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.

Te invitamos a suscribirte dentro del mes de Septiembre para ser de las y los primeros con acceso a esta plataforma. Obtendrás de manera gratuita 3 cursos de bienvenida: 1) Storytelling de Datos ; 2) Introducción a la Ciencia de Datos y 3) Definición de KPIs para tu organización. Regístrate en www.datlasacademy.com

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 –

Fin de Temporada Podcast Café de Datos – Invitado estrella… – Ecosistemas Datlas

«Una de las cosas críticas en esta crisis que hemos estado tratando de superar … es que tenemos que tirar el libro de reglas. Nunca hemos visto este tipo de crisis en nuestras vidas » Ana Botin,Presidente Ejecutivo Santander.

18. Fin de Temporada 1 - Understanding the world around us with location analytics

Con gusto compartimos que llegamos al fin de la primer temporada de «Café de Datos». Y así como nuestros capítulos de invitados, lo cerramos a lo grande con un especialista en cartografía y análisis de ubicación: Sasha Trubetskoy.

Sasha es originario de «North Virginia» en  Estados Unidos. Estudió Estadística en la Universidad de Chicago. Su principal especialidad es comunicar datos y análisis a partir de mapas. Impulsando proyectos independientes como mapas de «nieve», de iphone vs. android o históricos ha llegado acompañada de fama en redes sociales. Actualmente es consultor independiente y socio en Kartographia, empresa de análisis de datos.

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Desde Datlas, nos entusiasmo mucho invitar a Sasha al podcast y preguntarle sobre su desarrollo profesional, qué hace un cartógrafo en el 2020 y qué piensa del futuro de la analítica en 30 años. Este episodio le podrá ser de utilidad a quienes estén decidiendo cómo formar su carrera en analítica o estén evaluando darle un giro a su profesión para enfocarse a la generación y comunicación con datos. Han acudido personas a nosotros con estas inquietudes en la época del COVID-19 y nos parece un buen punto de partida para inspirar su decisión.

Este es el primer episodio que generamos en idioma inglés (rompimos las reglas). Notarán que no es nuestro primer idioma, pero hicimos el esfuerzo para traerles contenido de calidad.

Una síntesis de las preguntas qué revisamos en este episodio

o Introducción con Sasha: ¿Puede contarnos sobre su trayectoria profesional (académica, publicaciones y cursos favoritos). ¿Qué hay de tus pasatiempos? ¿Qué temas prefieres para leer?

o Entonces, ¿Qué pasa con tu título profesional (Estadística en Universidad de Chicago), cómo es el antes y el después con respecto a su conocimiento de análisis de datos?

o ¿Crees que un título como el que tomas te da una ventaja en el campo del análisis de datos?

o En este momento, ¿Cuál es tu «Caja de herramientas» preferida para analizar datos y también para hacer estos impresionantes mapas?

o Menciona estadísticas, ¿Puede especificar sobre el uso de estadísticas en los desafíos que resuelve ahora como profesional?

o Además, como cartógrafo, fusiona sus capacidades de análisis con mapas. ¿Puedes dar más detalles sobre el proyecto de mapas de Android e IOS?

o Hablemos de análisis de ubicación(«Location Analytics»). En este momento, es como el santo grial en análisis. Entonces, en tus palabras, ¿Cómo podemos definirlo?

o Con respecto a la analítica descriptiva y predictiva. ¿Cuáles son algunos ejemplos en los que podemos aprovechar el análisis de ubicación en lugar de, por ejemplo, simplemente usar una hoja de cálculo?

o Entonces, imagino que existen algunos desafíos al trabajar con el análisis de ubicación. Por un lado, necesita un atributo de ubicación para cada registro, como una coordenada, una dirección o algo similar. Por otro lado, debe poder utilizar los métodos estadísticos tradicionales para transformar estos datos en ideas. ¿Cuáles son los 3 desafíos principales cuando trabaja con este tipo de datos?

o Ejemplo de aplicaciones del mundo real de análisis de ubicación.

o En los últimos años ha habido muchos escándalos de privacidad como los de Cambridge Analytica o el gobierno siguiendo los caminos de las personas en disturbios con grandes datos. Estos eventos crean conciencia sobre el uso que las compañías le dan a nuestros datos. ¿Cuáles son las principales preocupaciones desde una perspectiva de ética que un analista debe tener cuando trabaja con análisis de ubicación?
o cierre.

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Hasta aqui el episodio de hoy, te invitamos a suscribirte a nuestra plataforma  y te invitamos a hacerlo también en nuestro podcast «Café de Datos». Te vas a pasar un buen rato y tenemos muchas sorpresar para la 2da temporada. Gracias a  los más de 3 mil escuchas de más de 10 países que nos han dado la oportunidad hasta ahora.

Equipo Datlas

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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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**Si te interesa conocer más de analítica de datos y Big data te invitamos a solicitar GRATIS el DATA PLAYBOOK Vol. II de DATLAS. Solicítalo aqui. **

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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.

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Equipo Datlas

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Valuador Inmobiliario ¿Cuánto cuesta? – Datlas Ecosistemas

**Este servicio actualmente está en migración a sitios web inmobiliarios. Sin embargo la documentación del caso de negocio es como funciona nuestras iniciativas de analítica como servicio. Si deseas conocer más contáctate a direccion@datlas.mx**

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

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

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

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

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

Introducimos DATLAS® Valuador Inmobiliario

¿Cómo funciona esta prueba de concepto?

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

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

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

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Preguntas frecuentes

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

Hasta aquí la columna de hoy, recuerda que puedes conocer sobre datos y analítica puedes escuchar nuestro podcast en:

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

Equipo Datlas

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

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»

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

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

Emprendimientos muchos, emprendedores pocos…

¡Buenas banda! Estamos de vuelta para compartir con ustedes una de las polémicas más interesantes que ha surgido a partir de nuestras últimas participaciones en foros de emprendimiento.

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Algunos de ustedes recordarán que estuvimos en Talent Night el pasado mayo y el que no recuerde lo invitamos a leer el blog de #DATLASenTN o a ver nuestro primer videoblog que resume nuestro viaje:

En fin, aunque por azares del destino no funcionó la presentación, ahí fue la primera vez que adoptamos este diagrama:

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Y resulta ser que muchas personas no lograron comprender el mensaje de fondo, así que aclaremos algunas cosas: #1: NO significa que los emprendedores sean «mejores» que los directores, administradores, etc. #2: NO significa que el técnico ignore la oportunidad o que los emprendedores no se centren en el proceso de negocio, etc.

El mensaje de fondo es que aunque existen un montón de oportunidades (emprendimientos) allá afuera y un montón de jóvenes y adultos auto proclamándose emprendedores, la realidad es que los verdaderos emprendedores son pocos.

Pero, profundicemos en el diagrama… la base de la pirámide representa al grueso de la población, una realidad que emana del sistema educativo que tiene nuestro país. ¿A qué nos referimos? Dado que es más «fácil» tener acceso a conocimientos técnicos, una mayor proporción de la población obtiene estos conocimientos y por ende se convierten en una masa crítica mayor. Este tipo de conocimientos forman en las personas (técnicos) una «lógica» centrada en una sola parte del proceso, es decir, se «especializan».

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En el segundo nivel encontramos a los administradores, que a diferencia de los técnicos, no se especializan en una parte del proceso, sino que se centran en el proceso como un todo. Ven la imagen desde lejos. De igual forma el hecho de que sean una menor proporción respecto a los técnicos es debido a que los conocimientos administrativos se obtienen a través de una carrera profesional; un grado de escolaridad poco común de alcanzar para la mayoría de la población de nuestro país.

Siguiendo la misma línea subimos al 3 nivel y encontramos a los directores. Este tipo de conocimientos se obtienen con posgrados, de ahí que sea una muestra más pequeña de la población. Lo que distingue a los directores es que son individuos centrados en la persona, es decir, en el equipo de trabajo que dirigen. A diferencia de los administradores, ven el proceso como un conjunto de personas, de personalidades que han de armonizar bajo su dirección. Por ello el director se centra, o debe centrarse, en las personas.

Y finalmente, en la cima, tenemos a los emprendedores. Y se lo que están pensando, entonces ¿los emprendedores estudian más que un posgrado? pues no precisamente, en realidad ninguno «tiene que estudiar», pero el acceso a los conocimientos necesarios para llegar a ser emprendedor es muuucho más «difícil» comparado con los necesarios para llegar a ser administrador, por ejemplo. De tal forma que el emprendedor se vuelve un «garbanzo de libra», como dicen los abuelos. El verdadero emprendedor es algo fuera de lo común y se distingue por el hecho de estar centrado en la oportunidad. Centrado de tal forma que no importa si hay o no hay capital, centrado de tal manera que es capaz de invitar a otros a formar parte del equipo para poder capitalizar esa oportunidad, centrado de tal suerte que dirige, administra y se especializa en cada paso del proceso.

Así que no nos mal entiendan. Como dijo el legendario boxeador Muhammad Ali: «los pájaros vuelan, los peces nadan, yo noqueo personas. Es mi naturaleza». De la misma manera los directores están hechos para dirigir y encuentran su plenitud en ello, igual que los emprendedores encuentran su camino tras una oportunidad. Necesitamos de cada uno para equilibrar el mundo, cada quien su «naturaleza».

Escucha nuestro podcast «Café de Datos» para seguir aprendiendo de emprendimiento.

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Así que ya saben, cuando nos vean presentando este diagrama, permítanos explicarlo antes de tirar los tomates jaja… ¡Gracias! y ¡Hasta la próxima!

Equipo Datlas

-Keep it weird-