¿Cómo puede ser implementada la Inteligencia Artificial en la Ciencia de Datos? – Investigación Datlas

En los últimos meses hemos visto el apogeo de la inteligencia artificial en aplicaciones como Chat GPT, Bard, y Microsoft Fabric. La implementación de estas aplicaciones no conoce límites, pues día con día vamos descubriendo nuevos horizontes de la inteligencia artificial.

**También podría interesarte: 4 Herramientas de Inteligencia Artificial para facilitar tu día a día

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para la ciencia de datos en los últimos años. La cantidad de información que se maneja en este campo es descomunal y, por ende, la capacidad humana de procesamiento no es suficiente. Es aquí donde la implementación de la IA puede hacer la diferencia.

En este artículo hablaremos sobre cómo puede ser implementada la inteligencia artificial en la ciencia de datos y qué beneficios puede traer consigo.

El primer paso para entender la utilización de la IA en la ciencia de datos es conocer qué es la ciencia de datos. Este campo se enfoca en el análisis de información de manera masiva para obtener conocimientos y soluciones a problemas. La ciencia de datos utiliza herramientas como la estadística, la programación y la minería de datos para el análisis de información.

La IA puede ser utilizada en diferentes fases de la ciencia de datos. Una de las etapas donde puede ser más útil es en el preprocesamiento de datos. La IA puede utilizarse para el análisis y limpieza de grandes cantidades de datos, lo que resulta en una mayor eficiencia en la toma de decisiones.

Otra etapa importante donde la IA puede ser implementada es en la selección de características, que corresponde al proceso de selección de variables o características relevantes que serán utilizadas en el modelo final. El uso de la IA en esta fase puede optimizar el modelo y reducir el tiempo de procesamiento.

La fase de modelado es otra área en la que la IA puede ser aplicada. En esta fase, los datos se utilizan para crear modelos y sistemas de inteligencia artificial que puedan identificar patrones, realizar predicciones y tomar decisiones. El uso de la IA en esta fase permite una mayor precisión en la toma de decisiones y en la identificación de patrones complejos.

Una de las herramientas más utilizadas en el modelado con IA en la ciencia de datos es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que utiliza algoritmos para analizar datos y aprender de ellos para tomar decisiones. El aprendizaje automático es utilizado en la ciencia de datos para la predicción y clasificación de grandes cantidades de datos.

El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una técnica de aprendizaje automático que utiliza una red neuronal para la clasificación y predicción de datos. Esta técnica de IA se ha utilizado en la industria del reconocimiento de imágenes y del procesamiento del lenguaje natural.

** Te podría interesar: «4 Metodologías para Ciencia de Datos»

En conclusión, la implementación de la inteligencia artificial en la ciencia de datos puede mejorar la eficiencia en el procesamiento de datos, la precisión en la toma de decisiones y la identificación de patrones complejos. El uso de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en la ciencia de datos está en constante crecimiento y se espera un mayor desarrollo en el futuro cercano. Es importante destacar que aunque la IA puede aumentar la eficiencia en la ciencia de datos, el conocimiento humano sigue siendo necesario para la interpretación de los resultados y la toma de decisiones finales.

Antes de retirarte, estamos realizando una encuesta para conocer tu opinión respecto a un nuevo producto de Datlas y nos encantaría contar con tu participación. Queremos escuchar tus ideas y puntos de vista, los cuales son muy valiosos y nos ayudará a tener una mejor comprensión de las necesidades de nuestra comunidad. La encuesta es rápida y sencilla de contestar, así que te animamos a que compartas tu opinión con nosotros. ¡Muchas gracias por tu colaboración!

Certificación Datlas

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿Cómo se puede mejorar la gestión de proyectos de analítica de datos? – Investigación Datlas

La gestión de proyectos de analítica de datos es un tema crítico para las empresas que buscan mejorar su capacidad para tomar decisiones efectivas y precisas, aumentar su eficiencia y anticiparse a las tendencias del mercado.

Sin embargo, la gestión de proyectos de analítica de datos puede ser complicada si no se planifica y administra adecuadamente. A continuación, te presentamos algunos consejos para mejorar la gestión de proyectos de analítica de datos para tu organización.

1. Establecer objetivos claros

Es crucial establecer qué se quiere lograr con la analítica de datos y tener una idea clara de cómo se utilizará para tomar decisiones clave. Los objetivos deben ser medibles, alcanzables y específicos, lo que significa que se deben definir indicadores o métricas para evaluar el progreso del proyecto.

Por ejemplo, si la organización quiere mejorar la satisfacción del cliente, lo puede hacer mediante la cantidad de clientes que regresan o la calificación del servicio.

2. Identificar los datos necesarios

Una vez que se han establecido los objetivos del proyecto, es importante identificar los datos que se necesitan para cumplirlos. Esto implica evaluar la calidad y la fiabilidad de los datos que se están utilizando, las fuentes de datos y los métodos de recopilación de datos. Si se trabaja con clientes, entonces, revisar la transferencia de información mediante un análisis exploratorio de datos.

También es necesario evaluar la capacidad de la organización para analizar los datos y utilizarlos para tomar decisiones, es decir, proponer programas informáticos y el hardware necesario para analizar y almacenar grandes cantidades de datos.

3. Seleccionar el equipo adecuado

Se necesita un equipo adecuado que tenga las habilidades necesarias para manejar los datos y analizarlos correctamente. Esto puede incluir matemáticos, estadísticos, analistas de datos, programadores y/o economistas.

Es importante seleccionar a personas que tengan experiencia en la analítica de datos y que estén comprometidos con el proyecto. Además, se debe garantizar que el equipo tenga la cantidad adecuada de recursos y que se les brinde el apoyo necesario para completar el proyecto con éxito.

4. Establecer un plan de trabajo

Una vez que se ha seleccionado el equipo y se han identificado los datos necesarios, es importante establecer un plan de trabajo para el proyecto de analítica de datos. El plan debe incluir un cronograma y un presupuesto detallados que se ajusten a los objetivos, entregables pactados y a los recursos disponibles.

5. Utilizar la visualización de datos

La visualización de datos es una forma efectiva de comunicar hallazgos clave e información compleja de manera clara y concisa. Utilizando herramientas de visualización de datos, se pueden identificar patrones y tendencias clave en grandes cantidades de información. Un ejemplo de esto son los mapas interactivos y personalizados que ofrecemos en Datlas.

Además, las visualizaciones de datos pueden ayudar a identificar posibles áreas problemáticas en proyectos de analítica de datos, lo que permite a los equipos solucionar problemas de manera más rápida y efectiva.

6. Mantener una comunicación abierta

La comunicación abierta y efectiva es esencial para la gestión de proyectos de analítica de datos. Es importante asegurarse de que todas las partes interesadas estén informadas sobre el progreso del proyecto y de que se permita la retroalimentación de manera efectiva. Ambos pilares son críticos para garantizar que el proyecto se esté ejecutando en la dirección correcta y que se estén utilizando los recursos de manera más eficiente.

7. Evaluar y ajustar el proyecto

Por último, es importante evaluar y ajustar continuamente el proyecto a lo largo de su desarrollo. Esto significa identificar problemas potenciales y hacer los ajustes necesarios para superarlos.

Además, es importante evaluar el progreso del proyecto con regularidad y hacer los ajustes necesarios para garantizar que se cumplan los objetivos. Esto puede implicar la reasignación de recursos o la modificación de los objetivos para garantizar que el proyecto sea lo más efectivo posible.

Cerramos esta nota mencionando que, la gestión de proyectos de analítica de datos puede ser complicada, pero al seguir estos consejos para mejorar la gestión de proyectos de analítica de datos, puedes tomar ventaja de la información que se tiene y tomar decisiones más informadas y precisas para llevar a tu organización a un nuevo nivel de eficiencia y éxito.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias:

1. https://pmi-levante.org/aprende-de-mi-proyecto-la-gestion-de-un-proyecto-de-analisis-de-datos/
2. https://datos.gob.es/es/noticia/como-poner-en-marcha-un-proyecto-de-analitica-de-datos

La Evolución del Almacenamiento en las Bases de Datos a lo Largo del Tiempo – Investigación Datlas

El almacenamiento de bases de datos ha experimentado una transformación significativa a lo largo de los años. Desde los primeros sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) hasta las modernas bases de datos distribuidas, la forma en que almacenamos y gestionamos la información ha cambiado drásticamente. En este artículo, exploraremos la evolución del almacenamiento en las bases de datos y cómo ha influido en la manera en que interactuamos con los datos.

**Te puede interesar: Arquitectura de proyectos de datos. Revisa el Blog

Primeros sistemas de almacenamiento de datos:

Los primeros sistemas de almacenamiento de datos se basaban en tarjetas perforadas y cintas magnéticas. Estos sistemas eran extremadamente limitados en términos de capacidad y velocidad de acceso a los datos. A medida que la tecnología avanzó, aparecieron los discos magnéticos, que ofrecían una mayor capacidad de almacenamiento y un acceso más rápido a los datos.

Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS):

Con la introducción de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales en la década de 1970, el almacenamiento de datos experimentó una transformación significativa. Los RDBMS permitieron a los usuarios interactuar con los datos de manera más estructurada y organizada, utilizando el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Estos sistemas proporcionaron un enfoque más eficiente y flexible para almacenar y recuperar datos.

Bases de datos orientadas a objetos:

A mediados de la década de 1980, surgieron las bases de datos orientadas a objetos como una alternativa a los RDBMS. Estos sistemas permitían a los usuarios almacenar y recuperar datos en forma de objetos, lo que facilitaba la manipulación de datos complejos y mejoraba el rendimiento en ciertas aplicaciones. Sin embargo, las bases de datos orientadas a objetos nunca alcanzaron la popularidad de los RDBMS.

Bases de datos NoSQL:

A finales de la década de 2000, las bases de datos NoSQL comenzaron a ganar terreno en el ámbito del almacenamiento de datos. Estos sistemas se alejaron del modelo relacional y ofrecieron una mayor flexibilidad y escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos y consultas complejas. Las bases de datos NoSQL incluyen varios tipos de sistemas, como bases de datos clave-valor, columnares, de documentos y de grafos.

Bases de datos distribuidas y en la nube:

Con el auge de la computación en la nube y la necesidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, las bases de datos distribuidas y en la nube han experimentado un crecimiento significativo. Estos sistemas permiten a las organizaciones escalar sus soluciones de almacenamiento de datos de manera efectiva y ofrecen beneficios en términos de redundancia, disponibilidad y rendimiento.

** Lee el blog: 4 pasos para preparar tus bases de datos

La evolución del almacenamiento en las bases de datos ha sido impulsada por la necesidad de adaptarse a los cambios en la tecnología y las demandas de los usuarios. Desde los primeros sistemas de almacenamiento hasta las modernas bases de datos distribuidas y en la nube, la forma en que almacenamos y gestionamos los datos ha cambiado drásticamente. Esta evolución continuará a medida que surjan nuevas tecnologías y enfoques para abordar los desafíos del almacenamiento de datos en el futuro. Algunas tendencias emergentes en el ámbito del almacenamiento de bases de datos incluyen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicados a la gestión de datos, así como el almacenamiento de datos en sistemas de borde (edge computing), que permiten un procesamiento más rápido y eficiente de la información cerca de la fuente de los datos.

A medida que la cantidad de datos generados en el mundo sigue creciendo exponencialmente, también lo harán las soluciones de almacenamiento y gestión de bases de datos. La evolución del almacenamiento en las bases de datos es un testimonio de la capacidad de adaptación y mejora constante en este campo, asegurando que siempre estemos un paso adelante para enfrentar los desafíos que se presenten en el futuro del almacenamiento y la gestión de datos.

Equipo Datlas

Keep it weird

¿QUÉ SON LOS CENSOS DE POBLACIÓN Y COMO SE UTILIZAN? – INVESTIGACIÓN DATLAS

Introducción

La información censal es una de las herramientas más importantes para el desarrollo de políticas públicas, planificación territorial y estudios demográficos. Los censos de población son una herramienta fundamental que se utiliza para recopilar información sobre la población de un territorio determinado. Datos como la cantidad y características de las personas que habilitan en una región.

En este artículo, te vamos a explicar qué son los censos de población y cómo se utilizan en la actualidad.

¿Que son los censos de población?

Los censos de población son una recopilación de información que se realiza cada cierto tiempo sobre la población de un país o región. En México se trata de una herramienta fundamental para conocer algunos de los aspectos más relevantes de la población, como la estructura por edad y género, la distribución geográfica, la situación laboral o el nivel educativo. Este se lleva a cabo por el INEGI (El Instituto Nacional de Estadística y Geografía). En definitiva, los censos sirven para conocer la realidad demográfica de un territorio y sus características socioeconómicas.

Orígenes de los censos de población

Las primeras referencias que se tienen sobre los censos de población se sitúan en la antigua Roma, donde se realizaban recuentos periódicos de la población. Posteriormente, en la Edad Media, la realización de censos estuvo ligada a la necesidad de conocer la cantidad de personas que podrían luchar en una contienda o contribuir a las arcas del Estado.

En la actualidad, la realización de censos de población ha evolucionado hasta convertirse en una herramienta crucial para el desarrollo de políticas públicas y estudios demográficos.

¿Cómo se realizan los censos de población?

La realización de un censo de población sigue un proceso estandarizado que garantiza la calidad y fiabilidad de los datos. En primer lugar, se lleva a cabo un trabajo de campo para recopilar información sobre cada una de las personas que viven en la zona del censo. Este trabajo se realiza a través de encuestas o de entrevistas personales con los ciudadanos. En algunos casos, se requiere la ayuda de una red de voluntarios o colaboradores que se encargan de facilitar la información necesaria.

El INEGI tiene la obligación de llevar a cabo un censo de población y vivienda para todo el país cada 10 años.

Durante los periodos donde se está llevando a cabo el censo es común ver que los gobiernos utilizan campañas publicitarias para educar a la población sobre la importancia de los censos y para motivarlos a participar.

Una vez recopilada la información, se procede a su análisis y posterior publicación de los resultados en un informe oficial. Este informe se utiliza para establecer políticas públicas, y para la investigación en diferentes campos como la demografía o la sociología.

¿Cómo se utilizan los censos de población?

La información obtenida a través de los censos de población es fundamental para la toma de decisiones en diversos campos, tales como:

- Planificación territorial. Los censos de población permiten conocer la distribución geográfica de la población, así como sus características socioeconómicas. Esto es esencial para la planificación territorial y el diseño de políticas públicas acordes con la realidad demográfica.

- Estudios demográficos. Los censos de población proporcionan información detallada sobre la estructura por edad y género de la población, lo que resulta esencial para todo tipo de estudios demográficos.

- Estudios socioeconómicos. Conocer las características socioeconómicas de la población es fundamental para la investigación en campos como la sociología o la economía.

- Toma de decisiones políticas. Los resultados de los censos de población se utilizan para establecer políticas públicas y determinar la distribución de recursos.

– Los datos que se levantan en el censo de población y vivienda se ponen a disposición del público en general. Este mecanismo de publicación se hace mediante el uso de AGEBs, lo cual permite mantener un equilibrio entre la privacidad de la gente y la granularidad de la información publicada.

¿Que es un AGEB?

Si quieres conocer más acerca de que es un AGEB y cómo funciona: visita nuestra columna aquí: ULR

¿Que uso de damos en Datlas?

Dentro de la oferta de soluciones y productos que ofrecemos en Datlas tenemos los mapas de inteligencia. Estos mapas están habilitados por muchas información de distintas fuentes. Una de ellas es el INEGI la cual nos prové de información socioeconomica y demografica.

Fuentes

La información del presente artículo ha sido recopilada de diversas fuentes bibliográficas y electrónicas. En particular, hemos consultado el Instituto Nacional de Estadística y otras organizaciones especializadas en el análisis demográfico.

Conclusión

En definitiva, los censos de población son una herramienta fundamental para conocer la realidad demográfica de un territorio y sus características socioeconómicas. Son de gran ayuda para la planificación territorial, la investigación en campos como la sociología o la economía, y para la toma de decisiones políticas. Los censos de población, por tanto, son una herramienta fundamental para el desarrollo de políticas públicas y el diseño de estrategias a largo plazo. Estas herramientas habilitan al sector público a la toma de decisiones basadas en datos.

---

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otras aplicaciones has escuchado para los shapefiles? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más del tema en Datlas Academy.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Sistema ILUO: 2 Casos de Uso para Proyectos de Analítica de Datos – Investigación Datlas

Hoy hablaremos sobre un aspecto vital que muchas empresas pasan por alto al plantear nuevos proyectos y soluciones de Analítica de Datos: El capital humano. Es común que las empresas inviertan en herramientas costosas y sofisticadas para mejorar su productividad sin tener en cuenta que el rendimiento de estas depende en gran medida del conocimiento y habilidades de los usuarios que las emplean. Es por esto que es importante conocer las fortalezas y deficiencias en las habilidades de los empleados, de este modo gestionarlas y poder maximizar el aprovechamiento de las herramientas.

Una manera fácil y práctica de identificar las necesidades de capacitación es a través de un diagnóstico de habilidades, como el Sistema ILUO. Este sistema, es una herramienta innovadora que ayuda a las empresas a establecer los niveles en que se encuentran sus empleados en diferentes habilidades por medio de la aplicación de una evaluación y posterior clasificación de los usuarios en 4 niveles diferentes:

Nivel I: Aprendiz

Nivel L: Observa.

Nivel U: Hace y no debe enseñar

Nivel O: Enseña

Dependiendo del nivel obtenido por los usuarios, las empresas pueden gestionar acciones de mejora continua para cerrar brechas de conocimientos y que todo un departamento o área logre alcanzar un nivel deseado.  

** También te puede interesar: SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas

Así que si estás buscando nuevas formas de mejorar el rendimiento de tus proyectos y fortalecer el capital humano de tu empresa, sigue leyendo esta entrada de blog para descubrir algunos casos de uso del sistema ILUO:

Caso 1: Homologación de Habilidades

Una marca líder en revestimientos tenía como objetivo mejorar la presentación periódica de su información comercial, debido a que se habían detectado diferencias en la estructura, criterios y análisis de la información. Para lograr esto, Datlas fue contratado para realizar un diagnóstico de habilidades de los gerentes comerciales utilizando el Sistema ILUO.

En primer lugar, se identificaron las principales habilidades requeridas para el rol de gerente comercial y se creó un banco de preguntas. Posteriormente, se aplicaron las evaluaciones a los gerentes y se procesaron los resultados para identificar las oportunidades de mejora por habilidad para cada uno de ellos. Además, se realizaron algunos análisis cruzados para determinar la influencia de factores como la antigüedad o el tiempo de respuesta en los resultados.

Gracias al uso del Sistema ILUO y a la experiencia de Datlas, la marca líder en revestimientos pudo obtener una evaluación precisa de las habilidades de sus gerentes comerciales y, en consecuencia, implementar estrategias de desarrollo y capacitación personalizadas para cerrar las brechas de habilidades. Como resultado, se logró mejorar significativamente la presentación de la información comercial y una disminución de hasta el 30% en el tiempo de análisis de información.

Caso 2: Mejora del Aprovechamiento de Tableros de Inteligencia

El segundo caso corresponde a una compañía de Retail que maneja grandes cantidades de información financiera y utiliza varias herramientas de visualización para mejorar el análisis de datos. A pesar del gran esfuerzo dedicado al mantenimiento de estas herramientas, descubrieron que no estaban siendo aprovechadas al máximo por el personal administrativo al cual estaban dirigidas. Para solucionar este problema, contrataron a Datlas y utilizaron el Sistema ILUO para identificar posibles falencias. Al igual que en el caso anterior, se llevó a cabo un taller de ideación en el que se identificaron habilidades críticas muy específicas para los roles administrativos, como el “Análisis de Información Financiera”, “Uso de canales de comunicación”, “Conocimiento de los procesos internos” y “Manejo de las herramientas de visualización”.

A partir de esto, se creó un banco de preguntas para tres formularios que se utilizaron para evaluar a más de 100 personas. Los resultados de las evaluaciones permitieron identificar que la habilidad con mayor oportunidad de mejora era la de “Conocimiento de los procesos internos”, seguida del “Manejo de herramientas de visualización”. Datlas sugirió algunos posibles accionables, como la creación de un glosario de datos para estandarizar términos financieros o la implementación de programas de Líderes en el uso de la herramienta a partir de los mejores puntajes obtenidos en esta habilidad. Además de lo anterior se realizaron otro tipo de análisis, por ubicación geográfica y antigüedad, con lo que se podrá generar planes de intervención mucho más efectivos.

Los casos previos son excelentes ejemplos de los beneficios de emplear herramientas innovadoras como el Sistema ILUO. Estas herramientas no solo permiten determinar el nivel de habilidad individual, sino también el de un área o departamento hasta incluso el de una región geográfica. Además, se puede identificar a las personas más habilidosas para impulsar su crecimiento y a las que presentan dificultades para ayudarlas a mejorar. Por último, se pueden enfocar las capacitaciones con mayor precisión en áreas específicas de mejora.

** También te puede interesar: 4 Herramientas de Inteligencia Artificial para facilitar tu día a día – Manuales Datlas

Hasta aquí la columna de hoy, no olvides en contactarnos para ayudarte en la implementación de soluciones como el Sistema ILUO, que pueden ser la clave para el éxito de proyectos empresariales sostenibles. Recuerda suscribirte a www.datlasacademy.com para continuar aprendiendo más de nuestro contenido y seguirnos en redes como el podcast «café de datos».

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

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

Potencializa tus ventas con Chat GPT ¿Cómo la inteligencia artificial puede impulsar tu negocio? -INVESTIGACIÓN DATLAS

¿Qué es Chat GPT?

ChatGPT es una herramienta desarrollada por la empresa OpenAI que funciona con inteligencia artificial GPT-3. Se especializa en funciones de procesamiento del lenguaje natural, que van desde tener conversaciones con los usuarios o responder preguntas, hasta realizar traducciones y generar textos sobre cualquier tema. Para operar utiliza fuentes de datos como libros o contenidos informativos publicados en internet.

Y ahora qué ya sabes que es Chat GPT, te mostraremos como funciona y como es que puedes utilizarlo para impulsar a tu negocio.

¿Cómo funciona Chat GPT?

Chat GPT trabaja con una técnica de inteligencia artificial llamada Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que de acuerdo con OpenAI, es un proceso de entrenamiento en el que el chatbot es alimentado con datos de texto con el objetivo de patrones de lenguaje y tener conversaciones con las personas.
De tal manera, que las respuestas que te puede brindar a los usuarios pudieran parecer casi humanas, aunque tenga ciertas limitaciones en frases o información desactualizada

¿Como podría Chat GPT ayudarte potencializar tus estrategias de venta?

La mayoría de las empresas persiguen el mismo objetivo de ahorrar en costos y utilizar el tiempo de una forma productiva. Para poder lograr esto lo óptimo sería optimizar toda la estrategia de ventas a través de la tecnología, específicamente si ésta está basada en Inteligencia Artificial.
El uso de un modelo de lenguaje como ChatGPT puede ayudarte a impulsar tus ventas de diversas maneras:

• Mejora la experiencia del cliente: Al integrar Chat GPT en tu sitio web o aplicación, puedes proporcionar a tus clientes una experiencia de atención al cliente en tiempo real y personalizada, lo que puede aumentar su satisfacción y lealtad hacia tu marca.

• Aumenta la eficiencia: Chat GPT puede automatizar tareas repetitivas de atención al cliente, como responder preguntas frecuentes, lo que libera tiempo para que tus agentes se centren en casos más complejos y de mayor valor.

• Ofrece recomendaciones personalizadas: Al analizar los datos de los clientes, Chat GPT puede ofrecer recomendaciones de productos personalizadas, lo que aumenta la probabilidad de que los clientes compren.

• Optimiza los procesos de ventas: Chat GPT puede ayudarte a identificar patrones de comportamiento de los clientes y ofrecer insights sobre cómo mejorar tus procesos de ventas para aumentar la conversión.

• Aumenta la retención de clientes: Al proporcionar una atención al cliente rápida y personalizada, Chat GPT puede ayudarte a aumentar la retención de clientes, lo que a su vez puede impulsar tus ventas a largo plazo.

En general, Chat GPT puede ayudarte a mejorar la experiencia del cliente y optimizar tus procesos de ventas, lo que puede aumentar tu tasa de conversión y, en última instancia, impulsar tus ventas.

¿Como es que Chat GPT puede ofrecer recomendaciones personalizadas para tus clientes?

Para proporcionar recomendaciones personalizadas a tus clientes, Chat GPT puede analizar la información de los clientes que has recopilado previamente, como historial de compras, preferencias de productos, ubicación, entre otros datos relevantes.

Con esta información, Chat GPT puede utilizar técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para analizar patrones en los datos y comprender las necesidades y preferencias de cada cliente. Con este conocimiento, Chat GPT puede ofrecer recomendaciones de productos relevantes y personalizadas.

Por ejemplo, si un cliente ha comprado productos de cuidado de la piel en el pasado, Chat GPT puede ofrecer recomendaciones de productos relacionados con el cuidado de la piel. Si un cliente ha navegado por tu sitio web buscando productos específicos, Chat GPT puede sugerir productos similares o complementarios a los que ha estado buscando.

Es importante tener en cuenta que, para ofrecer recomendaciones personalizadas, necesitarás recopilar y analizar datos de tus clientes de manera responsable y ética, cumpliendo con las regulaciones de protección de datos y la privacidad del usuario.

¿De qué manera Chat GPT puede optimizar mi proceso de venta?

Para ayudarte a optimizar los procesos de ventas, Chat GPT puede analizar los datos de tus clientes y detectar patrones de comportamiento, como el momento en que los clientes realizan compras, los productos que compran con mayor frecuencia y los problemas más comunes que experimentan en el proceso de compra.

Con esta información, Chat GPT puede ofrecer insights y recomendaciones para mejorar los procesos de ventas y aumentar la conversión. Por ejemplo, si se detecta que muchos clientes abandonan sus carritos de compra antes de finalizar la transacción, Chat GPT puede sugerir mejoras en el proceso de pago o descuentos para motivar a los clientes a completar la compra.

Además, Chat GPT también puede ayudar a automatizar tareas de ventas repetitivas, como la confirmación de pedidos y el seguimiento de envíos, lo que puede liberar tiempo para que tus agentes se centren en tareas de mayor valor.

También puede ayudar en la implementación de sistemas de chatbots, que pueden brindar información sobre los productos y servicios, responder preguntas frecuentes y asistir en la toma de decisiones, mejorando así la eficiencia del proceso de ventas.

En pocas palabras, Chat GPT puede ayudarte a mejorar la eficiencia de tus procesos de ventas, proporcionar insights valiosos para aumentar la conversión y liberar tiempo para que tus agentes se centren en tareas de mayor valor.

En conclusión, Chat GPT es una herramienta poderosa que puede ayudar a potenciar tus ventas de varias maneras. Al ser un modelo de lenguaje natural, puede comunicarse de manera efectiva con tus clientes y brindarles una experiencia de atención al cliente personalizada y automatizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Además, Chat GPT puede ayudar en la generación de leads y la identificación de oportunidades de venta a través de la interacción con los usuarios. Al comprender el contexto y las intenciones del usuario, Chat GPT puede proporcionar recomendaciones y soluciones específicas para satisfacer las necesidades de tus clientes.

Chat GPT puede ayudarte a mejorar la experiencia del cliente, aumentar las oportunidades de venta y mejorar la eficiencia de tu negocio en general. Si buscas potenciar tus ventas y mejorar la relación con tus clientes, considera la implementación de Chat GPT como una herramienta útil para lograrlo.

Hasta aquí la columna de hoy, ahora que sabes cómo Chat GPT te podria ayudarte a potencializar tus ventas , quisieras implementarlo en tu empresa ? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más en Datlas Academy.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

https://dirigentesdigital.com/dirigentes/marketing-comunicacion/chat-gpt-tambien-sirve-para-atraer-compradores

https://tekkams.com/como-aumentar-ventas-en-tu-empresa//

https://www.automaticaeinstrumentacion.com/texto-diario/mostrar/2734430/futuro-pymes-pasa-inteligencia-artificial

ChatGPT, a Dialogue Optimizing Language Model by OpenAI (analyticsdrift.com)

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

En Datlas nos encanta construir soluciones que transforman los datos en decisiones que impacten el día al día de los negocios. Para lograr eso tenemos una amplia oferta de productos y proyectos que desarrollamos. Uno de los más solicitados por nuestros clientes son los tableros de inteligencia. Construir un tablero de inteligencia que atienda el reto de un negocio requiere de un desarrollo complejo que utiliza algunas herramientas tecnológicas.

En esta columna te platicamos de las APIs. Te platicamos qué son y como las usamos en el desarrollo de nuestros tableros.

Si quieres conocer mas acercaa de los Tableros de Inteligencia, te invitamos a leer «Dashboards de negocios, guía para principiantes – MANUALES DATLAS»

¿Que es una API?

Un API (Aplicación de Programación de Interfaz) es un conjunto de herramientas y protocolos que permiten a dos aplicaciones o programas interactuar entre sí. Estas herramientas permiten a los desarrolladores crear software mejor integrado y con una mejor funcionalidad. Los API también se pueden usar para proporcionar contenido personalizado a los usuarios finales.

Mediante el uso de un conjunto de herramientas y protocolos que permiten a dos aplicaciones o programas interactuar entre sí. Estas herramientas permiten a los desarrolladores crear software mejor integrado y con una mejor funcionalidad. Por ejemplo, si una aplicación necesita acceder a datos de otra, puede usar un API para recuperar la información de forma segura.

Breve Historia

Las API se han usado desde los primeros días de la informática. Los programadores han usado APIs para intercambiar información entre sus programas desde finales de la década de 1950. Las API se han modernizado a lo largo de los años para satisfacer las necesidades de los desarrolladores de hoy en día.

Un dato curioso es que la idea o el concepto de un API es mucho más viejo que el nombre API. El concepto se introdujo al mundo de la computación por dos científicos computacionales, Maurice Wilkes y David Wheeler los cuales trabajaron en una biblioteca de software modular que hace uso de tarjetones de papel los cuales almacenaban las instrucciones o subrutinas de software y de cómo debían de ser usadas dentro de un programa.

¿Cómo funciona una API?

La manera en la cual una API funciona es como un canal de comunicación entre dos puntos. Estos siendo el cliente y el servidor. La parte de que lleva a cabo una solicitud o hace una “llamada” es el cliente y su contraparte que recibe la “llamada” y manda una respuesta es el servidor.

Un ejemplo que todos usamos en nuestros celulares es al consultar el clima de nuestra ciudad. El cliente el cual en este caso es la aplicación del clima en tu celular hace una llamada solicitando información al servidor el cual en este caso sería el servicio metrológico el cual contesta con la información solicitada, la temperatura, probabilidad de lluvia, etc.

¿Cuales son los beneficios de usar una API?

Los principales beneficios de los API son la seguridad y la flexibilidad. Al usar un API para intercambiar información entre aplicaciones, los desarrolladores pueden evitar exponer los datos sensibles a los usuarios finales. El uso de un API también permite a los desarrolladores conectar su software a otros sistemas, como el uso de APIs de terceros para proporcionar servicios a sus usuarios.

Este sistema permite mejorar la colaboración entre usuarios, emprendedores y la industria como un completo. Evita el desarrollo aislado de software que no es compatible con el resto del mundo. Teniendo a nuestra disposición servicios conectados con APIs de distintas industrias nos permite tener un proceso de innovación acelerado. Al conectar distintos negocios y reducir la fricción de estos servicios aumenta la velocidad a la cual hacemos transformación digital.

Algunos ejemplos practicos

A continuación, te dejamos con algunos ejemplos prácticos, de los cuales te aseguramos que haces uso de ellos.

Credenciales de Acceso Universal

Sin duda al navegar por internet alguna página te ha pedido que crees una cuenta para “terminar de leer la nota” o ver más del contenido. Y cuando procedes a la parte donde uno se registra te ha tocado ver opciones que dicen “Continuar con Facebook”, “Continuar con Google” o incluso “Continuar con Twitter”. Bueno, todos estos son servicios que utilizan los protocolos de un API. Estas páginas están conectadas a estos gigantes tecnológicos y hacen uso de sus servicios de acceso universal, que nos permiten hacer cuentas y gestionar nuestro acceso a páginas y aplicaciones de terceros sin tener que recordar otra contraseña.

Aplicaciones SaaS

Las aplicaciones SaaS (Softwre as a Service) o Software como Servicio es un estrategia de negocios donde las compañías que desarrollan aplicaciones te “rentan” o te dan servicio con una cuota periódica. En la versión más común de esta implementación el usuario paga una cuota mensual para acceder al servicio. Programas como la suite de Adobe, Microsoft Office y muchos otros tienen este modelo. Pero hay otra versión de este concepto, en el cual el usuario paga por crédito usado, también conocido como “Token”. Bajo este modelo se desarrollan un sinfín de aplicaciones que usan la tecnología de un API.

Tu API

Imagínate que desarrollas un API esta tiene una función sencilla, te da recomendaciones de series de televisión dependiendo del genero solicitado.

La llamada que hace el cliente incluye 2 cosas el género y el identificador único del usuario.

Tu API procesa esta información de la siguiente manera. Primero identifica al usuario y valida si tiene “crédito” disponible, de ser así procesa la llamada y responde con las recomendaciones dependiendo del género. Si el usuario no tiene crédito la llamada se responde con el mensaje de error correspondiente.

El mundo real tiene miles de diferentes APIs que puedes usar, algunas son sencillas como nuestro ejemplo, otras extremadamente complejas en lo que pueden lograr.

Tipos de APIs

Existen 4 grandes grupos diferentes de APIs.

APIs Abiertas

Estas son aplicaciones de código abierto que se pueden accesar mediante el uso del protocolo HTTP. también conocidas como APIs públicas, tienen sus llamadas y respuestas bien definidas.

APIs de Socios

Se utilizan para conectar socios estratégicos de distintos negocios. Típicamente requieren de un paso extra de verificación y autenticación para ser usados.

APIs de uso Interno

Son aplicaciones o microservicios para uso interno de una compañía y por lo general permanecen escondidos de usuarios externos. Por lo general tienen funciones de comunicación intradepartamental para mejorar la productividad.

APIs Compuestas

Pueden ser descritas como un grupo de APIs, que permiten a usuarios combinar en una sola llamada múltiples fuentes de datos o puntos de servicios. Usadas en la arquitectura de microservicios donde puede ser que una sola actividad o tarea requiere información de múltiples fuentes.

Protocolos de APIs

Al ir aumentando el uso de las APIs desde los años 50 ha crecido el uso de las reglas o protocolos que se siguen para que los usuarios tengan un set de reglas definidas. Al tener estas reglas se estandariza los formatos de datos, la sintaxis y los comandos disponibles al implementar el uso de APIs en nuestro código.

Cuatro de los protocolos más comunes usados para habilitar esta tecnología son:

SOAP (Simple Object Access Protocol)

Creado con XML habilita a los clientes y servidores comunicarse mediante el uso de HTTP lo cual crea la posibilidad del intercambio sencillo de información sin importar el ambiente o lenguaje que usen los sistemas.

XML-RPC

Basado en un leguaje muy específico de XML es más antiguo que SOAP pero mucho mas simple y de bajo peso que mantiene un bajo consumo del ancho de banda.

JSON-RPC

Similar a SOAP pero en este caso utilizamos JSON (JavaScript Object Notation) en lugar de XML para transferir los datos.

REST (Representational Sate Transfer)

Las aplicación construidas con este protocolo se conocen como RESTful APIs. Y se limitan a una arquitectura con los principios de REST. Uno de los protocolos más comunes.

Que uso de damos en Datlas

Dentro de la oferta de soluciones y productos que ofrecemos en Datlas tenemos los tableros de inteligencia. Estos tableros están conectados a un repositorio de información que los habilita para mostrar de manera fácil y digerible la información necesaria para la toma de decisiones.

En algunos tableros que hemos diseñado es necesario habilitar una conexión a fuentes de información que se actualizan en tiempo real. Conectando estas fuentes de información con nuestros tableros nos permite tenerlos lo más actualizados posibles.

Gracias a las APIs y de todos los beneficios que otorgan podemos hacer estas conexiones de manera segura y confiable.

---

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otras aplicaciones has escuchado para los shapefiles? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más del tema en Datlas Academy.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

10 TENDENCIAS TECNOLÓGICAS Y DE NEGOCIOS DIGITALES 2023 – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Pronto comienza el 2023 , el primer año completo que potencialmente será «regular» (Con posible recesión, guerras, etc) en el sentido de que la pandemia no interrumpirá actividades económicas. Ceteris Paribus, el monitoreo de tendencias es un ejercico que nos apoya en planeaciones anuales.

Hoy más que nunca tenemos que regresar más eficientes y escalables a nuestro próximo año.Para ello desde Datlas nos dimos la tarea de publicar nuestra nueva columna de Tendencias para el 2023 qué seguro hay que voltear a ver si tu organización busca crecer el negocio y/o su digitalización

** También te puede interesar «10 tendencias de mercado en el 2022»: https://blogdatlas.wordpress.com/2022/01/02/10-tendencias-tech-y-de-mercado-2022-investigacion-datlas/

1) La demanda por software biológico o bio-software

El desarrollo de nuevos sistemas para habilitar el hardware de biotecnologías

2) Marketplace de trabajo… cosa seria y más especializada que nunca

¿Has escuchado de los «lay-off» en tecnología? Con tanto talento expuesto los sitios especializados para obtener trabajos, de tiempo completo, de medio completo y/o temporales, comienzan a ser impulsados con más fuerza. Sobre todo los de nicho. Por ejemplo: Madres solteras con capacidades digitales, Personas de la tercera edad con habilidades de comunicación, desarrolladores en lenguajes novedosos, entre otros

3) Microservicios sobre monoliticos

Un microservicio es una arquitectura de software que se basa en la idea de dividir una aplicación en pequeños componentes o servicios que se comunican entre sí para realizar tareas específicas. Cada microservicio se encarga de realizar una sola tarea o conjunto de tareas y se diseña para ser independiente y autónomo, lo que permite cambiar o actualizar un microservicio sin afectar a otros componentes de la aplicación.

Un servicio monolítico es una aplicación que se compone de un único bloque de código y que se ejecuta como un todo. Las aplicaciones monolíticas suelen ser más fáciles de desarrollar y depurar que las aplicaciones basadas en microservicios, ya que no hay necesidad de integrar y coordinar varios componentes separados.

Sin embargo, las aplicaciones monolíticas pueden ser más difíciles de escalar y mantener a medida que crecen y se vuelven más complejas. (Escrito con CHAT GPT con fecha del 26 de Diciembre de 2022).

4) Omnicanalidad extendida hasta los livestreams

La omnicanalidad se ha extendido en los últimos años. Los servicios integradores que te permiten comercializar en distintos canales digitales de ventas están más interconectados que nunca. Ejemplo son todas las APIs de centralización de inventarios que hay entre sitios de e-commerce que han brillado los últimos años.

Proximamente veremos que las ventanillas de redes sociales que tanto nos encataban porque no eran como la televisión (En el sentido de que no tenían anuncios) estarán más plagadas que nunca antes por ventas digitales en vivo. Similar a lo que sucede en Corea, centros de «call-centers» pero ahora con cámaras conectadas a internet.

5) Humanoides (Humanos + Robots) cada vez más serios

Suena simpático pensar que el futuro no estará muy lejos de Robotina de los supersónicos. El desarrollo de asistentes digitales evolucionará del software al hardware. Alexa, Siri o Hey Google probablemente en unos años estén en posesión de un cuerpo de titanio o aluminio para acompañar a gente de la tercera edad, servir en restaurantes o traducir en tu visita a un museo.

Todo esto es lo que grandes compañías trabajan.

** Te puede interesar también «5 tendencias de analítica avanzada para CPGs y Retailers»: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/05/09/5-tendencias-de-analitica-avanzada-para-retailers-y-cpgs-columna-de-investigacion-datlas/

6) La agenda de sustentabilidad impulsada por coches eléctricos y alternativas de energias más sustentables

Tendencias de sustentabilidad global amplifican las definiciones más allá del reciclaje. Hablamos de fuentes de energía renovables, transformación de trasnportes, reducir el desperdicio de comida, manejo estandarizado de materiales más sustentables, eficiecia tecnológica, dieta basada en plantas, responsabilidades de marca, trabajo remoto (que como consecuencia trae menos traslados) y normalizar los usos de segunda mano

7) Ciberseguridad y ciberinteligencia como servicio y bajo demanda

Con el alce de ataques en materias de ciberdelitos es importante considerar estos puntos:

1. El aumento de la ciberdelincuencia: Con el aumento del uso de Internet y la dependencia de las tecnologías digitales, también se está produciendo un aumento en la actividad ciberdelincuencial. Esto incluye ataques de phishing, ransomware y otras formas de malware.
2. El creciente uso de la ciberinteligencia: Las empresas y los gobiernos están utilizando cada vez más la ciberinteligencia para recopilar información sobre amenazas cibernéticas y tomar medidas preventivas.
3. El enfoque en la ciberseguridad en la nube: La nube está cada vez más presente en las empresas, y la ciberseguridad en la nube se está convirtiendo en una preocupación importante. Las empresas deben asegurarse de que sus datos y sistemas en la nube estén protegidos adecuadamente.
4. El aumento del uso de la criptomoneda: El uso de criptomonedas como Bitcoin y Ethereum se está extendiendo, lo que plantea nuevos desafíos de ciberseguridad.
5. El enfoque en la ciberseguridad en Internet de las cosas (IoT): Con el aumento del uso de dispositivos conectados a Internet, como termostatos inteligentes y relojes inteligentes, es importante garantizar la seguridad de estos dispositivos y protegerlos de posibles ataques cibernéticos.
6. El aumento de la regulación y la conformidad: Con el creciente número de ataques cibernéticos y la importancia de la seguridad de la información, se están implementando más regulaciones y estándares de seguridad para proteger los datos de las empresas y de los consumidores.

(Escrito con CHAT GPT con fecha del 26 de Diciembre de 2022).

8) Software de Planeación Financiera más serios que nunca

Los «unit economics» y la planeación financiera más importante que nunca para lograr eficiencias en una de las épocas donde el capital es más costoso que nunca. Sobre todo en vísperas de una posible «recesión» en algunos sectores de la economía

9) Chat GPT y otras alternativas abaratan algunos servicios

Ahora con chat gpt hemos aprendido como pedir consejos de nutrición, resolver retos de código y orientar sobre nuevos contenidos para blog como este. Entonces ¿Qué implicaciones económicas y para negocios tiene esto? Probablemente muchos profesionales verán atajos para generación de contenido, ensamble de nuevos programas y/o complementos a desarrollos audiovisuales. Sin duda la tecnología no es perfecta, pero al menos acorta los caminos de trabajo que muchas veces hacen que tengas que acudir con alguien que tiene experiencia en la industria.

10) Tecnologías escalables: Web3.0 brindando más economías abiertas y Metaverso ¿De regreso?

De acuerdo al contenido del inversionista de renombre Peter Diamandis, haya algunos puntos de tecnologías disruptivas que debemos de mantener en el radar:

• Hardware cuántico
• Inteligencia artificial explicativa
• Nanomateriales
• Analítica aumentada
• Computación cuántica
• Deep Learning
• KNLP
• 5G
• Espacios inteligentes
• Computación de la nube
• VR,AR y MR
• IOT para tecnología industrial
• Entre otros

** También te puede interesar, sobre todo si usas este contenido para tu planeación 2023, «Pensamiento sistémico»: https://blogdatlas.wordpress.com/2022/02/06/que-es-el-pensamiento-sistemico-para-organizaciones-columna-de-investigacion-datlas/

¿Qué otras tendencias sigues que creas que revolucionarán o impactarán al mundo de los negocios en el 2023?

Equipo Datlas

– Keep it Weird –

Fuentes:

Big Ideas in Tech for 2023: An a16z Omnibus

Big Ideas in Tech for 2023: An a16z Omnibus

Ciberseguridad: ¿Qué vulnerabilidades nos ha traído el teletrabajo en este aspecto? – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

El año 2019 fungió como un parteaguas en cuanto a la forma en la que la sociedad afrontaría las situaciones de la vida diaria. A pesar de que a lo largo de ese año se presenciaron diferentes eventos, sin duda alguna, el que ha opacado prácticamente la presencia de los otros por el impacto que tuvo a nivel mundial fue el surgimiento del virus conocido como COVID-19, mismo que obligó a más de 7 billones de personas a vivir bajo confinamiento durante una pandemia que aún sigue en curso y que ha provocado un cambio tanto en estilo de vida como en las formas de interactuar de la población.

Uno de los cambios más notorios en la sociedad fue la forma en la que los colaboradores dentro de las organizaciones se adaptaron para continuar con sus labores. Como lo indicó la Organización de las Naciones Unidas a través de una publicación realizada en el año 2021, tan solo en América Latina el porcentaje de asalariados que trabajaron de manera remota durante el inicio de la pandemia creció de un 3% a 30%.

Aunque conforme pasa el tiempo, la reintegración de la sociedad a eventos presenciales es cada vez más común, diversas organizaciones han optado por continuar labores de manera híbrida o completamente remota. Por la cuestión anterior, a continuación te explicaremos de manera concisa qué es la ciberseguridad, cuáles son los diferentes tipos de amenazas existentes en este ámbito, qué impacto han tenido estas en la modalidad de teletrabajo y cómo puedes evitar ser víctima de un ciberataque.

¿Qué es ciberseguridad?

Para comenzar, es preciso entender realmente qué es la ciberseguridad y qué aspectos forman parte de la misma. Con el fin de prevenir afectaciones provocadas por ciberataques, como lo puede ser el acceso a información confidencial, extorsión a usuarios, usurpación de identidad o modificaciones a información del negocio que puedan provocar una interrupción a la continuidad del mismo, existe una práctica con el que se puede brindar protección a los sistemas digitales conocida como ciberseguridad.

** También te puede interesar: ¿Que es el pensamiento sistémico para organizaciones?

¿Cuáles son los tipos de ataques más comunes?

Aunque cada vez aumentan las formas en las que los atacantes buscan afectar a usuarios en medios digitales, a continuación te mencionaremos los tipos de ciberataques más comunes a los que seguramente te has visto expuesto en alguna ocasión al utilizar dispositivos tecnológicos.

Phising

Probablemente este uno de los ciberataques más conocidos por su habitualidad en distintos medios como lo puede ser el correo electrónico. A través de un diseño que simula ser de alguna organización legítima, los atacantes buscan que los usuarios compartan datos confidenciales.

Ransomware

En este tipo de ataque se le restringe al usuario el acceso a ciertas partes del sistema operativo, generando un tipo de «secuestro de datos» por el que el atacante pide un rescate.

Troyano

Parecido al phising, a través de la generación de una imagen aparentemente legítima, este tipo de programas buscan ser ejecutados para que el atacante pueda accesar de manera remota al equipo tecnológico infectado.

¿Qué impacto ha tenido el teletrabajo en la cantidad de ciberataques registrados?

En este aspecto las pequeñas y mediana empresas han sido las más afectadas, representando un 43% de las víctimas de ciberataques, al ser habitual en este tipo de organizaciones el hecho de que no se cuente con una cultura entre sus colaboradores de comprensión sobre los riesgos y posibles afectaciones de las que pueden ser víctimas los usuarios al ingresar al ciberespacio y al no tener personal especializado en el tema dentro de su equipo de trabajo.

A pesar de que la modalidad de teletrabajo ha beneficiado económicamente a las organizaciones que la implementan al representar una ahorro en la infraestructura de la misma, es importante mencionar que, al no contar con una buena estructura de seguridad, estos esfuerzos se ven como inservibles al tener como una posibilidad latente el tener afectaciones en la información con la que se pudiera interrumpir la actividad diaria, afectando de igual manera directamente su reputación.

¿Cómo se puede implementar ciberseguridad en el teletrabajo?

Como parte del equipo de colaboradores, podemos implementar un conjunto de pequeños cambios en las acciones que comúnmente realizamos al ingresar al ciberespacio para realizar nuestras actividades laborales. En la siguiente imagen se pueden visualizar 10 acciones con lo que podemos reducir considerablemente la posibilidad de ser víctimas de un ciberataque.

** También te puede interesar: SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes

Hasta aquí la columna de hoy. Síguenos en nuestras redes para estar enterad@ de la nueva temporada de podcast y recomendarnos nuevas temáticas que te gustaría explorar para este blog.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

¿Qué es la ciberseguridad? (2022, 25 marzo). Cisco. https://www.cisco.com/c/es_mx/products/security/what-is-cybersecurity.html

Teletrabajo en América Latina: 23 millones de personas trabajaron desde casa durante la pandemia de COVID-19. (2021, 8 julio). Noticias ONU. https://news.un.org/es/story/2021/07/1494012

Martinez, M. (2022, 3 noviembre). La importancia de la ciberseguridad y sus implicaciones. NIC México. https://www.nicmexico.mx/2022/11/04/la-importancia-de-la-ciberseguridad-y-sus-implicaciones/

Arévalo Morales, A. D., & Buitrago Ropero, C. A. (2022). Análisis de ciberseguridad sobre las vulnerabilidades que se pueden presentar con el teletrabajo.

10 consejos para la ciberseguridad en la empresa. (s. f.). España. https://www.bureauveritas.es/magazine/10-consejos-para-la-ciberseguridad-en-la-empresa

Discrepancia de poblaciones entre INEGI y CONAPO (Caso Mexicano) – Columna de Investigación Datlas

Introducción

En México, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) realiza el Censo de Población y Vivienda cada 10 años. Dicho censo, tiene como propósito producir información sobre el volumen, la estructura y la distribución espacial de la población, así como de sus principales características demográficas, socioeconómicas y culturales; además de obtener la cuenta de las viviendas y sus características tales como los materiales de construcción, servicios y equipamiento, entre otros. Al cumplir con el principio de universalidad, cuenta a todas las personas residentes habituales de las viviendas en el territorio nacional, además, incluye al personal del Servicio Exterior Mexicano que realiza sus funciones en el extranjero, a la población sin vivienda y a la que reside en viviendas colectivas.

Los censos son esenciales para la implementación y evaluación de las políticas públicas, su información es útil para la toma de decisiones en diferentes sectores: autoridades de los tres órdenes de gobierno, población en general, académicos, organizaciones de la sociedad civil y del sector privado.

Para registrar a la población que reside en México y las viviendas donde habitan, se utilizaron, principalmente, los cuestionarios Básico y Ampliado.El Cuestionario Básico se utilizó para realizar la enumeración exhaustiva de la población y las viviendas habitadas, de las personas que residen en viviendas colectivas, de la población sin vivienda y del personal del Servicio Exterior Mexicano. Los datos e indicadores que se generen a partir de este Cuestionario se podrán producir para los niveles:

• Nacional
• Entidad Federativa
• Municipio o demarcación territorial
• Localidad
• AGEB
• Manzana urbana

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

Por otro lado, está el Consejo Nacional de Población (CONAPO), que es la instancia gubernamental mexicana que tiene por objeto el diseño, operación y evaluación de las iniciativas públicas destinadas a regular el crecimiento de la población, los movimientos demográficos, así como la distribución de los habitantes de México en el territorio. El propósito de esta misión es favorecer las condiciones de igualdad de los mexicanos y la planificación de la dinámica demográfica en el país.

A diferencia del INEGI, la CONAPO si toma en cuenta las defunciones de los mexicanos.

¿Cuál es el problema?

El problema es que los datos de población de el INEGI y la CONAPO son diferentes. Por lo que no se tiene bien informado al pueblo mexicano y el mundo sobre cual es la verdadera población mexicana.

Por ejemplo, de acuerdo al INEGI en el 2020 hay una población total de 5.54M en Nuevo León. Y por otro lado, de acuerdo a la CONAPO, hay una población total de 5.61M en el mismo estado.

Y así mismo para todos los Estados de la República Mexicana.

Por lo que se tiene una discrepancia de poblaciones entre ambas instituciones.

¿Cómo afecta este dato en nuestro negocio?

Si no se tiene bien el dato de población, puede tener varias consecuencias. Por ejemplo, se quiere modelar que zonas de Nuevo León serán las más óptimas para expandir o abrir mi negocio. Si no se tiene bien el dato de población, esto puede ocasionar que nuestro modelo de predicción arroje resultados erróneos. Que haya menos población de la que realmente se tiene, podría llegar a ser una detonante para una toma de decisiones. Lo que nos puede costar mucho dinero en un futuro si no se resuelve bien desde un principio.

¿Cómo lo resolvimos?

Como bien se mencionó, el INEGI tiene la población por AGEBS. lo cual la CONAPO solo la tiene a nivel municipio(o Estado). Entonces lo que se hizo, fue una homologación de poblaciones. Para tener una población real.

Para este ejercicio se hizo lo siguiente:

1. Descargar las bases de datos tanto del INEGI como la de CONAPO
2. Calculamos la proporción de la población de cada AGEB con su municipio y Estado
3. Multiplicamos esa proporción del AGEB por la población municipal del municipio

Y así es como podemos homologar las poblaciones de ambas instituciones.

Y tú ¿Qué hubieras hecho?

Hasta aqui la columna de hoy. Te agradecemos seguirnos en nuestras redes @DATLASMX y si quieres seguir aprendiendo de esto te invitamos a revisar www.datlasacademy.com

– Equipo Datlas –

Keep it weird