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Por qué no necesitas un Data Scientist (es Clickbait) en tu organización Parte 1 – Datlas News

Data scientist la carrera “más sexy” del 2018. Los científicos de datos son los mejores pagados.  Los datos son el petróleo del futuro. Habrá un déficit de 400k especialistas de big data para 2020. Si no estás avanzando con un equipo que desarrolle Inteligencia Artificial vas a quebrar.

¿Les suena conocido? No he dejado de escuchar en cada conferencia de empresarios que nos toca asistir aseveraciones de tal calibre. Justamente queremos hacer la reflexión sobre este tema en esta columna. Y que no cunda el pánico, no es una discusión de 1-0 o blanco y negro. Pero sí hace falta balancear el diálogo de si tu empresa necesita un especialista en datos o no. Iniciamos.

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Una organización, con o sin fines de lucro, va creciendo de manera orgánica conforme las necesidades van rebasando a los puestos. Al principio un par de personas gestionan el negocio, pero conforme va creciendo la operación es necesario buscar ampliar el capital humano. Después viene el tema de no tener personal ocioso y optimizar equipos y personas. Ya al final viene los puestos de innovación, que muchos lo ven como pirotecnia. Sin ofender a nadie, me refiero a que hay áreas que no impulsan directamente a la operación ya que su valor agregado va más dirigido a la báscula de ventajas competitivas.

En resumen, concédenos generalizar el proceso de la siguiente manera:

1.Nace la organización > 2.Crece en una sola gestión > 3.Se multiplica en distintas áreas >> 4.  Se optimiza constantemente >> 5. Innova en apuestas a ser disruptiv@

¿Dónde entran los Data Scientist (DS) ? ¿A qué horas me transformo con datos?

La mayoría de las organizaciones hacen estas inversiones en el paso 5) ¿Cuál es el reto? Cuando la cultura de innovación en la empresa no está 100% socializada y la ciencia de datos es un área que con muchos celos demanda atención, gobernanza y autoridad para sacarle valor a un activo de la compañía,(los datos) y reflejar la voluntad de entender que “Los datos no pertenecen  a ningún área o dirección, son de la compañía“.

¿Estoy listo para transformar mi organización con DS?

La primera evaluación es hacia tu organización ya que para implementar esta innovación tiene que lograrse esta cultura de innovación al mismo tiempo del timing tecnológico correcto. Es decir

  1. Si no estás listo para abandonar los excel-es que llevas operando y mejorando toda la vida. No contrates un DS
  2. Si te da miedo transferir procesos y responsabilidades a “cajas negras” que no vas a entender. No contrates un DS
  3. Si eres de los líderes que les gusta decir cómo resolver el problema, en lugar de ceder el problema y la resolución del mismo a tu equipo. No contrates un DS
  4. No entiendes los beneficios de la ciencia de datos o el potencial de tu información. No contrates un DS, terminarás concluyendo que “no sirve” sólo porque no supiste sacarle valor
  5. Y por último, si quieres un DS para que se la pase extrayendo datos y datos, mejorando tableros y visualizaciones. No contrates DS, ambos se frustarán por sólo estar dando la mitad de todo el potencial

(Tomado de inspiración B) citado al final del blog). El trade-off es claro, hay que evaluar.

Mucha crítica ….¿Y qué consejos son mejores prácticas para lograr transformar?

Como cualquier caso en una organización, tienes que tener algunas historias de éxito para convencer a los tomadores de decisiones que vale la pena hacer la apuesta. La mayoría de los casos comienzan contratando consultorías y empresas externas para aprender cómo funciona este mundo.

  1. Vete a lo seguro. Analiza a tus clientes, toma decisiones comerciales como cambios de precios, planes promocionales, marketing y mide resultados KPIs.
  2. Evalúa distintas consultorías que sobre todo tengan capacidad y voluntad de “enseñarle” a tu organización cómo funciona.
  3. Invita a distintos roles a que te acompañen en el proceso.
  4. Genera la historia, “socializala” (Que todos se enteren) y  mapea nuevas posibilidades para datos
  5. Finalmente evalúa repetir el proceso hasta que la organización pueda ceder recursos para interiorizar las capacidades. Aún así la mayoría de las organizaciones que orquestan un área de datos interna contratan y subcontratan. Así es , hasta el mismo Google, IBM, Microsoft o startups como UBER, AIRBNB, CABIFY , entre otras distribuyen el trabajo ya que retener a científicos de datos en una organización es complicado por la demanda actual que existe. Además exigen un alto grado de especialización que puede capitalizar una consultoría porque el análisis de datos es su negocio principal que no pueden descuidar.

No olvides leer nuestro blog de “Los 5 perfiles para una estrategia de datos en tu empresa”

Para el cierre ¿En qué áreas donde agrega valor un científico de datos?

Cerramos con un par de infografías que mapean las áreas de mayor valor agregado para un científico de datos. Recomendamos leer y generar un plan para implementar los “quick-hits” de mayor impacto.

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Hasta aqui la parte uno de la columna de Datlas más enfocados en la cultura de innovación y datos antes de arrancar sin un plan. En la siguiente parte comentaremos de algunas herramientas que pueden ayudar a iniciar experimentaciones de big data sin tener que hacer la “gran inversión”.

Gracias por leer, estamos abiertos a opiniones y buscamos difundir este tema en organizaciones que están batallando mucho para iniciar a experimentar con datos. Siempre contarán con empresas y startups como Datlas para acompañarlos en su desarrollo.

Inspirado gracias a la lectura de:

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3 reflexiones de GREAT HACK (Nada es Privado) de NETFLIX – DATLAS RADAR

#CambridgeAnalytica #Ciberética

#Privacy #Privacidad #PrivacidadDeDatos

#Hack #GreatHack

Son más o menos los #hastags (menciones) que de estar presentes en un título en un video de youtube o un blog puede garantizarte muchas vistas en el 2019.  Pero ¿Qué pasa si una inversión seria respalda un documental que narre los hechos a detalle de un “hackeo”? Este es el caso del nuevo documental de Netflix “The Great Hack” o “Nada es Privado”.  En esta columna te compartiremos algunas de nuestras impresiones de la película. Pero antes de eso, te recomendamos ver este trailer

El tema central de la serie es la explotación de datos personales y cómo la comunidad de internet empieza a generar reclamaciones sobre el uso de los datos. Toda esta conversación surge a partir del escándalo de Cambridge Analytica donde se usaron datos personales de Facebook para impulsar campañas como la de Donald Trump y Brexit.

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En opinión personal,  es un documental producido muy al estilo Netflix. Bastante profesional en sus tomas, entrevistas e investigación. Durante la grabación tuvieron acercamiento con jugadores claves del escándalo ya citado así como los principales impulsores de movimientos de privacidad de datos.  Por otro lado, el filme se percibe a veces fatalista, castigando sin piedad el uso de datos y dejando pocas propuestas en la mesa. Más que una opinión balanceada, lo mejor es que cada quien genere su propia opinión. Lo que sí es verdad es que como lo hemos citado en otros blogs, la conversación de ética y uso de datos en el internet tiene que seguir creciendo.

Aquí dejamos nuestras 3 aportaciones considerando los temas vistos en esta la película:

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1) Al entrar y aceptar los términos de privacidad en una red o app social ¿Quién es dueño de nuestros datos? – Parecería que dejamos de serlo

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2) La conversación de privacidad de datos está polarizada porque sabemos que nos puede generar beneficios como humanidad, pero al mismo tiempo podría ser un “arma militar” (citando la película) de manipulación de masas

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3) Hay pocas propuestas en la mesa, pero muchos culpables

Y la conclusión justo es en torno a este último punto. El documental hace muy buen trabajo de análisis, lo que es suficiente para generar una conversación sobre privacidad de datos. Pero lo que está claro es que la balanza del diálogo gira más en torno a buscar culpables más que encontrar soluciones.

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Falta más trabajo de filósofos, sociólogos y “tecnólogos” para que en colaboración se generen nuevas propuestas de soluciones. Será otro caso como “¿Usamos combustibles fósiles a pesar de que sabemos que le hace daño al mundo, pero es lo que impulsa nuestra economía?” o “¿Consumimos con animales y acabamos con bosques porque lo justificamos estando arriba de la pirámide alimenticia?”.  El nuevo dilema ¿Explotamos los datos personales porque podemos resolver problemas más personalizados, a pesar de que esto pudiera servir para manipular masas? … o algo así.

Hasta aqui la columna de hoy, invitamos a la comunidad a observar este documental y generar su propia opinión. También compartir esta columna si creen que le puede interesar a algun@s de sus colegas.

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird-

AIRBNB en CDMX ¿Amenaza o bondad? Un análisis para sector turismo – Datlas Research

Vamos de visita a la capital del país, CDMX, los hoteles en mi zona favorita de Reforma, cerca del ángel de la independencia o Condesa están saturados. No te quieres quedar en un hostal, de manera que recurres al servicio del que has escuchado mucho: AIRBNB. Un sitio donde puedes reservar alojamientos auspiciado por personas y no por cadenas hoteleras o empresas. Esto quiere decir que habilitan un cuarto o propiedad sin mucha burocracia y usando sólo internet.  Hoy en día las empresas del sector turismo (mayormente hoteles tradicionales) consideran a AIRBNB una de sus mayores amenazas y es momento de dejar de hablar con el instinto para dimensionar la situación. Desde Datlas, nos dimos la tarea de analizar las propiedades listadas en AIRBNB en CDMX para compartirles algunas recomendaciones al sector.

(También puedes ver: AIRBNB, el nuevo negocio inmobiliario para Monterrey)

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Los datos

Conseguir este tipo de información no es nada sencillo, estamos hablando de que AIRBNB cataloga más de 100 variables para una ubicación. Pero logramos obtener en algunas recopilaciones poco más de 19,000 propiedades para CDMX a julio de 2019.

Metodología

Una vez que obtienes los datos, no es posible usarlos “directamente”. Hay que hacer un par de transformaciones para que las bases estén “limpias”, compartan la misma estructura y sean interpretables en un “lenguaje” que podamos entender fácilmente. Por ejemplo, las coordenadas son útiles para mapear, pero como lectores entendemos mucho mejor si hablamos por delegaciones (municipios) cuando hablamos de CDMX. En ese sentido hicimos el trabajo de “georeferenciar” e identificar en qué delegación es cada cada una de las ubicaciones. A continuación la documentación de esta labor.

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Análisis y 5 hallazgos

Además de datos de ubicación, contamos con descriptivos de AIRBNB. Si alguna vez has utilizado la plataforma te podrás dar cuenta que un alojamiento tiene datos de precios, descripciones, cantidad de cuartos,baños, cajones de estacionamientos, comentarios de visitantes pasados, ratings, entre otros más . Tomando esto en cuenta iniciemos con los descriptivos.

1. “Existen 19 propiedades de AIRBNB por cada kilómetro cuadrado en CDMX”

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2. Más de la mitad de oferta de AIRBNB son apartamentos. Existen ya hoteles y hostales que se enlistan en AIRBNB para ofrecer sus servicios a los viajeros

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3. A un precio promedio por noche de $886 MXN por persona si todas estas propiedades fueran usadas al mismo tiempo sumarían $21.6M de ingresos al día

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4. La oferta de cuartos está balanceada, entre cuartos privados y alojamientos enteros reservados. Siendo los de menor proporción los cuartos compartidos

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5.  Frecuencia de menciones en amenidades “relevantes” ofrecidos en alojamientos

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Cierre

Las compañías hoteleras y oficinas de turismo deberían monitorear más de cerca información como esta información. En su transformación digital deberían considerar a qué puntos de precio competir, en qué cobertura y las amenidades que más valoran los usuarios de este tipo de servicios.

Si te interesa conocer más información como esta que te ayude a mejorar tus estrategias de negocio, usar temporalmente el mapa de AIRBNB CDMX o te interesa trabajar con analytics en tu organización puedes buscarnos en ventas@datlas.mx

 

Dejamos la documentación final para que puedas revisarla más a detalle si te interesa:

Saludos y recuerda compartir este blog para que más gente pueda conocer como transformar datos en decisiones con Datlas.

-Equipo Datlas-

Keep it weird

 

¿Y en qué quedó el CoDi (Cobro digital) de BANXICO? – Datlas research

(En Datlas, startup de analítica Mexicana e impulsores del movimiento de big data mexicano, estamos  interesados en el CODI por la generación de datos que esta iniciativa va a promover. Un nuevo recurso abundante se aproxima ¿Cómo le haremos frente?)

Imagínate que vas camino a la tienda de la esquina y al momento de pagar te das cuenta de que no llevas contigo tu cartera o imagina que estás de vacaciones, es momento de pagar la cuenta en un restaurante, pero al abrir tu cartera notas que no tienes efectivo. Te imaginas evitar pasar todos estos eventos que te provocan perder tiempo, pasar vergüenza, etc. Actualmente se está desarrollando una tecnología en México que te podrá ayudar con eso, y su nombre es CoDi. En esta columna te platicamos un poco de qué es y cómo van los avances según la información pública.

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CoDi es una plataforma de pago fintech, propuesta y en proceso de desarrollo por el Banco de México, en la cual se podrá realizar y solicitar pagos en los procesos de compra-venta de bienes y en los procesos de pagos de servicios, de una manera rápida, eficaz, segura y sin tener que llevar consigo una tarjeta o efectivo.

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El proceso de uso requiere de un código QR, el cual el vendedor deberá proporcionar ya se por una impresión o por una foto digital, el cual el comprador deberá escanear, despues de esto al comprador se le haría llegar un mensaje donde se solicitará aceptación para realizar el pago.

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¿Es novedad Mexicana?

En países como China, están dejando de lado el uso de efectivo y de tarjetas, y han optado por usar métodos de pagos iguales a Codi. Alipay y WeChat Pay son de los servicios que ofrecen este método de pago. Compañías como Apple y Samsung han puesto al alcance de sus usuarios un método de pago llamado NFC el cual estará enlazado con la tarjeta del usuario, pero este método no requiere de un código QR, aquí con solo acercar el teléfono a la terminal automáticamente se realizará el pago sin que el usuario tenga que sacar su cartera o cargar con ella, pero esta tecnología solo sirve en ciertos países y no todos los comercios cuentan con la facilidad de usar este método.

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¿En México? ¿Cómo vamos?

Hoy en día CoDi está en fase de prueba, pero según Banxico, la plataforma estará habilitada a partir del cuarto trimestre de 2019. Solo algunos bancos tienen acceso a lo que se le puede llamar prueba piloto y se estima que para julio o agosto se iniciara una segunda etapa de prueba con algunos usuarios.

La lista de beneficios los cuales traería consigo CoDi es amplia:

  • Evitar el cargar con efectivo y/o la cartera.
  • Transacciones rápidas, eficientes y seguras.
  • Una mayor inclusión hacia todos los comercios tanto tiendas grandes como tiendas pequeñas como la de la esquina.
  • Crea y fomenta la competencia para que nuevos métodos de pagos sean creados con el fin de mejorar el servicio y beneficiar tanto al comprador como al cliente.
  • Al ser pagos electrónicos se evita la corrupción y se motiva más a la transparencia.
  • Podrás disponer de lo que este en tu cuenta de banco.
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Imagen obtenida del sitio web de BANXICO: http://www.banxico.org.mx/sistemas-de-pago/codi-cobro-digital-banco-me.html

En conclusión, se puede decir que la implementación de CoDi es un gran avance para México, el dejar de disponer siempre de cargar con efectivo, haciendo que dejemos de ser tan vulnerables a los asaltos en la calle podría ayudar a crear una sociedad más segura y además CoDi ayudaría a comercios pequeños a entrar en la evolución sin tener que gastar tanto. Estos métodos de pagos son un gran salto a la evolución de la economía en el país, y más aun cuando países  como China, Japón, EE. UU., etc., ya usan esta tecnología y funciona de una gran forma.

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Hasta aqui la columna de hoy. Te agradecemos leernos y si te gustó comparte. Pronto comenzaremos una etapa que podría ser un inicio de “cash-less” society o sociedad sin dinero en efectivo.

 

Equipo Datlas

(Desarrollado por José Romo parte de nuestro programa de intern de verano)

-Keep it weird-

 

Fuentes y otras referencias de datos:

Análisis de NLP discurso de AMLO de 1 de Julio 2019 – Datlas research

(Este análisis sólo tiene fines científicos, no son interpretaciones políticas)

7 meses de gobierno de AMLO, la 4T , el gobierno de transformación o cómo le gusten llamar. Y el pasado primero de Julio se promovió un evento en el Zócalo capitalino de la CDMX en México para “celebrar” algunos avances del gobierno en su corta temporada.

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Muy al estilo de Andrés Manuel Lopez Obrador, preparó un discurso con hechos, datos y planes que le dan a su sector votante y a los mexicanos un ocaso de esperanza. Sin tomar algún tinte político, desde Datlas, donde nos dedicamos a la analítica, quisimos hacer un ejercicio de Procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) para analizar en dos sentidos este discurso. Primero conocer la carga “emocional” aplicando un “análisis de sentimiento” a las frases. Y en el segundo sentido con un simple conteo de frecuencia de palabras.

En este blog explicamos cómo funciona a detalle estos análisis: Análisis de discurso presidencial de AMLO

Análisis de sentimiento

Contamos alrededor de 108 enunciados  que promediaban 22 palabras cada uno. Cada frase fue procesada por un algoritmo que nos interpreta si el sentimiento o la intención del enunciado fue negativo, neutral o positivo

SA_AMLO_General

Para una mejor comprensión, hacemos un conteo general donde obtenemos lo siguiente

SA_AMLO_Calificacion

En contraste con el análisis del primer discurso que AMLO dió como presidente. En aquella ocasión el 15% de los enunciados encausaba mensajes positivos. En esta ocasión hablamos de un 12%.

Frecuencia de palabras

Respecto al conteo de palabras. En una lógica parecida se hace una limpieza de preposiciones, números, puntuaciones y acentos en el discurso. Para posteriormente hacer una tabla de conteos. Por ejemplo aqui les mostramos las primeras 10

NLP_ConteoWording

Para una mayor apreciación usamos un gráfico de nube para comunicar los hallazgos.

Datlas_Count_RplotVFFF

Las interpretaciones las dejamos abiertas, pero a ojo de analista encontraremos en tamaño más grande las palabras que más veces se repitieron. Por ejemplo en el análisis del discurso presidencial encontramos: Todos, México, Corrupción, amigos, país y gobierno. En este caso: Pueblo, país, publica, social, entre otros. Sin duda alguna se ve más como un discurso de rendición de cuentas más que un discurso de arranque como lo fue el caso anterior.

¿Te interesa conocer más sobre análisis de datos? Visita nuestro sitio www.datlas.mx en donde desarrollamos plataformas para reducir incertidumbre para tus decisiones de negocio.

Atentamente.-

Equipo Datlas

 

Fuentes de discurso:

https://www.gob.mx/presidencia/articulos/discurso-de-andres-manuel-lopez-obrador-presidente-de-los-estados-unidos-mexicanos?idiom=es

 

Facebook abre Datos para México (De los legales) – Datlas Research

Recientemente en algunos medios,principalmente científicos y prensa especializada de tecnología, se habló de que los datos que facebook hizo públicos. Esta vez siendo un tema que va más allá de un “hack” o el caso “Cambridge”. Más bien, una empresa que en pro del desarrollo de tecnología más humanitaria estaba generando iniciativas para mejorar la información con la que como humanidad tomamos decisiones.

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Esta es la visión del centro de Data for Good de Facebook, la famosa red social con más de 2 mil millones de usuarios activos. De acuerdo al referente de este centro, Molly Jackman (FB Public Policy)  “Al analizar imágenes satelitales existentes y usando Inteligencia artificial los equipos de Facebook lograron crear los mapas de densidad poblacional más granulares a la fecha”-

Liga de video: https://www.facebook.com/watch/?v=1143199219065401

¡Muéstrame los mapas!

Sin más preámbulo ¿Qué podemos encontrar para México y en dónde?

La fuente que recomendamos es la siguiente: https://data.humdata.org/dataset/mexico-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates

En el contenido encontrarás archivos en CSV que pueden ser leídos con excel, R o python (los últimos 2 open-source) y también geoTiff que inicialmente sugerimos explorar con QGIS (También open-source o GRATUITO). La verdad el geoTIFF es el bueno para visualizar. Pero, esto depende del gusto del analista de datos.

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Iniciamos  buscando las imágenes de alta resolución y entrando al menú con una oferta de más de 14 archivos para México.  Para fines de este ejemplo usaremos los datos de “mujeres en etapa reproductiva” (la razón por la que Facebook decidió hacer este tipo de cortes con inteligencia artificial es porque busca detectar poblaciones donde los datos puedan generar impactos claves, para mayor explicación ver el vídeo)

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Excelente, ahora decidimos usar el geoTIFF de estos archivos y con un par de filtros en la paleta de colores de los puntos mapeados tendremos resultados como los siguientes:

Este tipo de información podría servirle a un gobierno, organizaciones sociales y operativos de rescate a mapear poblaciones elementales para iniciativas de salud. Por ejemplo hay casos documentados para algunos paises de África donde, a falta de censo oportunos, este tipo de información ha logrado segmentar las iniciativas de desarrollo económico en zonas de mayor impacto. Por otro lado con un ángulo más comercial, como el que tenemos por vocación en Datlas, empresas de higiénicos y medicamentos enfocados a este “clúster” de población pueden ser mejor ubicados con el aprovechamiento de estos datos.

Otro ejemplo es el de la base de datos de niños menores de 5 años.  Donde con datos de facebook podemos mapear a las poblaciones más vulnerables del del país. Aunque a simple vista se ven como puntos sin sentido en un mapa, si en un sistema GIS das zoom, cada punto está muy bien detallado a qué manzana o AGEB pertenece.

Datlas_Mexico_DatosFB10

Esto en caso de una catástrofe natural nos ayudaría a leer dónde está un grupo vulnerable qué atender con prioridad. Y bueno además del ojo social, desde un ángulo de observatorio comercial, una empresa de pañales podría capitalizar estos datos para generar estrategias de expansión o elasticidad de precios.

A opinión personal, nos gustaría ver en el futuro mapas de migrantes o distintas nacionalidades que residen en el país. Esto podría sensibilizar y ser propulsor de nuevas políticas públicas enfocadas en el contexto de fragilidad que actualmente hay en el mundo por estos temas de migración.

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En Datlas continuamos incrementando nuestro acervo de base de datos para aprovechar en nuestros sistemas de información.  Contamos con más de 10,000 bases de datos analizadas para entregar los mejores datos en nuestra plataforma web www.datlas.mx

Déjanos tu opinión de cómo piensas que estos datos podrían ser bien aprovechados y qué cuidado debemos tener al tratar con esta información. Si te gusto la columna te pedimos compartirla en tus redes sociales.

Saludos

-Keep it weird-

Equipo Datlas

Nuevo Valuador Inmobiliario ¿Cuánto cuesta? – Datlas Partners

Oferta y demanda, son los puntos de partida en la definición de precios de un libre mercado. Pero para algunos casos, como lo es en el inmobiliario, esto ha dejado de ser lineal y ha perdido cualquier “sentido común”. En este sector los precios son impactados por variables como la plusvalía real, especulación,entre otros. Y como consumidor ¿Cuál es el precio más acertado o cómo puedo obtener una noción?

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Desde inicios de este año en Datlas hemos iniciado una colaboración con un socio inmobiliario para desarrollar  un método de estimación de valor de propiedades y a partir de hoy iniciamos una prueba para 200 propiedades.

 

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Liga: https://www.datlas.mx/valuador/

 

Como antesala, en Datlas no es la primera ves que hablamos del mercado inmobiliario, ya lo hemos hecho en:

Hemos colaborado ya con otros socios comerciales y hecho alianzas con desarrolladores, inclusive estuvimos acelerados en ViewAcelerator por Bluebox . Hasta el día de hoy habíamos desarrollado iniciativas con nuestra plataforma de mapas. En esta ocasión, tratamos de capitalizar muchos de los datos del sector con los que ya contamos para evaluar añadir valor analítico a la propuesta de valuación de inmuebles.

Introducimos DATLAS® Valuador Inmobiliario

¿Cómo funciona esta prueba de concepto?

1) Para ser uno de los usuarios beta te invitamos a acceder a la plataforma en la siguiente ruta: https://www.datlas.mx/valuador/

2) Llenar los campos. Actualmente esta prueba funciona para Monterrey, Guadalajara, Mexicali y Culiacán (contemplando sus Zonas metropolitanas)

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3) Al final de , llenamos el dato de correo electrónico para que podamos hacerte llegar tu pedido.  Actualmente hacemos un corte al día y podrás recibir tu estimado de valuación inmobiliaria en menos de 24 horas.

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Preguntas frecuentes

  1. ¿Si uso este sistema de valuación significa que ya no requiero un avalúo para conocer el valor de mi propiedad? R: No, desde Datlas-UHOME recomendamos fuertemente que si requieres una valuación precisa uses los servicios de un valuador profesional. El propósito de este ejercicio es orientarte en una banda de precios mínimos y máximos de propiedad considerando los precios de oferta.
  2. ¿Puedo hacer valuaciones fuera de las 4 ciudades de prueba? R: De momento no, nos encontramos en una etapa de prueba y validación de concepto por lo que la misma demanda del servicio nos irá orientando a abrir nuevas geografías
  3. ¿Tiene costo? R: No , de momento estamos abiertos a una valuación por usuario y buscamos tener una muestra representativa de al menos 20 valuaciones por ciudad
  4. ¿Por qué no recibí mi valuación de inmediato? R: Por período de prueba el servicio aún tiene sus limitantes, favor de tener paciencia. Pero garantizamos que vas a tener tu servicio. Si llegamos a exceder el tiempo de 24 horas para tu respuesta favor de escribir a ventas@datlas.mx
  5. ¿Quién es UHOME? R: Es un innovador portal inmobiliario que próximamente será lanzado. Puedes conocerlo en https://www.uhome.com.mx/

 

Hasta aquí la columna de hoy, recuerda que puedes conocer y usar más de la plataforma de Datlas en:

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Agradecemos puedas iniciar la prueba que estará abierta hasta que cumplamos las 200 solicitudes. Muchas gracias

Equipo Datlas

Keep it weird

Eventos de Big Data y Analytics Junio a Septiembre 2019 – Datlas partners

Esta semana nos han compartido de Newsletter un par de eventos que se nos hizo relevante compartir. Así mismo te queremos pedir tu apoyo para apoyarnos en unas votaciones de TNE, concurso de tecnología donde de resultar ganadores como DATLAS obtendremos reconocimientos y un viaje a Amazon

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Primero lo primero, va la lista de eventos

¡No te pierdas estos próximos eventos!
Publicación auspiciada por CMINDS y original del newspaper de https://www.cminds.co/

LATAM Open Banking and FinTech Forum

¡No te pierdas las pláticas de C Minds! Este foro te dará las herramientas para ser líder bajo el nuevo paradigma de la banca abierta.

10 y 11 de junio de 2019
Ciudad de México, México

EMBDATA

Este año, la India, país invitado de honor, hablará de su posición como una de las tres potencias mundiales en el desarrollo del Big Data, Inteligencia Artificial e Innovación.

19 y 20 de junio de 2019
Bogotá, Colombia

Inteligencia Mexico Conference

¡Conoce al fundador de Siri, a líderes de Uber, eBay, Coca Cola y no te pierdas el panel de C Minds!

19 y 20 de junio de 2019
Ciudad de México, México

AI for Good Summit

Esta conferencia se enfoca en cómo podemos usar la IA para superar retos como el cambio climático, la educación, la salud y la sostenibilidad.

20 y 21 de junio de 2019
San Francisco, USA

RIIAA 2.0

Enfatizando la interacción entre actores radicados en México y en el extranjero, así como las comunidad académicas e industriales, la RIIAA busca catalizar el desarrollo, la adopción y el uso de la IA en México.

29 – 31 de agosto de 2019
Ciudad de México, México

Shaping Horizons 2019

¿Te interesa el rol de la ciencia, la política y la innovación en un mundo en constante evolución? No te pierdas este evento. C Minds estará dando una plática especial sobre el tema de ética e IA.

9 – 13 de septiembre de 2019
Cambridge, Reino Unido

Si quieres estar más informado, no olvides visitar el sitio de CMINDS 

Ahora sí,  ¿No echas la mano con las votaciones? 

Aquí les dejamos instrucciones y la liga es esta:

https://www.technology-innovationleaders.com/til-videos/technology-innovation-leaders-2019/mobile/60/

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Muchas gracias, espero te haya gustado el blog. Por favor ayudanos a difundir

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Equipo Datlas

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3 mitos y realidades de los choques de auto en Nuevo León – Datlas analytics

-“Vas por el tráfico cotidiano de regresa a tu casa después de un día pesado de trabajo y no logras avanzar a más de 20km/hr en una de las avenidas más “rápidas” de la ciudad. Te enfrentas con un choque como el de todos los días. Y más adelante una carambola y luego un camión volcado. Y luego viernes de quincena, ya valió.” –

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¿Cómo se ven los choques en mi ciudad? ¿Estamos preparados? Responder esta inquietud ha sido la inspiración de esta columna en la que realizaremos un análisis de los choques y siniestros en auto en el Estado de Nuevo León (México) un lugar con más de 6 millones de habitantes y más de 2 millones de vehículos motorizados. La etapa de análisis es del primer semestre del 2018 (1S2018).

3 Mitos y realidades de siniestros de autos

1) Hay más accidentes en las avenidas principales de la ciudad

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Sí y no. Haciendo un “ranking” de las avenidas con más choques encontramos unas asociación entre las avenidas de la ciudad que tienen más carriles y por ende son más transitadas. Al mismo tiempo que las más extensas y las más conocidas. Sin embargo el TOP 15 sólo representa un 17%, en realidad los choques están regularmente distribuídos por toda la zona metropolitana de Monterrey.

2) Los jóvenes son los que peor manejan y más chocan

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Si bien los datos no están normalizados, hemos encontrado más registros de siniestros en grupos de edad que van entre los 30-40 años y los 40-50 años. El grupo de edad de jóvenes, contemplando entre 20-30 años sólo participa con un 21%.

3) Los viernes de quincena el tráfico está terrible

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Si alguna ves escuchaste esta frase, no son pretensiones, es una realidad. En promedio el día de la semana con más registros de choques son los viernes, y si tomamos en cuenta el número de día sería alrededor del 14-16 del mes. Sin mucho análisis estadístico, en efecto destaca relativamente estos días.

¿Y entonces? ¿Si tengo entre 30-40 y es quincena mejor ni salgo de la casa? Hay veces que no se puede y esta columna no trata de eso. Nuestro objetivo es sensibilizar que este tipo de información se puede utilizar para mejoras a la planificación urbana, preparación de contingencias de empresas públicas y privadas de salud, así como estimar la cantidad de servicios de rescate que necesitamos habilitados por zona de la ciudad.

La presentación completa puede ser encontrada en nuestro #slideshare

 

Gracias por leer la columna. Si te interesó favor de compartir. Los análisis y gráficos fueron desarrollados por José Romo, nuestro más reciente integrante al programa de Verano Datlas.

Así como en este blog convertimos datos en potenciales decisiones te invitamos a usar nuestro DEMO GRATIS en www.datlas.mx

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Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

Fuentes:

http://cuentame.inegi.org.mx/monografias/informacion/nl/poblacion/

https://www.milenio.com/estados/nuevo-leon-tercer-lugar-en-registro-de-vehiculos

Talent Land 2019 – 60 mil asistentes, récord mundial y el futuro

¡Qué tal! apenas unas semanas han pasado del gran evento Talent Land 2019 con sede en Guadalajara, Jalisco y, como cada año, no ibámos a dejar pasar la oportunidad de hacer un blog al respecto.

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Talent Land 2019 tuvo más de 60,000 participantes y nuevamente tuvimos la oportunidad de ser speakers y hablar acerca de “Datlas Inteligencia Artificial: Tu siguiente ubicación en minutos” y de aprender de manera colaborativa con las comunidades de conocimiento que asisten.

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Nuestra conferencia tuvo como tema central la inteligencia artificial. Para ello comenzamos introduciendo el concepto de inteligencia artificial, que es, que NO es y que es lo que la gente cree que es (casi como en los memes). Enseguida continuamos platicando sobre la aplicación que hemos construido en DATLAS, los “Reportes I.A.” una forma sencilla en la que a través de un formulario sencillo con un par de preguntas y una ubicación, puedes obtener un análisis completo acerca de la ubicación establecida y las mejores oportunidades y estrategias para que el negocio que estas evaluando logré tener el éxito esperado.

 

Finalmente, en reflexión, creemos que lo positivo del evento fue:

  • Que sigue creciendo, no solo en tamaño sino también en mejor distribución de espacios y mayor/mejor contenido
  • El espacio de niños fue ideal para evitar que estuvieran mezclados con el resto del contenido, lo cual permitió generar buenas conversaciones de emprendimiento de stand en stand
  • La agenda del evento estuvo más variada y prosperó el buen ambiente de aprendizaje colaborativo

Por otro lado, en nuestra opinión, encontramos algunas áreas de oportunidad:

  • La zona de emprendimiento y negocios (Business Land) estaba “muy arrinconado”. Si bien era uno de los nuevos espacios que integraron en esta nueva edición, el hecho de estar tan separado del resto del recinto hizo que hubiera menos flujo de personas y por ende menor atención por parte de los asistentes.  El lado positivo, sin duda, fue que había menos ruido, lo cual permitía mejor interacción durante las conferencias y conversaciones más fluidas en términos de networking.
  • Hubo varias fallas reportadas en el internet, lo que complicaba para algunos expositores realizar de manera optima sus presentaciones.
  • Esperamos que en el siguiente año los ponentes principales puedan estar más involucrados con el mundo actual del emprendimiento y sean más internacionales.

Sin duda agradecidos de colaborar y esperando con ansias la siguiente edición. ¡Nos vemos en 2020!

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@DatlasMX

Saludos

-Keep it weird-

Equipo Datlas