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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-

Asi detectas unas cheves con tensorflow – Datlas research

“Alexa, pasame una Heineken”. Una instrucción sencilla para una persona, una tarea compleja para una computadora. Esta tarea puede dividirse en subtareas, siendo una de ellas la detección de objetos. Esta es una tecnología relacionada con la visión artificial que busca identificar los objetos semánticos en una imagen. En esta columna compartiremos el proceso que pasamos al realizar un sistema de identificación de cervezas.

En nuestro proyecto de identificación de cervezas contamos con aproximadamente 2500 fotos de cervezas, pudiendo ser un refrigerador lleno o una sola cerveza en la foto. En estas fotos, tuvimos que seleccionar las zonas en las que había una cerveza y asignarle un nombre (el nombre de la cerveza y si era lata, botella o caguama) para poder clasificarlos. Esto se llevó a cabo con LabelImg, cuyo output era un XML con las posiciones y el nombre.

Posterior a esto, seleccionamos el modelo a implementar. Decidimos utlizar Tensorflow con el modelo desarrollado por Nick Bourdakos, Custom-Object-Detection. El primer paso para hacer funcionar este modelo fue generar el TFRecord, el archivo con el que se entrena el modelo. Para esto, los XML no nos servían, ya que requiere un archivo CSV. Usamos la librería de Python Pandas para hacer esta conversión. Luego definimos el label map para que cada nombre tuviera un número que lo identificara. Todo esto lo pasamos por el script para generar los TFRecords, y nuestros datos estaban listos para entrenar el modelo.

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Comenzamos a entrenar el modelo, y nos dimos cuenta que era muy lento, ya que lo estabamos entrenando con nuestras laptops. Para optimizar esto cambiamos a entrenar en Google Colab. Aquí puedes entrenar tu modelo utilizando tarjetas gráficas, aprovechando su capacidad de procesamiento al máximo. Pero encontramos un problema, los archivos eran muy pesados para estar descargandolos cada vez. La solución: subir los archivos a Google Drive, e instalar una biblioteca en Colab para poder traer los archivos de Drive.

Aquí comenzamos la etapa de pruebas con el modelo. Esperábamos un happy path, pero no fue el caso, Encontramos problemas como que la letra era muy pequeña y no se podía leer, o que detectaba un rollo de papel como una cerveza. Este último se debía a que redujimos la confianza para tomar una predicción al 30%. Ambos fueron obstáculos superados.

Para finalizar, se desarrolló el cliente con el cual el usuario podría emplear esto. Se creó una REST API en Django, una aplicación en React Native, y se hicieron llamadas para que la foto tomada por el celular regresara con la respuesta. En este punto sólo se llevó a cabo un cambio, el poner números en las clasificaciones para que no se amontonaran, y presentar el nombre y el porcentaje de confianza de la predicción.

Aqui cierra el blog de hoy. La presencia de esta tecnología puede crear un cambio en el cómo funcionan las cosas. Futuras implementaciones de este tipo de acciones en tiendas serán de utilidad para hacer conteos, inventarios, identificar repisas vacías y/o recibir notificaciones cuando se acabe un producto. Si te gustó la columna te pedimos la compartas y nos dejes tus comentarios

Saludos

(Esta columna fue desarrollada por Jose Luis alias “Ali,” participante en nuestro programa de interns de verano)

Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

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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¡Cuéntanos tu opinión!

@DatlasMX

Saludos

-Keep it weird-

Equipo Datlas

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¿Dónde cuesta más el piso: Jalisco o Nuevo León? – Datlas Visual Research

En el equipo de Datlas  (basados en Monterrey, Nuevo León) hablábamos con nuestros socios de Guadalajara, Jalisco.  Sin duda en las charlas de estilo de vida sale a relucir lo costoso que pudiera ser el precio de piso en cada ciudad y cómo esto va más a la alza cada semana que más personas quieren migrar a vivir a nuestras ciudades.

Pero lo que no logramos definir es ¿Dónde es más caro el precio del piso para vivir? Será en Nuevo León con sus elegantes zonas como San Pedro Garza García y las conurbadas regiones cerca de Monterrey. O bien Guadalajara con colonias exclusivas alrededor de Puerta de Hierro, Valle Real o Colinas de San Javier.

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Necesitamos hechos y datos para resolver esto… bueno más datos que hechos en realidad. Para esto desde Datlas generamos motores de búsquedas de precio de piso inmobiliario para ayudar a resolver este problema.

Para tener un punto de referencia contrastamos los precios de inmuebles en venta al corte de Marzo 2019. Para hacerlo muy al estilo “Datlas”, es decir visual, preparamos las siguientes cápsulas que muestran la dinámica inmobiliaria en cada Estado.

Nuevo León ¿Cómo se ve la oferta?

 

Vídeo 1: ” https://www.youtube.com/watch?v=7bLBObHwy5E

Vídeo 2: ” https://youtu.be/TWAOhkwcfDE

Jalisco ¿Cómo se ve la oferta?

Vídeo 1: ” https://youtu.be/s4WYpjtIbBg

Vídeo 2: ” https://youtu.be/8ki9b0J7EZI

Esperamos les hayan gustado estos vídeos. Recordando que en Datlas contamos con sistemas de recolección y plataformas de grandes cantidades de datos que nos ayudan a entender entornos más rápido que nadie. Prueba nuestro DEMO GRATIS suscribiéndote en nuestro sitio web.

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De estas cápsulas, destacamos lo siguiente:

En Nuevo León (NL) el 86% de las propiedades ofertadas eran CASAS. Mientras que en Jalisco (JAL) baja a 76%. Esto es porque los APARTAMENTOS representan una mayor parte de la oferta. La mediana de precio en NL es de $3.65 millones por propiedad. Mientras que en JAL $3.05 millones (Datos en pesos mexicanos).

Cuando se trata de tamaño de superficie en JAL rondan los 150 metros cuadrados. Y en NL los 187. El dato más relevante, el precio por metro cuadrado, para JAL termina siendo $18,625 y en NL $18,250.

¿Dónde cuesta más el piso? Bueno… depende cómo lo veas en general las propiedades son más costosas en Monterrey, pero cuando se trata de metro cuadrado sin duda Guadalajara es superior.

También puedes revisar ¿Cuánto cuesta una buena ubicación para tu negocio?

Esperemos te haya gustado la columna del día de hoy y si conoces a algún inmobiliario que le pueda ser estos datos no dudes en compartirlo

Equipo Datlas

– Keep it weird –

 

8 Tech IPOs (salidas a bolsa) esperadas para el 2019 “Las más esperadas” – Datlas Radar

Inicia el 2019 siendo una época de incertidumbre para los que siguen la política, lo que trae como consecuencia épocas de cambios en el sector privado lo que hace que al final de cuentas se muevan las inversiones y así la economía.datlas_barra_suscribir

¿En qué direcciones? Es lo que la mayoría de los analistas de negocios en las noticias están tratando de predecir. Uno de los sectores de mayor atención es el sector de tecnología (TECH). Llamado uno de los sectores más sexys donde los inversionistas apuestan su dinero y atención debido a su capacidad de rápido crecimiento. Y sí… todo esto aún y con las recientes caídas que ha tenido que podríamos leer en un index como el NASDAQ.

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Resultados NASDAQ de Diciembre 2016 – a la Actualidad.   Se aprecian caídas los últimos 3 meses.

Aún así una evidencia de que la bolsa sigue siendo atractiva es la actividad de IPOs (salidas a bolsas) que hubo durante 2018.  Alrededor de 145 compañias se enlistaron en bolsa con un valor equivalente a los $45 mil millones de dólares (+40% del 2017).

También puedes leer  IPOs de Startups en 2015

Planteando esta situación corrimos una investigación sobre qué IPOs de compañías de tecnologías (startups) pudieran concretarse en el 2019. Aquí mostramos nuestro reporte de 8 compañías que recomendamos a inversionistas tener en su radar.

1. Uber (Valuación $72 – $120 mil millones de dólares)

Con la salida de su fundador de la dirección general la compañía se ha estado reestructurando durante finales del 2018 parece que es momento de volver a generar crecimientos y para esto se requiere otro tipo de combustible… dinero. El problema con esto es que Uber continúa operando con pérdidas… y son grandes, Uber pierde alrededor de 850 millones de dólares cada trimestre. Imagínate eso en un reporte de bolsa, seguramente haría que el precio de la acción difícilmente suba sino acompañan los Estados de resultados de una muy buena expansión

2. Lyft (Valuación $15 mil millones de dólares)

La empresa del mostacho rosa que opera principalmente en California y en la mayoría de ciudades de Estados Unidos es bien conocida por su innovación y calidez con sus usuarios. Sin embargo el hecho de que Uber haga un levantamiento prácticamente obligaría a Lyft a salir a bolsa para que sus inversionistas sigan confiando en ellos. La estrategia que actualmente sigue la compañía es invertir en nuevas líneas de ingreso como motopatines y bicicletas para llamar la atención y llegar al sector de transportación de última milla.

3. Palantir (Valuación 41 mil millones de dólares)

La startup con más secretos de todo Silicon Valley que es una de las principales empresas de datos y analíticas que cuentan con inversiones de ex presidentes como Bill Clinton tiene que salir ya de Estados Unidos. Durante el 2018 la empresa estuvo apostándole a crear productos más escalables y ha tenido pilotos con algunos gobiernos extranjeros. Para continuar aumentando su valuación se espera que quiera expandirse y una salida a bolsa le daría a Palantir los recursos necesarios para sostener este crecimiento.

4. Pinterest (Valuación 12 mil millones de dólares)

Una de las redes sociales para compartir fotografías y contenido visual más adictivas del internet necesita seguir creciendo su base de usuarios.  Su modelo de negocio de ads es bueno, tan sólo en el 2018 generó mil millones de dólares de ventas. Con esto es una de las startups que mejor justificada tiene su valuación. Más usuarios podría hacer esta incremente. Los inversionistas comienzan a confiar más en este modelo de negocio además de que les ha gustado que principales marcas de moda usan este canal para dar a conocer sus productos al mercado femenino.

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5. Slack (Valuación 12 mil millones de dólares)

Las apps de mensajería perdieron su atractivo estos últimos 3 años. Las más fuertes se posicionaron muuuuy bien y entre ellas una de la más apreciada en los lugares de trabajo es SLACK. En realidad está en la lista porque se filtró que contrataron a Goldman Sachs para su preparación de salida a bolsa.  Aunque los inversionistas creen que en tecnología una B2B no es tan sexy como una B2C con cientos de millones de usuarios, con más fondos slack podría innovar en otro tipo de soluciones para negocios.

6. Airbnb (Valuación +30mil millones de dólares)

La plataforma favorita de viajeros está en casi todo el mundo (donde la han dejado operar). Ha sido una de las empresas con mayor aceptación por parte de la comunidad viajera además de mejorar su oferta de valor constantemente.  Desde el 2015 todos están esperando esta salida a bolsa y aún no ha sucedido. Lo cierto es que durante el 2018 Airbnb inició nuevas veredas de ingreso como “Experiencias Airbnb”, “Fotografías y dar de alta sitios para hospedarse” así como “Remodelar y decorar espacios de hospedaje”.

7. Instacart (Valuación +7 mil millones de dólares)

La magnifica app de crowdsourcing para entrega a domicilio de productos que compite con Amazon está buscando expandir sus operaciones y seguir mejorando su servicio. El último levantamiento de capital de Instacart fue de $600 millones de dólares a mediados de 2018. Durante este evento el CEO comentó que el IPO está en la mira. Cumpliendo con calendarios el 2019 se espera como un buen timing para esta salida a bolsa

8. Robinhood (Valuación +5 mil millones de dólares)

La app de trading que alteró el modelo de negocio al no cobrar comisiones cuenta ya con más de 5 millones de usuarios activos. Al 2018 sumaron un levantamiento serie D de $363 millones y cuentan con el capital/usuarios para una salida exitosa a las bolsas de Wall street.  El equipo directivo de la empresa está buscando un CFO para llevar todo el proceso de salida a bolsa acabo.

Muchas gracias por leer la columna de hoy esperamos te haya gustado. Si fue así favor de compartirla. Además te invitamos a suscribirte a Datlas, una plataforma de inteligencia de datos para mejorar las decisiones de tu negocio.

Equipo Datlas

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Otras fuentes revisadas:

Cambios en la Pirámide Poblacional – Millenials en México al 2022

¿Sabes qué es una pirámide poblacional y para qué nos sirve? Datlas te cuenta…

Una pirámide poblacional es una gráfica donde se cruzan las siguientes variables: cantidad de población clasificado por grupos de edad y sexo. Esta información es de utilidad para comunicar una idea muy clara de la distribución de población del mundo, país , Estado, provincia o hasta comunidad.

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Si ya conocías qué es la pirámide poblacional ¿Conoces cómo se ve la pirámide en los próximos 5 años para México?

Hemos preparado un ejercicio utilizando  los datos de CONAPO (la fuente oficial de proyecciones de población en México).  A continuación las siguientes gráficas utilizando algunas paqueterías de R (ggplot2,readr,dplyr)

Para darle un poco de estilo nos gustaría hacer un poco de descripción sobre el ejercicio

Comencemos contrastando los 3 períodos de análisis ¿Cómo cambia la distribución poblacional en México 2010 vs. 2018 vs 2022? (Pasado, presente y futuro)

Hay que poner mucha atención en el crecimiento de la base de población primeramente: 114 M , 124M y poder llegar hasta 129 M. Sin embargo cada millón de personas adicional genera una redistribución en el mapa de la pirámide poblacional. Una lectura más clara la podemos ver en la siguiente gráfica

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Algunas lecturas en esta observación

  • Poner atención en que año algunos grupos de edad se ensanchan. En general la población en México hacia el 2022 estará envejeciendo a grupos entre 45-64 años
  • Por otro lado la cantidad de hombres de 0 a 14 años va reduciendo al 2022 en contraste con la proporción de mujeres. Es decir a 5 años se espera que haya más nacimientos de mujeres en proporción a hombres para el país.
  • ¿Qué ocurre con los millenials de hoy? van siendo secuenciados por los zentenialls pero seguirán representando la población con mayor poder adquisitivo
  • Finalmente hay que reflexionar ¿Cómo nos sirve esta información? Estás pensando en una estrategia para tu empresa o lanzar un producto que tenga buena proyección hacia 2022 para tus inversionistas. Un buen caso de negocio y proyección financiera pueda tomar como referencia este tipo de casos. Lo importante es comenzar a ser más precisos y finos en el sentido de buscar datos poblacionales a nivel más granular como ciudad, colonia o manzana

¿Quieres conocer datos de población en tu manzana o colonia? Suscríbete gratis a Datlas

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Recuerda Keep it Weird

Equipo Datlas (Desde Google Launchpad AI)

Analytics para Restauranteros – GRATIS – Buscamos 100 suscriptores

¿Restaurantero o  emprendedor que piensa abrir un nuevo lugar de comida? ¿Y piensas expandirte o buscar la ubicación ideal? Hemos desarrollado algo para ti. Te imaginas una plataforma donde puedas monitorear tu industria, revisar la posición de algunos competidores y también nuevas oportunidades de expansión. Finalmente en Datlas lo hemos logrado y te queremos contar en este blog cómo lo hicimos.

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En Datlas llevamos poco más de un año desarrollando plataformas de inteligencia comercial. Algunos nos han conocido por nuestros mapas para apoyar a la estrategia de negocios o por nuestros servicios de análisis de datos. Pero después de escuchar a nuestros usuarios nos hemos pronunciado por generar algunos recursos de ayuda para las industrias con mayor expansión y de mayor relevancia en el país.

Este es el turno de la industria restaurantera, y por ejemplo en una ciudad como Monterrey se abren cada semana cerca de 10 restaurantes, y qué decir de Ciudad de México o Guadalajara. Lo que detectamos es que la competencia en esta industria se está volviendo más dura y si bien un chef o autor de cocina puede ser un artista culinario, no se trata de lo mismo cuando pensamos en la ubicación de un local para restaurante.

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Ejemplo de nuestro mapa (60-70% de construcción) Suscríbete al prelanzamiento gratis en http://www.datlas.mx

Utilizamos toda nuestra experiencia comercial para entregar la información de mayor utilidad en este mapa. Este mapa cuenta con toda la competencia comercial con más de 6 meses de existencia. Este mapa concepto será lanzado para Nuevo León, aunque si eres de otra ciudad te recomendamos suscribirte y comentarnos para qué ciudad te gustaría que lancemos.

Comparte esta oferta con tus amigos más cercanos y ayudanos a apoyar a nuevos restauranteros para que puedan crecer su negocio.

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Nuevo lanzamiento: MAPA PARA RESTAURANTEROS

¿Te gustaría tener mapeada a tu competencia? ¿Conocer quién vende productos similares al tuyo o cómo capitalizar nueva clientela?

***Suscríbete en www.datlas.mx y te ofrecemos 72 horas gratuitas de uso a los primeros 100 suscriptores.

***Prelanzamiento: 30 de junio 2018
***Lanzamiento: 15 de julio 2018

 

 

Recuerda….

– Keep it weird –

Equipo Datlas

 

Jalisco Talent Land 2018: El paraíso para innovadores y emprendedores

Desde hace un par de años hemos recorrido y participado en los eventos más importantes de innovación y emprendimiento a nivel nacional. En la mayoría de los casos hacemos un recuento de nuestra experiencia y hacemos un par de apuntes acerca de que se puede mejorar, pero esta vez haremos algo distinto.

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Para quienes no saben que es, les explico en breve: Jalisco #TalentLand2018 fue la primera edición de un evento masivo enfocado a conferencias, talleres y actividades en torno al ecosistema emprendedor, innovador y tecnológico (y los gamers… esos no podían faltar). Se llevó a cabo la pasada semana del 2 al 6 abril del 2018 en la Expo Guadalajara.

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El evento superó, sin lugar a dudas, nuestras expectativas en cuanto a tamaño, quorum, organización y contenido. De hecho, nos dijeron que iban a subir todo el contenido a su canal de YouTube. Es por ello que queremos recomendarles algunas conferencias muy interesantes en torno a nuestros temas favoritos:

  1. “Analíticos de Wi-Fi en el Super Bowl” – a cargo de Extreme Networks: quienes nos platicaron acerca de los principales insights derivados de la explotación de datos de uso de redes sociales por parte de los asistentes al evento

 

  1. “¿Quién sea puede crear inteligencia artificial?” – a cargo de Coophi: quienes nos platicaron un poco de historia acerca de la ciencia que hay detrás de la inteligencia artificial y sus primeros gestores. Asimismo, desmintieron el mito de que hacer inteligencia artificial es solo para expertos, pues aseguran que solo hace falta matemáticas (y un poco de suerte jeje…)

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  1. The future is yours – a cargo de Farid Dieck: quien nos dio una guía muy practica, a través de formulas sencillas, para encontrar un verdadero motor que nos inspire a tomar el futuro en nuestras manos y crearlo como siempre lo hemos soñado

 

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  1. Distributed ledger technology in new mobility – a cargo de Joe Renz (IOTA): quien nos hizo viajar al futuro a través de la visión de todo lo que puede llegar a ser y hacer por nosotros la tecnología de “distributed ledger”, específicamente en temas de movilidad. Lo que más nos sorprendió fue un ejemplo que puso: “imagina que sales de tu casa y le avisas a tu coche que vas con prisa, de tal forma que el coche se comunique con los demás coches y negocie un micro pago para que los demás (que van con menos prisa) se muevan y te den el paso”. De solo imaginarlo se nos puso la piel chinita.

 

  1. “Hermes: habilitando la operación segura y legal de los drones en México” – a cargo de CartoData: quienes nos explicaron los avances que ha tenido la legislación de los drones en territorio nacional y presentaron una plataforma que ayuda a registrar los drones, a los pilotos y los auxilia en temas de limites legales como, por ejemplo: volar en zonas restringidas, distancia máxima entre el piloto y el dron, etc.

 

  1. “Educar para la era de la automatización y la inteligencia artificial” – a cargo de José Gustavo Calderón de Anda: quien nos platicó de la forma disruptiva en la que la escuela para la que él trabaja desde hace 4 años ha estado implementando nuevas metodologías de enseñanza para quedar inmersos en estas nuevas tendencias de la automatización, la programación, la inteligencia artificial y los algoritmos. Excelentes ejemplos y fotos de alumnas desde primaria haciendo robots y programando. ¡Impresionante!

 

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Y la más importante e interesante que hubo (después del robot Sofía… literalmente) “DATLAS: Big Data para convertir tus datos en dinero” que tuvimos el placer de presentar nosotros el 4 de abril a las 15:00hrs. En donde hablamos de lo que es big data, su importancia hoy en día y hacia el futuro, y finalmente vimos un caso práctico de la industria del comercio electrónico en donde aplicamos cada paso del proceso de explotación de datos hasta mostrar todos los beneficios del big data para convertir esos datos en dinero.

Nota: No olviden que al final de este blog pueden consultar la liga para descargar la presentación y el Data Playbook, para comenzar tu estrategia de datos ¡hoy mismo!

Así que esto fue un poco de lo mucho que disfrutamos la primera edición del Talent Land. Esperamos seguir colaborando con todo el equipo y contenido de Talent Land. Y antes de terminar queremos dar las ¡GRACIAS! a todos los asistentes a la conferencia, a todo el staff del escenario Talent Startup y a todo el equipo de contenidos, viajes y hospedaje de Talent Network; sin ellos DATLAS no habría tenido el honor de presentar, codo con codo y, frente a tantos Talentos.

¡Nos vemos el próximo año, con más y mejores experiencias!

 

Descarga la presentación de nuestra conferencia: SlideShare

Descarga nuestro Data Playbook

 

-Keep it weird-

6 Tendencias tecnológicas que dominarán el 2018 (Blockchain, ética digital, antifraudes y más…)


Ya estamos en la 2da quincena del 2018  y ya hay en la calle carros que se conducen sólos, los niños pidieron lentes de realidad aumentada en Navidad o tal vez smartwatch  y robots en bares, cruceros y aeropuertos de tus siguientes vacaciones.

¿Este es el futuro o de qué se trata?

El fin de semana pasado fue el CES 2018 (Consumer electronic show) en las Vegas  y este evento siempre nos ayuda a empezar al año visualizando a qué le están apostando las empresas como el mercado. Junto con esto algunos reportes de Silicon Valley y Tel Aviv han dejado ver algunas startups que buscan el mercado del billón de dólares.

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Con base a nuestra investigación te nombramos las 6 tendencias de tecnología más relevante para este 2018.

  1.  Vehículos autónomos
  2. Datos e inteligencia artificial
  3. Ciberseguridad y antifraudes
  4. Gobernanza mediante Blockchain
  5. Nube (continúa vigente, pero más potente)
  6. Mayor ética en Redes Sociales y medios de publicidad

 

Pero este blog no se queda aqui, entramos a una mayor profundidad con cada uno de estos temas y te damos alguna de nuestras visiones:

6 tendencias en 2018 y sus propuestas

1 – La ética de los vehículos autónomos

Hint: Ya hay producciones en masa de sistema de carros autónomos, ahora los avances son hacia el software y la iniciativa necesaria para soportar este procesamiento de todos los sensores que requiere la conducción autónoma.

Lo más relevante: Ciudades como San Francisco están siendo completamente mapeadas por satélites y drones para registrar baches, árboles y hasta basureros. La finalidad es usar todos estos datos para complementar los motores de “ética” que conducirán a los autos

 

2 – Incrementando la “dataficación” en nuestras vidas, Datos e inteligencia artificial

Hint: La inteligencia artificial  se vuelve más robusta y al mismo tiempo está llegando a más sectores de forma más rápido (salud, logística, servicios al consumidor, bots de atención al cliente, entre otros.)

Lo más relevante: Hace un año IBM pivoteo los objetivos de su compañía hacia ser una empresa de Datos y hace unos días en el CES lo hizo Intel. Cada ves más empresas le apuestan a esta revolución y es que los datos allá fuera solamente van a crecer y requerir interfaces donde puedan ser procesadas y consumidas por humanos.

Ejemplo: Amazon Alexia, Google Home, Siri, etc.

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Fuente: https://www.businesswire.com/news/home/20180108006981/en/Intel-Partners-BMW-Nissan-SAIC-Motor-Volkswagen

 

3 – Ciberseguridad, ya tenemos tecnología y ahora ¿Cómo nos protegemos?

Hint: El año pasado hubo 3 atentados globales que afectaron millones de equipos, entre ellos algunos mensajes que secuestraban tu equipo y pedian un pago en bitcoins para proteger tu información. Los robos de datos de tarjetas en sitios de ecommerce se vuelve el día a día de muchos. En México  los fraudes por  contracargos sobrepasan los $2M diarios.

Lo más relevante: Las carreras en ciberseguridad se están volviendo la nueva norma en los departamentos de sistemas de facultades de ingeniería. Gobiernos y entidades militares están armando equipos robustos para protegerse de “hackeos” en páginas de gobierno. Proximamente será igual de oportunidad un equipo antihackeo que un batallón de soldados.

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Fuente: https://www.welivesecurity.com/2018/01/11/ces-2018-price-tech-dropping-kids-can/

 

4 – Democracia y gobernanza mediante Blockchain

Hint El mejor caso de éxito del Blockchain ha sido bitcoin que gana credibilidad día a día.  Ahora todos se preguntan qué más se puede hacer con un libro de registros impenetrable como lo es blockchain.

Lo más relevante: Este año saldrán a la luz fondos de inversión dedicados a proyectos que exclusivamente manejen la tecnología blockchain para aplicaciones distintas de criptomonedas. Se espera que haya bastante disrupción en trámites contables, sistemas de transacciones, registros de salud, seguridad en datos, entre otros.

Ejemplo: te dejamos uno de los ejemplos más claros para entender Bitcoin y blockchain.

 

5 – Apps inteligentes (conectado todo con la nube)

Hint: Entendimos el año pasado que la conexión a la nube desde nuestros celulares nos abre un mundo de posibilidades de procesamiento. Tal es el caso de Google Photos que promete almacenaje ilimitado gracias a este tipo de tecnologías

Lo más relevante: El valor de negocio de la nube se ha duplicado al agregar procesamientos de inteligencia a esta tecnología. Lo que quiere decir que antes estábamos limitados en procesamiento para sistemas robustos que permiten correr apps como Google Lens

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Fuente: http://www.aidanfinn.com/?p=20364

6 – Mayor responsabilidad en noticias de Redes Sociales y medios de publicidad

Hint Las “fake news” y la influencia en elecciones políticas ha sido los mayores temas de conversación con lo que se ha atacado a facebook últimamente. Bajo el compromiso de Zuckerberg, se buscará mejorar la forma de informar y discriminar con sistemas inteligentes, todo tipo de contenido sin el respaldo adecuado.

Lo más relevante: Ya startups de todo el mundo han aceptado el reto de desarrollar sistemas de detección de fraude con procesadores de  lenguaje natural (NLP). También los gobiernos de todo el mundo han levantado sus ciberdefensas para evitar campañas de proselitismo que vengan desde el extranjero durante tiempos de campañas.

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Es todo por la columna de hoy. Son nuestras 6 tendencias del 2018. Si te gustaron comparte y deja tus comentarios. No olvides suscribirte a nuestro demo gratis de Datlas si quieres conocer nuestra plataforma de datos para tu negocio.

 

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Saludos

Equipo Datlas

Referencias en esta investigación de Datlas: