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Estrategia “Go-To-Market” en un mundo de datos – Datlas Research

Las mayoría de las facultades y universidades de negocios han impartido sus cursos durante los últimos 20 años usando métodos de caso , dando fundamentos económicos, financieros y marketeros. Escuchamos macroeconomía, microeconómia, contabilidad de costos, balances generales, fundamentos de Porter, matriz de Ansoff y pirámide de Maslow por mencionar algunos de los indices de estas clases.

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Pero ¿Te has preguntado si estos métodos son vigentes en un contexto de analítica avanzada de datos? De antemano probablemente si lo serán… pero no hay mucha pista de cómo generar aplicaciones correctas o adecuaciones de estos en un mundo de Big Data y analítica avanzada a la planeación en negocios. En esta columna hablaremos de estrategias y algunas propuestas de modificaciones a los métodos tradicionales par adaptarnos a un mundo más moderno. Usaremos de ejemplo nuestro caso, en Datlas, y algunas otras startups y/o empresas de tecnología que han generado nuevos ecosistemas de negocios.

¿Qué es una estrategia Go-To-Market (GTM)?

Mientras una estrategia de marketing es un plan de largo plazo donde se establecen fundamentos de una compañía como principios, reglas y metas en los mensajes que se comparten a perfiles de consumidores determinados, Go-To-Market es de corto plazo. Es un plan donde paso a paso se establece un mapa de lanzamiento de un nuevo producto, servicio o expansión.

Mientras los recursos son escasos, la competencia abundante y los planes de mejora continua son constantes en las organizaciones es necesario generar un plan que permita ser preventivos y desarrollar métricas para identificar si nuestro desarrollo es exitoso o un fracaso.

 

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Propósito de GTM

  • Clarifica porqué estás lanzando un nuevo producto ¿Para quién es? ¿Cómo vas a contactar y comprometer nuevos consumidores?
  • Te fuerza a diseñar una experiencia de consumo ¿Qué problemas podrían tener los clientes? ¿Cómo los deleito? ¿Cómo me recomendarían?
  • Es un lenguaje común en tu organización o equipo. Cualquier nueva idea se sostiene o aporta a alguno de los pilares de una estrategia más grande: Go-To-Market
  • Te orienta a definir los KPI de éxito, si te interesa conocer más de este tema revisa esta columna

5 etapas a considerar en una Go-To-Market Strategy

1) Identificar el contexto competitivo

Existen muchos marcos de trabajo para GTM, en realidad algunas invitan a plantear hasta más de 100 preguntas para un lanzamiento. Con la experiencia, podemos decirle que un punto de partida pudiera ser una alteración de la matriz de  Ansoff.

Esta herramienta nos ayuda a identificar si nuestro nuevo lanzamiento va dirigido a un mercado nuevo o existente. Así mismo si el mercado al que vamos a destinar esta innovación ya existe o no existe para nuestra organización. A partir de ello se establecen un par de acciones sobre la cuál se puede desarrollar un plan completo: Penetrar un mercado existente, desarrollar nuevos productos o diversificación.

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Un spin-off o alteración del modelo también podría cuestionar sobre cómo este nuevo lanzamiento de producto-servicio afecta al ecosistema. Y con esto nos referimos a que podríamos pensar cómo Google o Apple analizaría algún nuevo lanzamiento. Por ejemplo, Google Home, asistente virtual que ejecuta tareas, es un nuevo canal de contacto con el ecosistema de Google. Desde ahí puedo interactuar con el mercado de apps, con los motores de búsqueda en Google, sus métodos de págo, entre otros.

En una época donde las organizaciones ya no sólo crean productos o mercados… ahora buscan ensamblar “ecosistemas” competitivos es importante en un inicio de nuestra estrategia GTM identificar cómo estamos jugando en estas 3 dimensiones.

2) Investigar y planificar

Generalmente los GTM justifican una inyección de inversión en tiempo o dinero a un proyecto. Para esto es importante poder presentar un plan claro y bien investigado alrededor del problema que vamos a resolver con nuestro nuevo lanzamiento.

Resolver preguntas como ¿Cuál es el impacto? ¿Cuál es la molestía que tiene mi mercado con las soluciones actuales? ¿Cómo se ve y piensa la persona que me compraría? ¿En qué zonas geográficas los puedo encontrar? entre otras son importantes

Para esto recomendamos el marco de trabajo de “Design Thinking” , los 3 circulos donde analizamos: Deseabilidad, Factibilidad y Viabilidad de nuestro proyecto.

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En general, con el uso de datos y análisis adecuado, esto nos ayuda a mapear los costos, potenciales ingresos y sobre todo el apetito del consumidor para diseñar la experiencia ideal de consumo.

Te puede interesar nuestro podcast de cómo monitorear tendencias.

3) Desarrollar un mapa de ruta de producto

Los proyectos ponen a prueba nuestra capacidad de administrar personas, recursos y tiempos. Un mapa de ruta de producto nos da una visualización constante sobre la salud del proyecto. Al mismo tiempo plasma los “acuerdos” en tiempos a los que se llega con los participantes del equipo y las fechas compromisos.

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4) Desarrollar una estrategia de marketing

De manera más específica que en el paso 2) en esta etapa profundizaremos en temas de Precio, Producto, Plaza, Promoción, Personas, Procesos  y posicionamiento. Justamente nos referimos a las 7ps de desarrollo y retención de clientes.

La sección más motivante y donde ocupamos equipos multidisciplinarios es el desarrollar tu avatar o perfil de comprador. Tratar de pensar qué edad tiene, a qué se dedica, qué problemas tiene, cómo los resuelve hoy y cómo le gustaría resolverlo.

Los trabajos de encuestas  y síntesis de nuestra investigación del paso 1) son útiles. Siempre pensando que nos van a ayudar en nuestra estrategia de marketing. Si quieres saber más sobre cómo realizar encuestas y pruebas de concepto te puede interesar nuestro podcast sobre esto.

Desarrollar estrategia de precios, resolver si tu modelo será de suscripción, pago bajo demanda, pago por uso de servicio, entre muchas opciones que existen.

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5) Asegurar una experiencia de consumidor fuerte y con datos para retroalimentar

Otra etapa importante es cómo asegurar una experiencia del consumidor saludable y que además genere los suficientes datos para permitirnos mejorar constantemente.

En este sentido, por ejemplo, en una compra de tienda en línea cuántos contactos tendremos con el consumidor. Cuando visita la tienda, cuando llena su carrito, cuando paga, cuando le enviamos su producto, cuando lo recibe y cuando nos da su opinión sobre lo que recibe. Pero qué pasaría si agregamos una promoción ¿Cómo hacemos que se entere? o si cierta transacción está ayudando a una ONG ¿Cómo se lo comunicaríamos?

Así como en el comercio electrónico, en cualquier tipo de transacción y consumo de nuestros productos hay que diseñar la experiencia.

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Conclusión

Si bien muchos detalles quedaron abiertos a la imaginación de cada gestor de iniciativas, la estrategia Go-To-Market ofrece distintos marcos de trabajo para maximizar la probabilidad de éxito de nuestras iniciativas.

Se deben de considerar 3 dimensiones: Cómo está la competencia relativa a nuestro producto, qué tan desarrollado está el mercado y a la construcción de qué ecosistema estamos aportando.

Finalmente, si se trabaja en equipo, es recomendable que cada una de las etapas venga con sus entregables, KPIs de impacto y datos para retroalimentar mientras el proceso está en curso.

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Gracias por leernos, recuerda compartir y si te interesan este tipo de servicios nos puedes contactar en direccion@datlas.mx

Saludos

-Keep it weird-

Equipo Datlas

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Fuentes

Ver en Medium.com

Fake news en COVID-19, la 2da pandemia – Conferencia TALEND-LAND.TV 2020

Esta semana tuvimos oportunidad de participar en Talend-land.tv , el evento virtual que en fechas del “Talent Land Home” de Guadalajara Jalisco donde se llevó a cabo una serie de conferencias de tecnologías, negocios y salud a más de 170,000 asistentes. Por nuestra parte tuvimos un rol en el panel “Fake News en tiempos de COVID-19” auspiciado por Hacking Health.

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Como moderador estuvo el Dr. Aurelio, experto en periodismo, Luis Garnica, fundador del medio digital ALTVZ México, Jeremi de la Cruz, experto en marketing digital y un servidor, Pedro Vallejo, Director General de Datlas compartiendo el contexto en método y analítica alrededor de las fake news. En esta columna daremos una breve síntesis de la relevancia que ha tomado esta segunda pandemia de fake news y cómo, a pesar de estar concientes de ello, continua creciendo.

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Definiendo el término, Fake-news “en tiempos de COVID-19”

En la plática nos centramos en los ejercicios periodísticos y de difusión en redes sociales que no han llevado un proceso correcto de verificación y representan una verdad parcial o total mentira aprovechando el foco de atención que el tema de “COVID-19” ha propuesto al colectivo social.

Por qué es importante hablar del tema

En un estudio de la UNAM para México el estudio “Radiografía sobre la difusión de fake news en México”,que dimensiona el tamaño del impacto de fake-news entre los mexicanos, el 90% de los encuestados confirma haber recibido noticias falsas por Whatsapp. Otro tanto similar en isntagram. En los 80% está Youtube y Twitter.

Al menos para México, no es exclusivo de campañas electorales, según este estudio existe un nivel alto de circulación y propragación de información falsa.

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El origen a gran escala: Granjas de Bots

Buzzfeed México realizó un estudio a profundidad de cómo operan las “granjas de bot” en el país. Siendo que plataformas como Facebook, Twitter o Whatsapp han elevado sus barreras de entrada solicitando a usuarios teléfonos únicos por cuenta, en México en realidad es sencillo sacarle la vuelta a este obstáculo. Y es que en cualquier tienda de conveniencia en el país uno puede ir  y comprar 10,20 o todas las tarjetas SIM (chip telefónico) y activar cuentas en cualquier red social. En otros países es habitual que te soliciten tu credencial de identidad oficial y exista un registro de todos los teléfonos activos a cierto nombre.

En qué dimensiones hablamos de FAKE NEWS

El modelo sabueso, usado por animal político y el portal Verificado, nos aclara que una fake news no tiene dimensiones binarias, va más allá. Y es que existen 8 niveles de veracidad que podemos encontrar una noticia, que van desde las verdades a medias hasta las notas ridículas. En su mayoría, cumplen con el patrón de ser muy atractivas para compartir en nuestras redes sociales.

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Aún y teniendo datos… podemos tener otros datos

Por dar un ejemplo, existen al menos 10 formas de generar falacias estadísticas para que los datos cuenten la historia que queremos que cuenten.

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Un caso que dentro de la conferencia ejemplificamos es el número de negocios en México. Que en tiempos de COVID-19 está en foco de atención, ya que los efectos de la pandemia sobre el cierre de negocios podrían ser críticos. Si te interesa este tema también puedes leer nuestro blog anterior. Por ejemplo, en una búsqueda virtual, podríamos tener 3 datos oficiales de negocios en México. En estas láminas planteamos las diferencias metodológicas y cómo hay indicadores que escuchamos casi semanalmente en las noticias y hacen diferencia a distintas bases estadísticas. Sin embargo, todos están “correctos” en su propio contexto.

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Para México, hay muchísimos ejemplos

Después destacamos algunos ejemplos que han estado en el foco de la conversación.

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Si te interesa revisar esta conversación te recomiendo ver la grabación del webinar dando click aqui o siguiente la liga en la imagen.

 

Si te interesa conocer más casos específicos o motivos para dudar de las notas del “COVID-19” te recomendamos revisar la siguiente fuente:

https://www.infobae.com/america/mundo/2020/04/16/mis-10-razones-para-dudar-de-los-datos-del-coronavirus/

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Reflexión Final

Hubo varios cierres y reflexiones de una conversaciones como estas. El nuevo rol del usuario y consumidor de noticias es cuestionarse. Casi siendo un deber ético, debemos de hacer nuestro propio trabajo de investigación y evitar compartir la “nota” para aparentar que nosotros lo descubrimos primero. Hay que asegurarnos que es 100% verdad y cuestionar a quienes publican por fuentes y verificaciones.

Y aún con más responsabilidad están los periodistas, quienes al ser difusores de este tipo de noticias, tendrán que armarse de herramientas y procesos para brindar garantías de la confiabilidad de una nota.

Hasta aqui la nota de hoy. Cuéntanos tu opinión y comparte con tus colegas para que tomen precauciones el próximo mes en estos temas del COVID-19 y, en general, con fake news.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

Inteligencia artificial y big data para combatir el coronavirus (COVID-19)

El día de ayer la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró como pandemia el coronavirus o COVID-19, por su nombre oficial. ¿Qué significa esto? Una enfermedad entra en la categoría de pandemia cuando cumple cualquiera de las siguientes condiciones: se extiende a muchos países o ataca a casi todos los individuos de una localidad o región. En este caso, la propagación que ha tenido este virus desde el continente asiático hasta Europa y América le ha conferido la categoría de pandemia. Ahora bien, los coronavirus son una extensa familia de virus que pueden causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En los humanos, se sabe que varios coronavirus causan infecciones respiratorias que pueden ir desde el resfriado común hasta enfermedades más graves como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). La COVID-19 es la enfermedad infecciosa causada por el coronavirus que se ha descubierto más recientemente. Tanto el nuevo virus como la enfermedad eran desconocidos antes de que estallara el brote en Wuhan (China) en diciembre de 2019. Si bien esta no es una nota médica te invitamos a consultar los síntomas, las maneras de prevenir y protegerte de este virus en el sitio oficial de la Organización Mundial de la Salud (WHO, por sus siglas en inglés).

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Sin duda la industria de la salud no ha sido exenta de vivir y beneficiarse de la reciente transformación digital y la innovación tecnológica. Para este caso puntual del coronavirus queremos destacar el papel que han tenido el big data y la inteligencia artificial en la lucha, prevención y reacción ante esta pandemia. En cuanto se confirmó el brote en Wuhan el gobierno chino comenzó a desplegar una estrategia de prevención y control basado en los sistemas de inteligencia y la tecnología que tanto han distinguido al país en las últimas décadas, así como apalancado en su sistema de gobierno que, para muchos expertos, en este caso fue bastante útil y eficaz para la capacidad de reacción que tuvo el país.

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Por si no lo sabías, el gobierno de China ha instalado un sistema masivo de vigilancia para sus ciudadanos que va desde cámaras hasta una intervención directa en smartphones, rastreo de operaciones financieras y ubicación en tiempo real. Fue así como el gigante asiático comenzó a luchar contra el COVID-19. Lo primero en llegar fueron las cámaras térmicas. Como salido de una película de guerra o de invasión alienígena, empezaron a utilizar las cámaras para detectar la temperatura térmica de las personas, ya que uno de los principales síntomas del COVID-19 es el alza en la temperatura. Mediante inteligencia artificial, aún vigilan la temperatura corporal de los ciudadanos.

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El siguiente gran paso fue desarrollar aplicaciones para los smartphones que, utilizando un esquema de semáforo clasifican a los ciudadanos hasta condicionarles qué hacer y con quién relacionarse. En esta iniciativa destacaba la cooperación del gigante del comercio online Alibaba, que contribuyó a desarrollarla. La aplicación era capaz de identificar a las personas según tres colores: el verde, para quien puede moverse con libertad; el amarillo, para quien había estado en una zona con peligro de infección (razón por la que debía permanecer siete días en cuarentena); y el rojo para quien hubiera estado en contacto con zonas de alta afectación del COVID-19 (lo que obliga a permanecer catorce días en cuarentena).

Pero esta innovación, sin embargo, no fue la última. Porque si el semáforo móvil clasificaba a los ciudadanos de cara a su control peatonal en la calle, hubo una aplicación posterior que profundizó aún más. Y es que el gobierno y la Corporación de Tecnología Electrónica de China, respaldados por datos de las autoridades de salud y transporte –según publicó la agencia estatal Xinhua–, desarrolló una segunda app para permitir rastrear a las personas y alertar sobre si han tenido un “contacto cercano con alguien infectado”. Una aplicación que explotaba el big data en manos del gobierno, y que es accesible apenas con escanear un código QR en las populares plataformas chinas WeChat o Alipay. El único requisito es enviar el nombre, el número de teléfono y el número de identificación y, tras cruzar los diferentes datos a los que tiene acceso, ya puede advertir si se camina por un lugar con peligro de ser infectado, o si se ha viajado cerca de personas infectadas, también si se trata de miembros de la familia o de pasajeros y tripulación de un mismo tren o avión. Es más, incluso permite buscar números de identificación diferentes, y saber si son un riesgo de salud.

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Sin duda alguna, estas últimas medidas pueden ser controversiales ya que son obligatorias en algunas ciudades chinas mientras que en otras están disponibles a voluntad. Lo que no se puede negar es que estas medidas han sido eficaces en el corto plazo, pero presentan un riesgo muy delicado. “La extrapolación de estas apps de control sanitario al incipiente sistema de crédito social puede provocar, además, que algunos colectivos sean marginados y aislados socialmente. Y ello se añade a un sistema masivo de vigilancia que, en base a lo detectado por cámaras, permite o no acceder a determinados medios de transporte, o tener prioridad en los servicios”, explica Antoni Gutiérrez-Rubí, experto en tecnología y política. Lo que se añade a la conocida opacidad informativa del gobierno de China sobre su alcance.

Finalmente, debemos estar atentos al desarrollo de esta pandemia, tomar en cuenta las medidas precautorias y seguir atentos a la forma en la que podemos adoptar algunas de estas tecnologías en favor no solo de la detección de posible infección sino en la cura definitiva de la misma.

Compártenos tu opinión y mantente atento a noticias como estas en nuestras redes sociales

@DatlasMX

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

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

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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

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

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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

 

Un México sin datos ¿Qué pasa cuando un país no pública datos? – Datlas Research

En semanas recientes el Instituto Nacional de Estadística y Geografía en México, responsable de generar los censos nacionales y publicar los indicadores más importantes del país anunció que por recortes de presupuesto se eliminarían algunos de sus estudios en 2019. No es el único caso en el país, otros órganos autónomos, paraestatales y entidades de gobierno han paso por lo mismo por las medidas del nuevo presidente AMLO.

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Esta situación fue una situación alarmante para la comunidad de datos nacional en crecimiento. En consecuencia, en Datlas reflexionamos sobre qué sería de una situación de un “México sin Datos”. El propósito de esta columna es sensibilizar sobre lo grave que ha sido para otros países omisiones en generación y/o liberación de información.

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(Nota: Los casos presentados a continuación no necesariamente sucedieron por falta de presupuesto. En muchos casos hubo interferencia y/o manipulación de gobierno en la liberación de información. Sin embargo por entrar en el espectro de “un país sin publicar datos” fueron considerados para sensibilizar al lector sobre la importancia de generar estadísticas oportunas. Es importante que los países cuenten con entidades confiables y  gente experta para generar información de calidad como en México ocurre con INEGI.)

“Lo que no se mide, no se puede mejorar” – Peter Drucker

A alto nivel lo entendemos esta situación como un retroceso en las iniciativas de datos abiertos o nuevas métricas nacionales que nos ayudan a comprender de mejor forma el desarrollo del país. Algunos de los casos más críticos a nivel internacional son:

1) Venezuela (tipo de cambio frente al dólar)

Según CNN Expansión Venezuela tiene 4 tipos de cambio: Dólar oficial, Dólar Sicad, Dólar Simadi y Dólar negro. La diferencia de precios entre cada uno en relación a la divisa venezolana es de 30 a 1.  Esto tiene repercusiones en los sectores más estratégicos de la economía, por ejemplo Venezuela es un gran exportador de petróleo y fijar un precio en dólares puede ser inexacto.

2) Argentina (Inflación)

Según la cadena de noticias BBC, el problema comenzó en los gobiernos de Kirchner y Fernández con la manipulación del indicador de precios del consumidor que se base en la métrica de “los aumentos generalizados a la canasta de productos básica del país”.  Junto con una devaluación de 30% el peso argentino para llamar la atención de mercados extranjeros, comenzaron a surgir nuevas métricas elaboradas por consultoras privadas. Hubo confusión y finalmente se dañó la reputación de los institutos estadísticos del país.

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3) China (Población)

Según SMCP algunos investigadores piensan que China tiene cerca de 90 millones menos habitantes de lo que publica. Esta situación viene acompañado de medidas de control de natalidad (sólo permitían tener un hijo hasta 2011). La omisión en este dato tan elemental representa la incapacidad de las autoridades para tomar medidas correctivas en políticas como la citada. La consecuencia es que tienen a la población de 60 años más grande del mundo y el bono demográfico con capacidad de laborar es mucho más reducido que en otros momentos de la historia.

4) Estonia (Datos de educación)

Estonia es castigado en el ranking de países con más oportunidad debido a que inició a publicar información oficial hasta los años 90. Algo tarde si consideramos en contraste a otras regiones de Europa como Suecia o Francia con más de 60 años de historia en sus publicaciones. Pero parece que ahora sucede todo lo contrario. Según NEWS ERR, Estonia convierte su instituto estadístico en una agencia de datos nacional. Ha tomado muchas iniciativas de “Gobierno como Plataforma” (GaaP) donde tiene como objetivo mejorar sus indices de transparencia y facilitar los tramites para todo el país.

Además de estos casos, según el Banco Mundial, otros países con oportunidad en la publicación de información:

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México estará en una situación de “falta de datos actualizados” durante 2019. Esta situación tendrá consecuencias en decisiones para precisar presupuestos y/o impactos de acciones de gobierno y sector privado. También hay organizaciones internacionales que son usuarios de la información del INEGI y este año no tendrán actualizaciones.

Es justo mencionar que este es un evento inédito considerando el histórico de la situación México en su publicación de datos. El Banco Mundial al 2016 lo destacaba como uno de los países con mejor disposición de datos dentro de la comunidad internacional.

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En resumen, el recorte en presupuesto hacia el INEGI tendrá consecuencias en la toma de decisiones nacional e internacional en lo que refiere a México. Los datos del INEGI a omitir en el 2019 también consideran estadísticas a nivel estatal y municipal que restarán visibilidad para la gestión interna del país para el sector público y privado. Por el lado positivo el INEGI ha priorizado por mantener los censos de económicos y de población con lo que blindarán la información más crítica del país.

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El gobierno federal ha tenido que recortar presupuestos de sectores para cumplir los compromisos de programas sociales y mejorar el manejo de las finanzas nacionales. Si bien hoy fue turno del INEGI durante esta administración veremos que otras entidades públicas tendrán efectos similares. Muchas de ellas quienes publican datos sobre el país y dentro de un ejercicio de “recorte de presupuestos” lamentablemente el reporteo de información es de lo que primero que se “sacrifica”.

Esto sin duda nos baja los ánimos para seguir buscando formas de democratizar la información en el país y mejorar la toma de decisiones. A sugerencia se espera que las nuevas tecnologías le puedan servir al gobierno para reducir costos en ejercicios de levantamiento de datos. Por ejemplo con metodologías de cuestionarios mediante smartphones, en línea, puntos de alto tráfico y reduciendo los tiempos de cuestionario, entre otros. Sin duda el INEGI cuenta con los expertos y criterio suficientes para innovar en estas áreas.

“Los datos son la nueva moneda de cambio, la información es su nuevo valor” – InTribe Trend

Hasta aquí la columna de hoy. Te invitamos a compartir esta información y a darnos tu opinión sobre cómo los países pueden democratizar la información durante este 2019.

Saludos

-Equipo Datlas

Keep it weird

 

Fuentes:

Datlas en Workshop Coloquio Industria 4.0 de la UANL – Presentación AQUI –

¿Has escuchado de la Industria 4.0? ¿Te suena big data, inteligencia artificial, manufactura inteligente, smart cities, etc.? En esta columna te contaremos un poco de lo que se expuso en el evento anual que celebra la industria 4.0 en Nuevo León y nuestra participación como Datlas.

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La industria 4.0 es un término que se acuña en Alemania y se refiere a la tendencia que engloba la automatización e intercambio de datos en tecnologías de manufactura. Y es válido preguntarse que si estamos 4.0 ¿Cuáles fueron las anteriores?

 

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La respuesta es la siguiente. En la 1.0 tenemos a la mecanización y maquinaria de vapor. En la 2.0 todo lo relacionado a las líneas de producción en masa y la habilitación de electricidad. En la 3.0 los microchips y robótica hacen lo suyo automatizando proyectos. Y finalmente en la industria 4.0 tenemos sistemas conectados a una misma red inteligente que permite generar mayores eficiencias.

Más a fondo, la industria 4.0 tendrá algunas décadas de ejecución por su complejidad. Los temas tecnológicos que considera no tienen a los profesionistas necesarios para llevarlos acabo…aún.

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El Estado de Nuevo León, al norte de México y una de las potencias económicas del país, se ha pronunciado desde la triple hélice (Academia, Gobierno y empresas) por liderar esta tendencia.  Esto no se puede ejecutar de la noche a la mañana. La estrategia está publicada en el sitio: https://www.nuevoleon40.org/roadmap

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Si bien el modelo es ambicioso lo importante a destacar es que la responsabilidad del Gobierno, Empresas, Academia y sociedad está distribuida de manera balanceada. Las 4 secciones del plan tienen que avanzar a buen ritmo para que verdaderamente el plan se pueda concretar para Nuevo León.

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Este 1 de noviembre la gran casa de estudios de la Universidad Autónoma de Nuevo León auspició el evento titulado Workshop Coloquio Industria 4.0 .  Desde la caratula del evento nos damos cuenta que el espíritu del evento es educativo para prepararnos a los cambios disruptivos de esta tendencia.

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Como Datlas fuimos invitados a presentar un caso de investigación de big data el cuál titulamos “Tengo una idea ¿Dónde la úbico?” Donde hablamos de nuestra plataforma propietaria de mapas en www.datlas.mx

Te invitamos a conocer la presentación:

 

Es todo por esta columna y ayúdanos compartiendo esta columna con tus colegas para que conozcan más de la Industria 4.0

Equipo Datlas @TheDatlas

-Keep it weird-

Caso Facebook: más que un “hack”

Hoy en día Facebook se ha vuelto una de las plataformas de uso cotidiano más famosas en el mundo. Pero como dice la película: “un gran poder conlleva una gran responsabilidad” y desafortunadamente Facebook ha tenido un par de tropiezos en el área de seguridad y tratamiento de los datos que maneja. El último escandalo es el que protagoniza junto a Cambridge Analytica, una firma de consultoría política que trabajó para la campaña del ahora presidente de los Estados Unidos, Donald Trump. El escandalo se da a partir de que se confirma que Cambridge Analytica usó la información de 50 millones de perfiles (usuarios) de Facebook para dirigir mensajes en pro de la campaña de Trump. Pero, ¿Dónde empezó todo? ¿Cuándo? ¿Cómo consiguieron esa información? Y ¿Qué pasará ahora?… Te lo contamos de una manera sencilla:

  • ¿Qué es Cambridge Analytica?

Una compañía creada por Steve Bannon con apoyo de un par de donadores del partido conservador estadounidense. Bannon se convirtió en vicepresidente de la compañía y en 2016 ofreció sus servicios para la campaña de Trump, en donde llegó a ser consejero senior hasta agosto 2017, cuando fue despedido.

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  • ¿Qué es SCL Group? ¿Qué relación guarda con Cambridge Analytica?

Cambridge Analytica subcontrataba los servicios de SCL Group, una firma británica de relaciones publicas que describía su expertise como “guerra psicológica” y “operaciones de influencia”, dando servicio a gobiernos, políticos y militares de todo el mundo. Esta relación sugiere, como escribe el New York Times, que Cambridge Analytica era una “pantalla” (cobertura) para SCL Group.

  • ¿Cómo obtuvieron la información Cambridge Analytica/SCL Group?

Cambridge Analytica/SCL Group obtienen la información de los 50 millones de perfiles a través de Aleksandr Kogan, un ruso-americano que trabajaba en la Universidad de Cambridge, y que desarrolló una app de Facebook que básicamente era un quiz. Lo que pocos sabían era que la aplicación “minaba” la información de los usuarios que tomaban el quiz y, al mismo tiempo, explotaba una anomalía en la API de Facebook para obtener la información de los amigos de los usuarios que tomaban el quiz. Aquí es necesario aclarar que Facebook prohíbe la venta de la información minada a través de su API.

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  • ¿Cómo nos dimos cuenta de este escandalo?

The Guardian, el famoso periódico británico, en su sección The Observer, fue el responsable de dar luz a esta polémica acción por parte de Cambridge Analytica/SCL Group.

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La peor parte de la historia es que diversas fuentes aseguran que Facebook era consciente de esta minería de información desde hace más de 2 años y nunca dijo nada al respecto. Esta es una de las múltiples razones por las que el mercado ha estado castigando el precio de la acción durante varios días. De igual forma, personalidades como Elon Musk, también han reaccionado eliminando las paginas oficiales de sus empresas (Tesla & Space X, por ejemplo).

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Para nosotros, lo más alarmante y trascendental son las consecuencias que este tipo de escándalos tienen en el ámbito social y político. Socialmente siembra pánico en las personas y las vuelve más reacias a compartir su información, siendo que el hecho de compartirla ha dado la oportunidad para que diversas empresas y startups puedan minarla y explotarla para crear nuevos modelos de negocios y soluciones cada vez más innovadoras y eficientes. Por el lado político, tensiona la relación entre el gobierno y la iniciativa privada, presionando a las autoridades a querer regular cada vez más a este tipo de compañías, provocando una rigidez importante en el actuar de las empresas y mermando su flexibilidad y capacidad para seguir innovando. Asimismo, el dilema interno, no solo para Facebook, sino para cualquier compañía que maneje datos, es ver la forma en la que la seguridad de los datos y la rentabilidad que provee la venta de los mismos, no se contrapongan y aseguren, antes que nada, los derechos y la privacidad de los principales dueños de la información, los usuarios.

¿Tú que opinas? Cuéntanos en nuestras redes sociales

@TheDatlas

 

-Keep it weird-

 

 

¿Quieres saber más? Consulta nuestras fuentes:

 

 

¡Año Electoral! Tiempo de reflexionar…

Martes 30 de enero, 9:00am y suena la alarma. Listo para comenzar un nuevo día, tomo mi celular, desactivo la alarma y, como todo buen millenial, entro a una red social para ver qué novedades. Un par de frases motivacionales, un par de memes y de pronto esto:

DATLAS_EPN_PIB_Mexico_2018

Como todo buen “numerologo” entiendo que juzgar con un solo dato no es “justo”. Y es por ello que nos dimos a la tarea de ver que es lo que nos dicen los datos acerca del desempeño de nuestro gobierno durante este último sexenio presidencial. Cabe aclarar que no estamos a favor o en contra de ningún partido político o candidato independiente, simplemente buscamos que los datos nos ayuden a tomar mejores decisiones y despertar en ustedes una opinión crítica respecto a la decisión final de la pregunta: ¿por quién voy a votar?

En primer lugar, hemos de comentar que el PIB=Producto interno bruto, es una medida macroeconómica que expresa el valor monetario de la producción total de un país, es decir, es la cantidad total de productos y servicios que nuestro país provee expresada en pesos y centavos. Ahora bien, el hecho de que el PIB crezca o disminuya depende de una serie de factores, entre ellos: el gasto público (el del gobierno), la inversión directa (la que se traduce en nuevas fábricas, etc.), las exportaciones, y más. De igual forma, al ser una medida macroeconómica, se ve impactada por las condiciones macroeconómicas que rodean al país durante el periodo de tiempo determinado. De tal suerte que quizá (con énfasis en el QUIZÁ) un bajo crecimiento del PIB en cierto periodo sea “más admirable” que un crecimiento más alto del PIB en otro cierto periodo.

Siguiendo entonces con esta idea, quisimos adentrarnos un poco más en los datos y ver que nos podían contar. Entonces, nos fuimos a analizar los últimos 20 años de información, específicamente acerca de las inversiones en México y algunos otros datos relevantes. El panorama se ve así:

DATLAS_EPN_Inversiones_Mexico_1997_2018

Por la simple tendencia de la gráfica cualquiera podría pensar que es algo positivo, y quizá así sea, pero expliquemos un poco cada concepto.

  1. El IPyC representa el Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV), esto quiere decir, que si hubieses invertido $1 peso en el índice, en diciembre de 1997, hoy tendrías $9.44 pesos.
  2. Si hubieses invertido ese peso en Certificados de la Tesorería (CETES), que son instrumentos de “cero riesgos”, hoy tendrías $5.02 pesos.
  3. Si hubieses cambiado ese peso a dólares, en 1997, y lo hubieses cambiado nuevamente a pesos en diciembre pasado (2017) habrías ganado $2.36 pesos por cada peso invertido.

Pero finalmente, ninguna de estas ganancias es “real” hasta que se compara con la inflación. La inflación es el aumento sostenido en los precios, lo cual afecta directamente el valor de tu dinero a lo largo del tiempo, es decir, el peso que tenías en diciembre de 1997 no compra lo mismo en diciembre del 2017. De hecho, compra menos, es decir, vale menos. De ahí la importancia de ver cada una de estas “ganancias” en términos reales, es decir, menos la inflación. En este ejemplo, nos podemos dar cuenta que el rendimiento real anual del tipo de cambio fue negativo, es decir, a pesar de que suena bien haber obtenido $2.36 pesos por cada peso invertido, en realidad no sirvió de nada porque esos pesos hoy en día valen menos que ese $1 peso que invertimos al inicio, ¿por qué? Porque la inflación obliga a que ese $1 peso de 1997 hoy valga $2.95 o más, no menos, como es el caso de la inversión en el tipo de cambio.

Ahora bien, es cierto que cada inversión tiene un riesgo asociado y este es directamente proporcional al rendimiento obtenido, es decir, invertir en CETES, dado que son “libres de riesgos”, se espera que comúnmente dé al inversionista una menor ganancia que invertir en el IPyC, pues el índice conlleva un cierto riesgo que se espera sea recompensado con mayores ganancias. Siendo así, pasamos a analizar más profundamente el mercado accionario y la historia nos cuenta esto:

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Al igual que hicimos anteriormente, analizamos los rendimientos de forma real, es decir, quitándoles el efecto de la inflación. Y creo que aquí podemos empezar a generar la reflexión: ¿cómo es que durante un periodo de crisis (2008-2010) tuvimos rendimientos positivos y durante un periodo “sin crisis” (2013-2015) tuvimos rendimientos negativos? No podemos culpar a la inflación, dado que se mantuvo en niveles similares durante los citados periodos. ¿Entonces, que pasó? Es cierto que durante este último sexenio hemos visto un deterioro en el rendimiento de nuestro mercado accionario, pero ¿qué tanto tiene esto que ver con las políticas de nuestro gobierno actual? ¿Alguno de los futuros aspirantes nos presenta propuestas que pudieran revertir estos indicadores a niveles más positivos?

Si volvemos a abrir un poco la toma y analizamos el panorama general de inversiones, centrándonos únicamente en este último sexenio, podemos observar lo siguiente:

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Ahora bien, el rendimiento negativo del mercado accionario ya lo habíamos visto, pero que tal el rendimiento del tipo de cambio ¿es bueno que el peso haya estado devaluado frente al dólar? ¿qué pasará si USA sale del NAFTA (North American Free Trade Agreement)? ¿qué sucede si, como dijeron la semana pasada las autoridades estadounidenses, aceptan una pequeña devaluación del dólar? ¿le favorece al peso? ¿qué pasaría con la balanza de pagos?…

Es cierto que estamos en época electoral, pero eso no es solo una moda o una temporada de ofertas, sino un momento de mucha reflexión. Estos no son todos los datos que podemos explotar acerca de este último sexenio y también es cierto que no todo son “preocupaciones” pero es crucial tomarnos el rol de la reflexión de una manera más seria durante este periodo, sobre todo ante la facilidad de acceso a la información.

En fin, visítanos en nuestras redes y cuéntanos ¿por quién piensas votar y por qué? ¿qué te ha parecido el desempeño de nuestro gobierno en este último sexenio? ¿cuál crees que sea la solución hacia futuro, más allá de las próximas elecciones?

@TheDatlas

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¿Impuestos a las criptomonedas… en México?

Después de un cierre de 2017 espectacular en donde las criptomonedas lograron crecimientos superiores a los ¡3 digitos! han logrado captar la atención no solo de inversionistas y múltiples compañías, sino ¡hasta del fisco!

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Resulta ser, como ya habíamos platicado, que en diciembre pasado (2017) el senado de la república aprobó por unanimidad la Ley FinTech y pasó a revisión por parte de la Cámara baja del Congreso, la cual se espera que apruebe esta ley durante los primeros meses de este año 2018. Para refrescar un poco la memoria, la Ley FinTech regula a las instituciones de tecnología financiera y propone que sean estas quienes operen las criptomonedas o “activos virtuales”. ¿Qué tiene esto de relevante? Pues precisamente el año pasado se hablaba de que las FinTech pudieran comerse el 30% del mercado bancario en México, por lo que se han vuelto jugadores importantes a tomar en cuenta.

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Por otro lado, la inmersión tecnológica que tienen y su capacidad para operar activos virtuales como las criptomonedas, las hace caer en un área gris e “inexplorada” por la legislación mexicana actual. Por lo tanto, ante la voraz competencia que presentan y la baja regulación, se vuelve un tema prioritario y trascendente para el panorama económico mexicano en el corto plazo.

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Siendo así, más allá del marco regulatorio de las FinTech, hoy queremos enfocarnos en un tema mucho más “indefinido” actualmente: los impuestos a las criptomonedas. Para esto hay que tomar en cuenta el contexto internacional, donde la mayoría de los países han optado por 1 de 2 posturas respecto a las criptomonedas:

#1: El tratamiento de las monedas digitales como activos o commodities, o

#2: Legislación para reconocer las monedas virtuales como moneda de curso legal

En México, aunque no existe una postura firme al respecto, el gobierno ha confirmado que las criptomonedas no son monedas de curso legal, debido a que no tienen respaldo del gobierno (aún). Esto descarta la posibilidad de tener que cargar impuestos a las criptomonedas como si fueran monedas extranjeras (como el dólar o el euro). ¿Qué significa esto? Te explicamos con un ejemplo: Imagina que hoy $1 USD dólar = $20 MXN pesos. Si tuvieras $10 USD = $200 MXN pesos.  Si el día de mañana $1 USD dólar = $22 MXN pesos, tu tendrías $10 USD = $220 MXN pesos. Esos $20 MXN pesos de ganancia “cambiaria” (como se denomina contable y financieramente) te generarían un impuesto a cargo, es decir, tendrías que pagarle al fisco un porcentaje (%) de esos $20 MXN pesos que ganaste. En cambio, si hoy tuvieras 1 BitCoin que costara $100 MXN y mañana amanece valiendo $1,000 MXN, esos $900 MXN de ganancia cambiaria quedan ¡libres de impuestos!

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Aunque esta perspectiva “favorable” para las criptomonedas tiene un efecto contrario en términos del IVA (impuesto al valor agregado), ya que supondría que la compra-venta de criptomonedas pudiera ser causante de IVA, mientras que las transacciones con monedas extranjeras son excentas de este impuesto.

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Al final del día estos son temas de suma importancia, ya que en 2017 los impuestos representaron alrededor del 56% de los ingresos federales, y dentro de ellos el IVA es el segundo más importante, por debajo del ISR (impuesto sobre la renta).  Y aunque la Ley FinTech sigue en revisión, algunos expertos han tomado posturas respecto al tratamiento de estos activos virtuales, cuidando que el esquema legal pueda incluirlos sin afectar o malversar su utilización.

¿Tú que opinas? Cuéntanos en cualquiera de nuestras redes sociales:

@TheDatlas

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Entrepreunomics – Fórmula para ser la capital de emprendimiento en México

En el emprendimiento… ¿Qué es lo normal? ¿Qué es lo habitual? ¿Está bien? ¿Podría ser mejor? ¿Qué se necesita para ser mejor? Hace unos días tuve la oportunidad de participar en la preparación de una agenda política para emprendimiento auspiciada por una asociación llamada “Jóvenes Unidos por Nuevo León”. En el marco del evento, nos reunimos varios emprendedores activos de la ciudad tratando de identificar que proyectos concretos podríamos proponer referente al tema del emprendimiento en la ciudad. En esta nota les platicamos un poco de los hallazgos, de nuestro mindset y de la visión que se podría fabricar para México en 20 años si le damos la prioridad merecida al emprendimiento … al fin de cuentas siempre alardeamos del #bonodemografico… pero los esfuerzos han sido insuficientes.

Vamos a partir de entender el ecosistema emprendedor. En resumen conformado por 4+1 participantes: Emprendedores, inversionistas, educación y gobierno. !Ah! Claro faltó el más importante “+1” : el mercado.Ecosistema emprendedor

Al día de hoy juega numerosas organizaciones, instituciones y personas en el ciclo del emprendimiento en México. Algunas son: INADEM, Universidades, Venture Capitals, Incubadoras, entre otras.  Una vez detectado eso hay que afinar el “aceite” que hace fluir con más facilidad al sistema y los pilares de orden para que los objetivos de los participantes estén alineados a los mismos objetivos.

En nuestra conversación (apoyada en experiencias en México y Silicon Valley) platicamos de lo pesado y costoso que significa para el emprendedor llegar a la punta de la curva de aprendizaje de iniciar un negocio en México. Si bien a un conocedor promedio de negocios le tomaría cerca de un mes conocer todas las oficinas que tiene que visitar para su: Alta en hacienda, registro de marca, protección de secreto industrial, procesos contables, legales, etc…

Cerramos el diálogo proponiendo algo así como una “ventailla única” … una especie de espacio público donde haya un visor de cada una de las agecias relevantes para fundar tu empresa. Si México trae alrededor de 68 días para hacer una empresa… tratar de bajar esos números a 25-30 días para ser más competitivos.

Otro de los temas relevantes fue el de cómo envisionar a los emprendedores jóvenes a la visión global que caracteriza centros de emprendimieto como “Silicon Valley” y “Tel Aviv”. Fue ahí cuando nos apoyamos en la curva “normal” de empredimiento:

Curva de emprendimiento por Pedro Vallejo
Curva de emprendimiento por @PedroVallejo4

En dónde visualmente podemos acertar en que la mayoría de los emprendedores se encuentra “normalmente” en los 30 años iniciando a emprender. Explicado este punto porque es un periodo de la vida donde tienen más seguridad económica y aún sigue siendo viable “arriesgar todo” para formar un negocio.

La propuesta es incrementar todas las facilidades en el ecosistema para que esa curva se pueda desplazar a la izquierda, en donde aprovechando el bono demográfico del país (ya que nuestra población es mayormente joven), podamos tener casos de emprendedores que llegar a sus 30 años de edad con 10 años de experiencia en empredimiento y no en “trabajar para alguien más”.

No tiene nada de malo comenzar a una “cierta edad”… pero lo que sí es cierto es que para elevar tu negocio a un nivel global es necesario unos años de experiecia con tu mercado, crear un producto competitivo y tener un buen plan de comercialización. Quien quiera ser en este país “el centro de emprendimiento nacional” tendrá que generar proyectos que exporten creatividad y productos innovadores alrededor de todo el mundo.

Concluímos esta nota con esa recomendación para los responsables de agenda públicas. Hay que darle la importancia que merece el emprendimiento tomando en cuenta que en 10 años podrá participar en la generación de empleos de alto valor para el país.

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Esperemos que te haya gustado y te invitamos a que siempre que tengas oportunidad participes activamente como ciudadano poniendo tus propuestas de cambio positivo en manos de tus representates de gobierno. Las cosas no cambian solas… y el primer paso es compartir todo lo que sabes en proyectos de cambio a tu comunidad.

Dejanos tus comentarios y ayúdanos a compartir este mensaje

@PedroVallejo4  – “Keep it weird”