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Colaboraciones de investigación sociales y científicas desarrolladas con participaciones del equipo Datlas

ANÁLISIS NLP de discursos presidenciales en eua: biden vs trump – datlas investigación

La semana pasada el protagonismo para la audiencia en Estados Unidos de América y la mayoría de países del mundo fue el cambio en el liderazgo presidencial del país. Después de unas controversiales votaciones, Joe Biden del partido Democrático ganó y paso a ser el nuevo presidente de los Estado Unidos por un período de 4 años.

Dejando atrás la controversia electoral, en esta columna nos enfocamos a desarrollar un análisis de NLP (Natural Language procesing o procesamiento de lenguaje natural) de los discursos presidenciales. Por un lado el de salida desarrollado por Donald Trump y por otro lado el de entrada, ejecutado por Joe Biden.

Te pudiera interesar los análisis que hemos hecho para los discursos de AMLO, el presidente de México, en el 2018 y 2019.

¿Qué es el procesamiento de Lenguaje natural o NLP?

Es un campo de la inteligencia artificial que estudia las interacciones entre computadoras y el lenguaje humano. Son utilizados en el estudio de discursos escritos o hablados. En este caso, por ejemplo, de un discurso presidencial.

El discurso de salida de Donald TRUMP

El discurso de salida de la presidencia de Trump estuvo cargado de agradecimientos y mensajes que algunos consideran de “venganza” o dejando claro que “regresará” de alguna u otra manera al escenario político de Estados Unidos. Si quieres leer el discurso completo te recomendamos ver la siguiente liga.

Como primer paso, pre-procesamos el discurso y lo dividimos en distintos enunciados más pequeños para que pueda ser procesado correctamente. Usando la librería ” library(SentimentAnalysis) ” en R contamos la cantidad de palabras por cada uno de los enunciados.

Posteriormente, y tomando en cuenta un diccionario de palabras que asocia cada término con un puntaje que representa 3 niveles de connotación en cada palabra: negativa, neutral o positiva, se analiza el nivel de cada uno de los enunciados.

Es posible obtener el nivel generalizado de cada uno de los enunciados su nivel. En ese sentido encontramos que para el discurso de trump 20 de los 23 enunciados desarrollados fueron con una mayor carga positiva

Respecto a las palabras, podemos realizar un conteo de las más usadas y así construir una “nube de palabras” que nos ayudará a entender un poco más el tipo de lingüística preferido por el presidente en este discurso

En concreto, este discurso tiene una carga de agradecimiento como es de entender de alguien que deja su cargo. Muy enfocado a las personas y elaborando comentarios sobre los temas problemáticos con los que se despide su gobierno. Muy al estilo Trump, algunas palabras denotan extremos, pero generarán empatía con su seguidores y partido.

El discurso de entrada de JOE BIDEN

Corriendo un proceso similar, tan sencillo como replicar el código, pre-procesamos el discurso de BIDEN que puedes encontrarlo aqui.

Respecto a la carga de mensajes, 45 de los 53 mensajes tuvieron una carga positiva. En proporción, menos que los de TRUMP, y mayormente porque algunas emociones que provocaría BIDEN en su discurso serían para provocar preocupación de la situación “caótica” en la que le “entregan” al gobierno.

Cuando revisamos las palabras más frecuentes del discurso encontramos terminología clásica en discursos presidenciales. Tales como “América”, “Nación”, “Democracia”, “Presidente” y “personas”. Con estas palabras invoca mensajes a una audiencia específica, al pueblo de los Estados Unidos.

Aqui una imagen generada con esta información

¿Para qué nos puede servir el análisis de NLP?

  • Analizar tickets de clientes
  • Clasificar prioridad de dudas o mensajes
  • Entender el contexto y campos de texto en variables
  • Generar predicciones
  • Entre otros…

Los mejores usos a este tipo de métodos se les da en aplicativos usando datos de redes sociales. Como es el caso de Twitter. Por ejemplo, aqui se analizan los datos de los últimos 250 tweets al corte de @JoeBiden

Hasta aqui la columna de hoy, cuéntanos en nuestras redes sociales @DatlasMX qué otro tipo de aplicaciones existen para NLP. Comparte y suscríbete a nuestras cuentas.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

análisis de la presencia de cámaras cctv en el mundo (monterrey, cdmx y guadalajara vs. el top10 global)

¿La reducción justifica la invasión a nuestra privacidad como ciudadanos? Es una pregunta que cae un poco en lo filosófico, pero también en lo técnico cuando analizamos los efectos de la intervención de la tecnología en la vida de las personas. En esta ocasión hacemos un breve análisis de la publicación original de “VisualCapitalist” con datos de “SurfShark” sobre las cámaras en el mundo.

Qué es una Cámara CCTV

Un CCTV o circuito cerrado de televisión es una instalación de equipos conectados que generan un circuito de imágenes que solo puede ser visto por un grupo determinado de personas, estas se personalizan para adaptarse a las necesidades de cada cliente bien sean orientadas a la seguridad, vigilancia o mejora de servicio. (Tomado de IMSEL)

Desde 1942, en Alemania, donde se tienen registros de la instalación de las primeras cámaras de videovigilancia al día de hoy se identifican cerca de un billón de este tipo de equipos en el mundo.

Los sistemas de CCTV se han convertido en un apoyo fundamental en la prevención y control de pérdida y riesgos, al igual que la supervisión para mejora de la efectividad de las empresas y otro tipo de organizaciones

Algunos gobiernos de países, como China, han integrado aplicaciones de Inteligencia Artificial a sistemas de CCTV para identificar de manera más rápida a delincuentes, vehículos que mercen multas o gente que se ha reportado como perdida. Puedes ver este video para conocer mejor el sistema de “tracking”.

TOP 10 Global en instalaciones de CCTV

Similar a China, otros países como la India e Inglaterra han invertido en desarrollar poderosos sistemas de videovigilancia para su ciudad.

Los motivos, por un lado, resulta más “barato” instalar cámaras que contratar la cantidad de oficiales necesarios para completar la cobertura de grandes ciudades como Londres. Por otro lado es más eficientes, las cámaras y los sistemas de IA integrados no tienen dependencias de agotamiento. No se distraen y cumplen con el objetivo para el que fueron programado… reportar delincuencia o registrar gente que está pasando.

Por otro lado, los CCTV son sistemas fijos. Es decir, una vez instaladas a lo mucho pueden cambiar de ángulo, pero el ángulo de enfoque es limitado.

Un ejemplo más práctico puede se visto aqui (Cámara web online abierta y en vivo del Zócalo en CDMX Mexico City):

También te puede interesar “Estudiando cifras de Homicidios publicadas por el INEGI para México”

CCTV en México (país)

CCTV en Monterrey, Nuevo León

Se registran alrededor de 4,000 cámaras CCTV para el 2020. Por kilómetro cuadrado encontramos 4.18. Bastante menos en relación a lo que una ciudad como Beijing podría tener, 278 cámaras. Finalmente el índice de crimen estandarizado para Monterrey es de 49.29 y en Beijing sería de 34.27. Con esta tabla se podría decir que a mayor número de cámaras por kilómetro cuadrado menor sería el índice de crimen. Pero esta relación no podría ser concluyente hasta hacer un análisis longitudinal.

CCTV en Guadalajara, Jalisco

En relación a Monterey, la ciudad de Guadalajara tiene 6 veces más cámaras de videovigilancia. Por kilómetro cuadrado incrementa de 4 a 170 cámaras por kilómetro cuadrado. Aún así, el índice de criminalidad es mayor en Guadalajara que en Monterrey según SurfShark.

CCTV en CDMX

Finalmente, en México país, la CDMX es la región con más cámaras llegando a la cifra de 87,000. Por kilómetro cuadrado tiene 59 cámaras (Menos que Guadalajara, pero más que Monterrey). Aún con estas cifras el índice de crimen es mayor.

Si te interesa conocer más de la relación de vigilancia , análisis de datos y crimen te recomendamos escuchar nuestro podcast “Café de Datos” capítulo ¿Cómo analizar datos de delitos para proteger tu negocio?

Cierre

En México, como en otros países de LATAM, más cámaras en sistema CCTV con centros de monitoreos como los famosos “C4” ó “C5” podrían tener impactos positivos en la seguridad de una delegación, suburbio o municipio. En el futuro, los sistemas de inteligencia artificial que se apoyan en CCTV se irán sofisticando al grado de poder identificar personas de manera ágil mediante cámaras y otro tipo de aplicativos presentados en esta columna.

Sin embargo, si no cuidamos o nos aseguramos que se haga un correcto uso de estas tecnologías podemos caer en un “sobre-control” de los sistemas de videovigilancia sobre la población. La invasión a la privacidad es una situación que se contrapone a la seguridad cuando lo interpretamos desde estas aplicaciones del CCTV

Fuentes

– Fuente: https://embed.neomam.com/surveillance-cities/interactive.html

– Ciudades más videovigiladas. Fuente: https://www.visualcapitalist.com/mapped-the-top-surveillance-cities-worldwide/

– Qué es una CCTV. Fuente: https://www.imsel.com/que-es-cctv-y-cual-es-su-funcion/

Highlights 2020 en negocios y LA BRÚJULA DE tendencias para el 2021 – datlas investigación

**Esta columna de blog también tiene un episodio de podcast “Café de Datos” complementario. Escúchalo de voz del equipo Datlas aqui**

Cerramos un año histórico, sin embargo el “libre mercado” empujado por la cultura capitalista ha movido sus piezas en el mundo. De la misma manera la brújula de tendencias apunta para industrias transformacionales que continuarán impulsando la digitalización y automatización en industrias. En esta última columna del año te compartimos esta agenda para que lo tomes en cuenta para tu 2021

Algunos eventos de impacto durante el 2020 para el ambiente de negocios

1) Adquisiciones de negocios

¿Creías que la más grande fue la compra de SLACK? en realidad encabezan NVIDIA Y AMD con cifras inimaginables

2) Cambios en la composición de activos e las empresas

Mientras hace 40 años los activos que potencializaban el valor de una empresa eran tangibles como inmuebles, efectivo, inventario y tierra en la última década el 90% de los activos de las compañías del índice S&P 500 (Bolsa de valores de Estados Unidos) son intagibles. Tales como patentes, valor de marca, datos de clientes o software propietario

3) Cada vez más profesiones y trabajos en riesgo por pandemia o transformación digital

De las de más bajo ingreso y más frecuentes son enfermeros, intendentes y terapeutas.

4) Cambios de gobierno

Biden y el partido demócrata regresando al poder. Podemos ponerle fin a algunas de las “becas” que el actual liderazgo a concedido a las empresas en términos fiscales. Probablemente se abrirán nuevas oportunidades a empresas extranjeras en el mercado Norteamericano

5) Cambios de contexto

Muchas de las predicciones que no se concretaron al 2020 seguirán vigentes para el 2021. Efectos como frenos económicos, protecciones al consumidor y volatilidad complican las operaciones de negocios para el 2021

También te puede interesar 10 tendencias de negocios para el 2020

Tendencias para el 2021

1) Inteligencia Artificial con $390.9 Bn para el 2025

2) Computación distribuida (Edge) con $15.7 Bn para el 2025

3) Internet de las cosas $1,102.6 Bn para el 2026

4) Salud Digital con $385.8 Bn para el 2025

5) Realidad extendida con $209 Bn para el 2022

6) Robótica con $390 Bn para el 2025

7) Ciberseguridad con $270 Bn para el 2026

8) Vehículos autónomos con $556.6 Bn para el 2026

9) Nano-tecnología con $2.23 Bn para el 2025

10) Gemelos digitales $73.2 Bn para el 2050

Para revisar otras 10 tendencias te recomendamos revisar la publicacion de UNFOLD LABS 21/21

Futuro para Ciencia de Datos en 2021

El valor esperado de BIG DATA es de $224.9 Bn para el 2025. Por otro lado la tecnología geo-espacial (mapas, cartografía , analítica geoespacial y sus agregados) sumarán un valor de $502.6 Bn para el 2024.

– Natural Language Processing (NLP) según Sam Cannon de Facebook

Algunas de las compañías más importantes son: https://huggingface.co/

– Cómputo en la Nube

Más capacidades para procesamiento en la nube

– Desarrollo de mapas más sofisticados

Seguir a iniciativas como la de UBER: kepler.gl

– Analítica en e-ecommerce y salud

Analítica con más protragonismo en nuevos sectores

– Implementación en Apache airflow 2.0

Revisar los detalles en https://airflow.apache.org/

– Computación GPU para Ciencia de datos y ML

Más importancia en las dependencias de procesamiento en GPU que en RAM. Mayor selectividad a la hora de tener desarrollos de ciencia de datos

Cierre

Hasta aqui la columna de hoy ¿Percibes alguna otra nueva tendencia? ¿Qué autores sigues para tener lectura del futuro? ¿ Cómo recibirás y qué proyectos estás desarrollando? para el 2021? Cuéntanos en redes sociales @DatlasMX .

– Equipo Datlas –

Fuentes

– Visual Capitalist. https://www.visualcapitalist.com/visualizing-biggest-tech-mergers-and-acquisitions-of-2020/

– Futuro de Ciencia de Datos. Fuentes: https://medium.com/better-programming/the-future-of-data-science-data-engineering-and-tech-7f0a503745fd

Introduciendo al Gobierno de Datos – investigación datlas

Un gobierno de datos consiste en una capacidad organizacional para gestionar el conocimiento que se tiene sobre los datos generados y la información en dominio de la empresa. Pero ¿Por qué es importante comenzar a considerar uno? ¿Qué tipo de riesgos nos ayudará a prevenir y atender? ¿Quién conforma un gobienrno de datos? Nos dimos a la tarea de investigar algunas de estas preguntas y compartir en esta columna de investigación nuestros hallazgos.

El gobierno de datos ayuda a responder preguntas como ¿Qué sabemos sobre nuestra información? ¿De dónde provienen los datos? ¿Están los datos alineados a nuestra política de empresa u organización?

Objetivo de un gobierno de Datos

Ejercicio de diseñar, controlar y monitorear todo lo relativo a los datos desde un enfoque holístico, en el que participen los implicados, desde el gobierno corporativo de la empresa y el departamento de TI hasta un consejo de gestión de datos que represente a las partes interesadas (

Te puede interesar: Facebook/ Cambdrige analytica sobre privacidad de datos

Importancia de un buen gobierno de datos

La mayoría de las organizaciones no piensan en un gobierno de datos hasta que sucede algún percance o se daña su reputación. Pero hay una buena oportunidad de venta interna si reconocemos que el gobierno de datos nos puede ayudar para lo siguiente:

  • Identificar a los datos como un activo de valor y mantener estándares de calidad
  • Lograr gobernabilidad y gestión del dato
  • Lograr eficiencias en las funciones de datos para la compañía
  • Cumplimiento de normativa y preservación de la privacidad
  • Asegurar la disponibilidad en tiempo y forma de un recurso de valor para la compañía: el dato

Te puede interesar: Un México sin datos

Riesgos a prevenir

Ningún sistema está libre de riesgos y los sistemas de datos suelen ser de los más atacados en organizaciones. De acuerdo a la UNAM, estos son los riesgos más frecuentes de los que hay que protegerse

Amenazas a la seguridad de los datos, daño o alteración, destrucción lógica, hackeo, pérdida de información, destrucción física y eliminación.

Por otro lado , la universidad de Wharton especifica una calidad de riesgos directamente asociados a la Inteligencia artificial.

Dentro de la categoría de riesgos relacionados a los datos está: Limitaciones para aprendizaje y calidad de los datos. En la categoría de ataques de Inteligencia artificial o Machine Learning está: Ataque contra la privacidad de los datos, alteración de los datos de entrenamiento, insumos con errores y extracción de modelo. En la categoría de pruebas y confianza: Resultados incorrectos, falta de transparencia y sesgos. Finalmente, en la categoría de cumplimiento, los riesgos es caer en un incumplimiento de políticas.

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Ventajas de institucionalizar un gobierno de datos

  1. Apoyar las iniciativas de BI/Data Warehousing
  2. Apoyar una iniciativa MDM
  3. Facilitar la migración de datos heredados
  4. Cumplir con la normativa y requisitos legislativos
  5. Reducir el riesgo empresarial
  6. Mejorar la flexibilidad empresarial y la agilidad de negocio
  7. Apoyar actualizaciones de software operativo
  8. Reducir los costos
  9. Apoyar el manejo de fusiones y adquisiciones
  10. Generar un inventario de datos y algoritmos para uso de la organización
  11. Evitar la discriminación por el entrenamiento de sistemas inteligentes con datos sesgados

¿Cómo iniciar un gobierno de datos en mi organización?

Según IBM, hay 6 pasos para el gobierno de datos

1) Establecer Metas: Qué es lo que va a guiar la operación del consejo en el gobierno, cuáles son las metas que se alinean a los objetivos estratégicos de la organización, qué metas garantizan la sustentabilidad del gobierno en el largo plazo y cómo integrar a las personas adecuadas

2) Definir métricas: Con qué niveles de efectividad se medirá a todas las áreas que sean consumidores de los datos en el dominio de organización, cómo se medirá el nivel de madurez para instaurar auditores y procesos de datos así como poder contar con métricas claras para todos los procesos involucrados en los datos

3) Tomar decisiones: Habra situaciones específicas para los que las reglas del gobierno establecidas permitan la fluidez de procesos sin toma de decisiones. Pero en casos específicos se tendrá que convocar al consejo y establecer un orden en las políticas de decisión puede brindar mayor agilidad a la cultura de datos de una organización

4) Comunicar políticas: El gobierno de datos no puede ser un satélite de la organización, en el sentido de estar lejos de la misma. Es importante que entienda el negocio y sobre todo que diseñe métodos de comunicación efectiva para no interferir en los procesos de otros equipos

5) Medir resultados: Darle seguimiento al cumplimiento de metas y de la disciplina en la toma de decisiones que se haya instaurado desde el inicio. Importante abrir espacios de retroalimentación para la mejora continua

6) Auditar: Herramienta usada para comprobar todo

Te puede interesar: Aprendiendo ciencia de datos para líderes de equipo (KPIs)

Estructura organizacional

El consejo de gobierno de datos tendrá que tener miembros de todas las pares interesadas. Deberá estar el CDO (Chief Data Officer) en caso de existir, equipos de planeación, finanzas y TI principalmente. Líderes que tengan capacidad de influir en las prácticas de sus equipos y al mismo tiempo quienes valoren a los datos como activos para la empresa.

Por el lado operativo, puedes seguir la guía de “Perfiles para construir un equipo de analítica” en donde el analista o gerente de analítica podrá tener una voz en el consejo. Pero al mismo tiempo procurará ser el “manager del gobierno de datos” para minimizar las vulnerabilidades por riesgos de datos en sus equipos

Te puede interesar: Chief Data Officer: Ahora los datos tienen un asiento en el consejo o escuchando nuestro podcast con el CDAO de CHUBB

Hasta aqui el capítulo de hoy. Nos interesaría conocer si en tu organización ya están manejando un gobierno de datos o si están pensando en desarrollar uno ¿Qué están considerando? ¿Por qué le ven utilidad? ¿Creen que para algunas industrias debería ser obligatorio? Participa con nosotros mediante nuestras redes sociales @DatlasMX

Fuentes:

PowerData. Fuente: https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/406201/qu-es-el-gobierno-de-datos-y-por-qu-lo-necesito

Artificial Intelligence RISKS Wharton. Fuente: https://ai.wharton.upenn.edu/artificial-intelligence-risk-governance/

UNAM. Fuente: https://programas.cuaed.unam.mx/repositorio/moodle/pluginfile.php/854/mod_resource/content/4/contenido/index.html

Revolucionando el Big Data con la metodología Six Sigma – datlas investigación

En el mundo actual del Big Data, se necesitan constantemente métodos que nos hagan productivos y revolucionarios, adaptando la reingeniería de procesos a la tecnología que vivimos hoy en día.

Es por ello por lo que en esta sección te mostraremos el cómo es aplicable el Big Data en un método que se dedica a la mejora continua de procesos llamado Six Sigma, el cual ha tenido un impacto por su aplicación a industrias para el enfoque de reducción y eliminación de fallos en sus procesos utilizado como estrategia de negocio y mejora de la calidad.

¿Has escuchado hablar o has aplicado la metodología Six Sigma?

La metodología Six Sigma fue creada en Motorola por el Ingeniero Bill Smith en la década de los 80´s, cuyo objetivo principal es medir la eficiencia operativa de una empresa, en búsqueda constante de soluciones sobre la calidad de sus procesos.

El nombre Six Sigma tomó rumbo en la empresa Motorola por su objetivo para dirigirse a seis desviaciones estándar dentro de sus procesos de fabricación.

Big Data + Six Sigma

Te estarás preguntando el cómo puede relacionarse esta metodología con el análisis de datos y sus aplicaciones, a continuación, te mostraremos la respuesta a este punto.

El Big Data nos permite manejar altos volúmenes de datos para la correcta toma de decisiones tomando como base los diferentes orígenes de almacenamiento de información y representación, aplicando un componente de integración para nuestra metodología.

Mientras que Six Sigma nos orienta al análisis de datos para la productividad estadística con el tratamiento de la data, por medio de la variación y distribución de los datos del proceso a mejorar.

El resultado a dar de estas dos variables nos da un tratamiento de datos integrales que hacen más productivo y comprensible nuestro proceso de representación de datos sobre las necesidades que tiene una empresa o pyme en sus diferentes áreas.

Productividad en Big Data

La mayoría de las empresas tienen una cantidad inimaginable de datos y gráficas, pero al momento de interactuar con ellos no saben que hacer o no los utilizan de forma correcta. Lo cual es cuestionable su toma de decisiones en el área si no se sigue una metodología estadística y predecible, adaptándola al cambio.

Six Sigma sirve para mejorar el desempeño gerencial y hacerlo de clase mundial, lo que le implica dedicar más tiempo a la mejora estructural que al control operativo del proceso.

Aplicación del método DMAIC

El método DMAIC es una herramienta utilizada para la mejora de procesos dentro de Six Sigma, lo cual lo vincularemos al análisis de datos en las empresas y pymes la cuales invitamos a probar esta metodología.

1.- Define (Definir)

Define lo que vayas aplicar en tu proceso de análisis de datos, tus medibles en cuestión de alcances, objetivos y metas

2.- Measure (Medir)

Realiza una medición de la calidad y productividad del trabajo de tu área, recolectando datos que se puedan evaluar.

3.- Analyze (Analizar)

En este proceso se evaluan los datos y hallamos las variables necesarias con un pensamiento crítico sobre el proceso a mejorar.

4.- Improve (Mejorar)

Aprovechamiento en las oportunidades basadas en datos, y correcto manejo de representatividad hacia los objetivos.

Estos siguientes pasos te ayudarán a realizar de manera correcta este paso:

  • Identificar y crear soluciones
  • Centrar las soluciones más adheribles
  • Realizar pruebas
  • Aplicación plan de acción
  • Implementar las mejoras en las áreas

5.- Control (Controlar)

El seguimiento correcto del plan de acción para la mejora del proceso es vital para el control directo de este proceso y su ciclo, dirigiendo diferentes criterios de control como reportes estadísticos y aprovechamiento de la productividad.

¿El Big Data el nuevo Six Sigma para adaptaciones de la Reingeniería?

La adaptabilidad de los procesos de la ingeniería no ha sido un camino fácil, pues han pasado casi 40 años desde sus inicios hasta llegar a un punto en dónde muchos piensan que lo tecnológico hace más obsoleto la metodología, pero no es así.

“Las disciplinas y tecnologías actuales de gestión de la información simplemente no están a la altura de la tarea de manejar todas estas dinámicas. Los administradores de información deben repensar fundamentalmente su enfoque de los datos planificando todas las dimensiones de la gestión de la información “.

En 2012, Mark Beyer (el vicepresidente de investigación de Gartner) dijo lo anterior en un artículo para Performance Excellence Network titulado ‘Is Big Data the New Six Sigma’.

Nuestra experiencia hará más factible el método que queramos implementar sobre un proceso de reingeniería que lo estemos adaptando a esta nueva era, el Big Data y la metodología Six Sigma se llevan muy bien, pero hay que saber planificar todas las dimensiones posibles de conocimiento y aplicación para que nuestros resultados sean constantes y de una calidad única.

¿Y tú… estas preparado para esta adaptación?

Hasta aquí la columna de hoy, ¿Conoces Six Sigma? Comparte con tus colegas y danos tu opinión del tema.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Boom de crecimiento de Hoteles para turismo ¿en pandemia? así las cosas en monterrey, nuevo león- Investigación Datlas

La pandemia global del COVID-19 continúa, ya hay nociones de vacunas, algunas regiones gestionan soluciones más rápido que otras, pero las condiciones de aislamiento continúan. Haz click aqui para ver los mejores dashboards del COVID-19 durante la pandemia.

La industria con mayor impacto negativo ha sido la del turismo. En nuestra masterclass hablamos de la situación y también de las oportunidades hacia el futuro. Pero ¿Qué se está preparando a futuro? ¿Cómo se han priorizado recursos y qué datos podemos usar de referencia? En esta columna mostramos el caso para Monterrey, Nuevo León, México. Y en Datlas… como miembros del Clúster de Turismo de Monterrey, lo conocemos bien.

Caída en el consumo turístico interior al 2do trimestre del 2020 (Última actualización). Fuente: https://www.inegi.org.mx/temas/itat/#Informacion_general

Caída en el PIB TURISTICO al 2do trimestre del 2020 (Última actualización). Fuente: https://www.inegi.org.mx/temas/itat/#Informacion_general

¿Qué relevancia tiene Monterrey ZMM en Nuevo León y México?

Monterrey es la ciudad más grande e importante de Nuevo León. Cuenta con más de 5 millones de habitantes. Su zona metropolitana colinda con 7 municipios, entre ellos, San Pedro Garza García uno de los suburbios más costosos de LATAM. El PIB per capita para Monterrey es de casi el doble del promedio de México.

Particularmente en la región destaca el impulso a la economía por la industria de manufacturas, cerca del aeropuerto (que está a una hora del centro de la ciudad aproximadamente), encontraremos grandes bodegas y patios de maniobra. Esto tiene que ver con la posición geográfica privilegiada, cercano al vecino Estados Unidos de América, y conectado por carreteras a todo el país.

Esta apertura al extranjero y sus 2 aeropuertos invitan a muchos visitantes con motivos de negocios y eventos de turismo. Hasta el 2018, últimos años de actualización de datatur, al mes se tenía una cifra promedio de 350,000 cuartos ocupados. 60,000 de ellos por personal extranjero. A la misma fecha, el % de ocupación rondaba los 55%.

Mapa de AIRBNB y Hoteles

De acuerdo a nuestro último mapas de Datlas para Nuevo León existía un registro a marzo del 2020 de 350 hoteles. en la zona metropolitana de Monterrey. Así también alrededor de 4,950 hospedajes tipo Airbnbs.

Si te interesa conocer a detalle puedes ver nuestro webinar de analítica para Airbnb y hoteles.

¿Qué está sucediendo con el sector hotelero en Monterrey?

De acuerdo a investigaciones del REFORMA (Periódico ElNorte)

– Se están sumando 2,200 nuevas habitaciones (Durante pandemia)

– La ciudad de está llenando de torres de usos mixtos y en complemento a estos desarrollos los hoteles no pueden faltar

– Al menos en San Pedro Garza García, se suman 700 nuevas habitaciones

– Otros 200 corresponden al proyecto de reactivación del centro de la ciudad, que se está tratando de reactivar comercial y residencialmente

– Algunas empresas claves en el sector dan señales de retorno

¿Por qué es un caso de estudio?

Porque durante la pandemia , a pesar de todo dato duro de caída crítica en turismo, los desarrollos continúan. El plan de largo plazo, el consejo de urbanistas y las FIBRAS inmobiliarias (instrumentos financieros para desarrollo inmobiliario) tienen en sus fundamentos al sector hotelero.

De hecho, veamos los datos, la cantidad de deals en fondeos de capitales para la industria de turismo a nivel global se vieron reducidas. Sin embargo para Monterrey, hay crecimiento en desarrollos.

Nota: Estos “deals” también contemplan desarrollos de empresas tecnológicas o reinversiones respaldadas por corporativos. Fuente: https://news.crunchbase.com/news/could-the-covid-19-vaccine-mean-a-rebound-for-travel-startups-in-2021/

¿Qué podemos esperar a futuro?

Tan pronto haya vacuna, de los primeros sectores económicos a detonar será el de turismo. Leyendo algunas fuentes públicas podemos interpretar que acciones como las de expedia han regresado a niveles pre-pandemia .

Por otro lado, visitas y descargas a aplicaciones como AIRBNB siguen con caídas, mucho menores que en el verano del 2020, pero aún no se estabiliza a niveles pre-pandemia

Desde Datlas estamos preparados para apoyar y orientar con analítica de datos el regreso del Turismo con más fuerza que nunca antes. ¿Ya estás listo para relanzar? No olvides sintonizar la masterclas “Go-To-Market Strategy para el sector turismo” en alianza con el Clúster de Turismo de Monterrey. Es momento de entender las nuevas necesidades de los consumidores. Revisa nuestros Blogs sobre el tema y también nuestro podcast donde platicamos con la dirección del Clúster de Turismo de Monterrey.

Equipo Datlas

Keep it weird

Fuentes:

– Crunchbase: Vacuna de COVID-19 dispararía turismo. https://news.crunchbase.com/news/could-the-covid-19-vaccine-mean-a-rebound-for-travel-startups-in-2021/

– Detonan hospedaje: https://elnorte.com/P0u4Sn

– Datos AIRBNB: https://finance.yahoo.com/company/airbnb?h=eyJlIjoiYWlyYm5iIiwibiI6IkFpcmJuYiJ9&.tsrc=fin-srch

Altar de muertos a alan turing – INVESTIGACIÓN DATLAS

EL 2 de noviembre en México se celebra el “día de muertos” y es una celebración donde se le rinde homenaje a los muertos. Tienes sus orígenes en poblaciones indígenas. Se conmemora a los difuntos a través de distintos símbolos y uno de los más representativos es el “altar de muertos”.

Esta semana, desde el equipo Datlas, publicamos nuestro altar digital para Alan Turing y aprovechamos la publicación para hablar un poco de su vida.

Turing es un matemático nacido en Reino Unido que fue un protagonista del desarrollo del campo de la teoría computacional. Recientemente se hizo más famoso por su función de criptografo descifrando mensajes de los “nazis” con la máquina ENIGMA después de la segunda guerra mundial.

Alan Turing es considerado el padre de la inteligencia artificial. En 1936 publicó el artículo “Sobre números computables, con una aplicación al Entscheidungsproblem” (traducible como “problema de decisión”), que resultó ser el origen de la informática teórica. En él definía qué era computable y qué no lo era. Lo computable era todo aquello que podía resolverse con un algoritmo (conjunto de instrucciones finito que, mediante pasos sucesivos, lleva a la solución de un problema). El resto eran tareas no computables..

Sus desarrollos como la máquina de Turing y el test de Turing daban nociones de que una máquina podría seguir pasos lógicos para identificar su un problema se podría resolver con “lógica” computacional

Turing se planteó el reto de construir una máquina que tuviera las mismas capacidades que el cerebro humano. Intervino en el diseño de la ACE (siglas en inglés de Automatic Computer Engine), un ordenador digital electrónico concebido para resolver más de un propósito y capaz de almacenar un programa en su memoria.

4 contribuciones importantes

– Máquina de Turing

– Concepto de hipercomputación

– Pilot Model ACE

– Test de Turing

Por esta razón te dejamos este pequeño video del altar de muertos digital para Alan Turing.

Hasta aqui la columna de hoy, esperemos te haya gustado. Cuéntanos cómo celebras el día de muertos y a quién le harías un altar de muertos en redes sociales @DatlasMX

Fuentes:

PropTech: 5 casos de uso e indicadores que puedes mejorar aplicando correctamente la tecnología

Hace un par de años tuvimos la oportunidad de adentrarnos a la industria inmobiliaria desde nuestra trinchera tecnológica y descubrir el sin fin de innovaciones que la ola digital estaba habilitando dentro de este sector tan relevante en México y el mundo. En su momento hablamos de la disrupción que estas tecnologías traerían para este tipo de negocios, si no estas familiarizado quizá debas checar esta entrada primero. Un par de meses después tuvimos la oportunidad de formar parte de la primera aceleradora PropTech en Latinoamérica y aplicar nuestras tecnologías de mano de uno de los desarrolladores más importantes de, si quieres leer la historia completa puedes ver el blog anterior aquí. Finalmente, a inicio de este año publicamos un compendio de 5 principales errores que hemos visto que comenten las empresas y los científicos de datos al analizar bases de datos inmobiliarias, entérate de como evitarlos en esta columna. En esta ocasión vamos a abordar uno de los retos más relevantes para las empresas inmobiliarias, sobre todo en el presente año bajo las circunstancias del COVID y el panorama económico incierto. Vamos a hablar de algunos casos de uso y principales indicadores (KPIs) que se pueden mejorar cuando se aplica correctamente tecnología dentro de la industria inmobiliaria.

  1. Tiempo en los análisis

Tradicionalmente las empresas inmobiliarias tienen un departamento encargado de realizar estudios/análisis de oferta y demanda para apoyar la toma de decisiones en términos de los nuevos desarrollos a realizar. Desde Datlas nos ha tocado trabajar con un par de equipos de análisis habilitándoles nuestros mapas de inteligencia para concentrar la información que comúnmente consultaban en 5-6 fuentes diferentes. Nuestra metodología de laboratorio de datos les permite incluso integrar información interna que pueda complementar estos análisis. Siendo así una empresa inmobiliaria que apalanque este tipo de tecnología de una manera adecuada le puede permitir a sus equipos realizar análisis en días, comparado a las semanas que habitualmente tardaban realizando este tipo de ejercicio. En consecuencia, el ahorro en tiempos de análisis trae efectos secundarios positivos para otro tipo de indicadores, de los que también estaremos hablando.

  1. Periodo de recuperación de la inversión

Al evaluar cualquier tipo de proyecto, sobre todo un desarrollo inmobiliario, existe una práctica común que es la construcción de proyecciones financieras para calcular el periodo de recuperación de la inversión inicial del proyecto. Lo que en inglés se conoce como payback period. Otra de las tecnologías que nos ha tocado aplicar con algunos clientes del sector son los estudios de vocación de entorno habilitados por nuestro algoritmo de inteligencia artificial Laura. Mediante un proceso de análisis del punto a desarrollar, Laura es capaz de sugerir aquel tipo de desarrollo que mejor se adecue a las condiciones del entorno, así como sugerencias directas para la configuración de la oferta a posicionar en el punto. Esto le permite a la empresa, no solo asegurar que su producto tenga una demanda, sino incrementar su absorción y con ello impactar directamente al periodo de recuperación del proyecto dentro de las proyecciones financieras.

  1. Ventas

Lo que cualquier negocio quiere, vender más y gastar menos, aumentar su utilidad. A pesar de que es una de las promesas más engañosas en el ámbito de los negocios debido a que las ventas son un arte complejo, existen algunas tecnologías que registran un impacto claro a este indicador. Tal es el caso de una aplicación de nuestros mapas de inteligencia. Existen, dentro de la industria inmobiliaria los famosos corredores de bienes raíces (lo que en ingles se conoce como real estate brokers). El proceso tradicional de un comercializador de propiedades se centra en la captación (encontrar gente dispuesta a vender su propiedad y que les permita representarlos) y la colocación (encontrar a un comprador dispuesto a comprar alguna propiedad captada). Uno de los retos dentro de este tipo de negocios es que la captación está abierta a una delimitación geográfica amplia como, por ejemplo, el estado de Nuevo León, pero el equipo de ventas no conoce todos y cada uno de los rincones de la entidad. Es por ello que, aplicando mapas de inteligencia, podemos mapear las propiedades captadas e integrar datos de entorno para que cualquier bróker pueda accesar, incluso desde su teléfono celular, a ver y analizar de manera inmediata el entorno de cualquier propiedad que busque colocar. Con tan solo un par de clicks puede saber ¿a qué distancia está el supermercado más cercano? ¿Cuántas escuelas se encuentran en la colonia? ¿Cuánto tiempo tardaría en llegar al hospital más cercano? E incluso poder apalancar otro tipo de soluciones como los estudios de vocación, de los que hablábamos en el punto anterior, todo esto desde una sola plataforma. Ahora bien, ¿Qué tiene que ver esto con las ventas? Se han generado registros de un aumento en la cantidad de cierres, así como un decremento en el periodo de conversión de clientes en empresas que apalancan este tipo de tecnologías para dotar de nuevos argumentos de venta a sus representantes.

  1. Nuevas líneas de ingreso

Esto se pone cada vez más interesante. Uno podría pensar que las empresas inmobiliarias tienen poco margen de maniobra en cuanto a la generación de nuevas líneas de ingreso. El pensamiento natural es creer que una integración vertical es lo que le da mayor espectro de generación de ingresos, pero en realidad existen iniciativas tecnológicas interesantes que pueden ayudar a darle un nuevo “brazo” al negocio. En nuestro caso hemos tenido experiencia desde la parte de los algoritmos de estimación de valor. Entendiendo que la figura legal de un avalúo es algo más estricta, las empresas inmobiliarias, sobre todo las que son nativas digitales, encontraron una nueva forma de generar valor al cliente y al mismo tiempo capitalizar beneficios. Esto a través de ofrecer estudios de estimación de valor de manera “inmediata”. Todo esto se habilita gracias a la construcción de algoritmos inteligentes que toman la información disponible de la oferta y la demanda de propiedades para ir aprendiendo y calculando mejores estimaciones de valor dadas ciertas condiciones de la propiedad a evaluar (una de las condiciones principales sin duda es la ubicación). Con esto, hemos visto empresas que, sin necesidad de haber concretado la captación, por ejemplo, ya logran monetizar a sus “prospectos” a través de venderles este tipo de análisis de forma ágil.

  1. Mejora de experiencias

Este último indicador es uno de los más complejos de medir para las empresas, muchas utilizan encuestas de satisfacción de clientes, recurrencia o algún otro tipo de cuantificación para hacerlo, pero sin duda existen desarrollos tecnológicos que impactan directamente estas métricas. Un ejemplo clarísimo son las nuevas aplicaciones de gestión de comunidades, sobre todo para torres de departamentos o colonias privadas. Otro ejemplo pueden ser las tecnologías inalámbricas o frictionless (como se conoce en inglés) que te permiten entrar a tu hogar sin necesidad de llave o incluso habilitar el acceso remoto a visitantes desde códigos QR en tu teléfono o escaneos de biometría (caras, ojo, huella, etc.).

Casos como estos, e incluso las casas inteligentes, han sido muy sonados en el continente asiático o incluso en algunas partes de Europa, en México todavía estamos adoptando estas tecnologías más complejas para incorporarlas a nuestros negocios inmobiliarios, pero sin duda es importante tenerlo en cuenta. Mejorar la experiencia se da incluso desde la construcción de una pagina web más responsiva, analizando datos de los usuarios, flujos, diseños, generación de datos del usuario, etc.

Dispositivos para hacer una casa inteligente – Horus Smart Control

Así que ya lo sabes, si eres una empresa inmobiliaria, que estas teniendo tu transformación digital o naciste como un negocio digital y quieres sacarle el mayor provecho a la tecnología, enfócate en los casos de uso que mencionamos y mide muy de cerca estos indicadores para que puedas tener una verdadera perspectiva acerca de los beneficios directos que la tecnología puede traer a tu negocio. No le tengas miedo a invertir, los dividendos son claros. Si no sabes como empezar, con gusto te ayudamos. El momento es ahora ¡aprovecha!

@DatlasMX

¿QUÉ ES 5G EN TELECOM Y CÓMO AVANZA LATAM? – INVESTIGACIÓN DATLAS

Hace poco el lanzamiento del IPHONE 12 de APPLE vino con la noticia de que será el celular más pequeño del mundo que acepte 5G. De hecho, en el evento de lanzamiento se le dio un espacio a VERIZON, compañía de telefonía, anunciar el crecimiento de la red 5G. Siendo que esta red promete conexiones hasta x100 veces más rápidas que las actuales.

Pero a todo esto ¿Nos debería de importar? ¿De qué trata el 5G en telefonía? ¿Cuáles son los impactos en los datos? ¿Si vivimos en Latinoamérica nos va a llegar pronto? En esta columna investigamos un poco sobre estos temas y compartirnos sobre este tema y sobre todo aterrizamos los casos para LATAM.

¿Qué es la red 5G?

Esta nueva tecnología móvil aumentará la velocidad de conexión, reducirá al mínimo la latencia (el tiempo de respuesta de la web) y multiplicará exponencialmente el número de dispositivos conectados. En otras palabras: estaremos conectados a todo, todo el día, y en el menor tiempo posible.

Adicional, según fuentes citadas, traerá consigo múltiples beneficios, como un incremento en la productividad computacional, la cantidad de datos generados, la innovación y desarrollo tecnológico en sectores como salud, educación, agricultura, seguridad, energía y comercio, entre otros.

¿Cuál ha sido la evolución de las redes de telefonía?

Desde las conexiones móviles que ocurrían en instrumentos militares, en redes de universidades, en coches de lujo hasta la portabilidad que nos entregaron los primeros teléfonos celulares la velocidad y cobertura de la red se ha amplificado a velocidades interesantes. En la siguiente imagen se muestran las variaciones.

¿Cuál es el avance en 5G en el mundo?

De momento regiones como Estados Unidos de América, Canadá, Brásil y otras regiones de Europa ya tienen establecido la tecnología 5G. En México, por ejemplo las inversiones se encuentran en proceso.

El avance en cada una de la región del mundo

¿Cuáles son los beneficios?

Respecto al máximo ancho de banda, teóricamente:

A) Con la red 3G sería 2 Mbps

B) Con 4G sería 1 Gbps

C) Con 5G sería 10 Gbps

En la práctica, se han registrado las siguientes velocidades de descarga

 5G es la nueva generación de la tecnología empleada en la comunicación entre dispositivos móviles que nos ofrecerá una mayor velocidad de conexión con una latencia mucho menor y que aún así, garantizará un menor consumo energético, lo que ayudará a alargar la autonomía de las baterías

¿Cuáles son los avances para LATAM?

Para México la licitación programa será para el 2020, pero por la pandemia se podrá postergar para el 2021. En Colombia ya están en pruebas piloto y en Uruguay la operación inició en el 2019.

De acuerdo con Qualcomm, empresa impulsora del despliegue 5G en México, esta tecnología puede operar en distintas bandas del espectro radioeléctrico y ofrecería una disminución de hasta 10 veces en la latencia de extremo a extremo, triplicando la eficiencia espectral. Al alcanzar esta, haría la velocidad de conexión hasta 100 veces más rápida y permitiría conectar a 10 veces más de dispositivos de forma simultánea. – THE CIU –

Limitantes y problemas

Hay un youtuber, MKHBD, que explicó el 5G y sobre todo los problemas que tiene de proximidad. Una persona hoy en día tiene que estar a menos de 20 pasos de una antena de 5G para realmente recibir las señales. La verdadera pregunta ¿Es viable instalar tantas antenas para que se puedan concretar los beneficios?

Conclusiones

Hasta aqui la columna de hoy, en una opinión personal el 5G tiene más presupuesto de marketing que de implementación. Hoy en día, al menos para LATAM, no se ven proyectos tangibles hasta el 2022-2023 . En Estados Unidos algunas ciudades ya estarán implementando, pero con mayor certeza el 5G se podrá “sentir” en centros comerciales, aeropuertos o algunas oficinas que requieran este tipo de velocidades para diferenciarse de la competencia.

¿Tú, qué opinas? Déjanos tus comentarios y comparte el blog

Fuentes

INFOBAE. https://www.infobae.com/america/tecno/2020/07/14/presentaron-una-tecnologia-que-puede-revolucionar-y-abaratar-el-almacenamiento-de-datos-es-el-fin-del-disco-rigido/

THE CIU

VISUAL CAPITALIST

ADSLZONE. https://www.adslzone.net/reportajes/telefonia/5g/

NATGEO. https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/que-es-5g-y-como-nos-cambiara-vida_14449

4 P’s de Storytelling con datos – iNVESTIGACIÓN dATLAS

En analítica de datos y ciencia de datos puedes ser la o el mejor científico de datos, tener un doctorado o hasta conocer la tabla de distribución Z de memoria… pero sino sabes comunicar tu trabajo… a nadie le va a importar tus credenciales. En esta columna dedicamos un espacio para elevar a la conversación la importancia del “storytelling” de datos.

¿Qué quiere decir storytelling en español?

Se le denomina storytelling al arte de contar una historia para conectar con la audiencia de una forma más íntima. En ambientes institucionales, es un formato de presentación que convierte la atención en auténtico interés. Para que ese interés después pueda ser traducido en diálogo y acciones basadas en los datos recién presentados y no en intuición.

¿Por qué aplicar storytelling?

En ciencia de datos y en la presentación de datos numéricos es muy habitual “perder” a la audiencia por la pasión en comunicar en método en lugar de las respuestas. Storytelling como emisores de un mensaje nos obliga a integrar un inicio, conflicto, climax y final para que de manera breve podamos comunicar los hallazgos de nuestra investigación de una manera entretenida y práctica.

¿Cómo funciona el story telling?

I) RELEVANCIA EN LAS HIPÓTESIS

Para hacer una buena historia primero hay que tener un material qué comunicar. Esto quiere decir que si estamos generando un análisis de datos tengamos claro las hipótesis iniciales. Mismas que tienen que hacer empatía con el público para buscar su interés.

Por ejemplo, si estamos presentando los factores del 2020 que alteran el pronóstico de ventas y las líneas de ingreso que pueden participar de mayor manera en la recuperación entonces tengamos claro que las hipótesis en el público es que hay factores que afectan la venta a la alza y a la baja. Por otro lado también puede haber hipótesis como que las líneas de ingreso digitales son las que mayor recuperación van a impulsar.

En este sentido tendremos que buscar “relevancia” en las hipótesis y los temas que vamos a presentar.

II) COMENZAR POR LAS CONCLUSIONES

En el storytelling no hay nada peor que escuchar una historia y no saber a dónde va. Perderte en los personajes y el conflicto y en pocas palabras terminar más confundido que nada por esa historia.

Un consejo para atender esto es enumerar las 2 ó 3 conclusiones que se van a compartir del estudio. Muy puntuales. Si tu historia comunica más de 3 conclusiones, vas a perder a tu audiencia. Ten en claro que cada conclusión es un “capítulo” de tu historia. Por lo que esto te servirá para estructurar correctamente la presentación.

Otro tema importante es que antes de compartir estas conclusiones puedas compartirlas con un “grupo de control” para conocer sus impresiones y preparar respuestas en caso de que exista debate o dudas.

III) LOS FUNDAMENTALES DEL STORYTELLING

Usamos las 4 P

Personas (People) : Las historias necesitan personas o conceptos que tengan vida gracias al presentador. Puede ser un cliente , un usuario o revisar un dato desde distintas “cachuchas” o perspectivas

Lugar (Place): Lleva a las personas a dónde sucede la acción. Muestra imágenes del desarrollo y argumenta las implicaciones que tuvo la investigación

Proceso (Process): Cuál es el método y cómo se lleva el análisis a la vida. Puedes apoyarte de videos o gráficos con transciiones para que te entiendan. Aún y cuando seas un científico, trata de explicarlo en términos sencillos y prácticos

Productos (product): La historia tiene que tener un protagonismo y este puede ser alrededor del producto comunicado. Un buen producto o análisis no te garantiza una buena historia. Pero contar la historia de porqué un problema provocó una inquietud y en consecuencia trabajar en tu análisis es lo que podría cautivar a un público.

IV) FORMA, POSTURA y LENGUAJE ADECUADO

Finalmente es importante cuidar la forma. Una presentación corta, forzar a 20 ó 30 minutos la presentación de la historia con algunas pausas preguntando ¿Todo claro?

Cuando presentemos gráficos, es un mensaje por gráfico y un gráfico por lámina. No abarrotemos de 10 mensajes una sóla gráfica, tratemos de destacar y si es una gráfica que tiene varios componentes ir apareciendo cada uno de los cambios punto por punto

En postura, si es presencial, hay que buscar generar empatía, compartir un estilo personal y ser extrovertido al momento que presentamos. Tratamos de ver a los ojos a todos los asistentes al menos durante algún momento de la presentación

En cuestión de lenguaje, una presentación de resultados requiere un campo de dominio. Si le presentamos ventas a un área comercial puede que tomen en cuenta las ventas sin impuestos. Pero si es para el área de tesorería pensarán lo opuesto. Hay que clarificar al inicio de la presentación o con notas al pie de página de qué manera son estimadas los términos numéricos. Otro tema importante es hablar en sus términos y en sus conceptos de negocio. Ejemplo si a los clientes se les llama usuarios, entonces llamarlos así para generar una mayor empatía.

CONOCE NUESTRO EJEMPLO

CIERRE

Storytelling es mucho más amplio de lo que alcanzamos a compartir en este blog. Pero lo que podemos destacar es que si eres alguien que trabaja con análisis de datos te recomendamos tener un buen balance en el manejo de matemática, visuales y narraciones. Buscas el punto “dulce” en lo que estos 3 campos se intersectan.

Te recomendamos continuar estudiando, aprender escuchando podcast como Café de datos, continuar leyendo investigaciones en nuestro BLOG Datlas o leer este libro “Storytelling with data”.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias

Crunching data is not enough. https://blog.adverity.com/crunching-data-need-tell-stories