

Liga 2: https://about.instagram.com/blog/announcements/shedding-more-light-on-how-instagram-works

#VOTOUTIL , UNA APLICACIÓN DE MAPAS ELECTORALES EN MÉXICO – INVESTIGACIÓN DATLAS

En México se acercan las votaciones el próximo 6 de junio de 2021. Uno de los eventos más importantes de la historia ya que son las elecciones donde se deciden una mayor cantidad de puestos para el país. Si bien se han presentado escándalo, show político y cambios de partido… el día de hoy en esta columna queremos difundir una práctica de mapas geoespaciales realizada por VOTO UTIL. ( Intenta aquí si el link está roto: https://mapdata-soluciones.carto.com/me )

**Te puede interesar “Análisis de “Natural Language Processing para discursos de AMLO Presidente de México”

Primero que nada ¿Qué es y cuál es la metodología de VOTO UTIL?

Así que esta plataforma nos puede orientar en las decisiones de diputados. Ahora te presentamos los pasos para llevar a cabo la búsqueda para tu sección

Paso 1) Entra al portal y llena los campos Estado-Sección. Da click en el botón de buscar

Paso 2) Una vez realizada la búsqueda te presentará una opción de acceder al mapa interactivo (Viene lo bueno)

Paso 3) Estaremos dentro de la plataforma que a nivel nacional tiene la división electoral del país . Es decir que dependiendo de dónde vives puede saber cuál es el voto útil para tus candidatos a diputados

Paso 4) Haz un enfoque a la zona en donde vives y comienza a interactuar

En nuestro caso, hicimos un ejemplo para un distrito dentro del municipio de Santa Catarina en Nuevo León, México. Los resultados fueron los siguientes:

¿Qué potencial tiene?

Desde Datlas (www.datlas.mx) nos encanta ver cómo desde los mapas del covid-19 se han impulsado cada vez más plataformas que compartan de una manera visual y ágil datos geo-referenciados.

Particularmente en esta ocasión, VOTOUTIL propone una plataforma para ponerle atención a una sección de nuestro deber cívico que es conocer e identificar nuestro distrito. De ahi , mediante algunas estimaciones, generan una propuesta de “voto útil”. En este sentido ya será cuestión del usuario si tomarla de referencia o al pie de la letra

¿Es un oráculo? ¿Predice lo que sucederá?

No es así, para nada es la intención. Sin duda algunos partidos e iniciativas políticas nacionales podrán verse tentados a generar sus propios estimados de participación por región del país. Pero al menos en esta plataforma la única intención es visualizar

Hasta aquí la columna del día de hoy ¿Ya te preparaste para las votaciones más importantes del país? No te olvides de votar este 6 de junio de 2021

Equipo Datlas

– Keep it weird –

GOOGLE IO 2021: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y PRIVACIDAD DE DATOS – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

“Más de 100 mejoras sólo en el servicio de GOOGLE MAPS con inteligencia artificial avanzada” Esta fue la primera reflexión que tuve la oportunidad de apreciar cuando sintonizábamos esta semana el GOOGLE IO 2021. Este es un evento donde la compañía global de internet GOOGLE anuncia nuevos lanzamientos y mejoras a sus servicios.

En esta columna te compartiremos nuestra opinión y reflexión sobre este evento.

Entre lo más sorprendente se encuentran los próximos 8 avances:

  1. Inteligencia artificial procesa caminos con atributos en “Google Maps”. Ahora podemos solicitar una ruta con “buenas vistas” o seguramente en dónde haya “más gasolineras” o más “tiendas”. Google Maps se sigue renovando y continuará aumentando las capacidades de la plataforma

2) La prevención con machine learning no sólo es para el “mantenimiento preventivo” de las máquinas. Google hace la apuesta de conversaciones contextuales con su sistema de “GOOGLE ASSISTANT” para poder hasta consultarle de cómo podemos prepararnos para un reto físico como subir una montaña

3) Y los avances no sólo son a nivel de entendimiento de texto. Se amplían a detección de imágenes. Mostraron un ejemplo de como podemos tomar fotografías de unas botas y consultar al sistema si cumplen con lo necesario para subir a un cerro. Eso podrá ser llevado después a sistemas de comercio en línea o hasta de ayuda humanitaria

4) En cuanto a los avances de computación cuántica, en una divertida cápsula, Google abrió su laboratorio a la vista del mundo. En un equipo cuántico en particular, explica que su laboratorio tiene algunas de las zonas con más baja temperatura del mundo. Hasta el momento no se atiende un proyecto específico, pero seguramente en futuros GOOGLE IO escucharemos más de qué uso le están dando a estos equipos

5) Realidad aumentada con el apoyo de atletas olímpicos. Así como hace unos años la empresa NIANTIC sorprendió al mundo en alianza con GOOGLE con juegos como “POKEMON GO” ahora GOOGLE expande la usabilidad de la Realidad Aumentada (AR) a otros aspectos. Entre ellos los deportes en donde será posible seleccionar a algunos de tus atletas favoritos para ver una presentación a través de la pantalla con fondos dinámicos

6) El nuevo “dashboard” de privacidad en ANDROID y sistemas operativos móviles de Google ayudará a identificar de manera ágil qué datos se están compartiendo en cada una de las aplicaciones

7) Dermatólogo bajo demanda como asistente virtual de los smartphones con sistemas operativos Android. Se podrán detectar más de 300 enfermedades y dimensionar la gravedad de la misma para entonces acudir con un profesional

8) Ampliando sus capacidades y aplicaciones de inteligencia artificial avanzada también se presentó un caso de diagnóstico de “cancer de mama” que aumente la velocidad, asertividad y reduzca los costos de este tipo de pruebas

Hasta aqui la columna de hoy

¿Qué opinas de estos lanzamientos? ¿Estamos en el futuro o vamos hacía allá? ¿Google será la empresa que esté haciendo las apuestas más importantes o qué otras compiten por el puesto? Compártenos tus opiniones en nuestras redes @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Cómo hacer isocronas en qgis – manuales datlas

**Este blog está inspirado en el video de “Cómo crear un MAPA ISÓCRONO EN QGIS” de “Geomapchi. Fuente citada al final del blog”

¿Te has preguntado alguna vez en cuánto tiempo llegas a determinado lugar (Restaurante, plaza comercial, negocio, entre otros)? Bueno seguramente tus clientes también lo piensan. En analítica geo-espacial existe un tipo de evaluación que nos ayuda a identificar como atributo de distancia-tiempo si una ubicación es competitiva en relación a estar en “cercanía” a los mercados a los que quiere acceder

**Te puede interesar “El secreto para la ubicación de un negocio: Ubicación, ubicación y ubicación”

En esta columna explicaremos una de las muchas formas de operar isocronas usando el software libre QGIS.

¿Qué son los mapas de isocronas?

En planeación urbana, un mapa de isocronas permite tener lectura de la eficiencia de los diseños y direcciones de las calles en una urbe. Revisamos isocronas simulando traslados para peatones, bicicletas, autobuses, automóviles, entre otros vehículos. Esto con el fin parametrizar la eficiencia de cada una de estas rutas y generar una planeación de tráfico para el futuro de cualquier ciudad.

** Te puede interesar leer nuestro blog sobre: “Google y Apple liberan información de movilidad por COVID-19”

¿Cómo generarlo? (Ejemplo para Zócalo de CDMX Ciudad de México)

  1. Iniciamos descargando y abriendo el sistema de QGIS
  2. En la sección de “complementos” buscaremos “HQGIS”
  3. Descargamos el complemento

4. Una vez que descargamos el complemento el siguiente paso es solicitar credenciales . para esto en la pestaña de “Credenciales” daremos clic en “obtener credenciales”

5. Capturamos nuestros datos en los formularios (no tiene costo)

6. Confirmamos nuestro correo con el sitio

7. Ingresamos al sitio de “here”, el proveeodr, y damos clic en crear credenciales dentro de la sección de “REST”. Copiamos las credenciales

8. Esas credenciales las pegamos en la sección de credenciales, damos clic en guardar y luego en cargar

9. Dentro del complemento de “HQGIS” ahora damos click en la pestaña de “Isocrona” y capturamos los datos para generar la simulación. Lo primero es la dirección del epicentro del análisis (En este caso fue el Zócalo de Ciudad de México). Después capturamos la modalidad de traslado (Si es peatonal, auto, etc). Y será muy importante capturar los tiempos de evaluación (En segundos, en este caso el equivalente a 5, 10 y 15 minutos)

10. Tendremos al final el resultado de nuestro ejercicio. En este caso con 3 tonos distintos y podemos identificar hasta dónde nos llevaría 15 minutos desde o hacia el Zócalo de CDMX.

** Te puede interesar “El santo grial de la analítica: Location Analytics”

¿Software libre sobre software de licenciamiento?

Cierre de la columna

Hasta aqui la columna de hoy ¿Para qué tipo de acciones crees que será de utilidad obtener isocronas? ¿Crees que tu ciudad tiene buena planeación urbana? ¿Crees que es de utilidad evaluar con isocronas la ubicación de un negocio? Compártenos tus comentarios en nuestras redes via @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuente:

5 tendencias de analítica avanzada para retailers y cpgs – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Esta semana tuvimos la oportunidad de compartir con algunos de nuestros clientes nuestra opinión sobre tendencias de analítica para sectores retail y CPGs (Consumer Packages Goods). En esta columna enunciaremos las 5 tendencias más interesantes considerando innovación: Incremental y transformacional

Tipos de innovación al evaluar tendencias

Cuando hablamos de tendencias e innovación siempre es bueno poner en la antesala dos tipos: La innovación incremental y la transformacional.

La incremental se refiere a la mejora continua de procesos cotidianos con soluciones creativas y que te mantengan a la vanguardia dentro de tu industria. Por otro lado, la transformacional, son proyectos disruptivos que alteran el tiempo de funciones de los miembros de una organización.

A continuación compartiremos tres tendencias con proyectos de innovación incremental y dos con transformacional.

5 tendencias

1) Aplicaciones para pedidos programados (Incremental)

La embotelladora Arca Continental con sede en Monterrey, Nuevo León, México habilita una aplicación a los tenderos donde entrega sus productos (refrescos y bebidas). Esta APP móvil sugiere el tamaño de pedidos a sugerir a los tenderos para que cuenten con el abasto suficiente y no caigan en una situación de “venta pérdida”.

2) Aprovechamiento de datos de clientes (Incremental)

OXXO, la cadena de conveniencia más grande de México con presencia en LATAM hizo público un proyecto de aprovechamiento de datos de sus más de 13 millones de transacciones diarias. Se trata de analizar datos de ventas de tickets y ponerlas al alcance de sus proveedores. En este sentido se podrían generar mejores estrategias comerciales para desplazar productos en la cadena comercial.

3) Internet de las cosas para mantenimientos preventivos (Incremental)

Los sensores y el internet de las cosas se han extendido a las compañías de productos de consumo como la panadería que ofrece BIMBO en México. En esa dirección proyectos de integración de sensores y GPS se han sumado a las flotillas de entrega de esta compañía. Estos nuevos datos les ayudan a tomar acciones preventivas para evitar problemas logísticos en las entregas de sus productos

4) Revisión de anaqueles automatizadas (Transformacional)

Usando un robot con cámaras y sensores compañías como Walmart han difundido programas de automatización como el de “escanear” los anaqueles de manera automatizada en búsqueda de faltantes y facilitar los planogramas dentro de retailers.

Heineken, la compañía de cerveza, revisa anaqueles con aplicaciones móviles enviando equipos a fotografiar anaqueles para estudiar los impactos en los frentes de las tiendas donde promocionan sus productos

5) Algoritmos avanzados de recomendación (Transformacional)

“Food-service” y empresas como RAPPI no se quedan atrás en los avances disruptivos. Una buena recomendación de platillos o restaurantes puede significar una buena oportunidad de venta cruzada para el negocio. Para que este tipo de servicios funcionen se tienen que registrar millones de transacciones, almacenar grandes cantidades de información en tablas distribuidas, entrenar modelos con catálogos dinámicos y garantizar que los servicios estén activos para cuando el usuario los necesite.

Hasta aqui la columna de hoy y te preguntamos ¿Qué otro tipo de aplicaciones de analítica avanzada conoces en industrias de retail o CPGs? Compartenos tus comentarios en @DatlasMX

Si quieres continuar aprendiendo de analítica y transformación digital revisa nuestro podcast: “Café de Datos”

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Mapa de delitos por municipio – Investigación Datlas

Ahora que avanzan las campañas escuchamos a algunos candidatos hablar sobre cómo varía la “percepción” de seguridad en su municipio. En ese sentido es de utilidad regresar a investigaciones sobre cómo ha avanzado la inseguridad en distintas regiones del país. Esto para localizar si la percepción que mide el INEGI en una encuesta a la población se relaciona con la realidad de delitos denunciados. En esta columna compartiremos algunas de las prácticas de análisis que podemos llevar a cabo con estos datos.

Si tuviste oportunidad de leer nuestra columna “La inseguridad en México” habrás leído que en el país dos institutos publican datos: SESNSP e INEGI. Pero… recientemente hemos identificado una fuente integradora en GOBMX titulada “datos delictivos” que tipifica distintos tipos de delitos por municipio del 2015 a Marzo el 2021.

¿Qué tipos de delitos se enlistan en estas bases de datos?

¿A qué nivel se segmentan los datos?

A nivel municipal. Podemos navegar por Estado y Municipio. Los registros son denuncias de los delitos antes mencionados con especificaciones de subcategoría como, por ejemplo, robo con violencia o sin violencia.

¿Ejemplos de aplicación?

Podemos hacer contrastes entre municipios . Por ejemplo en el caso de Nuevo León 3 deliticos tipificados como: Abuzo de confianza, abuzo y acoso sexual.

Para CDMX podemos contrastar los delitos catalogados como “Narcomenudeo” para identificar si existe una tendencia entre municipios y en qué meses del año hay que estar más alerta.

Ejemplo usando mapas

En ese sentido normalizar los datos por determinada cantidad de habitantes. Esto quiere decir que un incidente como “Robo” o “Rapto” puede ser más alto en una geografía sobre otra sólo por el simple hecho de que existe más población. En se sentido podemos estimar estos delitos por cada “10,000 habitantes”. Así hacemos más comparables los delitos.

En Nuevo León y CDMX generamos una capa tipo “shapefile” donde integramos a nivel municipio el promedio mensual de los registros agregados de todos los delitos por cada 10,000 habitantes. Podemos identificar los tipos de delitos que podrían interesarle a un área de daño patrimonial de un corporativo. En este caso generamos capas con conteos de: Amenazas, Daño a la propiedad, Narcomenudeo, Rapto, Robo y Secuestro.

Siendo este caso, con este indicador comparable, identificamos en Nuevo León: Vallecillo con 17.18, Dr. González con 14.34, Lampazos con 12.46, General Bravo con 11.5 y Mina con 10.47. Monterrey, en contraste, tendría solo 5.09

Para CDMX cuenta con un excelente mapeo sobre ubicaciones de incidentes. Puedes leer el “mapa del crimen de cdmx” si te interesa conocer más. Por nuestra parte y usando los mismos criterios del mapa de Nuevo León con utilidad para corporativos identificamos lo siguiente CDMX.

Cuauhtémoc con 21.22, Benito Juárez 15.38, Miguel Hidalgo 14.31, Venustiano Carranza 12.11 y Azcapotzalco 11.37

Hasta aquí la columna de hoy ¿Qué otros usos le darías a los datos? ¿Cuál es el mejor método de dimensionamiento de délitos? ¿Están relacionadas las cifras de delitos con la percepción de inseguridad que publica el INEGI?

Coméntanos en redes sociales @DatlasMX . Síguenos en nuestro podcast para aprender más de analítica y transformación digital.

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird-

El futuro de la seguridad PARA SMART CITIES (FT. ANALITICA DE DATOS) ¿problemas de privacidad? –

Recientemente podrás haber leído nuestra columna de “CODED BIAS” , el documental de Netflix donde se hace referencia a la inteligencia artificial como potencial causante de un futuro donde las decisiones tomadas por máquinas llevan una carga de sesgo humano. Esta carga es la que genera categorizaciones equivocadas cómo no identificar a personas de razas no blancas, detener personas en la calle por malas interpretaciones, entre otras.

En este episodio daremos un paso adelante y profundizaremos en cómo tecnologías y analítica de datos se combinan para dar pasos avanzados en el tema de seguridad. También reflexionaremos sobre si esto generaría problemas para la privacidad de las personas.

Para entrar motivados a esta columna comenzaremos dando una idea de qué tipo de tecnologías ensamblan a una de las cadenas más famosas de comida rápida.

¿Qué lograron? Apps para pedir bajo demanda, segmentación de visitantes, escaneo de placas, recomendaciones sugeridas, personalización de órdenes en pantallas, auto-servicio para dudas y comentarios y sobre todo hiper-personalización.

Si ellos lo lograron para vender más hamburguesas… ¿Una ciudad lo podrá hacer para cuidar a sus personas?

¿Qué aplicaciones de analítica de datos son usadas al día de hoy para seguridad de la ciudadanía?

1) Identificación de personas por cámaras de seguridad

Las cámaras de CCTV son implementaciones cada ves más frecuentes por delegaciones y municipalidades para monitorear la seguridad en la ciudad. De hecho, puedes ver nuestro blog de “Análisis de cámaras CCTV en el mundo”. donde ciudades como Monterrey acumularon 4.18 cámaras por kilómetro cuadrado (4,000 cámaras) para el 2020. Pero por otro lado, ciudades como Londres tienen 67.5 CCTVs por km2 o Taiuyan China 120 cámaras por km2.

2) Detección de personas contrastando inventarios de imágenes

Además de que las cámaras detecten personas, las CCTVs de más alta definición tienen potencial de hasta 50x de zoom óptico, además de otro tanto digital. Con esto se pueden obtener resoluciones completas de personas. Si estas imágenes se contrastan contra bases de datos de imágenes ciudadanos, por ejemplo en México, de las credenciales de elector para votar o licencias de conducir, es posible deducir quién es la persona que se mueve en la ciudad y dónde gracias a la ubicación de las cámaras.

3) Identificación de autos mediante placas

Una de las más sofisticadas es la detección de placas de autos. Se instalan estos detectores en entradas, accesos, casetas y también en las vías más importantes de la ciudad para detectar las rutas que toman autos.

Imagínense en una persecución, sería sencillo identificar un auto si tenemos sus placas considerando que en una base de datos sabemos donde y en qué momento se han estado movilizando autos con esas placas.

Si quisieras entender cómo funcionan estos algoritmos de clasificación te recomiendo revisar este blog de supervisados vs no supervisados.

4) Etiqueteo de objetos en toma para generar filtros

Hay “ejércitos” de personas y compañías que hoy día se dedican a etiquetar objetos en vídeos y fotografías para poder entrenar filtros en CCTV. De manera en que si quiero detectar autos blancos en el video puedan ser eliminados todos los autos que no sean de ese color. Así como las motocicletas y facilitar las persecuciones de los oficiales.

5) El principio de una ciudad inteligente: Centros de monitoreo

C4 Municipal, C5 Estatales y mecanismos de monitoreo en las ciudades. El principio de ciudades inteligentes es capacitar equipos que puedan monitorear y convertir todos estos datos en protocolos de seguridad. Así como de prevención.

También te puede interesar nuestro podcast donde hablamos de cómo analizar datos para proteger tu negocio.

6) Análisis de reportes vía redes sociales y reportes de ciudadanía

En Monterrey, Nuevo León, México plataformas ciudadanas como CIC han dado de alta la plataforma de CIVIX – Análisis (Liga: https://analisis.civix.mx/ ) en dónde se pueden visualizar y dar seguimiento a denuncias ciudadanas.

¿Y hay preocupaciones por la privacidad ?

La conversación, desde el documental de social dilemma, ha sido más democratizada. Somos más conscientes de que los datos asociados a personas y las problemática de la privacidad de los datos. Antes teníamos que llenar formularios de datos para que se escribieran en una base de datos, ahora con nuestro rostro hay mucha información que pueden saber de nosotros.

En el futuro habrá más conversaciones de ética. Lo importante es saber que estamos en ese punto en el tiempo en el que debemos de identificar que es lo que está pasando y/o está a punto de suceder en muchas ciudades del mundo. Por ejemplo, en México se ha avanzo en una legislación para generar un padrón de números telefónicos e información personal. Puedes ver esta nota de Forbes con todos los detalles. Pero los datos que solicitarán son:

Los datos que tendrían que dar los usuarios mexicanos son:

  • El número telefónico.
  • Fecha y hora de la activación de la linea telefónica móvil adquirida en la tarjeta SIM.
  • Identificador único de la tarjeta SIM.
  • Fecha y hora de activación de la línea telefónica.
  • Nombre completo, domicilio, nacionalidad y datos biométricos, como su huella digital del usuario.
  • Número de identificación oficial con fotografía del titular de la línea.
  • Esquema de contratación de la línea telefónica móvil.

¿Qué riesgos? Bueno un mal uso por parte de las autoridades, mal aprovechamiento de información, vulnerabilidades en información si algún hackear llega a identificarlos, entre otros

También te puede interesar “Fragilidad en sistemas IOT y de seguridad”. Fuente: https://www.elfinanciero.com.mx/tech/sin-protocolo-de-seguridad-empleados-de-verkada-tenian-amplio-acceso-a-camaras-de-clientes-privados/

Hasta aquí la columna de hoy. Hay que continuar manteniendo una postura de ciudadanos digitales y comenzar a preocuparnos por los derechos del mundo del internet y las privacidad de los datos.

– Equipo Datlas –

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