Así se vivió el lanzamiento del BARÓMETRO COMIR ft. DATLAS en el CNIR 2022 ( Congreso Nacional de la Industria de Reuniones) – Ecosistemas Datlas

Las cámaras de industrias, aunque son atípicas para la mayoría de startups, son principales impulsores de los negocios en las sociedades modernas. No es la excepción cuando hablamos de la «Industria de Reuniones» o MICE (Meetings, Incentives, Congress & Events). En pocas palabras todo lo que conlleva turismo vinculado a: Ferias, Convenciones, Exposiciones, Congresos, Seminarios y Viajes de Incentivos.

En México, la COMIR (Consejo Nacional de la Industria de Reuniones) es el consejo que reúne a las asociaciones más importantes de esta industria. Y la semana pasada, junto con Datlas, participamos en el marco del CNIR (Congreso Nacional de la Industria de Reuniones)

En esta columna te compartiremos todo lo que vivimos en este evento.

Sobre COMIR

COMIR es un consejo de consejos cuando de la industria de reuniones hablamos. Esto quiere decir que es una asociación que representa a gran parte de esa aportación del 1.2-1.5% del PIB en México que proviene de reuniones de ejecutivos, corporativos y organizaciones (MICE).

Esta industria es abundante de información, sin embargo llegar a ella puede ser costoso, confuso y necesitas cierto nivel de conocimiento para poder explotarla. Entre Datlas y COMIR hemos hecho mancuerna para poder sacar el mejor valor de los datos.

Imagen del Lanzamiento del Barómetro de la Industria de Reuniones.

Imagen del Primer Foro de Políticas Públicas de COMIR

Sobre CNIR

El CNIR es uno de los eventos más importantes que respalda COMIR. En este congreso de la industria de Reuniones fuimos convocados a compartir nuestro conocimiento sobre tableros y dashboards de análisis.

En este evento hubo más de 30 conferencias, programas educativos y más que nada un valioso networking en la industria en este resurgir tras la pandemia.

Sobre el Observatorio de la Industria de Reuniones

Desde hace tiempo, la OMT (Organización Mundial del Turismo) , propuso que las organizaciones con liderazgo y que aportan valor al Turismo deberán de comenzar a desarrollar observatorios turísticos.

Estos tienen como punto de partida monitorear y socializar la importancia del Turismo en distintas regiones del mundo. Así mismo brindar una trazabilidad oportunidad del momentum de la industria

Sobre el Barómetro de la Industria de Reuniones

El Barómetro de la industria de reuniones es una ventanilla única de información que integra una buena parte de los datos generados en la industria. Cuenta, en su versión 1.0, con 5 secciones:

  1. Economía de Reuniones
  2. Marco General de Reuniones
  3. Centros de Convenciones
  4. Monitoreo de Visitantes
  5. Relevancia del Destino
Fotografía en el evento de Lanzamiento con Gustavo Stauffer , líder de proyecto, y Pedro Vallejo de Datlas

Cierre

Hasta aqui la columna de hoy. En breve queríamos compartir esta experiencia que tuvimos sobre la versión 1.0 . De aqui en delante seguiremos desarrollando en conjunto a los líderes de industria esta iniciativa. Mantente al tanto en nuestras redes @DATLASMX

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Optimización de servicios a Domicilio en el sector de alimentos – Manuales DATLAS

Introducción

Durante la pandemia COVID-19, los restaurantes se convirtieron en uno de los giros de negocios más afectados. Desde un restaurante de 5 estrellas Michelin hasta el puesto de tacos de la esquina, cada establecimiento fue afectado en alguna manera.

Obligaron a los restaurantes a cerrar sus salones, de modo que las personas puedan ejercer el distanciamiento social y así como desacelerar la propagación del coronavirus. No obstante, en muchas zonas, los restaurantes pueden seguir operando al cubrir pedidos a través de los servicios para llevar y entrega a domicilio.

Para que los restaurantes sobrevivan a estos momentos difíciles, deben hacer todo lo que puedan para garantizar la eficiencia de sus procesos de alimentos para llevar y entrega a domicilio.

En el siguiente blog, compartiremos maneras para optimizar los servicios de entrega de restaurantes que se vieron afectados o que simplemente el modelo de negocio del restaurante es comida para llevar.

** Te puede interesar: Que es un GeoHash y para que sirve?

Diseño del Menú

Una de las primeras cosas que se debe hacer al planificar la entrega en línea es volver a redactar el menú.

Cuando se trata de menús en línea, tiene que haber mucho pragmatismo. Las preocupaciones como el cambio de temperatura y los derrames durante el viaje deben analizarse e incluso tener prioridad sobre cosas como la presentación. Dichos percances pueden hacer que los agentes de entrega toquen la comida para volver a empaquetarla. El empaque a prueba de manipulaciones es una solución, pero debe reforzarse creando un menú que viaje bien.

Cuando hayamos elegido entre 15 y 20 platos, podemos empezar a crear una oferta online atractiva, que incluya descripciones claras e imágenes de buena calidad.

No debemos olvidar incluir las modificaciones de productos, que permiten personalizar las comidas, por ejemplo, pasta sin gluten, sin sal, queso extra, etc.

Finalmente, definiremos nuestros precios basándonos en el costo de los alimentos, los gastos generales y los gastos de envío.

Perfeccionar el proceso de entrega

El servicio de entrega en sí debe ser impecable. Desde una aplicación o sitio web de pedidos sin problemas hasta una entrega rápida y eficiente en la puerta del cliente, cada paso del proceso debe funcionar como un reloj. La velocidad y la conveniencia son factores que definen cualquier servicio de entrega y estos no deben verse comprometidos en ningún momento.

Tener un sistema de seguimiento de entregas podría ser una ventaja en áreas como la optimización de rutas para los conductores, la actualización de entregas, la prueba de entrega, el mantenimiento y el estado del vehículo, la comunicación en tiempo real, la integración con otros sistemas de restaurantes, etc. Esto aumenta la transparencia, la responsabilidad, comunicación y productividad.

La entrega sin contacto está configurada para ganar mucha más prominencia con el tiempo, por lo que esta debe ser una implementación obligatoria. Las innovaciones tecnológicas como los drones y los robots también están dejando huella en este ámbito. Así que manténgase al día con todas las nuevas ofertas que podrían ayudar a mejorar el servicio de entrega de su restaurante.

Modelos de entregas

Hay ventajas y desventajas en la entrega interna, auto gestionada, y la entrega en colaboración de terceros. Si bien proporcionar nuestro propio servicio de entrega podría ofrecernos más control sobre todo el proceso, puede ser una inversión demasiado grande para muchos restaurantes. Por lo tanto, tenemos dos opciones:

Unirse a las plataformas o aplicaciones de Delivery, con las siguientes ventajas:

  • Gran visibilidad para tu negocio
  • Capta a nuevos clientes que no te conocían hasta ahora


Desarrollar nuestra propia aplicación de pedidos y fidelización de clientes, con las siguientes ventajas:

  • Reduce comisiones y asegura la rentabilidad.
  • Accede a los datos de tus clientes para fidelizarlos.
  • Mejora el soporte y la atención al cliente.

** También te podrá interesar: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/08/17/restaurantes-en-tiempos-de-rentas-altas-que-es-una-dark-kitchen-y-cuales-son-sus-factores-de-exito-datlas-investigacion/

Pagos sin contacto

El efectivo y las tarjetas de crédito, que requieren contacto superficial y el intercambio de mano a mano, que son una forma de transmisión del virus COVID-19. Y dadas las medidas de seguridad sanitarias, lo mejor sería evitar todo tipo de contacto con gente extraña.

Los pagos sin contacto como ApplePay y SamsungPay ya se usaban ampliamente antes de la pandemia. Pero los restaurantes aún deben estar al tanto de todos los nuevos desarrollos de pago sin contacto y buscar proporcionar un método de pago tan diverso como sea posible para los clientes que ordenan en línea.

También se debe desalentar las propinas en efectivo a los agentes de entrega y se debe instar a los clientes a adoptar nuevos métodos digitales. PayPal anunció recientemente un servicio de pago táctil a través de códigos QR. Esta podría ser una opción de propina sin contacto.

Si te interesa más sobre el podcast, lee la siguiente columna.

Marketing

Desde un punto de vista de marketing, los restaurantes deberían volver a adoptar un enfoque digital primero dando protagonismo a las tarjetas de regalo en línea, los programas de fidelización digital y las redes sociales. Los programas de fidelización se están volviendo más sofisticados en estos días. Por ejemplo, empresas de tecnología como Punchh han estado ofreciendo un programa de fidelización personalizado basado en inteligencia artificial eficaz para canales en línea y fuera de línea. Utilizan datos en tiempo real de reseñas en línea y convierten estos sentimientos de los clientes en métricas cuantificables para marketing personalizado y dirigido. Por lo tanto, los programas de lealtad digital se han vuelto altamente interactivos e intuitivos en estos días.

Durante el brote de coronavirus, las marcas adoptaron plataformas de redes sociales para transmitir actualizaciones e información, principalmente sobre cambios operativos. Esto también puede continuar en el futuro. Sin embargo, cualquier mensaje promocional y de marketing debe estar bien pensado, sin sonar demasiado sordo porque las personas recién saldrán de una crisis que fue agotadora tanto física como emocionalmente. Tener soluciones de entrega creativas y centradas en la comunidad también ayudará a las marcas a ganar terreno entre los clientes. Algunos ejemplos son:

  • Comunica en tu establecimiento que realizas entregas a domicilio.
  • Imprime flyers y repártelos por tu barrio.
  • Comunica el servicio a domicilio en tus redes sociales.
  • Cuando realices una entrega introduce un flyer animando a que valoren tu servicio en la plataforma de Delivery.
  • Cuantos más comentarios positivos recibas, mayor será tu número de pedidos.

En conclusión, la entrega en línea es el futuro definitivo, pero la optimización para la entrega solo en un mundo posterior a COVID-19 requiere una planificación previa exhaustiva y completa, al mismo tiempo que se tienen en cuenta las medidas de seguridad porque las experiencias del actual La situación sobrevivirá al COVID-19.

Hasta aqui la columna de hoy. Desde ahora podrás elevar el nivel de conversación en tu equipo de análisis. No olvides repasar los criterios para buenos proyectos y dimensionar el tiempo que nos toma llevar a los datos por todos su ciclos.

Equipo Datlas

DESDE GUADALAJARA,JALISCO – TALENT LAND 2022: EL REGRESO – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Esta semana (18 al 24 de Julio de 2022) tuvimos oportunidad de ser invitados a #TalentLand para compartir nuestro conocimiento en #DeveloperLand sobre Arquitectura de proyectos de #Dashboards. Tuvimos una grata experiencia y en este blog la buscamos compartir un poco de lo que vivimos

Sobre el evento TALENT LAND 2022

Se reúne anualmente (Interrumpido por PANDEMIA) una comunidad de talentos en educación, arte, emprendimiento y startups en la EXPO GUADALAJARA una vez al año para compartir conocimiento + conectar de manera profesional.

Dentro de DATLAS ya hemos tenido algunas experiencias en el paso. Desde que el evento era CAMPUS PARTY y con la transición a TALENT LAND lo hemos vivido al máximo

** Te puede interesar: CAMPUS PARTY 2017

Sobre la conferencia DATLAS

Fuimos contactados a inicios de año para participar de manera activa con una conferencia en el programa de developers (Desarrolladores o programadores) con una intervención sobre Dashboards

Preparamos con mucho esmero nuestra conferencia, ensayamos la exposición y fue muy satisfactoria la manera en que conectamos con audiencia. Algunos de los cuáles ya eran seguidores de nuestro podcast Café de Datos y nuestros blogs.

Algunas de las imágenes

** Te puede interesar: EXPERIENCIA EN TALENT NIGHTS

Les recomendamos a los lectores de este blog integrar a su agenda del próximo año este evento y sobre todo ya durante el evento poder participar de manera activa en conferencias y conectando con otros colegas ¿De qué otros temas te gustaría aprender? Cuéntanos en nuestras redes via @DATLASMX

** Te puede interesar: TALENT LAND 2018

Gracias a quienes asistieron, les apreciamos mucho

Equipo DATLAS

– Keep it weird-

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»

¿Ya viste «The billion Dollar Code» (Código Discordia) de Netflix? – Columna de Opinion Datlas

(Siguiente texto tomado de decider.com liga completa en referencias. Se nos hizo el mejor texto para comenzar esta columna)

Siempre escuchamos sobre los «ganadores» en el mundo de la alta tecnología: Bill Gates, Steve Jobs, Mark Zuckerberg, Elon Musk, Jeff Bezos, Jack Ma, etc. Pero por cada ganador, hay muchos «perdedores»; las personas que abrieron el camino para que los demás ganaran despiadadamente miles de millones con sus esfuerzos. El Código de los mil millones de dólares (Billion Dollar Code o Código Discordia) se basa en una historia real sobre los fundadores de una empresa que demandaron a Google por el algoritmo utilizado en Google Earth.

En esta columna te damos nuestra opinión de la problemática que se trata en esta serie de NETFLIX. NO hay spoilers, así que si aún tienes ganas de verla puedes continuar leyendo para aprender un poco más de la historia de uno de los productos más importantes en la historia del internet.

***Te puede interesar: «3 reflexiones de Social Dilemma de Netflix»

¿Qué es Terravision?

ART+COM son una compañía con iniciativas de desarrollo de software. De acuerdo a la serie, sus fundadores tuvieron la primera visión de una herramienta como «Google Earth» para poder visualizar el mundo entero de forma digital.

Carsten Schlüter (Mark Waschke) and hacker Juri Müller (Misel Maticevic) en 1993-94 crearon el software en Berlin. Luego de un tiempo deciden colaborar con compañías importantes en California , Estados Unidos. Esto después de escuchar de «Silicon Valley». Al poco tiempo cruzaron con «Google» y es dónde el tema principal de la serie tiene su desarrollo.

*** Te podría interesar este podcast que hicimos con los fundadores de la GUIA ROJI (Compañía privada más antigua en México responsable de desarrollo de mucho de la cartografía del país hasta los noventas. Consulta aquí)

¿Qué pensaron los fundadores de Terravision en los 90tas?

«TerraVision sólo va a estar completa si para usarlo no tienen que venir a nosotros, sino nosotros vamos a ellos… en Internet»

«Qué pasa si llenamos TerraVision con contenido: Clima, Nombre de Calles, tráfico ¿Qué pasa si TerraVision no sólo es un lugar virtual?»

«Un restaurante, por ejemplo, ¿Qué pasa si un restaurante no sólo es un restaurante? Integramos el menú, tráfico, experiencias»

«Puedes ir a un museo, no importa si tienes o no dinero para la entrada. Todo será visual»

«Podemos hacerlo una plataforma democrática, sin fronteras.. el futuro»

En la siguiente esta, de la temporada uno, muestran la escena de cómo estaban buscando levantar capital para pasar de una versión de Terravision de CD-ROM a Software

La problemática

El problema es que nadie tiene servidores en su casa para correr las proyecciones del planeta. ¿Cómo hacerlo funcionar? Con el Internet porque podemos distribuir el procesamiento.

Habría que Proteger la propiedad intelectual y volverse emprendedores. El problema era que el Berlin de aquella época era árido en compañías de internet. No existía un ecosistema como el de Silicon Valley. La búsqueda de inversionistas era complicado porque empatar con una visión de largo plazo como la que proponían los fundadores de Terravision era complicado.

Las alternativas de financiamiento de pronto se acercaban más a motivaciones artísticas que tecnológicas.

***Te puede interesar este podcast donde platicamos con uno de los puentes más relevantes entre LATAM y Silicon Valley. Escucha aqui

La solución

Guiar la iniciativa por la mecánica de startup. Convertir a Terravision en una compañía con muchos grupos de interés, mayormente inversionistas.

Curioso que las primeras soluciones que los fundadores tenían en la menta estaban alrededor de «Turismo». En un ejemplo cuentan la idea de que algunas aerolíneas

**También te puede interesar: 3 reflexiones de “The Great Hack”, Nada es privado

EL «PLOT»

Nos copiaron, y lo llamaron «Google Earth»

(Y hasta aqui nos quedaremos para no arruinarle a nadie la serie)

Hasta aqui la columna de hoy. Disfruten la serie y únanse a la conversacion de @DatlasMX . Gracias por leernos y te agradecemos compartir esta columna. Te recordamos no dejar de lado tu suscripción gratuita a «Datlas Academy» para aprender de analítica y transformación digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias:

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:

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 –

Qué podemos aprender los equipos de datos del «Sistema Nervioso Toyota» – Datlas emprendedores

Hace unos meses en las últimas clases de la maestría de analítica hemos aprendido de «Lean Manufacturing» que, en pocas palabras, es un sistema de producción que impulsa la reducción de desperdicios y prioriza la mejora continua. Estos métodos están motivados por el sistema de producción TOYOTA.

En esta columna abordaremos uno de los rubros , particularmente el relacionado con el término «Sistema Nervioso Toyota». Este tema es inspirado porque en temas de pandemia y donde equipos trabajan de forma híbrida (oficina, en casa, virtual y otras modalidades) podemos aprender de estas técnicas para mantener una cultura de mejora continua en un equipo de analítica de datos. Esta es una columna que le servirá a quienes buscan crecer en habilidades «suaves» a su equipo, más que habilidades «duras».

Crear «autonomía». La autonomía (“automation”) es la palabra de Taiichi Ohno para describir un sistema de producción que imita la autonomía humana sistema nervioso . Es decir, se ajusta automáticamente a las condiciones externas e internas. Por ejemplo, cuando tenemos demasiado calor, nuestro cuerpo automáticamente reacciona para enfriarnos; no tenemos que pensar en eso.

Similar, los sistemas de producción y equipos de análisis de datos deben reaccionar a las demandas de los clientes, variando la producción cuando la demanda aumenta o disminuye.

SISTEMA NERVIOSO TOYOTA

•Esta operación JIT (Just-In-Time o justo a tiempo) está diseñada como el sistema nervioso automático que reacciona a la información llamada «Kanban» emitida desde procesos anteriores a procesos posteriores cada minuto

•Como las reacciones del sistema nervioso automático se transmiten a los músculos y los músculos crean movimientos, sin dar información al cerebro, la suspensión y reanudación de las operaciones se realizan por dependencia mutua a través del intercambio de información entre los diversos miembros

•A medida que este sistema de producción evoluciona, el sistema pasa de «producción uno por uno» a «producción en flujo»

•El vicepresidente ejecutivo, Yoshimi Inaba, llama al “sistema nervioso”. » Como el sistema nervioso central del cuerpo humano, Toyota transmite información rápidamente en toda la organización.…

•Incluso en una planta de Toyota, los ejecutivos entregan y reciben información de muchas personas. Por ejemplo, Jefe de planta con subordinados en una cena o copas. Del mismo modo, ventas senior la gente comparte información con los distribuidores y aprende sobre los gustos de los clientes visitándolos. Algunos equipos de datos y tecnologías lo hacen con pizza y cerveza en la actualidad

•Toyota usa este sistema para evitar los problemas de mala comunicación típica de las grandes organizaciones.


También te puede interesar la columna «Por qué pueden fracasar los proyectos de datos y analítica»

5 elementos claves para el SNT (Sistema nervioso Toyota)

1.Difundir el saber (“know-how”) hacer de forma lateral

2.Dar a las personas la libertad de expresar opiniones contrarias

3.Tener interacciones frecuentes cara a cara

4.Hacer explícito el conocimiento tácito (por experiencia)

5.Crea mecanismos de apoyo

Hasta aquí la columna de hoy. Te invitamos a preguntarte ¿Cuál de estas prácticas ya realizas en tu equipo? ¿Qué herramientas utilizas para amplificar la enseñanza y cultura a lo largo de la organización? ¿Cómo lo convertirías en una solución sostenible? Déjanos tus comentarios en @DatlasMX (Redes sociales).

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Fuentes:

a) https://pyzdek.mrooms.net/file.php/1/reading/bb-reading/implement_05-reading.pdf

b) http://www.lean-manufacturing-japan.com/scm-terminology/jit-just-in-time.html

c) https://hbr.org/2008/06/the-contradictions-that-drive-toyotas-success

5 Tendencias DE datos para gerentes de analytics – datlas investigación

La transformación digital en el 2021 continua siendo impulsada por distintos pilares como cultura, tecnología, sistemas de trabajo y análitica de datos. En esta última es importante seguir actualizándonos y el día de hoy dirigimos esta columna a la gerencia de analytics en las organizaciones. Hablaremos de 5 tendencias para analítica y datos en el 2021. Esta columna está inspirada en nuestra meta-investigación y la columna citada en fuentes de @Prukalpa

Te puede interesar también las tendencias del 2021 que investigamos al principio del año. Revísalas aqui.

5 Tendencias de Datos

1) Se mezclan los Data Warehouse y Data Lakes

Recuerda que hablamos sobre arquitectura de proyectos de datos en este blog y te contábamos las diferencias entre data Warehouse vs Data Lakes.

Las líneas que dividen estos conceptos se borran en algunos sistemas y algunas plataformas de analítica se están conectando de manera directa al lago de datos con tecnologías como SnowFlake.

2) Las herramientas de BI tools se hacen «mainstreams»

PowerBI, Qliks y/o Tableau son el nuevo estándar. De hecho plataformas como Tableau acaban de actualizar sus tarifas a puntos de precios bastante asequibles para PYMES ($35 dólares mensuales).

Sin embargo, recuerda tomar en cuenta la arquitectura de datos recomendada en este tipo de proyectos.

3) Los cursos y centros de excelencia de datos se vuelven el nuevo normal

Las capacitaciones de analistas en ciencia de datos se incrementan a alta velocidad. La intención es que más equipos dentro de las organizaciones se sumen a la transformación digital apalancados en plataformas de analítica.

Muchas organizaciones establecieron presupuestos en la contratación de capacitadores, cursos en línea, alianzas con universidades y programas hechos a la medida para aprender las introducciones a la analítica.

Si te interesa conocer un ejemplo de currícula no olvides revisar «Aprendiendo de Ciencia de Datos para Líderes de Equipo»

4) Emergen nuevos roles de datos

Te suena ¿Data Engineer o Data Arquitect? Sin duda alguna son de los principales roles que hemos planteado en estrategias de datos pero muchos analistas «odian» tener dependencias en sus ejercicios de ciencia de datas a la capacidad de obtener información de los ya muy demandados y ocupados «ingenieros o arquitectos de datos».

En ese sentido se ha buscado empoderar mayormente a los analistas usando plataformas low-code. También abriendoles accesos a los «data-marts» para poder generar reportes con información básica y recurente.

Lo peor que puede suceder en una estrategia de datos es tener más «cadeneros o cuellos de botella» que solucionadores en los procesos planteados.

5) Las alertas inteligentes en negocios se vuelven «pulsos comerciales»

Hemos notado incrementos en solicitudes y RFQ de compañías que quieren estar más enterados de su contexto. Iniciativas como procesamientos de NLP de redes sociales, seguimiento a notas de ubicaciones estratégicas, «feeds» o síntesis de información de industria, entre otras son alguna evidencia del crecimiento de la «inteligencia» que se construye en los negocios.

Sin embargo, tanta información no es de mucha utilidad si esta no genera «alertas o notificaciones» oportunas para reaccionar. Imagínate que en determinado momento te cambian la tarifa del gas y tienes que esperar a la reunión trimestral de consejo para aceptar los cambios. Pero por otro lado, si usando datos y alertas en tiempo real monitoreamos los incrementos en precios de gas en distintos mercados podemos prepararnos con coberturas para el inminente crecimiento en tarifas.

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué opinas de las tendencias? ¿Cuál crees que es importante monitorear? y ¿Qué medios sigues para alertarte de los cambios en la industria? Sigamos la conversación en redes a través de @DatlasMX

Equipo Datlas

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Fuentes

Imagenes de unsplash y pinterest (https://ar.pinterest.com/pin/579345939554969637/)

https://towardsdatascience.com/the-top-5-data-trends-for-cdos-to-watch-out-for-in-2021-e230817bcb16

¿Cómo identificar A un impostor de datos? – datlas emprendedores

Ya conoces de nuestras otras columnas que hemos hablado que además de los científicos de datos hay muchos otros roles en el campo de la analítica avanzada de datos. Puedes leerlo en «Los 5 perfiles en una estrategias de datos». Quienes no redujeron presupuestos en pandemia han creado nuevos departamentos de analítica avanzada. Esto aplica para compañías de todo tipo de tamaño. Por lo mismo, la demanda de capital intelectual de ciencia de datos se ha incrementado y la oferta es insuficiente. Por esta razón, existen situaciones en las que personas con poca o insuficiente formación en el campo atienden proyectos de analítica. La falta de respaldo en el campo se empieza a traducir en altas rotaciones, pérdida de fe en retornos de inversión para proyectos de ciencia de datos y/o reducción de presupuestos. En esta columna compartiremos algunos consejos de cómo detectar a «impostores de datos» con algunas revisiones puntuales al momento de entrevistar personas.

1) Los charlatanes de datos se esconden en todo tipo de equipos y áreas. Se rodean de gente capaz, pero se camuflajean entre la estadística y los análisis de negocio

Es útil entender que analítica y estadística son dos tipos de campos de dominio distintos. En estadística se aprende a entender el valor más allá de los datos, sintetizando un entendimiento global de variables a partir de tendencia central, identificando problemas en una serie de tiempo, excepciones en variables categóricas y más que nada encontrando significancias. Un analista, por otro lado, está preparado para entender y dimensionar una base de datos con mayor conocimiento del campo de dominio del negocio. Generar a partir de relaciones conclusiones y mensajes de oportunidad para una empresa.

En la práctica, los roles de de ciencia de datos requiere la función híbrida. Un analista se quedaría corto si no conoce suficiente de estadística para validar pruebas de hipótesis. Y un conocedor de estadística requiere una visión global al momento de enfrentarse a un problema de datos. Cuidado de caer en la falacia de que estas funciones «duermen» por separado.

Te puede interesar leer «Por qué fracasan los proyectos de datos»

2) El arte de manejar la incertidumbre, los «outliers» (anomalías) y faltantes

Un buen analista es similar a un doctor al momento de iniciar un nuevo paciente. Lo primero es generar un diagnóstico, no importa cuántas personas hayan diagnosticado antes las bases de datos a trabajar, hay que realizarse una serie de preguntas sobre el problema de datos que se va a enfrentar. Alejarse de este diagnóstico es quedar fuera de un verdadero proyecto de ciencia de datos.

De hecho, puedes leer «Cómo construir un checklist para proyectos de analítica de datos». Los impostores de datos muchas veces se enfocan más en entregar los resultados al jefe y olvidan la parte artesanal de curar los datos para tener la estructura de datos óptima para resolver un problema en especifico.

3) Más seducidos por el p-value significancia estadística que la significancia de los resultados para la estrategia del negocio

La obsesión por la técnica estadística no necesariamente está asociada a un buen desempeño como científico de datos. Tener talento académico y seguir los principios de estadística en un ejercicio de análisis de datos es importante. Pero debe haber una obsesión con generar resultados objetivos para el negocio.

Una vez que prioricemos ese objetivo, los verdaderos científicos de datos no se detendrán con su entendimiento estadístico. Querrán conocer e identificar el ADN del negocio.

4) El arte de generar variables para llegar conclusiones que hagan sentido

Un analista serio no comenzará su análisis con las variables que le entregaste para trabajar. Buscará explorar y desarrollar nuevas variables. Por ejemplo, cuando trabajas con latitudes y longitudes y quieres trabajar algún modelo como una regresión. Los campos no deben ser ingresados como tal ya que los modelos lo pueden interpretar como variable numérica y en realidad ni representan una dimensión. Debemos de generar un punto de referencia y la distancia hacia el mismo, como el los kilómetros del punto al centro de la ciudad, una escuela cercana, un hospital o algo similar. Para que nuestra conclusión de regresión pueda ser interpretada como «por cada cambio en X variable, existe un cambio en Y». Por «cada kilómetro que más me alejo del centro de la ciudad, cae X nivel de ventas». Es común en las pruebas aplicadas para científicos de datos poco preparados este tipo de carencias salgan a relucir.

Si quisieras saber algunos consejos de cómo deberías reclutar a tu equipo de analítica no te olvides leer «Diseño de perfiles y áreas de analítica en organizaciones». o escuchar nuestro podcast «Café de Datos».

5) Un charlatan de datos llega a conclusiones demasiado rápidas… a conveniencia

Un experimento de datos no se puede declarar exitoso si sólo se pone a prueba con una serie de datos. Un buen «Testing» es aquel que se experimenta en distintas condiciones, con datos que estuvieran vigentes en temporalidades distintas y , si es posible, estresado bajo modelos contrastantes.

Un charlatán de datos usará más de su tiempo en convencerte que el primer resultado fue el correcto o que su método es el único en lugar de buscar formas de contradecir el ejercicio inicial iterando con otros datos el modelo en cuestión.

6) La culpa es del modelo que fue tonto, no mía

La última, tiene más que ver con una actitud, pero un impostor de datos hará responsable «al modelo». Hará referencia a que es de «caja negra» y que no es posible explicar el impacto de cada variable al resultado. Mucho cuidado con estos colaboradores de «falta de accountability», porque además de mostrar poca capacidad de ajustar un modelo a una nueva realidad, muestran limitantes para poder explicar lo que hicieron y eso puede ser un peligro para la organización.

Comentarios finales

Recuerda que, como lo establecimos antes, «No necesitas un doctorado para aprender de data science, pero tampoco se aprende en una clase de 2 horas». Los impostores de datos y análisis requieren precauciones y es importante continuar elevando el rigor de la materia. Te recomendamos buscar elevar los estándares en tu organización siguiendo estos consejos y leyendo alguna de las columnas que citamos

Equipo Datlas

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Fuentes y referencias originales

– Science of Fake. Fuente: https://www.lazerlab.net/publication/%E2%80%9C-science-fake-news%E2%80%9D

– How to spot a charlatan. Fuente: https://towardsdatascience.com/how-to-spot-a-data-charlatan-85785c991433