Archivo de la categoría: Investigacion

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Las habilidades blandas (soft skills) más demandadas

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

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

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

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

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

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

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

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Equipo Datlas –

Keep it weird

Fuentes:

Dimensionando la industria de “Analítica de datos e Inteligencia Artificial” 2021 – Investigación Datlas

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

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

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

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

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

1) Infraestructura

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

2) Analítica y Machine Learning(ML)

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

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

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

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

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

5) Open source – Fuentes abiertas

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

6) Fuentes de Datos y APIs

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

7) Más recursos de datos

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

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

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

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

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

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

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Sistemas Automáticos Vs. Sistemas Autónomos, testing y mucho más de la Inteligencia Artificial- Columna de Investigación Datlas

Esta semana tuvimos la oportunidad de participar en “AI Factory:  Get serious about testing and deploying AI with apps” de IBM. En la charla se habló de la diferencia de sistemas autónomos y sistemas automáticos así como nuevas tendencias de los datos. En la columna de hoy compartiremos algunas notas sobre estos temas y reflexiones de los científicos de datos en general.

IBM, con IBM Watson, acuñó una dominancia y perfilamiento de la organización en el sector de la Inteligencia Artificial. La empresa tiene de los mejores expertas y expertos en el tema

Algunos de los motivadores para invertir en eso:

  • Inteligencia Artificial (IA) es un acelerador económico
  • El impacto financiero de la IA se hizo más claro (6.3% de crecimiento)
  • El enfoque en IA genera sus rendimientos
  • Los fundamentales de IA han ayudado a las organizaciones a ser más productivos
  • Finalmente el IA está reduciendo los costos operativos de los negocios

La siguiente tendencia: Sistemas de Inteligencia Artificial Aplicación infundida (AIIA)

La definición de AIIA, según IBM, es una combinación de sistemas que se basan en código tradicional e Inteligencia Artificial que aprende.

Durante la charla hicieron mucho hincapie en las pruebas que hay que recorrer en los sistemas y la falta de rigor actualmente en esto.

¿Por qué es muy importante hacer pruebas?

Si hablamos que la IA está involucrada en procesos de decisiones, es relevante hacer las pruebas debidas y poder explicar qué es lo que se está validando en un modelo de inteligencia.

En este sentido los motivos que nos comparte IBM son:

  • IA está involucrada en decisiones estratégicas y por eso hay que probarla
  • Muchas veces puede llegar a ser responsable de vidas humanas (En el caso de “auto-pilot” tipo TESLA))
  • Se podrá ir volviendo más riesgoso la decisión que plantea el modelo conforme más información llegue

¿Las pruebas aplican para sistemas Autónomos y Sistemas automáticos?

Gran parte de la charla se trato de explicar la diferencias entre dos tipos de sistemas. Sobre todo haciendo énfasis de que la IA está presentes en ambos. Estos son:

  • Sistemas automáticos: Significa que va a hacer exactamente las acciones para las que está programada sin elección. Por ejemplo algoritmos determinísticos
  • Sistemas autónomos: Quiere decir que es un sistema que puede hacer elecciones sin considerar influencias externas. Por ejemplo algoritmos predictivos que no son determinísticos

Como exploradores y apasionados en la ciencia de datos es importante estar al tanto de los avances en el campo de los sistemas autónomos. Sin duda el rigor del campo de la IA irá subiendo y cada vez más sistemas que tomen sus propias decisiones serán parte del futuro.

Hasta aqui la columna de hoy, participa y continua con nosotros la charla en nuestras redes a travez de @DatlasMX. También te invitamos a suscribirte a nuestro contenido de aprendizaje sobre ciencia de datos en www.datlasacademy.com

Equipo Datlas

– Keep it weird-

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

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

Lanzamiento

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

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

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

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

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

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

Conoce más de Datlas Academy

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

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

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

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿QUÉ ES UN AGEB Y PARA QUE SIRVE? – INVESTIGACIÓN DATLAS

¿Te has preguntado cuál es la mejor forma de dividir un mapa en México? Algunos responderán, pues como ya está en Estados o Municipios. Pero como cuando vemos una fotografía, hay veces que verla en una mayor resolución puede ser mejor para descifrar detalles a mayor profundidad. En ese sentido existen en México distintas nomenclaturas que nos apoyan en la tarea de ver información con “enfoque” o “zoom”. Estos son las “AGEBs” y Manzanas. En esta columna compartiremos qué es un AGEB y para qué sirve.

En México tenemos el organismo público del INEGI o Instituto Nacional de Estadística y Geografía, antes conocido como Instituto Nacional de Estadística e Informática, fundado en 1983 por decreto presidencial. Este instituto que actualmente se ubica en Aguascalientes, Aguascalientes desde 1985 tiene como como función la captación, procesamiento y difusión de información acerca del territorio, la población y la economía.

¿Como se genera la información estadística?

El INEGI genera estadística básica desde tres tipos de fuentes, censos, encuestas y registros administrativos.

Censos

Los censos son ejercicios de recolección de datos de toda el área dentro del estudio. El INEGI tiene 3 censos: población y vivienda, económicos y agrícolas.

El censo de población y vivienda se lleva a cabo cada década en los años que terminan en cero, como 2020; siendo este el ultimo censo llevado a cabo.

Los censos económicos se levantan cada cinco años, y comprenden información de diversos aspectos de las unidades económicas sobre pesca, minería, construcción, manufactura, comercio, servicios y transportes, además estos son pos su cobertura la fuente de información económica básica mas amplia y completa del país.

Los censos de agricultura además incluyen información forestal y de ganadería, estos se llevan a cabo cada 10 años.

Encuestas

Las encuestas son operaciones de recolección de datos que captan información de una muestra del área dentro del estudio.

Se clasifican en dos tipos, regulares y especiales. Los regulares son parte del programa de trabajo permanente del INEGI, los especiales se desarrollan a solicitud de las instituciones del sector público para generar información de temas de interés.

Registros Administrativos

El INEGI produce información estadística que proviene de los datos que se integran en los trámites de instituciones publicas. Algunas de las estadísticas que se generan a partir de estas fuentes son: Vitales (mortalidad fetal y general), sociales (cultura y museos), económicos (accidentes de transito terrestre, exportaciones por entidad federativa, finanzas públicas, etc.), seguridad (impartición de justicia en materia penal).

¿Que es el Marco Geoestadístico del INEGI?

El INEGI usa el Marco Geoestadístico como la infraestructura básica en todas las etapas del censo, desde la capacitación del personal hasta la difusión de resultados. Este es un sistema único, de carácter nacional que proporciona la ubicación geoestadística de las entidades federativas, los municipios y las localidades del país y permite relacionar la información estadística con los lugares geográficos correspondientes.

El Marco Geoestadístico del INEGI divide el territorio nacional por medio de límites geoestadísticos creando tres niveles de desagregación: Área Geoestadística Estatal (AGEE), Área Geoestadística Municipal (AGEM) y Área geoestadística Básica (AGEB), esta ultima puede ser urbana o rural y es el tema de esta columna.

¿Qué es un AGEB?

Un AGEB o Área Geoestadística Básica es la extensión territorial que corresponde a la subdivisión de un municipio y estos pueden ser urbanos o rurales.

Las Áreas Geoestadísticas Básicas Urbanas son la extensión territorial ocupada por un conjunto de manzanas o cuadras, estas pueden ser un grupo de 1 a 50. Los limites de un AGEB urbano son perfectamente delimitadas por calles, avenidas, andadores o cualquier otro rasgo de fácil identificación en el terreno. El uso de suelo de un AGEB urbano tiende a seguir un uso de suelo especifico y principalmente es habitacional, industrial, de servicios, comercial, etc. Este tipo de AGEBs urbanos se asignan en áreas geográficas de localidades que tengan una población igual o mayor a 2,500 habitantes, o bien que sea cabecera municipal independiste del número de habitantes de acuerdo con el último Censo de población y vivienda.

Las Áreas Geoestadísticas Básicas Rurales son las subdivisiones del territorio de un municipio que se ubiquen de manera rural. Tienen la extensión territorial de once mil hectáreas en promedio y se caracterizan por tener un uso de suelo de tipo agropecuario o forestal. Estos AGEBs rurales contienen las localidades rurales y extensiones naturales como pantanos, lagos, desiertos, marismas, estuarios, selvas y/o manglares. Se delimitan por rasgos naturales como ríos, arroyos y barrancas o por rasgos culturales como vías del ferrocarril, líneas de conducción eléctrica, carreteras, brechas, veredas, ductos y límites prediales.

Algunos AGEBs rurales existen sin tener localidades (lugar ocupado o una o más edificaciones utilizadas como viviendas) en su interior.

Clave AGEB

Las claves del AGEB ya sean urbanas o rurales constan de tres dígitos un guion y un dígito verificador (000-0)

¿Para que sirve un AGEB?

Todas estas claves que vimos anteriormente, los identificadores de estados, municipios y AGEBs se suman a las claves de Localidad y de Manzanas para formar identificadores únicos geográficos.

Estos identificadores sirven para georreferenciar la información que el INEGI genera y que vimos al inicio de esta columna.

Todos estos identificadores se utilizan para generar códigos únicos a nivel nacional de la siguiente manera.

¿Cómo se visualizan los AGEBS?

En un documento de GOBMX para el ENIF se específica de est amanera la construcción para visualización de AGEBS. En este caso se trata de visualizaciones de entidades y ubicaciones relacionada al giro de finanzas.

En Datlas hemos trabajado algunas capas en AGEBs como la del CENSO POBLACIONAL que pinta con mayor intensidad las regiones con mayor densidad poblacional.

Revísalo en vivo consultando nuestros videos tutoriales

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otras aplicaciones has escuchado con AGEBs? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más de AGEBs en Datlas Academy.

Equipo Datlas

Fuentes

– INEGI

– GOB.MX, ENIF

Estas son las habilidades que ciudadanos necesitarán en el futuro (skills) – investigación datlas

Alguna vez se han preguntado si lo que sabemos hoy en día, lo que aprendimos en nuestra educación académica y las habilidades que hemos formado para la vida adulta seguirán siendo vigentes hacia el futuro.

La respuesta anticipada es que existe una posibilidad de que estas habilidades necesiten ciertas modificaciones y complementos. En la columna de hoy publicamos algunos hallazgos de nuestra investigación de estos temas de alguna de las casas de investigación y consultoras más respetadas del mundo: World Economic Forum, BCG y MCKINSEY & Company.

Esta investigación forma parte nuestras investigaciones para la inciativa de “Datlas Academy” , una plataforma para aprender y mantenerte actualizado en temas de transformación digital. Te invitamos a sucribirte gratuitamente en: https://datlasacademy.com/ (No importa de qué parte de LATAM seas)

¿Cuál es el balance global en temas de tendencias y adaptación en comunicaciones-tecnologías?

De acuerdo a un mapeo de tendencias y transformaciones del WORLD ECONOMIC FORUM existe una necesidad de transformar al capital humano

  • Hay una falta de talento más pronunciada por sistemas de educacion que no se han mantenido a la vanguardia del entorno actual
  • Particularmente en habilidades digitales y otras de la nueva economía
  • Hay incentivos desalineados entre empleados y logros
  • Se tendrán que iniciar proyectos de mejoras a los programas educativos para preparar a las comunidiades para los “trabajos del mañan”
  • Repensar la protección social obtenida a través del empleo es un reto para muchos gobiernos y organizaciones

¿Cómo varía la situación entre distintas regiones el mundo?

La adopción de ICT (Comunicaciones y tecnologías), así como el trabajo flexible, las habilidades digitales y el marco legal digital tienen diferentes niveles de desarrollo por región. Las más destacadas se muestran en la siguiente tabla. Corea, Holanda, Finlandia y Estados Unidos encabezan la lista en sus respectivos categorías.

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

¿Cuáles son las habilidades digitales por economía?

El desarrollo ha tenido evolución de acuerdo a algunas medidas que el estudio citado presenta del 2020 vs. 2017 . Esto se ha logrado medir en términos de % de población activa en habilidades digitales sobre el total de población .

Asi mismo, para cada región se ha ponderado el % de riesgo de que algunos trabajos se pierdan por automatización. Siendo así que Eslovenia, Lituania y Grecia presentan situaciones de alto caso de automatización.

¿Cuáles son las habilidades que podrían ser necesarias en el futuro?

Conectando con un estudio aislado al de la WEF exploramos en las narrativas del reporte de BCG y McKinsey sobre las habilidades necesarias para el futuro.

De hecho, McKinsey sintetiza una matriz de habilidades cognitivas, interpersonales, liderazgo y digitales que podrían ser una buena agenda para los próximos 20-30 años

Destacando las habilidades digitales tendríamos que empezar a enlistar: Acervo Digital, aprendizaje digital, colaboración y ética digital.

Desarrolo de software, aprender a programar, estadística y análisis de datos, pensamiento computacional y de algoritmos.

Entender los sistemas digitales a traves de los principales riesgos como los de ciberseguridad, sistemas inteligentes y entender qué tecnología es la más apropiada para resolver problemas específicos.

** Te puede interesar leer nuestra columna: Diseño de perfiles y áreas de analítica para organizaciones

¿Estamos obteniendo este aprendizaje de los sistemas actuales de educación?

De acuerdo a este reporte, las habilidades con más correlación a los sistemas educativos actuales son: Acervo digital, capacidad para programar, análisis de datos, motivar distintas personalidades, impulsar confianza, gestión del cambio y de la innovación

Por otro lado, las que están menos desarrolladas, está la ética de datos, autoconfianza, empatía, resolución de conflictos y mentoría.

¿Y cómo podría impulsarnos generar programas educativos de mayor vanguardia tecnológica para los ejecutivos del futuro?

En materia general, los encuestados resuelven que este tipo de habilidades podría beneficiarlos en el futuro dentro de su empleo. Particularmente sintetizando mensajes, adaptándose a cambios y enfrentando la incertidumbre.

También se espera que esto pueda llevar a un mayor ingreso, incremento en la confianza y un mejor desarrollo de planes de trabajo. Finalmente también se espera una asociación con la satisfacción del trabajo considerando una mayor confianza y motivación para desarrollar proyectos profesionales.

Qué otras habilidades consideras que son importantes para el futuro y dónde piensas aprenderlas. Continúa la conversación con nosotros vía nuestras redes @DatlasMX.

Equipo Datlas

“Keep it weird”

Fuentes:

¿cómo detectar fake news manualmente? – investigación datlas

Hemos hablado antes de “Fake News” en este blog y con motivo a una serie de noticias falsas que se dispersaron en “Whatsapp” este fin de semana que pretendían dar un mensaje del “Secretario de Economía de Nuevo León” quisimos compartir y reforzar este tema.

En este episodio haremos hincapie de algunas técnicas para detectar “fake news” y repasar los puntos más importantes en este ejercicio. (Usaremos como fuente esta columna: https://www.visualcapitalist.com/how-to-spot-fake-news/)

¿Qué tipo de contenido falso existe?

  • Parodia o engañosa
  • Conexión Falsa entre el encabezado y el contenido
  • Contenido confuso
  • Contexto falso en tiempo o lugar
  • Contenido con fuentes anónimas o no identificables
  • Contenido manipulado
  • Contenido 100% fabricado

***Te puede interesar “Radiografía de Fake News en México”. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/06/20/fake-news-radiografia-en-mexico-columnas-de-opinion-datlas/

¿Cómo se puede detectar ?

  • La fuente – Cuál es la historia, quién la investiga y/o comparte
  • El URL (liga de website) – Es conocido el sitio web o tiene algún respaldo. Si, por ejemplo habla sobre una nota mexicana sería más confiable que termine en “.com.mx”
  • El texto – La ortografía y puntuación tendrá que ir de acuerdo a la seriedad de la nota
  • La información – Revisa las citas de otros autores y valida la información en otras fuentes
  • El autor – Si lo buscas encontrarías otra nota de la misma o el mismo autor
  • Fuentes de respaldo – Revisa la información vinculada en links que te lleven a otros sitios
  • La fecha – La publicación es oportuna, actual o es una re-publicación de otro momento en el tiempo
  • El sesgo – Considera si tus creencias afectan el proceso de validación de la nota
  • Experta – Tiene alguna referencia estilo académica y está hecha de manera correcta

*** Te puede interesar “Fake News en tiempos de COVID-19”. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/04/20/fake-news-en-covid-19-la-2da-pandemia-conferencia-talend-land-tv-2020/

También te dejamos el video de la charla completa que se impartió en “LAB NL de CONARTE” en Nuevo León, México.

Hasta aqui la columna de hoy. Te invitamos a continuar aprendiendo con nuestro contenido y a no perder la oportunidad de suscribirte a Datlas Academy. Esta nueva iniciativa que lanzamos para incrementar el aprendizaje de analítica y transformación digital en la comunidad de LATAM.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas

Generar proyectos y áreas de datos exitosos está directamente relacionado al capital humano. Es decir, para poder avanzar con proyectos de analítica que abonen a la transformación digital de nuestras organizaciones es necesario mapear y desarrollar talento. Pero ¿Cómo lograrlo de manera ágil y sencilla? En esta columna hablaremos del sistema ILUO que nos permitirá monitorear las habilidades dentro de nuestro equipo de datos.

** Te podrá interesar ¿Cómo detectar un impostor de datos?

Como ejemplo, estas habilidades para un departamento de datos en una organización de mediano tamaño

El objetivo del sistema ILUO es desarrollar y administrar habilidades dentro del equipo a nivel departamento (No a nivel individual).

Dentro de una matriz se coloca los miembros del equipo del lado izquierdo, las habilidades en la parte superior y dentro de la matriz se categoriza con respecto al dominio de cada habilidad por miembro del equipo.

Las siglas ILUO tienen un significado gráfico y representan el avance que se va teniendo en el desarrollo de los empleados de la organización. La cantidad de líneas que forman cada letra indica el nivel de madurez de cada empleado. Los cuatro niveles de habilidad ILUO indican:

Nivel I: Aquellas personas que se encuentran en capacitación para conocer y cumplir con su tarea, sin intervenir en los procesos.

Nivel L: Aquellas personas que ya intervienen en los procesos, pero no están calificadas para operar sin supervisión.

Nivel U: Aquellas personas que ya están acreditadas para cumplir con su tarea bajo los estándares y el tiempo requerido.

Nivel O: Aquellas personas que ya han acreditado todos los niveles de habilidad y recibieron una certificación para poder formar a otras personas.

**Te podrá interesar “Los 5 perfiles para un equipo de Datos”

¿Qué pasos hay que seguir para desarrollar una matriz de habilidades en un equipo de Datos?

  1. Identifica y enlista las habilidades de tu departamento de datos
  2. Enlista el “staff” en los renglones de la matriz
  3. Identifica del 1 al 5 el mayor nivel en que cada miembro del equipo se desarrolla en esa habilidad
  4. Una vez que tenemos calificadas estas habilidades, hay que presentárselo al líder de equipo y desarrollar un plan de acción (Capacitación, nivelación, apoyos, entre otros.)
  5. Finalmente comprometer fechas y dar monitoreo constante

** Te podrá interesar “¿Por qué pueden fracasar los proyectos de datos?”

¿Cuáles son las ventajas de implementar el sistema ILUO?

·Incrementar la calidad de sus productos y/o servicios

·Reducción de desperdicios

·Mejorar la satisfacción de sus clientes internos y externos

·Lograr la continuidad operativa

·Se elimina o reducen ausentismo y rotaciones

·Aumenta la motivación de los empleados

·Desarrolla el sentido de pertenencia hacia la organización

** Te puede interesar nuestra columna sobre “Diseño de perfiles para áreas de analítica”

Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a continuar aprendiendo en nuestro podcast y a suscribirte a nuestra nueva iniciativa en Datlas Academy donde obsequiaremos algunos cursos para mantenernos a la vanguardia en temas de transformación digital.

Fuentes

https://www.leanconstructionmexico.com.mx/post/sistema-iluo-qu%C3%A9-es-y-como-implementarlo-ejemplo-de-matriz-iluo

¿PODRÍAS SER más propenso a chocar que otra persona SÓLO POR TU MODELO DE AUTO? La respuesta puede ser “sí” – DATLAS INVESTIGACIONES

El análisis de datos ha ido adquiriendo mucha importancia últimamente, sabemos que es una ciencia que se encarga de analizar un respectivo conjunto o conjuntos de datos para obtener conclusiones de los mismos y así tomar decisiones o simplemente obtener nuevos conocimientos. En esta columna presentamos un ejercicio complementario de análisis de datos. Esto sobre una base de datos de choques y siniestros para Nuevo León. Te presentamos nuestros hallazgos.

** También te podría interesar nuestras otras columnas sobre choques y siniestros

Big Data y Data Science: los profesionales especializados en ciencias de  datos tienen el futuro asegurado

En esta ocasión se usará una base de datos que recopila los choques de la zona metropolitana de Monterrey, Nuevo León desde el año 2016 hasta la mitad del 2018. Gracias al análisis podremos observar los diferentes fenómenos que se presentan.

La base de datos contiene los registros ya mencionados, cada registro contiene diferentes columnas, podemos dividir estas columnas en tres secciones que definen cada aspecto del choque:

1) La primera sería el lugar del suceso,

2) La segunda sería la descripción del mismo y

3) La tercera es la fecha/hora cuando ocurrió.

Ahora bien, con estos datos vamos a contestar algunas preguntas.

¿En qué códigos postales de la ciudad de Monterrey, Nuevo León y Zona metropolitana (ZMM) se generan más choques?

Para fines prácticos, se tomaron de la tabla los diez códigos postales donde hubo más choques, esto considerando su respectiva frecuencia de ocurrencias con respecto al total. Los resultados se mostrarán a continuación.

Top 10 códigos postales con más choques:

  1. 64000
  2. 64620
  3. 64590
  4. 64330
  5. 64619
  6. 64200
  7. 64988
  8. 64460
  9. 64710
  10. 64700

Para un mejor entendimiento se relacionó cada código postal con el nombre de la colonia. Estas son las colonias donde hay más percances del área metropolitana.

Top 10 colonias con más choques:

  1. Col. Centro
  2. Col. Vista Hermosa
  3. Col. Agrícola
  4. Col. Gral. Naranjo
  5. Col. Residencial Cumbres
  6. Col. Croc
  7. Col. El Milagro
  8. Col. Mitras Centro
  9. Col. Nuevas Colonias
  10. Col. Nuevo Repueblo
Mapa Monterrey, N.L. Colonias con más choques.

Si andas por estas colonias te recomiendo que vayas con mucha precaución detrás del volante.

¿A qué hora ocurren más choques en Monterrey (ZMM) ?

Pienso que esta es una de las preguntas más importantes a considerar ya que si vives en Monterrey sabrás de la cantidad de tráfico que se genera a las horas pico, veremos si existe una relación entre los choques y las horas de más tráfico.

Formato 24hrs.

Las horas que destacan son: 14:00, 13:00, 16:00, 18:00, 15:00. Podemos notar que los choques están relacionados con el tráfico, y el tráfico a su vez se genera principalmente debido a las “horas de trabajo”, claramente podemos observar la “hora de entrada”, la de “hora de comida” y la “hora de salida” que son los tiempos en donde hay más personas manejando.

¿Qué días de la semana suceden más choques en Monterrey(ZMM) ?

Formato 24hrs. Empezando por día domingo y terminando el sábado.

Empezando por el domingo en este caso, se puede notar cómo es que los choques varían dependiendo del día, siendo el “viernes” cuando ocurren más siniestros y el “domingo” el día que menos. Otro fenómeno curioso que podemos observar es que durante los sábados en la noche la cifra de choques aumenta considerablemente en comparación a los demás días, es entendible, la gente se va de fiesta, toma alcohol u otras sustancias, acto siguiente escoge manejar y lamentablemente choca. 

¿Algún color de auto es más propenso a chocar?

La respuesta corta es “sí”, existen autos que son más propensos a chocar que otros por su color, esto quizá se deba a que durante el día o la noche son más difíciles de observar para los conductores, otro factor puede ser que la mayoría de los autos que circulan son de ciertos colores “populares” y por ende tienen esas estadísticas.

Puede parecer broma, pero tomando en cuenta todo esto, en dado caso de que te encuentres manejando un carro gris o blanco un viernes por la tarde en el centro de Monterrey, estadísticamente tienes una gran probabilidad de chocar.

– Equipo Datlas –

¿Qué se puede decir de todo esto?

“Nuevo León, la entidad con mayor registro de choques en el país” – El financiero

“Falta cultura vial…y abundan choques” –El Norte

Estos solo son dos ejemplos de los miles que se pueden encontrar en cuanto a notas periodísticas donde mencionan nada más que la verdad. Nuevo León es en efecto la entidad del país con el mayor número de choques, esto se puede comprobar observando las bases de datos del INEGI o simplemente visualizando las gráficas que ya tienen disponibles en su página. No hace falta ser muy meticuloso con los datos para darnos cuenta de esto, solo basta con salir a manejar en horas pico para que uno se dé cuenta de lo pésima que es esta situación, no es de sorprenderse que seamos la zona metropolitana con mayor número de choques.

Finalmente, si multiplicamos las probabilidades de cada dato podemos llegar a una conclusión un poco chistosa pero cierta, si tú decides salir a manejar un automóvil de color blanco, un viernes por la tarde en el centro de la ciudad de Monterrey, estadísticamente tienes mayor probabilidad de chocar que cualquier otro conductor.

Ándate con cuidado si tienes un auto blanco y te gusta salir los viernes.

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Equipo Datlas –

No te sientes al frente si vas en un carro blanco por gonzalitos (Caso de ANÁLISIS DE CHOQUES PARA NUEVO LEÓN, MÉXICO) – DATLAS INVESTIGACIONES

Aún con varios blogs escritos al respecto, los datos de los siniestros reportados de inicios del 2016 a mediados del 2018 en Mty NL, aún tienen mucho que decirnos. Y aunque pareciera un título alarmante, la realidad es que no lo es, ¿o sí? Como diría cualquier científico social: Depende. Quédate en este blog para descubrir la respuesta.

** Te puede interesar “Categorizando zonas con más choques en Nuevo León”

Si cualquier persona con suficiente equipo de cómputo para utilizar Microsoft Excel filtrara y contara las observaciones de la antes mencionada base de datos, se daría cuenta de los siguientes resultados:

  1. El color de los vehículos más chocado en ese periodo es el color blanco.

Seguido del gris, rojo, plata, y negro. Al quitar duplicados, sumar colores prácticamtente iguales, y ordenando de mayor a menor por cantidad de observaciones, obtenemos el TOP 10 se se ve en la imagen.

2. La parte del auto donde sucedió el choque más frecuente fue el frente

Seguido de la parte trasera, el cofre, el costado derecho delantero, y el costado izquierdo delantero. El procedimiento fue prácticamente el mismo que en el caso del color del vehículo, y gracias a ello tenemos el TOP 10 en esta segunda imagen.

3. Los choques de auto se concentran en su mayoría en la avenida Gonzalitos.

Por último, si proyectaramos un mapa 3D de las latitudes y longitudes, las cordenadas de los diferentes siniestros filtrados por tipo de vehículo, podríamos llegar a la conclusión de que en el mapa de autos, estos se concentran más en la avenida de Gonzalitos, mientras que en el camión se concentran por Ruiz Cortinez, y en los camiones ligeros por Madero.

Ahora bien, ¿debería de alarmarme por el título de este blog? Nuestra respuesta sería: no lo suficiente, y la manera más fácil de explicarlo es con el color del vehículo.

El hecho de que el color con más choques reportados sea el blanco, no quiere decir que dicho color sea el más propenso a chocar, porque no sabemos si es el color más comprado. Si por ejemplo casi toda la ciudad compró autos blancos y solo chocó 1 tercio, mientras que los autos rojos solo compraron 10 personas y todos chocaron porque es el color más propenso a chocar, el número de reportes entonces no nos ayuda mucho.

Algo similar sucede con la avenida Gonzalitos. Si solo nos basamos en los datos de los siniestros reportados, no podríamos comparar esta avenida con otras, al no estar seguros de cuantos automóviles la transitan, y por ende, no podemos asumir que es la avenida más peligrosa o propensa a sufrir un accidente. No es coincidencia que la hora con más choques es la 1:47pm, la cual cabe en lo que conocemos coloquialmente como la hora pico.

Como de costumbre, la intención de este blog no es asustar al usuario, si no compartir resultados interesantes de un análisis básico de datos, y generar conciencia de como un evento tan normal como un choque en esta ciudad, puede arrojarnos información interesante a compartir.

Hasta aquí la columna de hoy, no duden en visitar los otros escritos de esta base de datos o de la basta variedad de temas de analítica que hemos realizado. Pueden encontrarnos en nuestras redes sociales como @DATLASMX.

Adjuntamos el video echo por un aplicante para una de nuestras últimas convocatorias de ingreso a la startup, donde tenía que explicar esta y otras conclusiones interesantes de la base de datos en 6 minutos como máximo.

Equipo Datlas

-Keep it weird-