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¿Cómo encontrar clientes potenciales usando mapas? – Datlas Caso de Uso

Hace un par de años cuando le contábamos a la gente que hacíamos análisis de datos con mapas se nos quedaban viendo extrañados. Y es que la historia nos enseñó que el uso común de los mapas era para navegación, establecer rutas, indicar direcciones. Pero hoy en día la disponibilidad de datos geo referenciados (asociados a un punto geográfico, un punto en el mapa) nos ha permitido utilizar los mapas para realizar análisis más complejos, incluso de variables ajenas a temas de tráfico y navegación. En esta columna te vamos a explicar cómo puedes utilizar el mapa Premium de Datlas para encontrar nuevos prospectos, justo como lo han hecho nuestros clientes. Quédate hasta el final y obtén una sorpresa que te ayudará a adquirir tu licencia premium de inmediato e iniciar hoy mismo a prospectar nuevos clientes potenciales.

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El proceso es muy sencillo, no importa si vendes productos o prestas servicios, el paso #1 es: la delimitación geográfica. Estamos seguros de que tu producto es único y tu servicio es inigualable, que pronto todo el mundo se va a pelear por adquirirlo, pero analizar todo un continente o un país te puede provocar dolores de cabeza. Es por ello que en DATLAS hemos dividido nuestros mapas por estados. Por lo tanto, debes elegir el estado en el que se encuentra la zona donde te quieres enfocar para encontrar a tus prospectos. Para ejemplificarlo de forma sencilla usaremos el caso de Carolina, una joven que vende repostería a través de redes sociales, principalmente en Monterrey. Ella estaba buscando expandir su mercado y comenzar a vender en San Pedro Garza García. Por lo tanto, la plataforma que vamos a utilizar para este ejercicio será el Mapa Premium del estado de Nuevo León, disponible en nuestro Marketplace.

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Una vez definida la geografía que vas a analizar, el paso #2 es: definir el perfil de tu cliente objetivo (o mercado meta). Si eres dueño o parte de una organización que tiene años operando, será mucho más sencillo ya que conoces las características generales de tus clientes actuales y con ello puedes establecer un perfil con ciertos atributos a buscar. Por otro lado, si eres un emprendedor que está iniciando su negocio definir el perfil del cliente objetivo será un ejercicio distinto, basado en el problema que resuelves y el tipo de solución que has diseñado. Para el caso de Carolina ella definió a su cliente objetivo como: mujeres entre los 24 y 31 años de edad, con estudios universitarios o superiores, que tuvieran una capacidad de pago de $1,000 MXN o más.

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Una vez definida la geografía de enfoque y el perfil de cliente que buscas es momento de entrar en la plataforma. Si has tenido la oportunidad de probar nuestro DEMO seguro sabrás como navegar y que atributos están disponibles, si no es así te invitamos a suscribirte para tener conocimiento de algunas de las variables y herramientas que estaremos comentando.

Una vez dentro de la plataforma fácilmente podrás reconocer que los polígonos que aparecen al inicio son interactivos y que al dar click en ellos se revela un pop-up del lado izquierdo con alguna información relevante. Y es justo ahí en donde podrás encontrar la información demográfica y socioeconómica que en este caso Carolina estaba buscando.

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Ahora bien, ya identificaste donde está la información ¿qué sigue? ¿checar uno por uno todos los polígonos? ¡Por supuesto que no! para eso hemos habilitado la herramienta llamada búsqueda específica que se encuentra justo en la barra lateral derecha. Esta herramienta te permite establecer un área dentro del mapa y buscar aquellos polígonos que cuenten con características específicas, como por ejemplo mujeres de 24 a 31 años.

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Una vez identificada la herramienta el siguiente paso es establecer los criterios de búsqueda. En este caso podrás observar que los rangos de búsqueda para variables como “Mujeres” (cantidad de mujeres) desde 0 hasta un máximo (ej: 1547). En el caso de Carolina, podemos hacer un cálculo simple para establecer la cantidad de mujeres que necesitaría encontrar: si Caro quisiera atender 3 bodas cada fin de semana del mes estaría buscando generar 12 clientas. Si su porcentaje de conversión es del 10% eso quiere decir que debe estar buscando una zona con 120 clientas potenciales (prospectos). Siendo así el criterio de búsqueda para el tema de mujeres debería tener como mínimo 120.

Ahora bien, Caro no solo busca mujeres, sino mujeres de cierta edad, así que el segundo paso sería establecer un rango para las edades de 25 a 31. Es importante notar que los datos de edades son agregados, es decir, contemplan tanto a hombres como mujeres por lo que un cálculo simple pudiera ser el siguiente: navegando en la plataforma notamos que la mayoría de las veces la proporcionalidad de hombres y mujeres es de alrededor de 50-50% por lo tanto, usando esta simple regla de dedo, si queremos encontrar 120 mujeres y el rango de edades contempla hombres y mujeres, pudiéramos establecer un mínimo de 240 para la variable de edad de 25 a 31.

Finalmente, Caro buscaba que tuvieran una capacidad de pago de $5,000 MXN o más. Aquí es importante contextualizar. El dato socioeconómico que manejamos es el de ingreso promedio, por lo tanto, si buscamos que sean personas dispuestas a gastar $5,000 MXN en su organización de bodas habría que buscar que su ingreso promedio sea superior a esta cantidad. Para simplificar el ejercicio, en este caso, lo haremos buscando ingresos de $10,000 MXN o más.

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Finalmente, el resultado es muy simple: en color rojo verás todos aquellos polígonos dentro del área que has establecido, pero que no cumplen con los criterios de búsqueda. Por otro lado, los polígonos en color amarillo serán aquellos que cumplen con las características establecidas. De esta forma puedes identificar rápidamente las zonas en donde se encuentran tus prospectos. Con esto, Caro, tú y todos nuestros clientes pueden accionar campañas enfocadas, realizar trabajo en campo de una manera focalizada o muchas otras estrategias para capitalizar a ese mercado meta que ya has podido encontrar.

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Recuerda que esta es solo una de las multiples herramientas de análisis que integran nuestros mapas. Puedes combinar el uso de distintas herramientas para realizar análisis más complejos, comparar los resultados en distintas zonas y mucho más.

Puedes probar este ejercicio y todos los demás detalles suscribiéndote en nuestra pagina y probando la versión DEMO.

Si crees que ya estas listo para ponerte manos a la obra y captar más prospectos puedes ir directamente a nuestro Marketplace y aprovechar el código de descuento BLOG100 para obtener $100 MXN de regalo en tu primera compra de cualquiera de nuestros mapas Premium.

De esta manera concluimos el blog de hoy, mantente atento a todos los nuevos casos de uso, videos y nuevos lanzamientos que tendremos para ti.

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¡NUEVO! Mapa Socios Datlas: Al servicio de agencias de investigación, firmas de consultoría y grandes corporativos.

Nuestra filosofía está basada en que, con la información y la tecnología adecuada, las personas podrán resolver problemas cada vez más complejos. Para mantenernos en sintonía con esta afirmación realizamos constantes esfuerzos en pro de los tres grandes pilares de nuestra empresa: la información, la tecnología y las personas. Durante los últimos años hemos realizado esfuerzos por integrar cada vez más y mejor información a nuestras soluciones, integrar lo mejor que hay en tecnología y finalmente, lo más importante, escuchar a las personas: nuestros clientes. Cada innovación que hemos realizado ha tomado en cuenta estos 3 pilares y es por ello que hoy nos complace presentarles nuestro más reciente lanzamiento: el Mapa Socios Datlas.

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Este nuevo modelo de licenciamiento nace a partir de nuestra relación con agencias de investigación y firmas de consultoría, entendiendo que hoy en día están teniendo su propia transformación digital, al igual que los negocios a los que les prestan servicios. El objetivo detrás de esta nueva herramienta es apoyarles a generar mayor valor a sus clientes. Quédate hasta el final y podrás ver el video de nuestro primer socio.

Pero ¿cómo es que estas agencias y consultoras han llegado hasta este punto? Hace falta entender un poco de historia, se las contamos en breve.

Para tomar una decisión basada en datos existe todo un proceso detrás que podemos simplificar en 5 etapas:

  1. Recolección de los datos
  2. Organización de los datos
  3. Análisis de los datos
  4. Generación de reportes de resultados
  5. Y, finalmente, la toma de decisiones

Esta claro que el valor agregado detrás de los servicios de las agencias y consultoras está en el análisis de la información, por lo que las etapas de recolección y organización de datos resultaban ser un “mal necesario” hace algún tiempo. Dado el contexto de los negocios y la estructura de estas organizaciones, generalmente delegaban este trabajo a un solo miembro de la organización por lo que estas etapas se volvían intensivas en consumo de tiempo y recursos.

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Conforme los negocios fueron evolucionando, comenzaron a exigir cada vez un menor tiempo de respuesta para estos servicios y las agencias y consultoras, muy acertadamente, comenzaron a distribuir el trabajo entre un equipo de personas, logrando beneficios directos.

Pero actualmente el contexto ha cambiado de una forma disruptiva. Hoy en día los negocios no solamente exigen una inmediatez en la respuesta sino una capitalización del valor que saben que esconden sus datos. Y es precisamente en este punto donde, en conjunto, hemos desarrollado una solución que permite a Datlas encargarse del trabajo duro de la recolección y organización de los datos, para que nuestros socios puedan enfocarse directamente y de lleno al análisis de la información y la derivación de accionables de valor.

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De esta manera hemos logrado diseñar una plataforma completamente nueva que capitaliza la experiencia que hemos tenido en Datlas y fusiona los grandes conocimientos de estas agencias y firmas de consultoría, dotando a nuestros socios de toda la información de forma inmediata y también permitiéndoles integrar y personalizar capas de datos que ellos puedan manejar de sus clientes.

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Finalmente, te invitamos a escuchar de todos lo que puedes lograr como Socio Datlas desde la voz de nuestro primer socio:

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Si conoces a alguien que pudiera ser Socio Datlas o tienes alguna duda por favor escríbenos a direccion@datlas.mx y con gusto te apoyaremos. Con tu ayuda seguimos creciendo y generando mejores soluciones que nutran y hagan crecer el ecosistema digital de México.

Siguenos y mantenten al día con los nuevos lanzamientos

@DatlasMX

 

¿Por qué pueden fracasar los proyectos de Ciencia de datos?

Según estadísticas de Kaggle, entre el 70 y 85% de los proyectos de ciencia de datos fallan en alguna rubrica a la hora de ser implementados. En esta columna dedicaremos un espacio para analizar sobre las principales razones de fracaso en proyectos de analíticas. Esto lo haremos utilizando una encuesta a más de 16,000 participantes de la industria de “data science”.

Como preámbulo, es justo entender en esta lectura porqué estos proyectos nacen de manera inherente con problemas de dimensionamientos en tiempo, recursos y esfuerzos.  Como cualquier iniciativa de tecnologías, los proyectos de información son complejos. Entre más grande la organización más difícil se vuelve integrar una visión estratégica a problemas de datos. Aún en compañías pequeñas y medianas nos vamos a enfrentar al retador mundo de la estadística y cómo usar técnicas matemáticas adecuadas para sacarle valor a los datos de mi negocio. Esto sin mencionar que en cualquiera de los casos hay que hacer una venta interna sobre lo que probablemente será una “caja negra” . Todo esto se traduce en resistencias internas en la organización, plantear proyectos sobre fundamentos que no se conocen al 100% , entre otros.

También puedes leer: “No se aprende “Big Data” en un curso de 2 horas, pero tampoco requieres un doctorado” .Datlas_barra_suscribir

Con este importante contexto , vamos a tener la óptica de que en proyectos de analítica de datos es muy probable que nos enfrentes a algunos de estos obstáculos (mencionados como respuestas de la encuesta).

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Problemas de Colaboración-Organización

En una compañía , este tipo de proyectos involucra a 3 áreas: negocios, TI y analítica (si existe el área, en su defecto sería TI o similar). Las encuestas muestran que existe principalmente faltas de comunicación.  Esto principalmente viene de que cada área tiene sus especialistas, a los que les gusta hablar su propio lenguaje. También que no necesariamente se le informa al negocio la manera en que se está resolviendo el problema.

Datos

En general las compañías y organizaciones tienen datos gracias a los sistemas que han implementado durante la última década. El problema es que esta información no está lista para consumir. Al menos el 30% de los que respondieron la encuesta identificaron la falta de datos como un reto. Lo más común es que el proyecto se estime sin considerar los tiempos reservados a la limpieza e integración de datos con los que se va a trabajar.

Talento

Los especialistas en datos están muy demandados y dentro de las organizaciones han optado por capacitar a su personal interno para resolver estos retos de analítica. Sin embargo, esto ha traído consigo falta de método y de respuestas precisas a los retos de negocio. En la encuesta mencionan el 42% de los retos son asignados a la obtención de talento. También puedes leer “5 perfiles para una estrategia de datos en tu organización”.  La necesidad de desarrollar  e incorporar equipos con experiencia en el área de analítica que puedan planear proyectos con mayor probabilidad de éxito cuidando los temas de fracaso común como los mencionados en la encuesta.

Herramientas y Presupuesto

Resolver nuevos retos de big data algunas veces requiere de nueva infraestructura.  Entre mayor sea la cantidad de datos y las áreas de la compañía a atender se van a requerir herramientas más sofisticadas y presupuestos.  Algunas de ellas las mencionamos en nuestro “Data Playbook”. Pero como aclaramos en la charla del INCMTY 2019,  las tecnología es relevante pero no es lo más importante. El presupuesto primeramente debe ir dirigido a la cultura y personas que estarán revisando los temas, más que a la tecnología. Al final las personas indicadas harán el mejor uso de los recursos que se le asignen a los proyectos.

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Cierre

Termina la columna de hoy con la recomendación que la “planeación de escenarios” nos puede ser de utilidad en proyectos de big data. Esto significa que si ya sabemos las posibilidades de enfrentarnos a estos retos deberíamos de prepararnos dando por hecho que estos obstáculos que hemos nombrado aparecerán en el curso del proyecto. Siendo así podríamos generar nuestro propio “checklist” para verificar que contamos con todo lo necesario para echar a andar alguna iniciativa de datos y sobre todo los compromisos de negocio que vienen acompañados de las mismas.

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Esperamos te haya gustado la columna y comparte tus comentarios así como precauciones que tomas en proyectos de datos. Te invitamos además a participar en nuestra lista de prelanzamiento para el “Data Playbook Vol II”.

Equipo Datlas

Keep it weird

 

INC Monterrey 2019: Nueva sede, nuevas dinámicas, más contenido

Hemos tenido la oportunidad de colaborar con INC Monterrey desde su edición 2017 y somos testigos de su evolución. Hoy queremos contarles nuestra impresión acerca de su más reciente edición la cual se llevó a cabo en una sede completamente nueva: Cintermex. Históricamente INC Mty se había llevado a cabo simultáneamente entre 3 distintas sedes: el campus Monterrey del TEC, el Pabellón M y el hotel Crowne Plaza. Este año la organización decidió concentrar todo el contenido en una sola sede y, en nuestra opinión, fue un gran acierto. Cuando tienes una agenda llena de buen contenido con horarios apretados es una gran ventaja el no tener que desplazarte más que algunos pasos para poder llegar a tu siguiente conferencia/taller.free_Suscriber

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Cintermex Sala G-H (vista desde arriba)

La planta baja conjuntaba: escenarios, zonas de networking, boots de startups y empresas, creando una dinámica estimulante para interactuar y compartir. Un detalle clave fue precisamente la dinámica en los escenarios que estaban en estas zonas “comunes”. Cuando tienes más de un escenario en el mismo espacio y las conferencias sucediendo en simultaneo el problema principal es la “pelea del audio” (acabo de inventar el termino), es decir, como asistente estas escuchando tu conferencia, pero al mismo tiempo a toda la gente pasando e igualmente el eco de la conferencia de a lado, etc. De ahí la importancia de esta gran solución: audífonos. Como recordaran, en el blog acerca de la IMC Conference introdujimos por primera vez este gran descubrimiento, en el los escenarios tienen un set de audífonos para cada asistente, dándole la oportunidad de tener una experiencia completamente inmersiva en la conferencia/taller al que asiste.

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Escenario B, Conferencia de DATLAS: “Revolución de Big Data ¿Cómo la inicio?”

Fue precisamente en este espacio, en el escenario B, que dimos nuestra conferencia el día viernes en punto de las 10:00am a más de 80 personas que se dieron cita con nosotros para descubrir como iniciar la revolución del big data en su organización. Iniciamos contextualizando acerca de que es el big data y su relevancia en la actualidad. Enseguida abordamos la forma en que se implementa una estrategia de big data en la organización y, finalmente, platicamos del ingrediente clave para llevar a cabo una implementación exitosa: las personas. En este cierre comentamos acerca de la cultura organizacional y algunas recomendaciones importantes a tomar en cuenta antes de seleccionar la tecnología en la que vas a invertir para implementar tu estrategia. Al final hubo una sesión de preguntas y respuestas, bastante buenas, y nos despedimos obsequiándoles a los asistentes nuestro Data Playbook.

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En el segundo y tercer piso habilitaron salones, más grandes, para talleres donde la dinámica era más privada e interactiva. Nosotros tuvimos la oportunidad de participar en un taller de Design Thinking para proyectos sociales a cargo de Frida y Dany, co-fundadoras de Tierra de Artistas, una organización cuya misión es fomentar la conciencia social e individual propiciando un ambiente de armonía y equilibrio para la mejora del entorno y la comunidad, a través de espacios de expresión y proyectos de arte. En su taller nos explicaron el concepto y técnica del design thinking para luego llevarnos por todo el proceso en un caso real de un proyecto que actualmente realizan en Arrazola, Oaxaca. Fue muy interesante ver como una metodología que comunmente vemos aplicada en los negocios, puede servir también en el ámbito social.

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Frida y Dany platicando la historia de Tierra de Artistas

En la misma planta alta, pero al otro lado del recinto estaban los escenarios principales en donde se llevó a cabo la ignauración, las conferencias magistrales, el cierre y un par de paneles bastante interesantes. Fue precisamente en el Salón TLC donde pudimos asistir al Panel de Innovación corporativa: retos y oportunidades, en donde participó Eduardo de la Garza, Gerente General del Monterrey Digital Hub (nuestra casa). En el panel se habló acerca del rol de los corporativos en el ecosistema y los distintos modelos de innovación corporativa.

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Ahora bien, el INC Monterrey es más que solo un congreso, por lo que nos encantaría destacar un par de dinámicas sociales que nos encantaron. La primera fue una especie de “galleta de la fortuna”. Era una pared, justo saliendo del salón TLC, que tenía una serie de sobres (abiertos) pegados en ella y que te invitaba a tomar una tarjeta, leer su contenido y devolverla. Era una dinámica de reflexión, para compartir, tuvo un gran éxito.

free_SuscriberLa segunda fue una especie de “cita a ciegas” denominada social dinning a cargo de Cenas Amarillas la cual consistía literalmente en sentarse a comer con completos desconocidos y fomentar una dinámica de conversación e interacción con ellos. Claramente el reto más grande en una dinámica como estas es romper el hielo, pero para ello tuvimos la ayuda del gran Roberto Palomares quien con unos trucos de magia nos ayudó a crear un ambiente ameno que generó una apertura clave para tener una gran convivencia.

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Regresando a las conferencias y los talleres tuvimos la oportunidad de disfrutar también el talento internacional. En nuestro caso, por ejemplo, asistimos a la conferencia “A.I. Entrepreneurship Lessons, and what´s next?” a cargo de Nir Kaldero, autor del libro Data Science for Executives y vicepresidente de Galvanize Inc, quien nos contó acerca de lo que es la inteligencia artificial, los últimos avances y una serie de oportunidades que esta tecnología trae en el ámbito de los negocios. Básicamente nos dio 6 ideas de negocio para quienes les guste la inteligencia artificial.

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Finalmente no nos queda más que agradecer a INC Monterrey por seguir confiando en nosotros, ha sido una experiencia fantástica crecer juntos y esperamos que el contenido, la organización y la experiencia siga siendo cada vez mejor para todos los que asistimos y disfrutamos de este gran evento.

free_SuscriberA ti, ¿qué te pareció INC Monterrey 2019? Compártenos tu opinión en nuestras redes sociales

@DatlasMx

Analytics para mejora de experiencia en eventos – Caso Congreso Lidera 2019 del IMEF Universitario

Parte esencial de nuestra filosofía se centra en compartir lo que sabemos y hemos aprendido con los demás y así aportar al desarrollo del ecosistema. El pasado 3, 4 y 5 de octubre tuvimos la oportunidad de hablar acerca del “Emprendimiento en la era digital” a más de 1,000 alumnos de más de 70 universidades de todo México durante el XXI Congreso Nacional IMEF Universitario “LIDERA El momento es hoy” llevado a cabo en las instalaciones del Pabellón M. Durante la conferencia hablamos del perfil de un emprendedor, es decir, las habilidades y técnicas que lo distinguen del resto. Uno de estos aspectos, decíamos, es precisamente la obsesión con el cliente. Entendiendo por obsesión la idea de poner al cliente en el centro de todo el diseño de soluciones y experiencias. Es por ello que más que hablarles del gran apoyo del staff, las interesantes preguntas de los asistentes y las motivadoras palabras de los jóvenes, hoy queremos platicarles de una iniciativa que nace en colaboración con el equipo organizador del evento precisamente como parte de esta “obsesión por el cliente”, es decir, un ejercicio en conjunto realizado para entender mejor a los asistentes y ofrecerles contenido y experiencias innovadoras en sus próximos eventos.

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El ejercicio comenzó con un recorrido por toda la experiencia del usuario y sus distintos puntos de interacción. Una vez comprendido el “viaje” se dividió en dos grandes fases: pre-evento y durante el evento (naturalmente hay una fase post-evento, pero dejaremos esa como sorpresa para otro blog). De tal suerte que iniciamos por la fase #1 y la primera pregunta que quería responder el equipo era ¿quién es mi cliente? Y para responder a ello se perfilaron las características de los asistentes por categorías como: sexo, si son foráneos o no, la región a la que pertenecen (en base a la división geográfica del IMEF), grupos de edades y nivel de afiliación al IMEF.

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Una vez resuelta esta primera cuestión, el equipo prosiguió a formular otra pregunta: ¿de dónde viene mi cliente? Y para ello analizamos las Universidades de procedencia y las regiones en términos de cuantos asistentes enviaron y que porcentaje representaban del total de asistentes al evento. Asimismo, se realizó un análisis de cada región identificando el perfil de asistentes y la universidad de procedencia.

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Hasta este momento, el equipo ya tenía un perfil de cliente y su procedencia. Para cerrar esta fase el equipo planteo la intención de entender como era la dinámica de pagos y su temporalidad, por lo que se realizó un análisis para saber con cuantos días de anticipación pagaban los asistentes del evento. Esto permitió identificar tendencias y áreas de oportunidad que resumiremos al final de este blog. Una vez concretado este entendimiento, pudimos pasar a la fase #2 donde naturalmente la pregunta obligada fue ¿les está gustando el evento? Para lo cual realizamos un análisis de la dinámica ocurrida durante el evento. En este caso los organizadores generaron un hashtag oficial del evento y establecieron que la ronda de preguntas y respuestas para el final de las conferencias fuera a través de twitter utilizando el #CNLidera2019. Esto nos permitió hacer un análisis de interacciones durante el evento, registrando cuantos de los asistentes interactuaron, cual fue el alcance de sus publicaciones, desde que dispositivo enviaron su tweet y si hicieron menciones de conferencistas o amigos.

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Siendo así, y homologando un poco esta sección al análisis a la fase anterior se busco analizar la procedencia de los usuarios que realizaron las interacciones, para comprender si realmente representaban la diversidad de regiones que analizamos en la primera fase. El resultado fue sorprendente pues más del 60% del país estaba representado.

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Ahora bien, con todo esto habíamos logrado comprender al usuario, sus características, su procedencia y su interacción con los contenidos presentados en el evento. Pero más de uno podría estarse preguntando ¿y esto como sirve para mejorar la experiencia y el contenido del siguiente evento? Así que permítanos resumirles algunos de los accionables derivados de este ejercicio de análisis:

  1. Se identificó la región con menos asistentes para coordinar apoyos de marketing y aumentar su convocatoria en siguientes eventos
  2. Se definió el nicho objetivo de asistentes con posibilidad de volverse socios para ajustar los esfuerzos comerciales y concretar su afiliación
  3. Se mapearon las Universidades con mayor convocatoria para ajustar paquetes o posibles beneficios
  4. Se calendarizó la temporalidad de pagos para ajustar precios, promociones y descuentos
  5. Se evaluó el alcance de las interacciones en redes sociales como indicador de gustos y preferencias del público para ajustes de contenido e invitados

Finalmente, estos son solo algunos ejemplos (fáciles y rápidos) de lo que puedes lograr haciendo análisis sobre la base de datos de asistentes a un evento. Si te gustó la idea y tendrás tu evento próximamente no dudes en contactarnos, encantados de colaborar de esta manera contigo. De igual forma si tienes algún comentario o retroalimentación por favor compártela en nuestras redes sociales. Gracias y nos vemos la próxima.

@DatlasMX

🤖No se aprende “Big Data” en un curso de 2 horas, pero tampoco ocupas un doctorado – Compartimos 3 DO’s and DONT’s para identificar el conocimiento de calidad en analítica

La transformación digital llegó a boca y mente de casi todas las organizaciones en este 2019 (algunas desde antes).  Frases como: “No hay que quedarnos atrás” ; “No queremos ser el blockbuster”, “AIRBNB está compitiendo a los hoteles  y no tienen como defenderse” ; etc.  se esuchaban en los “radiopasillos” de la mayoría de las empresas de LATAM y, más de cerca, en México.

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El caballo de batalla en esta transformación afortunadamente (lo digo para startups como Datlas) ha sido la analítica. Se han contratado consultores de lo más sofisticado. Un dineral invertido en sistemas como lago de datos y licencias de software. Prácticamente armamos un “Ferrari”. Pero… y ¿Quién los va a conducir?  Y hemos visto en la industria errores TERRIBLES en esta ejecución. En esta columna hablaremos de los DO’s and DONT’s de implementar analítica y Big Data en las organizaciones. Sobre todo el tema de cómo aprenderlo.

“Yo considero que empecé a aprender (Big data) sin saberlo en mis primeras clases de estadística, pero no sabía que eso en el futuro iba a ser Big Data”

“(…)No necesitas 2 doctorados para ya hacer algo valioso”

-Anónimos, científicos de datos-

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CONTEXTO

También te va a interesar leer estos blogs ….

Ya hemos hablado en estos blogs sobre los perfiles, metodologías y ejemplos pero quisimos complementar con toda la sección de cómo identificar un buen aprendizaje de Big Data. Y algunas observaciones en el otro polo, el cómo SI aprender

DONT’s

  • No se aprende en un curso de 2 horas. Hoy en día prolifera en internet la oferta de cursos y aprendizajes de Big Data , pero no hay que olvidar que esta materia tiene bastantes fundamentos estadísticos de trasfondo. Recomendamos leer libros sencillos como NAKED STATISTICS donde por $10 dllrs podrás incrementar la comprensión estadística tuya o de tu equipo.

 

  • Un Data Scientist no es un experto en todos los dominios de la ciencia de datos. La analítica avanzada requiere de la convivencia entre múltiples áreas de conocimiento desde un ingeniero de datos hasta un analista de negocio. Una parte del valor agregado, sin duda un valor cada vez más incremental, viene del data scientist. Sin embargo si quieres fundamentar una buena estrategia requieres cubrir múltiples ángulos de esta actividad apropiadamente.

 

  • No requieres un doctorado. Big data es una ciencia relativamente nueva y es muy constante la cantidad de publicaciones como lo cita CMINDS. Como cualquier nueva ciencia, deporte o instrumento. Uno se siente atraído por esas espectaculares formas de meter “goles” o “canastas”. También por la manera de que “tal” artista toca una canción y tu la quieres replicar. En el campo de ciencia de datos los de nuevo ingreso comenzamos queriendo hacer lo más complejo. Poco a poco eso te lleva a mapear las áreas donde quieres especializarte. Alguien con doctorado ya está especializado en un área, y eso ayuda.. sin embargo un buen encargado de analítica puede figurar mientras continúa desarrollando su conocimiento.

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DO’s

  • Se aprende colaborativamente.  Las mejores estrategias de analítica como las de BBVA o UBER funcionan de manera colaborativa. Es decir evitan el “compro un software de millones de dólares para que una o dos personas lo manejen”. De manera más natural hay un ambiente de trabajo donde todos tienen hambre de compartir su trabajo y, con la correcta documentación, el nivel general va subiendo de nivel poco a poco.

 

  • Enseña y explica , basta de cajas negras. La ciencia de datos es muy especializada, sin embargo no pueden existir más cajas negras. Como lo platicamos en “Por qué no necesitas un data scientist en tu organización” , un analista deberá ser capaz de explicar de manera sencilla su trabajo. Dejar de lado los complejos términos estadísticos y ser más “ameno” en sus capacidades de comunicación.

 

  • Contribuye a la comunidad. Existen comunidades como Data Science & Engineering Monterrey en las que generadores de datos y analítica comparten sus hallazgos y conocimientos.  Si descubres algo que valga la pena , únete a alguno de estos círculos virtuosos para que crezca la comunidad.

Hasta aqui el blog de hoy. Para cerrar nos gustaría puntualizar en los distintos roles dentro de un equipo de datos y algunas de las plataformas en las que se requieren especializar. Si le quieres entrar y avanzar al mundo de los dato “hay tarea” y por aqui algunas rutas de cómo empezar.

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Danos tu opinión sobre cómo has aprendido de datos, analítica y cómo has compartido todo esto que has aprendido.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

 

 

 

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

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

**ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN

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**** Continúa blog original

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

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

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

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¿Es novedad Mexicana?

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

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¿En México? ¿Cómo vamos?

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

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

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

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

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

 

Equipo Datlas

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

-Keep it weird-

 

Fuentes y otras referencias de datos:

De Monterrey a Oaxaca – Visitamos a Inviértete, donde se forman l@s mejores programadores de la región

Desde Oaxaca, México Abril 2019

“De fondo se escuchaba música clásica, a lo lejos se veían fácil más de 10 computadoras con sus alumnos programando, tableros de ajedrez y un librero con bastante contenido de matemáticas… pero no había nadie al frente enseñando. Sin embargo todos aprendían. Eso no era un salón de clases habitual…estaba seguro”

 

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Inviértete es uno de los proyectos mexicanos de aprendizaje colaborativo que más nos ha cautivado. Con sede en Oaxaca, México nace en 2016 como un colectivo de activistas y emprendedores dedicados a apoyar estudiantes con especial enfoque en democratizar las habilidades del futuro (tecnológicas, matemáticas y de ciencias).

La historia del colectivo comienza con un maestro que impartía clases en Oaxaca y tras detectar algunas oportunidades en el sistema educativo decide progresar creando clubs de matemática y debates. Después de despertar el interés de aprendizaje de alumnos se genera la convocatoria para formalizar estas dinámicas de enseñanza en un centro ubicado en el centro de la ciudad de Oaxaca (al sur de México).

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El enfoque principal de enseñanza gira en torno a las matemáticas, debate, ciencias y programación. Una de las cosas que más nos llamó la atención fue que desde este centro los alumnos desarrollaron una plataforma de aprendizaje en línea. Recientemente, destaca Martin Mathus (Uno de los fundadores) e Ivan (graduado de programas Inviértete ahora Maestro), habilitaron contenido en línea (con una plataforma propietaria de Inviértete) para que los alumnos puedan adelantar aprendizaje desde casa o en sitios con internet. Esto sin dejar el acompañamiento presencial de un tutor y compañeros así como la apertura a pasar tardes después de clases en el centro con total libertad para trabajar en proyectos.

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Al final del recorrido e introducción a Inviértete nos tocó platicar un poco de lo que hacemos en Datlas y nuestra vocación en el aprendizaje de datos e inteligencia artificial. Sin duda compartímos las mismas virtudes, no salimos de una preparatoria o carrera sabiéndolo todo. Es necesario reunirse con colegas interesados y apasionados en los mismos temas para poder aprender de manera colaborativa.

 

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Lo que presenciamos nos abrió los ojos. Se piensa habitualmente en Oaxaca como destino turístico, con zonas del país en desarrollo, entre otros. Pero es uno de los puntos donde México se vive de manera más tradicional. En reflexión, verdaderamente se pueden crear comunidades de aprendizaje sin importar la geografía, lo único que se necesita es motivación de aprendizaje. Buscaremos continuar fortaleciendo la relación Datlas – Inviertete hacia el futuro para conectar zonas intensivamente económicas como Nuevo León y Jalisco con estos Hubs de ciencias que se están desarrollando en Oaxaca ¿Quieres participar? Contáctanos en direccion@datlas.mx

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Hasta aqui la columna de hoy, si te gustó y llamó la atención este tipo de comunidades te pedimos nos ayudes a compartir. Agradecimiento especial a Perla, Carlos e Ivan quien nos dedicaron tiempo en la visita.

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Si quieres conocer más de recomendamos visitar el facebook en Inviertete y estar al tanto de las actividades de los chicos

 

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Equipo Datlas

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

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Fuentes:

Explorando las cifras de homicidio del 2017 INEGI – Datlas Research

Este pasado mes de julio el INEGI saco cifras relacionadas a defunciones por homicidio. Las cifras resultaron ser un poco alarmantes ya que de acuerdo a los datos del INEGI los homicidios registrados alcanzaron un record histórico nunca antes visto. Se registraron unos 25 homicidios por cada 100 mil habitantes (31,174 homicidios totales) por el INEGI durante el 2017, lo que viene siendo una alza de casi 27% con respecto al año previo (2016) y una alza del 14.5% con respecto al 2011 que hasta ahora había sido hasta ahora el año más violento (se registraron 27,213 homicidios en el 2011). Por si esto fuera poco, también cabe notar que el INEGI menciona en su página que las cifras del periodo 2017 son cifras preliminares con corte al 16 de julio de este año y que “aún no concluyen los procesos de generación de la estadística de defunciones registradas”. En este post estaremos explorando más a fondo hallazgos obtenidos usando estos datos para entender a mayor profundidad el entorno relacionado a los homicidios en México actualmente.

El Estado de México, Guerrero y Guanajuato fueron los tres estados con mayor número total de homicidios registrados en el 2017. Sin embargo, cuando las cifras son ajustadas para representar el número de homicidios en proporción al número de habitantes, Colima, Baja California Sur y Guerrero terminan en los primeros lugares. Baja California, Chihuahua y Sinaloa son otras de las entidades que destacan entre los primeros lugares en cuanto a la tasa de homicidios por cada 100 mil habitantes durante el 2017. Campeche, Aguascalientes y Yucatán quedan entre los tres estados con menos homicidios registrados durante el 2017 (esto es en cuanto a la tasa por cada 100 mil habitantes al igual que al número total de homicidios). La gran mayoría de los homicidios registrados ocurrieron en zonas urbanas, con solamente 5,446 de los 31,174 homicidios ocurriendo en zonas rurales y otros 1,476 ocurriendo en zonas “no especificadas”.

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Para Nuevo León, el mayor número de homicidios ocurrió en el municipio de Monterrey con 188, seguido por los municipios de General Escobedo (59), Cadereyta Jiménez (56), Guadalupe (53) y Santa Catarina (37). Para Jalisco, el municipio que tuvo más homicidios fue Guadalajara con 357 seguido por Zapopan (236), Tlajomulco de Zúñiga (171), Tlaquepaque (160) y Tonalá (113). En la capital, Iztapalapa salió en primer lugar (256), seguido por Gustavo A. Madero (247), Venustiano Carranza (141), Miguel Hidalgo (107), mientras que las delegaciones de Álvaro Obregón y Cuauhtémoc ambas reportan 101 homicidios ocurridos en el año previo. Es interesante notar que a pesar de la alza en homicidios, el índice de homicidios por cada 100 mil habitantes en la Ciudad de México durante el 2017 sería de 14.8 homicidios, lo cual es bastante por debajo de lo reportado por muchas importantes ciudades Norteamericanas durante el 2015 como Chicago (17.52), Filadelfia (17.86), Pittsburgh (18.57), Atlanta (20.23), Washington DC (24.10) y Nueva Orleans (41.68). Esto quiere decir que a menos que la tasa de homicidio haya bajado casi un 50% durante los últimos dos años en la capital americana, sigue habiendo menos riesgo de ser víctima de un homicidio en la capital mexicana que en la de nuestros vecinos del norte. Para comparar, el área metropolitana de Monterrey tuvo en 2017 una tasa de 12.28 homicidios por cada 100 mil habitantes mientras que la del AM de Guadalajara fue de un poco más alarmante con 22.07 homicidios por cada 100 mil habitantes.

Homicidios5Octubre y Junio se podría decir que fueron los meses más violentos en México durante el año pasado con respecto a homicidios; se registraron 2,823 y 2,802 homicidios ocurridos en estos meses respectivamente. Sin embargo, no se detectan variaciones significativas en cuanto al número de homicidios de mes a mes (la mediana de homicidios es 2,539 y el promedio por mes es de 2,533). Las 00:00 horas fueron por mucho las horas del día más populares para el homicidio durante el año pasado en México; 3,042 homicidios fueron registrados con ocurrencia durante estas horas (casi el doble de la segunda hora más popular la cual viene siendo las 23:00 horas con 1,637 homicidios, seguida por las 22 horas y las 01 horas). Las horas menos populares fueron las 07, 08 y 06 horas. “Agresión con disparo de otras armas de fuego” fue el método más común para cometer homicidio por mucho. Sin embargo, “agresión con objeto cortante”, “agresión por ahorcamiento, estrangulamiento y sofocación” y “agresión por medios no especificados” fueron otras de las causas comúnmente reportadas. Naturalmente, el uso de químicos, fuego, ahogamiento, empujones y drogas no fueron tan populares. La gran mayoría de los homicidios ocurrieron en una vía pública (18,164) seguidos por vivienda particular (4,089). Mientras tanto, solamente 80 homicidios ocurrieron en una escuela u oficina pública (la cifra más baja en cuanto a lugar de ocurrencia del homicidio).

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Ahora se presentarán algunas cifras relacionadas a las víctimas de homicidio. La gran mayoría de las víctimas fueron hombres (se registraron en el año 2017 27,771 casos de homicidios con víctima masculina, 3,324 con víctima de sexo femenino y 79 casos “no especificados”). El mayor número de víctimas masculinas oscilan entre los 25-29 años, mientras que para las mujeres la edad más común de las víctimas fue entre 20-24 años. Los adultos mayores y los niños son los grupos de edades con menor número reportado de víctimas. De las víctimas de homicidios registrados el año pasado solamente una pequeña fracción son extranjeros (313). Es interesante notar que el grado de escolaridad de las víctimas más comúnmente reportado es el de “secundaria o equivalente” seguido por “primaria completa”. Se reportó que 4,565 víctimas en edad laboral que no trabajaban y de los que sí trabajan las ocupaciones más comunes eran: “ocupaciones insuficientemente especificadas” con 4,706 víctimas, seguido por “trabajadores artesanales” (4,081) y “comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas” (3,462). “Trabajadores auxiliares en actividades administrativas” fue la categoría dentro de ocupación menos popular entre las víctimas (213).

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La tasa promedio global de homicidios era de 6.2 homicidios por 100 mil personas en el 2015; es claro que México se encuentra por encima del nivel global y las cifras siguen aumentando. Sin embargo al analizar los datos con más profundidad surgen hallazgos que no siempre son evidentes a primera vista. Es claro que los problemas de violencia (y homicidio específicamente) se concentran en ciertas geografías del país. A muchos les puede sorprender que ciudades como nuestra capital o Monterrey tienen una tasa más baja de homicidios que muchas ciudades estadounidenses, sin embargo al mismo tiempo hay otros ciudades como Acapulco y Guadalajara que han tenido una alza alarmante durante los últimos años la cual contribuye a los índices elevados a nivel nacional. Los datos nos muestran que las vías públicas en nuestras zonas urbanas parecen no ser de lo más seguras, especialmente a media noche o horas tempranas de la madrugada. También se podría inferir que el flujo ilegal de armas hacia el país (en gran parte proveniente de EUA) puede estar contribuyendo a esta alza en violencia ya que la gran mayoría de los homicidios fueron perpetrados con armas de fuego. Otra de las conclusiones a la cual podemos llegar gracias a los datos es que las víctimas por lo general tienden ser gente adulta joven con bajos niveles de educación y frecuentemente sin un empleo formal. Esperemos que los lectores hayan aprendido algo nuevo con en este análisis y como siempre les recomendamos mantenerse informados para poder saber prevenir y detectar riesgos a su seguridad. Los datos del INEGI se pueden consultar en la siguiente liga: http://www.inegi.org.mx/sistemas/olap/proyectos/bd/continuas/mortalidad/defuncioneshom.asp

Fuentes: