Café de Datos: Top de Podcast Episodios por Temporadas – Podcast y Libros Datlas

En Febrero 2020, por la pandemia COVID-19, en el equipo de Datlas estábamos preocupados por cómo íbamos a continuar a ser relevantes y poder sobrevivir como startup a esta difícil época. Tras algunas colaboraciones, participamos en algunos podcast de colegas emprendedores y comenzamos a identificar que había una oportunidad de hablar de analítica de datos y transformación digital en un podcast en español.

Fue así como nació «Café de Datos», una primera versión de un vehículo en formato voz que muy pronto se convertiría en algo más grande (Academy). En Diciembre de 2020 nos reconocieron como el Top15 la categoría de Tecnología. En Diciembre 2021 nos han reconocido episodios que llegaron al Top40 en México total categorías. En esta columna te compartiremos los episodios más escuchados por temporada.

Desarrollamos una métrica para poder hacer «comparables» los rankings. Usamos las «Reproducciones por día desde la publicación del episodio». Y en este sentido compartimos el Top3 de cada temporada.

Top 5: 1era Temporada

Analytics – ¿Qué demonios son los analytics y cuándo es el momento de iniciar?

Analytics – Big data en mi organización ¿Cómo la inicio?

Invitado: Aldo Valadez – ¿Cómo hacer analytics a lo grande (en Corporativos)? (ft. BANREGIO)

En conjunto, estos capítulos nos apoyaron a darnos a conocer y a empezar a generar una comunidad entre los y las profesionales que más sabían del tema de analítica en el Norte del País.

Top5: 2da Temporada

Invitado: Edwin Hernández de Farmacias del Ahorro – Analítica en farmacias y equipos de alto desempeño (Estilo Moneyball)

Café de Opinión – Nuestra reflexión de «Social Dilemma» documental de NETFLIX

BONUS – Cómo cerramos el 2020 y Tendencias en tecnologías 2021

Estos episodios nos ayudaron a implementar nuevos formatos de episodios, los de analytics y otros dedicados para emprendedores.

Top5: 3era Temporada

BONUS: Charla INCMTY 2021 – Analítica en el sector inmobiliario – Presentación de casos de Uso

BONUS: Invitado Dr. Miguel Flores – Analítica y econometría espacial – ¿Qué es y para qué sirven los datos geo-referenciados (mapas)?

Invitado: Fernando Franco, Puente de Silicon Valley y conductor del «Valle de los Tercos» – «La situación de Silicon Valley post-pandemia y las habilidades para profesionales que buscan un futuro digital sostenible»[Fin de Temporada 3]

La 3era temporada ya nos había colocado una bara muy alta. Teníamos que superar el Top15 el próximo año. En este sentido las cintillas comenzaron a aparecer, invitad@s internacionales y obtuvimos los primeros patrocinios.

Top5: 4ta Temporada (Vigente)

Invitado: Néstor García – Data Champion: Traduciendo necesidades de negocios en iniciativas de analítica para la organización del futuro

Analítica de datos en recursos humano (HR Analytics) – Invitado: Álvaro Martínez de PepsiCo

¿Cómo estudiar el mercado del Retail? – Invitado: Jorge Pale de Nielsen

Es la temporada que actualmente está transcurriendo. Próximamente cerrará con un par de capítulos más. Realmente disfrutamos más los diálogos, hemos notado que más escuchas se quedan hasta el final y hemos aprendido a sacar mayor valor de las y los invitad@s. Todo esto comienza a sumar y ser preparativos para Datlas Academy.

¿Cuál ha sido tu episodio favorito? Te invitamos a compartir @DatlasMX

Hasta aqui el blog de hoy. Y esta última nota es para agradecerles a l@s miembros de nuestra comunidad por un 2021 de seguimiento. Te deseamos lo mejor en estas festividades navideñas o en este receso si te lo llegas a tomar.

-Equipo Datlas-

«Keep it weird»

EL METAVERSO (DE FACEBOOK,NIANTIC Y OTRAS COMPAÑÍAS) EXPONENCIARÁ NUESTROS DATOS EN LA RED ¿OPORTUNIDAD O AMENAZA? – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Estamos a días de cerrar el 2021 y hemos escuchado todo tipo de tendencias digitales: Cryptos en aumento, más economías digitales descentralizadas NFT, Web 3.0, Realidad aumentada y realidad virtual verdaderamente real y otras más. Tanta iniciativa digital avanzando y impulsa un ecosistema que nos está dando un nuevo entendimiento de la conexión entre personas.

En esta columna hablaremos de una de las iniciativas del internet que don Mark Zuckerberg, CEO DE META (Antes Grupo Facebook), insertó a la conversación hace poco: El Metaverso (#Metaverse)

¿Qué es el metaverso y qué es Meta?

Pudiéramos entender a META como un nuevo canal de conexión entre personas y mundos digitales a través del internet. Lo destacado es que , a diferencia del internet donde interactuamos vía pantallas y teclados, en el METAVERSO aprovecharemos tecnología háptica así como inmersiva para aumentar nuestra sensación de presencia física en el mundo digital.

En términos más sencillos, si has visto la película de MATRIX donde l@s protagonistas se conectaban a un mundo paralelo. Bueno, METAVERSO no es tan exagerado, pero plantea los principios de un mundo digital que conviva en una realidad parecida a la física.

¿Cómo funciona?

Contempla ecosistemas tanto físicos como digitales. De hecho, abre una nueva economía a creadores. Como punto de partida algunas grandes compañías , como FACEBOOK que ahora se llama META, generan los servicios necesarios para que los principios del mundo digital existan. Técnicamente: Servidores, avances tecnológico, software y hasta el hardware para conectarse.

Por otro lado, generadores de contenido y diseñadores, participan en la creación de estos mundos alternos. Desde galerías de arte, gimnasios, oficinas, museos, tiendas de ropa para tus avatarse, entre otros.

¿Qué tipos de dispositivos nos conectan?

Actualmente los más conocidos son los «Goggles» ó «gafas de realidad aumentada» que a muy buena resolución presentan una ventana al mundo digital.

Sin embargo se está trabajando en guantes y otro tipo de atuendos que incremente la sensibilidad de interacción entre el mundo físico y digital.

Por el momento, de acuerdo a algunos datos del mercado de videojuegos STEAM, más del 60% de los dispositivos de realidad aumentada en esta plataforma son OCULUS (De Facebook-Meta)

¿Qué oportunidades abre este tipo de iniciativas?

Principalmente hoy se visualizan las comerciales. Y es que estos artículos como NFT pudieran llevarnos a nuevos modelos de economías descentralizadas. El espacio de «Real Estate» ya no será limitado en el mundo digital, ahora buscaremos los mejores barrios a costa de tener buenos vecinos creadores.

En esta imagen se muestra un ejemplo de un edificio digital creado ilustrado con tiendas de juguetes y NFT digitales. Miles de comercios de este tipo podrán existir en las redes.

Por otro lado, en la presentación de Mark Zuckerberg sobre su compañía META mostraron un caso de uso dentro de un concierto digital. Así como los que ya se han llevado en FORTNITE, cuando estás en el concierto te pueden abrir la invitación a una fiesta post-concierto. También ahí visitarás la tienda y puedes comprar artículos de colección tanto para usar en el mundo físico como con tu avatar.

Y ¿Cuáles podrían ser las Amenazas?

Estos cambios en el uso de la red presentan nuevas amenazas y temas de conversación que hoy se encuentran en etapa muy temprana ¿Existirá la propiedad privada o todo será público? ¿Modelos de economía circulares son sostenibles e incentivan a la innovación en el largo plazo? ¿El Metaverso será un buen espacio para desplazar a tanta gente que se quedará sin empleo por la automatización? ¿La economía de creativos tendrá crecimientos abismales?

Como riesgo social, la reputación digital podrá ir teniendo más peso que la del mundo físico. Y así mismo las monedas y otro tipo de poderes a los que la humanidad se ha mantenido subyugada desde hace cientos de años. Esperamos que nuevos campos de filosofía, economía y diseño presenten atención de cerca a estos iniciativas para proponer nuevas carreteras de funcionamiento para los usuarios del internet.

Mientras tanto en el equipo de investigación y desarrollo de Datlas estaremos vigilantes a cómo incrementar el aprovechamiento de datos , la generación de inteligencia organizacional así como proyectos de inteligencia artificial que puedan nacer de estas iniciativas.

¿Será crucial para nuestro futuro lo que se desarrolle en el metaverso?

Seguramente un filete de carne o alcachofas en su punto serán difícil de imitarse en un mundo digital. Algunos placeres como escalar una montaña o un abrazo seguro quedarán exclusivo del lujoso mundo físico. Pero mientras tanto, es interesante ver cómo comienza un punto de inflexión en serio con estos proyectos que antes eran videojuegos y ahora podrán ser nuestros nuevos espacios de convivencia

Hasta aquí la columna de hoy. Recuerda que si quieres seguir aprendiendo de transformación digital, analítica y mantenerte a la vanguardia escucha nuestro podcast, suscríbete a este blog y a Datlas Academy.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

1 semana usando la cámara del PIXEL 6 (GOOGLE) en México – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Google lanzó su primer celular 100% «GOOGLE». Esto significa que, similar a lo que hizo APPLE con sus IPHONE con chip propio, ahora Google hizo lo suyo con los nuevos PIXEL 6 impulsando el chip TENSOR. Tuvimos la oportunidad de echarle el ojo a este nuevo chip enfocado en MACHINE LEARNING que lanzó el gigante tecnológico y en este blog te contaremos un poco de nuestra experiencia.

Búsqueda en Google Trends para México de los últimos 12 meses del término PIXEL 6 y PIXEL 6 PRO.
Consulta el 3 de Noviembre del 2021

El nuevo PIXEL 6 se ha convertido una sensación en redes y en internet. Y es que antes del día de «Halloween» Google completó el «embargo» de su nueva versión de celular PIXEL. Sin embargo poca gente está dando evidencia de lo chulo que ha sido su cámara. A continuación te daremos nuestros destacados:

1) UNA ASOMBROSA CÁMARA, en contraste con otros equipos

El PIXEL 6 se lanzó en $600 dllrs, pero tiene aspectos de gamas más altas. La cámara principal tiene 50 megapixeles. En la siguiente pantalla te mostramos la diferencia contra un IPHONE SE de 12MP y un Samsung A9 de 24MP

¿El secreto de porqué es mejor? No son los megapixeles, es la optimización del software impulsado por los chips de marca propia de cada una de las compañías. Si apreciamos los detalles del cielo, los extremos del ala del avión y los reflejos podemos encontrar como el pixel 6 tiene casi un modo «HDR» fijo que hace que la imagen se vea de muy alta calidad.

Otro contraste, más retador para cualquier cámara, es una fotografía en el atardecer. Se combinan sombras, contraste y brillo al mismo tiempo. La apreciación es distinta en cada uno de los equipos, pero el PIXEL 6 captura mucho mejor los detalles del fondo y balancea la perspectiva del ala con el fondo.

2) El pixel 6 no sólo es cámara, sino toda una suite de edición donde destaca su «MAGIC ERASER«. Con esto podemos hacer ejercicios como borrar esos molestos cables de luz de las fotos «como magia» (En realidad es el machine learning haciendo su trabajo)

No sólo funciona con cables, también con personas para aquellas veces que sientes que te arruinaron una foto.

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3) La estabilización de VIDEO. Algo que me molestaba profundamente de los videos que capturaba en otros celulares es la estabilización de la toma. Y es que el no tener un buen pulso a veces te condena a no tener buenas tomas. Con PIXEL 6 no tienes por qué preocuparte de esto. Desde el origen puede estabilizar, pero también puede

Video 1 de Estabilización en un despegue de avión (Donde normalmente habría muchas vibraciones)

Video 2: Estabilización con movimiento natural de mano

4) Un ZOOM óptico – digital bastante aprovechable. El RIO está a 2.6 kilómetros de donde se tomó la foto y el TREASURE ISLAND a 2km. Para no ser el PIXEL 6 PRO con una cámara telefoto adiciona y más zoom óptico… el PIXEL 6 hace un excelente trabajo. La definición y el hecho de que podamos leer lo que a esta distancia te dice que la cámara está haciendo bien su trabajo.

** Te puede interesar conocer nuestro blog donde hablamos de nuestro lanzamiento «Datlas Academy»

5) Sobre la cámara delantera, sólo puedo decir que toma unas selfies que hacen ver decente a cualquiera. Tiene 8 mega pixeles, y con buena luz las tomas parecen de milagro. A pesar de tener situaciones de contraste donde hay luz y sombras.

6) Finalmente, Un editor de fotografía de envidia. El PIXEL 6 hace mimica de muchos efectos del «photoshop», pero todo en pocos segundos.

¿Qué opinas del PIXEL? Si eres usuario de ANDROID o IOS te gustaría tenerlo. Continua la conversación y revisa todas las especificaciones en esta página. A nosotros nos impresiona el poder del nuevo chip y estamos emocionados de esta nueva ruta que la compañía GOOGLE ha tomado.

Recuerda suscribirte en nuestro podcast «Café de Datos» y en «Datlas Academy» para aprender de analítica y transformación digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

¿Quiénes y por qué ganaron el PREMIO NOBEL de economía 2021? – Investigaciones Datlas

Es bien sabido que la economía es una ciencia muy transversal, tengamos o no un perfil matemático/financiero, los temas como el salario mínimo, la educación, e inmigración nos afectan a todos por el simple hecho de formar parte de la sociedad. Dicho esto, tiene sentido que sea cuando menos interesante los hallazgos recientes en economía más impactantes dignos de un Premio Nobel. Aquí entérate quienes ganaron el premio de este año y porque.

El primer galardonado es David Carl, un economista laboral canadiense-estadounidense y profesor de economía en la Universidad de California, Berkeley. Utilizando experimentos naturales analizó el salario mínimo, la educación, e inmigración en el mercado laboral.

Por el otro lado, Joshua D. Angrist, un economista israelí-estadounidense y profesor de economía en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, junto con Guido W. Imbens, un economista holandés-estadounidense y profesor de economía en la Universidad de Stanford, aportaron a la manera en que podemos percibir la causalidad de experimentos naturales.

¿En qué consistían sus trabajos y por qué son tan relevantes?

El salario mínimo reduce el empleo? Un caso de estudio de California, 1978-89

Por parte del trabajo de David Carl, el tema central es observar el cambio en el estado de california al aplicarse la ley que incrimentaría el salario mínimo de 3.35 a 4.25 USD. Lo más interesante de este tema, es que según la teoría clásica de economía, mientras más se aumente el salario mínimo, más crecerá el desempleo, debido a que no se podrá contratar a tanta gente con salarios tan altos.

Esta última lógica hace sentido ¿No?, pues, depende. El catedrático de la Universidad de Berkeley estuvo en Madrid hace unas semanas para recoger el Premio Fronteras del Conocimiento que le otorgó la Fundación BBVA, ahí, argumentó que a pesar de que el salario de los peor pagados no ha crecido en los últimos 15 años, la ganancia se redistribuye cada vez más hacia el 10% con más ingresos del país.

De vuelta al trabajo ganador, Carl menciona en el mismo trabajo que no basta con observar al estado de california antes y después de que se le aplique la ley de aumento al salario mínimo, como buen experimento natural, es necesario un grupo de control donde cumpla características muy parecidas a California, pero que no haya tenido un aumento en su salario mínimo, (en este caso Arizona, Florida, Georgia, Nuevo México, y Dallas).

Después de observar los salarios en los diferentes estados para las diferentes categorías según el sexo, edad, horas trabajadas, y etnia. Carl divide los porcentajes en aquellos que ganan menos que 3.5 USD, de 3.5 a 4.25 USD, y aquellos que ganan más del salario mínimo.

De acuerdo a los datos recabados durante aquellos años, las personas que tenían un salario menor al salario mínimo siguen un comportamiento prácticamente igual en el estado de California y los estados del grupo control, mientras que las personas que tuvieron un salario entre el viejo y nuevo salario mínimo se reducieron con el tiempo considerablemente en el estado de California.

Estos datos a simple vista parecieran darnos la respuesta, si al subir el salario ahora hay menos personas que ganan entre el salario viejo y nuevo, eso quiere decir que hay menos empleados y por lo tanto un mayor desempleo ¿No?, pues NO. En economía nos gusta usar el término CETERIS PARIBUS (un cambio a la vez), el tener conclusiones como estas observando una variable es erroneo, porque no estamos viendo la imagen completa, hay muchas cosas que pudieron afectar al que la gente empleada ya no tenga esos salarios.

LIES, DAMNED LIES AND THE MAINSTREAM MEDIA – DON'T BE FOOLED - SOLIDARITY  SCOTLAND

La metodología abordada por el trabajo es observar la variable del desempleo para las diferentes categorías, y mediante el método diferencias en diferencias, se busca una diferencia estadísticamente significativa del desempleo directamente en esos años gracias al aumento del salario.

Sin importar la edad, educación, sexo, y etnia. La estadística nos muestra que no existe una diferencia significativa en el desempleo al aumentar el salario, pero esto no quiere decir que la teoría clásica esté completamente mal, y lo abordaremos un poco más con el útlimo trabajo.

Identificaciones de efectos causales usando variables instrumentales

Para este segundo y último trabajo vale la pena hacer un punto y aparte y recordar que la economía no es una ciencia exacta, es una ciencia social, y como tal al observar datos como los siniestros del área metropolitana de mty y querer obtener inferencias como economistas, no producimos más choques para ver si nuestras hipótesis son ciertas, simplemente esperamos a que sucedan los eventos naturalmente y concluímos si acertamos o no.

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Lo primero que uno pensaría al momento de querer hacer conclusiones de las variables que pueden producir choques en mty, es que no podemos hacer que un grupo de personas choque y otro no. Gracias al trabajo de Joshua y Guido, tenemos la noción de que no basta con solo argumentar los trabajos en economía comparando nuestras variables de interés con los grupos de control (California y sus estados control), si no, en las variables que pueden afectar al salario en un estado en específico pero que no afectan otros estados (variables instrumentales).

Este último trabajo aporta en su mayoría a un descubrimiento metodológico, el cuantificar las medidas de impacto de un fenómeno que aunque se produzca naturalmente, puede ser afectado por otras variables que no estamos viendo en la imagen completa, y ahora se puede cuantificar esas variables. Como podemos observar, ambos trabajos se complementan entre sí, sin necesariamente refutar la teoría económica del pasado, pues no necesariamente los trabajos ajenos a este están mal, simplemente sin necesariamente trabajar con experimentos aleatorios, se pueden explicar una causalidad con experimentos naturales.

Hasta aqui la columna de hoy ¿Ya conocías estos trabajos o metodologías? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más de Economía y Ciencia de Datos en Datlas Academy.

Equipo Datlas

Fuentes:

Entrevista con David Carl https://elpais.com/economia/2015/07/26/actualidad/1437936380_722077.html

Información del nobel de economía 2021. https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2021/press-release/

Trabajo: El salario mínimo reduce el empleo? Un caso de estudio de California, 1978-89. Card, D. (1992). Do minimum wages reduce employment? A case study of California, 1987–89. ILR Review46(1), 38-54.

Trabajo: Identificaciones de efectos causales usando variables instrumentales. Angrist, J. D., Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (1996). Identification of causal effects using instrumental variables. Journal of the American statistical Association91(434), 444-455.

Las «soft-skills» más necesarias para ser exitosos en el mundo de las tecnologías –

De acuerdo al Instituto de estudios d la Universidad de Stanford y Carnegie-Mellon «75% del éxito de largo plazo en un empleo depende de habilidades interpersonales y sólo 25% en conocimiento técnico. De acuerdo a la Universidad de Harvard «85% del éxito en un empleo proviene de tener bien desarrolladas las habilidades blandas (soft-skills) e interpersonales.

En esta columna enfatizaremos la importancia de las habilidades blandas en carreras profesionales alrededor de la tecnología.

Te graduaste y/o capacitaste en TI, trabajas y ¿Qué te espera?

((Leamos a @catalinmpit que nos habla de su realidad))

Y es que la mayoría de las veces nos capacitan para programar, pero realmente un gran porcentaje del tiempo se pasa resolviendo problemas lógicos y de eficiencia. Y bueno, por qué no, distintas dinámicas de inspiración para esos problemas: Googleos, Cafés, charlas con colegas, entre otros… hasta que «por iluminación» la respuesta al problema llega.

Detrás de todo esto, hay muchas habilidades blandas. Entre líneas, este mensaje nos dice que tenemos que ser capaces no sólo de lo que define tu puesto «Ingenier@s de Sistemas == Codear» , sino también detrabajar en equipo. Y por qué no traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.

**También puedes leer «Estas son las habilidades que l@s ciudadan@s del futuro necesitarán: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/08/15/las-habilidades-que-ciudadanos-necesitaran-en-el-futuro-investigacion-datlas/

Las habilidades blandas (soft skills) más demandadas

De acuerdo al WEF (World Economic Forum) estas son las habilidades suaves más demandadas:

  1. Inteligencia emocional: ¿Cómo manejas tus emociones? Sobre todo en períodos de urgencia y alto estrés
  2. Resolución de problemas: ¿Cómo estructuras una resolución de problemas y logras mostrar evidencia a tus colegas? Hablar en idioma especializado no siempre es la mejor solución para los colegas de negocios
  3. Pensamiento Crítico: ¿Cómo proponer nuevos retos y perspectivas diferenciadas en las direcciones que se siguen en la organización? Esto con el propósito de ampliar panoramas y no de entorpecer los procesos activos
  4. Toma de decisiones: ¿Cómo mostrar resiliencia y responsabilidad en la toma de decisiones? Cuando el equipo toma una decisión y no estuve de acuerdo muestro una actitud de soporte porque fue la dirección que mi equipo planteó que siguiéramos. En ese sentido no me vuelvo un «profeta del pasado» restregando que debimos de haber ido en la otra dirección, sino muestras capacidades de aprendizaje colectivo
  5. Creatividad: ¿Puedo pensar fuera de las formas tradicionales? Generar ideas productivas con la adopción de nuevas herramientas y habilitando los pronunciamientos estratégicos de la compañía
  6. Orientación de servicio: ¿Cómo soy empático con las necesidades, sentido de urgencia y agendas del resto de mi equipo? En ese sentido vuelvo alguien que agrega valor a la organización no sólo por mi trabajo individual sino por mis aportaciones al colectivo
  7. Sociabilidad: ¿En qué medida identifico dónde construir una relación y busco generar incentivos positivos que la refuercen? En muchos casos la gente que más rápido avanza a las organizaciones es la que tiene más desarrollada esta habilidad
  8. Negociación: ¿Logro encontrar puntos intermedios en disputas donde distintas partes se lleven una versión de triunfo?
  9. Colaboración: ¿Cómo gestionar a otros miembros del equipo y mostrar liderazgo cuidando su desarrollo profesional?
  10. Flexibilidad: ¿En un entorno tan cambiante cómo soy flexible a los cambios de dirección y los adoptos como nuevas oportunidades?

**También te puede interesar nuestro blog: SISTEMA ILUO para nivelar habilidades en los distintos roles de tus equipos

Otro gran mensaje en relación a estas y otras habilidades lo podemos aprender de SUE SIGEL en esta conferencia que impartió en STANFORD

El gran mensaje es incrementar nuestra «Noción de empatía» en la oficina. No olvides este mensaje si quieres encontrar una motivación o punto de partida para desarrollar estas habilidades. No se trata de sonreírle a todos a diario o llevarles el café. Es más complejo que ello, pero ya identificando tu agenda de habilidades suaves será cuestión de tiempo para que las desarrolles, aprendas de algunos colegas y crezcas en tu futuro.

Continúa la conversación y te invitamos a que nos menciones tus habilidades blandas más relevantes en @DatlasMX .

Y si quieres seguir creciendo en conocimientos suscríbete gratuitamente a www.datlasacademy.com en donde por lanzamiento tenemos 3 cursos gratis para los suscritos

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Equipo Datlas –

Keep it weird

Fuentes:

Dimensionando la industria de «Analítica de datos e Inteligencia Artificial» 2021 – Investigación Datlas

Nuevamente es el año 2021 y el ecosistema de la industria de productos-servicios de analítica de datos e inteligencia artificial se expande. Hace 2 años promovimos la publicación de matttruck.com quien dimensiona período a período el tamaño de la industria y sus distintos nichos.

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

** Revisa la edición del 2020: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/02/04/dimensionando-industria-analitica-datlas/

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y varías sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Este nicho contempla todo lo que tiene que ver con: Almacenaje, almacenaje distribuido, lago de datos, similares de almacenaje de bases de datos, herramientas para ETL, integraciones de datos, gobernanza de información, monitoreo de indicadores, entre otros.

2) Analítica y Machine Learning(ML)

Esto contempla todas las plataformas de inteligenica de negocios, visualización de datos, plataformas de analistas de datos, anlítica aumentada, catálogos, analytics de logs, búsqueda de información, entre otros.

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este grupo tiene como subgrupos los sistemas de documentación tipo «Notebook», plataformas de ciencia de datos, plataformas de ciencia de datos, etiquetado y generación de información, construcción de modelos, visión computacional, procesamiento de lenguaje computacional, sistemas conversacionales, hardware, entre otros.

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

Aplicaciones para empresa como marketing b2c, marketing b2b, ventas, experiencia del cliente, capital humano, legal, finanzas, automatización, seguridad. Otro tipo de aplicaciones como de educación, ciencias, inmobiliarias, finanzas, seguros, transportación, agricultura, entre otros.

5) Open source – Fuentes abiertas

Todo lo relacionado a fuentes abiertas (Y la mayoría gratuitas y con comunidades activas abonando). Como por ejemplo: Frameworks de trabajo, formatos, consultas tipo «query», bases de datos, orquestación, deep learning, colaboración, seguridad, entre otros.

6) Fuentes de Datos y APIs

Fuentes de datos como mercados de información, datos económicos, del aire, del espacio de mares, inteligencia geográfica, entre otros.

7) Más recursos de datos

Finalmente los recursos de datos que integran otros servicios de datos, escuelas e incubadoras y de investigación.

De la misma fuente, generaron un índice de compañías que más han levantado capital.

En ese sentido, varias de las compañías del ecosistema han mostrado fondeos impresionante ayudando a complementar el mensaje de lo vigorizante que es este tipo de industrias y el crecimiento que ha tenido.

¿Habías pensado que la industria de analítica de datos e inteligencia artificial era tan grande? ¿Sería interesante ver este tipo de dimensionamientos para Latinoamérica o Iberoamérica? Continúa la conversación en @DatlasMX.

Aprende más consultando nuestro DataPlaybook en línea y revisando DatlasAcademy (www.datlasacademy.com)

Fuente original para realizar esta columna: https://mattturck.com/

Equipo Datlas

– Keep it weird –

LANZAMIENTO DATA PLAYBOOK IV: 2 Caras de la Ciencia de Datos – Ecosistemas Datlas

En Datlas llevamos más de 5 años generando contenido para la comunidad. Comenzamos con este blog donde en más de 300 columnas hemos documentado temas de ciencia de datos y transformación digital. Continuamos con el podcast «Café de Datos» donde acumulamos más de 60 horas de diálogos con expertas y expertos de industria. Todo esto lo integramos en la nueva plataforma de conocimiento Datlas Academy. Y justo en la víspera de este lanzamiento abrimos punta con la nueva edición de «Data Playbook Vol. IV».

Lanzamiento

Hemos abierto en nuestro sitio web y cargado en PDF (dentro de nuestro marketplace) el nuevo Data Playbook IV titulado «Dos Caras de la ciencia de datos». Esto con la motivación de mostrar el potencial de la analítica de la mano de un uso responsable y las precauciones que hay que integrar al aprendizaje de la materia para que no se vuelva una amenaza a la sociedad.

Comenzamos el texto remontándonos a la historia de las telecomunicaciones para llevar a los lectores a la reflexión sobre las denominadas “Smart cities” con sofisticados sistemas que pueden identificar en segundos a cualquier ciudadano.

Desde las conversaciones del equipo Datlas, con nuestros aliados, clientes y expertos invitados al podcast “Café de Datos” reflexionamos que el rigor en el campo de la analítica irá incrementando. Tendremos que considerar nuevos mecanismos para identificar impostores o profesionales con malas prácticas. Así mismo, usando como pivote de nuestras observaciones los famosos documentales de “Netflix” que han ayudado a incrementar la sensibilidad de la audiencia a la protección de datos personales y el uso responsable de las redes sociales, compartimos las que consideramos las mejores prácticas para los cuidados de datos personales.

En el texto también sugerimos a instituciones públicas liberar algunas bases de datos haciendo hincapié en el movimiento de “gobierno abierto y transparente” para que más datos de nuestras comunidades puedan ser explorados por científicos de datos independientes. Finalmente, no dejamos de lado la época transformacional y la digitalización que ha impulsado la pandemia. Presentamos los casos para transformar crisis en oportunidades. También invitamos a revisar a las crisis, no tanto desde la causa, sino hacia la consecuencia con la metáfora del “efecto dominó”.

Este documento (Data Playbook IV) recopila los aprendizajes más importantes que hemos tenido como startup en  Datlas durante el último año. Cumpliendo con nuestra filosofía, te lo compartimos para que puedas aprovecharlo al máximo y nos ayudes a continuar impulsando la ciencia de datos en LATAM. No te detengas y compártelo a más gente para que conozca de estos temas.

Este lanzamiento es especial para los fanáticos que descargaron «Ciencia de Datos a la Mexicana». Gracias de verdad a todas las personas que se han tomado el tiempo de revisarlo, ha sido todo un éxito y nos motiva a continuar en esta ruta. Además puedes continuar consultando nuestros otras ediciones en nuestro marketplace . Todos de manera gratuita por tiempo limitado.

Conoce más de Datlas Academy

En este documento reforzamos el mensaje de nuestro lanzamiento de una plataforma de educación sobre analítica y transformación digital.

Recordando que para los primeros usuarios ya están en vivo 3 cursos sobre storytelling de datos, definición de KPIs e introducción a la ciencia de datos.

Hasta aquí la columna de hoy, continua con la conversación revisando nuestro contenido en redes y participa con tus comentarios en @DatlasMX.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

El Lanzamiento de Datlas Academy está casi listo – STARTUP DATLAS

Las startups-scaleups no podemos estar orientadas a un sólo productos y/o servicios. No ensamblas un equipo de emprendedores cargados de innovación y experimentación para solamente hacer «una cosa». Si bien este argumento es muy debatible, la nueva ola de startups está pensando en orientar sus inversiones y tiempos al desarrollo de ecosistemas.

En este Norte y a la luz de la integración de un ecosistema de analítica y transformación digital en esta columna detallaremos los primeros pasos que estamos haciendo en Datlas para la formación de un ecosistema que lleva ya en piloto 6 meses operando de manera muy exitosa.

¿Qué significa pensar en ecosistemas?

Les contaré una historia. Hace tiempo comencé a correr y me pareció bastante más estimulante hacerlo mientras escuchaba música y/o podcast. En ese sentido me suscribí a #spotify para conectarme a contenido de muy buena calidad. Sin embargo al momento mis audífonos inalámbricos ya estaban obsoletos y fallaban. Fue entonces cuando busqué opciones y , a pesar de ser usuario Android, di con los Airpods de la marca APPLE.

Habitualmente, si eres un usuario de IPHONE, serían tu primera opción. Si eras como yo, de ANDROID, ni lo pensarías. Pero tras un par de sesiones de ejercicio quedé fascinado con su tecnología «noise-cancelling», portabilidad y diseño. En 28 años no había adquirido ningún equipo de la marca de la manzana hasta ese momento.

Me encontré después en la necesidad de adquirir un nuevo equipo smartphone de trabajo y bajo una lógica similar adquirí un Iphone. Era genial la sincronización y la facilidad de uso de los audífonos. Mi experiencia con la marca de la manzana parecía que mejoraba por cada artículo de su ecosistema que obtenía.

Finalmente, quise agregar y regalarme de cumpleaños un reloj inteligente de la misma marca. Y lo que les puedo contar es que la experiencia de los 3 aparatos mejoro considerablemente.

¿A dónde quiero ir con todo esto? Aunque sea un ejemplo a veces trillado, APPLE ha generado líneas de ingreso alrededor de formar un ecosistema en donde cada nuevo lanzamiento representa un valor agregado a la experiencia global de marca ¿Será posible trabajar en algo similar cuándo hablamos de una startup de analytics cómo Datlas?

¿Cuál es el ecosistema de Datlas?

En realidad en Datlas entendimos que muchas organizaciones están encima de la ola de la «transformación digital » y esto no sólo ocurre adquiriendo nuevas tecnologías y/o plataformas de analítica. En realidad la base de la transformación es el capital humano y durante los últimos 5 años hemos recibido invitaciones a impartir conferencias, cátedras y webinars con nuestros clientes para impulsar a mayor nivel la conversación de digitalización en los equipos internos.

Con esta misma motivación y para regresarle un poco a las comunidades que nos han visto crecer decidimos continuar impulsando este «Blog Datlas» y nuestro podcast «Café de Datos». En donde hemos atraído audiencias de cientos de miles de personas que están pivoteando algunos aspectos de su carrera hacia la analítica y transformación digital.

En este sentido, iniciamos este año en etapa ALFA www.datlasacademy.com un experimento de plataforma en línea con mucho del contenido exclusivo que hemos desarrollado. De la mano con esto «pitcheamos» a algunos aliados la idea, confiaron en nosotros y decimos tomárnoslo más en serio.

Lanzamiento de Datlas Academy

Datlas Academy es una comunidad de aprendizaje habilitada por una plataforma digital de educación para capacitar jóvenes y ejecutivos que buscan actualizarse en conocimientos prácticos de transformación digital y tecnologías vigentes en LATAM de alto valor agregado

•Es una plataforma donde expertos pueden preparar y desarrollar cursos en línea para monetizar su conocimiento

•Es una plataforma donde expertos pueden preparar y desarrollar cursos en línea para monetizar su conocimiento

•Con programas en español preparados de manera didáctica y con talleres que presentan ejemplos de uso de herramientas

•Para instituciones y organizaciones el contenido puede darle más valor a su membresía

Una comunidad con 3 tipos de usuarios

1) Maestros

2) Alumnos

3) Instituciones

Alianzas con organizaciones e instituciones para enfocar aprendizaje de transformación digital y analítica en su gestión del cambio organizacional.

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Hasta aqui la columna de hoy. Síguenos en redes @DatlasMX para conocer más de nuestros lanzamientos del 2021.

Nota especial: Agradecemos infinitamente a las marcas, aliados y a nuestro equipo de desarrollo en Datlas que han potencializado este lanzamiento para que salga en tiempo y forma.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

HACKMTY Digital y reto Datlas «Predictor de Choques y Siniestros», aqui los ganadores… – Datlas Ecosistemas

Un hackathon es un término usado en las comunidades de «hackers» o programadores para referirse a un encuentro cuyo objetivo es desarrollar nuevas ideas en poco tiempo. Pueden durar desde un par de horas hasta un par de semanas. En la época contemporánea, se han utilizado para generar ideas que terminen en MVP (productos mínimos viables o prototipos) que resuelvan retos sociales y económicos.

El #HackMTY es un evento organizado por el TECNOLÓGICO DE MONTERREY y es reconocido como el «hackathon» más grande de México enfocado para estudiantes que buscan un grado de licenciatura (donde están las ingenierías) y maestría.  El evento está abierto a la comunidad TEC DE MTY y estudiantil. En esta ocasión se realizó el evento de manera digital.Aqui puedes ver su instagram para que conozcas un poco más.

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El pasado fin de semana, 24 horas contadas del mediodía del sábado 29 de Agosto a las 12:00pm del domingo 30 de Agosto del 2020 se llevó un hackathon donde desde Datlas participamos postulando un reto y siendo patrocinadores. En esta columna documentaremos cómo vivimos el evento y los resultados obtenidos

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Como empresas participantes existe la figura de «sponsors» y la de «sponsors que publican retos». En esta ocasión nosotros publicamos el reto «Desarrollar un sistema de predicción de choques y siniestros de vehículos para Nuevo León, México». La explicación del reto se encuentra en el siguiente video

La gestión del evento y comunicación se realizó en un canal de DISCORD poblado con más de 300 participantes, jueves y empresas sponsors. Nos organizaron generando canales para cada uno de las empresas que postulamos un reto y finalmente los participantes seleccionaban en qué reto querían participar. Este reto era el que de manera preponderante, buscaba soluciones de ciencia de datos.

Una vez que los equipos se suscribieron a los retos, por nuestra parte les compartimos unas sencillas guías y bases de datos para que se pusieran a trabajar. Más tarde alrededor de las 4:30pm desarrollamos un workshop en donde compartimos algunos tips sobre qué orientación podrían darle al reto. Aqui la presentación:

Las ligas a los mapas de ejemplo son:

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Lo que transmitimos en este taller y que buscamos sensibilizar a los participantes es que este reto tiene el objetivo de desarrollar análisis, modelos predictivos y prescriptivos que puedan impulsar sugerencias para 2 públicos:

1) Gobierno: para impulsar mejores a las vialidades y mejoras al patrullaje de tránsito

2) Empresas aseguradoras: para mejorar sus niveles de servicio ubicando a sus ajustadores más cerca de las zonas donde potencialmente ocurrirá un choque

Después de este breve taller resolvimos algunas dudas y orientaciones que nos hicieron llegar a nuestro canal para pasar al día domingo esperando las premiaciones. Este día a mediodía era cuando los equipos se preparaban para hacer sus presentaciones estelares a los jurados del HACKMTY y a los postuladores del reto para ser calificados y competir por los primeros lugares.

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Desde Datlas, los criterios que usamos para calificar fueron los siguientes:

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La presentación de los participantes estuvo increíble. Los equipos trabajaron arduamente durante 24 horas y su esfuerzo dio frutos. Realmente quedamos impresionados con el componente social que los participantes agregaron y las técnicas de ciencia de datos que mostraron. Aqui una breve reseña de algunos de los participantes:

Finalmente, como ganadores internos:

  • Mención honorifica para el equipo ENIGMA, quienes los integrantes son estudiantes de la maestría en ciencia de datos, por haber integrado y considerado la mayor cantidad de información contextual en su modelo de una manera eficaz
  • Como ganadores del reto tuvimos al equipo ALPHA TAURI quienes documentaron su proyecto en este repositorio de GITHUB y su plataforma aqui

Estamos muy contentos porque estos participantes del reto terminaron en el TOP TEN GLOBAL del HACKMTY , por lo que participaron por los primeros lugares del evento en el pitch final.

Felicitamos primeramente a los organizadores que hicieron posible el evento. Agradecemos la invitación y esperamos el siguiente año más sponsors se sumen con entusiasmo porque de verdad esta es una de las mejores formas de inyectar consciencia social e innovación en generaciones que se están preparando para salir al mundo profesional.

Top ten y ganador del reto (Video): AlPHA TAURI

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Equipo Datlas

– Keep it weird –

Dimensionando la industria de «Analítica de datos e Inteligencia Artificial» 2019-2020 – Investigación Datlas

¿Cuántas empresas de analítica de datos existen? ¿En qué industrias están participando? ¿Quién está desarrollando Inteligencia Artificial? Hoy hablaremos del mapa de mercado desarrollado por «Firstmark»  (@matttruck). Desde Datlas, startup mexicana de analytics, dedicamos esta columna a profundizando en el dimensionamiento y la clasificación de la industria completa de analítica de datos e inteligencia artificial.

Mapa completo de industria al 2019

2019_Matt_Turck_Big_Data_Landscape_Final_Datlas
Descarga aqui: https://cloudup.com/ck5aIRPKNuU

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y 82 sub-industrias para la industria de «datos» (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Abrir una empresa de analítica de datos y de tecnología hace 20 años tenía como 80% del presupuesto dedicado a infraestructura. Comprar potentes procesadores y sobre todo capacidad de almacenaje físico. Sin embargo, en los últimos 10 años ha ido en incremento los oferentes de poder de cómputo distribuido y almacenaje por nube.

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2) Analítica y Machine Learning(ML)

¿Tableau? ¿Power BI? ¿Watson? la mayoría de sus servicios corporativos pertenecen a la vertical de la subindustria de analítica y ML.  En estas plataformas es posible encontrar soluciones para convertir datos en algoritmos o visualizaciones y así mismo en ventajas comparativas para una empresa.

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3) Aplicaciones con enfoque a empresa

Hay otro segmento de soluciones prediseñadas donde participan las tecnologías de analítica de nicho. Soluciones para gobierno, industria inmobiliaria o financiera son alguno de los ejemplos de empresas que han generado soluciones tan específicas como para atender un nicho. Estas startups buscan como estrategia ser tan importante en la industria que se acerque algun gigante como IBM, Microsoft o Palantir para adquirir su participación en la industria.

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4) Analítica de infraestructura cruzada

Son compañías que desarrollan diversas plataformas suficientemente robustas como para adaptarse a distintas industrias. En su mayoría podemos entender estos desarrollo como empresas que buscan generar ecosistemas más que productos o servicios.

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5) Open source – Fuentes abiertas

Hay otro segmento de compañías, organizaciones y desarrolladores independientes que son fieles creyentes del «open source». Esto hace referencia a los aplicativos que son gratuitos y mejorados por la comunidad que los utiliza. Aunque pareciera que no hay incentivos, casos de éxito como R, Hadoop o Linux , que son Open-source, son impulsores de cambios y mejoras en las industrias de manera significativa.

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6) Fuentes de Datos y APIs

Los modelos de analítica y Big data requieren datos listos para ser consumidos. Es decir limpios, estructurados y actualizados. En este sentido hay una serie de empresas de fuentes de datos que se han encargado de desarrollar APIs o carreteras directas a fuentes de datos de valor.  Este es el caso, sobre todo, de aplicaciones móviles que recopilan datos de usuarios y como modelo de negocio comercializan esos datos.

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Si quieres conocer más de este tema te puede interesar ¿Cómo funciona Location intelligence? el blog donde explicamos este tema a detalle

7) Más recursos de datos

Finalmente otros recursos de datos como las escuelas, incubadoras, centros de investigación o plataformas de retos de datos como Kaggle. Sin restarle importancia (Consideremos que Google ha adquirido un par de estas empresas), continua el incremento y las empresas que quieren ganar nombre desde verticales más tradicionales como consultoría, educación o desarrollo de patentes/algoritmos propietarios.

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¿Qué opinas del tamaño de la industria? ¿Te imaginabas? Hasta aqui la columna de hoy si te gustó el contenido recuerda compartir y aprovecha nuestros descuentos en el MARKETPLACE DE DATLAS.

***BONUS 8 de Enero 2020*** CB Insights libera un reporte de Tendencias en Inteligencia Artificial donde estructuran las iniciativas de «Alphabet». Parece que ellos están entendiendo como ir capturando la industria desde distintas empresas.

Alphabet_CB_Insights_KEY_AI_Initiatives_Google

 

Equipo Datlas

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