DATA PLAYBOOK VOL. V: Analítica de Datos para el Mundo Real de los Negocios.

Como todos los años… este no fue la excepción, el pasado jueves 15 de septiembre fue el lanzamiento del Data Playbook versión V.

Para los que todavía no estan familiarizados los ponemos en contexto, nuestro Data Playbook es un documento enfocado en infromar por medio de tecnicas especificas cuales son algunas prácticas que puedes implementar en tu negocio en torno al uso estrategico de datos.

El desarrollo de esta versión se enfoco en la importancia de estar concientes de que paravcontinuar resolviendo los retos a los que nos enfrentamos constantemente en nuestros negocios esta relacionado a la tecnología.

Es por eso que en esta quinta edición: “Analítica de Datos para el Mundo Real de los Negocios” hemos desarrollado el contenido en cuatro capítulos que te permitiran tener mayores conocimientos sobre el analisis de datos y que técnicas y metodologías puedes utilizar para aprovecharlos de la mejor manera.

A continuación te platicamos un poco del contenido de cada capitulo

El primer capitulo: «Mejores Prácticas de Datos», se centra en los datos y su flujo asi como la construcción de los proyectos de analítica de datos, la situación actual de la industria y de que manera podemos analizar y aplicar los datos en nuestra organización.

En el segundo capítulo: «Soluciones de Analítica para tu organización» se presentan distintas soliciones para la analítica de datos, abarcando una gran extensión de temas además de ejemplos y casos practicos que facilitan el entendimeinto del tema.

El tercer capítulo: «Mapas de Inteligencia», se enfoca en los Mapas de Inteligencia de Negocios, donde se abordan conceptos técnicos, se explica el proceso para desarrollar isócronas y se incluyen ejemplos de casos para la industria de bienes raíces y turismo.

Por ultimo, el cuarto capítulo: «Recomendaciones de Contenido» contiene una extensa lista de recomendaciones de contenido como documentales, series enfocadas en la tecnología, los datos, mapas y medelos de negocio disruptivos con el objetivo de mantenernos infromados y actualizados sobre las indovaciones de la tecnología y de que manera las podemos implementar en nuestro negocio para mejorar nuestra calidad de servicio, producto y sobre todo la practicidad en nuestros procesos internos.

Para descargar solo tienes que darle clic en el siguiente enlace: Data Playbook Volumen V. Esperamos puedas poner en practica los aprendizajes adquiridos en este documento.

Hasta aqui la columna de hoy , recuerda seguirnos en redes y compartir el conocimiento que publicamos de ciencia de datos via @datlasmx

– Equipo Datlas –

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

Introducción

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

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

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

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

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Diseño del Menú

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

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

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

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

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

Perfeccionar el proceso de entrega

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

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

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

Modelos de entregas

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

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

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


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

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

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

Pagos sin contacto

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

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

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

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

Marketing

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

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

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

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

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

Equipo Datlas

Los datos, proyectos de datos y su Flujo – Manuales DATLAS

Una tendencia en el mundo de la analítica es la diferenciación de los proyectos de tecnología, finanzas y de analítica. Para esto hay que entender la complejidad de los datos y cómo mantenerlos con buena calidad alrededor del tiempo.

En esta columna compartiremos los datos y su flujo, así como los tipos de proyectos de datos con su evaluación.

** Te puede interesar: Estándares de Calidad

Los datos y sus flujos

Cuando nos referimos a las etapas de los datos, podemos tomar en cuenta la información que «Harvard HBR» nos comparte sobre el ciclo de vida de los datos. Un ejemplo son los 8 siguientes:

0. Reto de Negocio: Cerrar tiendas que estén por debajo del punto de equilibrio

1. Generación: Base de datos de “VENTAS EN TIENDA”

2. Recolección: Recolectamos la información de los sistemas de información

3. Procesamiento: Limpiamos y homologamos al mismo huso horario

4. Almacenamiento: Asegurar que exista un respaldo de la base procesada en el ambiente de trabajo adecuado

5. Administración: Desarrollo capacidades de extracción (Ejemplo: SQL)

6. Análisis: Desarrollar sábanas de datos con indicadores normalizados (Productividad por hora, Productividad en tienda por formato, etc.)

7. Visualización: Priorizar mensajes y generar gráficos pertinentes

8. Interpretar: Socializar y traducir hallazgos en un set de recomendaciones de tiendas a cerrar

** También te puede interesar: Arquitectura de Proyectos de Datos

Proyecto de Datos

En organizaciones, es el uso de datos para habilitar decisiones efectivas que incluye alguno de estos entregables:

Descriptiva: ¿Cuál fue el desempeño durante la pandemia de las tiendas de aeropuerto? (El turismo se vio afectado negativamente, en consecuencia las visitas a aeropuertos y venta en tiendas)

Diagnóstico: ¿Cuál es el mes que más crecen las categorías de dulces? ¿Por qué? (En Febrero por día de San Valentin o en Octubre por día de los disfraces)

Predictivo: ¿Qué pasará el próximo año con al venta de agua en Monterrey?

Prescriptiva: Considerando la falta de agua en Monterrey se le sugiere a las categorías en los diferentes negocios que cambien sus planogramas para provocar crecimiento

Cognitiva: ¿Qué algoritmo me alertará cuando tengamos falta de inventario en alguna de los productos del top10% de rotación por tienda? (Y me pueda hacer un pedido en automático al proveedor)

** También te puede interesar: Algoritmos Supervisados y no Supervisados

Los 3 criterios para identificar proyectos a evaluar

Los criterios más importantes para evaluar un proyecto: Deseabilidad ¿Qué necesitan las personas? ; Factibilidad ¿ Qué es factible tecnológicamente? y Viabilidad ¿Qué es financieramente viable?

Con esto podemos identificar qué proyectos vale la pena evaluar y enviar a portafolio de proyectos

** También te puede interesa: Go-to-market strategy y Checklist para Proyectos de Analítica

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

Equipo Datlas

– Keep it weird-

En el 2022, para incrementar mi poder computacional: ¿Ensamblo una PC con INTEL o compro una SOC de APPLE M1 o M2? (Una Guía de ensamble para el 2022) – Manual y Columna de Opinión Datlas

Cuando vamos profesionalizando en cualquier tipo de empleo dentro del área #tech en algún momento requerimos más poder computacional. Tan sólo la nueva dinámica de trabajo implica tener alguna aplicación de videollamada abierta, slack, exploradores y los programas de producción que usamos. Así mismo en entretenimiento, música y/o videos de fondo. Todo esto genera una mayor demanda de capacidades a nuestro procesador y memoria.

En esta columna compartiremos distintas perspectivas sobre qué es más conveniente para alinear nuestra productividad con nuestro sistema de trabajo. Tomando como ejemplo el ensamble de una PC (Adquiriendo piezas por separado) y /o adquiriendo una solución que ya existe M1

** Te puede interesar: 1 mes usando la MAC MINI m1 para data science y edición multimedia

¿Cuál es la diferencia entre la PC y SOC?

Una PC hace referencia a una computadora personal. En particular, desde la parte de sus componentes, es modular. Funciona a través de un «cerebro» central que se le llama «motherboard». Este componente integra todas las extensiones en módulos intercambiables (Caja de poder, procesador, memoria RAM, memoria de almacenamiento, ventiladores, entre otros) para hacer que un sistema computacional funcione y se actualice por componente durante el tiempo

Por otro lado, una SOC, es un sistema compuesto de un solo chip. Eficiente debido a que suele ser integrado por la misma compañía que se asegura que la compatibilidad entre componentes y sus conexiones brinde el mejor servicio al sistema. NO es posible actualizar sus componentes. Un ejemplo muy famoso en el mercado son las computadoras de APPLE que corresponden a los chips M1, M2 o similares. O también los ensamble que ha hecho Google en los nuevos PIXEL con Tensorflow.

¿Cuánto cuesta cada uno?

En un modelo de ensamble para PC, considerando una computadora con un perfil para desarrollar proyectos de análisis de datos simplificados (one-thread) Un build podría contener lo siguiente:

Es preciso mencionar que en este diseño de $1,700 dólares no estámos considerando uno de los componentes más costosos que son las tarjetas gráficas. Con la que se podría modelar procesos más sofisticados en términos de ciencia de datos con el uso de GPUs.

** Te puede interesar el blog de la historia de TIC

En un modelo de SOC, de los que hoy compiten en el mercado encontramos algunos de los más famosos de referencia:

Puedes ver a detalle las capacidades de la m1 (la de la izquierda) en nuestro blog. Sin embargo, algunos «benchmark» de la industria publicados para simplificar la revisión.

Es justo mencionar que los «benchmarks» tienen muchas variantes. No es lo mismo analizar y evaluar el desempeño de un procesador para ciencia de datos o para diseño multimedia. Tampoco para videojuegos. Pero con algunos puntos a contrastar es el desempeño de single-thread vs. multi-thread.

Así mismo, mucho dependerá de otros componentes. Por ejemplo, del lado de la memoria RAM necesaria para editar un video si buscamos resolución 4K recomiendan 64 de RAM:

Como caso de ensamble les compartimos algunas imágenes de los proyectos que desde DATLAS estamos haciendo este 2022 en términos de hardware para mejorar algunos equipos de procesamiento

Hasta aquí la columna de hoy ¿Cuál es tu preferencia? INTEL, AMD o M1 cuando se trata de un procesador. Si el presupuesto no fuera restricción ¿Qué componentes usarías? Compártenos tus perspectivas en redes a través de @DatlasMX o dando click aqui.

Si te interesa aprender más de estos temas te recomendamos estos tutoriales

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuentes:

Implementando la Gestión del Cambio en tu empresa – MANUAL DATLAS

Se habla mucho de nuevos métodos de trabajo e inteligencia artificial que facilitan los procesos, sin embargo implementar estos métodos y capacitar al personal para utilizar este tipo de tecnología no es tan sencillo como adquirir un refresco en la máquina de auto venta.

En este blog te explicamos que es la gestión del cambio y cómo se lleva a cabo en las empresas.

¿Qué es la gestión del cambio?

La gestión del cambio es el proceso de gestionar su organización a medida que cambia. En general, el proceso de gestión del cambio prepara todo lo necesario para pasar a un nuevo cambio, reúne el apoyo de la organización para el cambio en cuestión y lo implementa de manera oportuna.
Lo más importante en la gestión del cambio es ser consciente y abordar estos cambios desde diferentes perspectivas. Antes de realizar cualquier cambio en su organización, piense en su impacto en los diferentes niveles y miembros de la organización de su equipo. Por esta razón, los métodos de cambio generalmente permiten la implementación gradual de cambios entre equipos a lo largo del tiempo, pruebas en partes de la organización o confirmación de la aprobación de las partes interesadas antes de lanzar una nueva iniciativa. Incluye estrategias para hacer.
La gestión del cambio es tanto un proceso como una metodología. Probablemente no haya pasado demasiado tiempo pensando en cómo implementar una iniciativa de cambio. Y eso está bien. Al seguir el proceso de gestión de cambios, puede preparar mejor a su equipo y organización para asegurarse de que los nuevos cambios beneficien a todos.

Metodología ADKAR 

Introducido por Jeff Hiatt, ADKAR (Awareness, Desire, Knowledge, Ability and Reinforcement) es un modelo de gestión del cambio para ayudar a los empleados a guiarlos a través del proceso de cambio dentro de una organización. ADKAR está destinado a ayudar a las organizaciones a realizar cambios sensibles, identificar los desafíos asociados y planificar el éxito de dichos cambios.

¿Qué tipo de cambios organizacionales hay?

Sobra decir que las empresas realizan cambios, ajustes e innovaciones a diario, por lo que por razones prácticas se aprecian mejoras en el proceso. Sin embargo, algunas conversiones son tan serias que debe pasar por este proceso.


Cambios estructurales
Estas son transformaciones que abarcan toda la arquitectura empresarial y el nivel de jerarquía y requieren nuevas estrategias y objetivos. Este es el caso, por ejemplo, de nuevas culturas, formatos lingüísticos, modelos de gestión y, por supuesto, procesos de internacionalización que necesitan adaptarse a nuevos objetivos.


Cambios culturales
Por ejemplo, una fusión, adquisición o cambio de directorio de una empresa puede representar una ruptura importante con la cultura organizacional a la que los empleados ya están acostumbrados. Repensar la realidad de la empresa y del mercado afecta el comportamiento de todos los involucrados y cambia los valores, creencias y reglas de conducta de la empresa.


Cambios tecnológicos
Uno de los tipos de cambio más populares en la actualidad es el impulsado por la tecnología. A medida que avanzamos cada vez más rápido, cambiar los sistemas de gestión o los equipos utilizados en el lugar de trabajo puede mejorar la productividad, el ahorro de costos, la calidad y más, lo que puede tener un impacto significativo en los resultados de la organización.
De acuerdo con las pautas de gestión de cambios de ITIL (Biblioteca de infraestructura de tecnología de la información), el ciclo de vida del cambio debe administrarse para minimizar el impacto de las interrupciones en los servicios de tecnología de la información y mantener la estabilidad operativa.
cambios en la cartera de productos
Por lo general, los servicios y productos proporcionados por la empresa son el pilar. Toda la organización evita lo que se ofrece a los clientes, accionistas o gobierno. La introducción de innovaciones de productos
o los cambios en sus componentes reflejan muchas de las implicaciones de la vida empresarial cotidiana. Toda la cadena de producción se ve afectada y requiere una gestión adecuada para evitar futuras interrupciones.

Desafíos de la gestión del cambio
Las organizaciones que crean programas de gestión del cambio desde cero a menudo enfrentan desafíos desafiantes. Además de comprender la cultura organizacional, el proceso de gestión del cambio requiere un mapeo preciso de los sistemas, las aplicaciones y las personas afectadas por el cambio. Otros desafíos de la gestión del cambio son:


Gestión de recursos:
Gestión de activos/recursos físicos, financieros, humanos, de información e intangibles. Todos ellos contribuyen a la planificación estratégica de la organización. Si esto no tiene éxito, el cambio será aún más difícil de implementar.

Resistencia:
Los gerentes y empleados más afectados por el cambio pueden resistirlo. Es común que persista la resistencia, ya que el cambio puede causar un trabajo adicional innecesario. La transparencia, la capacitación, la planificación y la paciencia pueden ayudar a reducir la resistencia.

Comunicación:
En muchos casos, las empresas no comunican constantemente las iniciativas de cambio ni involucran a los empleados en el proceso. Necesita un número razonable de mensajes para comunicar sus cambios. Involucrar a suficientes partes interesadas para transmitir el mensaje a través de múltiples canales de comunicación.

Nueva técnica:
La aplicación de nueva tecnología puede interrumpir todo el flujo de trabajo de los empleados. Si no se planifica con anticipación, los cambios se anularán. Las organizaciones pueden evitar esto mediante la creación de una red de aprendices tempranos que puedan defender las nuevas tecnologías.

Múltiples perspectivas:
En la gestión del cambio, los factores de éxito varían de una persona a otra, según su función en la organización. Esto crea el desafío de gestionar múltiples prioridades al mismo tiempo.
Problema de programación:

En Datlas decidimos si el programa de cambio se debe atender a corto o largo plazo, comprender el flujo de trabajo en las empresas a veces es complicado, sin embargo, el tener herramientas y una agenda de desarrollo alimenta la gestión del cambio

Si deseas conocer más acerca de la gestión del cambio te invito a que visites http://www.datlas.mx y revises nuestras soluciones en Consultoría en Analítica y contrates nuestros servicios para tener una mayor productividad en tu empresa.

Make it simple.

EQUIPO DATLAS

– Keep it weird-

Fuentes:
https://www.toolshero.com/change-management/adkar-model-of-change/
https://www.free-power-point-templates.com/articles/adkar-model-and-adkar-powerpoint-templates/

Análisis de Detección de Incendios y Vegetación : Caso de Uso Sierra de Santiago, Nuevo León, México – Manuales Datlas

Ante el incendio que se registro hace algunas semanas en la Sierra de Santiago en Nuevo León nos hemos dado a la tarea a desarrollar un ejercicio con una herramienta la cual permite identificar ciertos análisis de capas tales como índices de detección de incendio, vegetación, penetración atmosférica entre otros esto por medio de capturas vía satélite.

Durante este blog te presentaremos esta herramienta llamada LandViewer que nos ha ayudado a realizar este ejercicio, así como también un caso de uso el cual nos va a permitir sensibilizar la dimensión de lo qué es un incendio forestal y el cómo más de 2,000 hectáreas afectadas repercuten en la calidad de aire de una ciudad.

LandViewer – Herramienta de Análisis Satelital

Esta herramienta es una aplicación online la cuál nos permite navegar en cualquier parte del mundo y visualizar imágenes satelitales con capas como agricultura, vegetación, cobertura forestal, detección de incendios y muchas más.

Esta herramienta es creada por EOS Data Analytics y reúne imágenes por parte de los satélites Landsat-7, Landsat-8, Sentinel-2 y Modis para hacer posible cualquier tipo de análisis por medio de un interfaz en su página web.

Te puede interesar este estudio de escasez de agua en presas para Nuevo León, México:

Caso de Uso – Sierra de Santiago Nuevo León, México

¿Qué sabemos de este incendio?

El pasado 14 de marzo inicio un incendio en la Sierra de Santiago a las afueras de la Ciudad de Monterrey a causas de la poca conciencia de quemas de basura en la comunidades rurales, este incendio logro contenerse al 90% el 3 de abril afectando más de 2,000 hectáreas de vegetación.

De esta manera el interés de poder hacer un análisis por capturas satelitales surgió de un tweet por parte del Astronauta Thomas H. Marshburn el cual mostro imágenes de la Sierra Madre Oriental específicamente en la Ciudad de Monterrey.

Eso sucedió un 11 de febrero, un mes después aproximadamente se desató el incendio en la Sierra de Santiago y en Datlas nos hicimos la pregunta ¿Y por que no realizar un análisis satelital de lo sucedido en Santiago por medio de LandViewer?

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¿Qué nos permite identificar LandViewer a partir del incendio?

De primera identificamos a la Ciudad de Monterrey Nuevo León y en la parte de abajo podemos percatarnos del Municipio de Santiago, del lado derecho LandViewer nos permite activar una considerable cantidad de análisis en cuestión de vegetación, drenaje, índices de incendios y otros más.

Captura Satelital al 30 de marzo de 2022

Hallazgos LandViewer

Por medio de la capa «Penetración Atmosférica» podemos identificar la Sierra de Santiago de color azul e identificando una parte del incendio en varias marcas color rojo.

«El Índice de Diferencia Normalizada de la Vegetación o NDVI (Normalized Differential Vegetation Index) es a menudo usado para monitorear las sequías, para monitorear y predecir la producción agrícola, para ayudar a la predicción de zonas susceptibles de incendios y para los mapas de desertización.»

Así de esta manera citamos lo que LandViewer es posible identificar en la siguiente capa y es que encontramos una oportunidad de visualizar las zonas susceptibilidad de incendios en la Sierra como tal.

En la capa de nubosidad podemos visualizar la parte de abajo del mapa que la Sierra se encuentra en un tono más rojizo esto afecta tanto a su alrededor como a la Ciudad de Monterrey como tal.

Conclusión

La concientización de lo que estamos haciendo con nuestra Ciudad y el cómo podemos identificar estas áreas de oportunidad de zonas de riesgo de incendio, a partir de conocer el dimensionamiento de la vegetación en zonas rurales son oportunidades que nos dan esta y más herramientas de análisis de datos.

Afortunadamente la Sierra de Santiago estos últimos días se ha contenido y ha arrojado aire limpio, del que nuestra ciudad respira, siendo los cerros pulmones de la Ciudad que debemos cuidar con medidas de precaución y concientización.

Análisis 9 abril 2022 «Fuego Activo» vs 24 abril 2022 «Contención de Incendio». Observa la nubosidad de la ciudad con respecto a la captura más reciente con aire más limpio después de la contención.

¿Quieres aprender acerca de esta y otras herramientas de análisis de datos?

Equipo Datlas

– Keep it weird –

TOP 5 BENEFICIOS: Gestión de Proyectos – Manuales Datlas

La gestión de proyectos se refiere al uso de conocimientos, técnicas y habilidades para cumplir con el objetivo previamente pactado en la reunión de trabajo. El objetivo de la gestión de proyectos es garantizar que el resultado final se realice dentro de las fechas y presupuesto del tiempo establecido al inicio del proyecto.

En este blog se detallan las cinco ventajas de aplicar la gestión de proyectos en tu empresa o negocio. Además de mencionar aquellas nuevas maneras de trabajar que han revolucionado la cultura de trabajo en los últimos años y fases con las que cuenta un proyecto.

Este blog se acompaña de tres secciones:

I. Metodologías de Trabajo

II. Fases de la Gestión

III. TOP 5 BENEFICIOS

En las siguientes secciones conocerás más acerca de la gestión de proyectos.

I. Metodologías de Trabajo

Para consultar más información acerca de los nuevos métodos de trabajo que se están implementando actualmente, visita este blog para que no te quedes atrás y conozcas más del tema…

II. Fases de la Gestión

Hay 5 fases clave de la gestión de proyectos que pueden resultar muy útiles para simplificar tu próximo proyecto y para brindarle a tu equipo un plan organizado. Estas fases incluyen el inicio, la planificación, la ejecución, el desempeño y el cierre.

¿Por qué es tan importante conocer estas cinco fases? Si logras comprender el ciclo de vida de la gestión de proyectos, podrás implementar mejores prácticas dentro del equipo de trabajo.

III. TOP 5 BENEFICIOS

No todas las empresas o equipos cuentan con un proceso formal para la gestión de proyectos. Independientemente de que formes parte de una organización multinacional o una empresa emergente (start-up) de rápido crecimiento, es probable que la gestión formal de proyectos no sea algo que sea adaptado con agilidad. Sin embargo, resulta cada vez más difícil organizarte y colaborar con tus compañeros de equipo.

Tomando en cuenta lo anterior se mencionarán el TOP 5 BENEFICIOS de adaptar la gestión de proyectos a tu equipo de trabajo:

1.Resolución de problemas

Un proyecto puede tener dificultades o problemas en su curso, pero para eso existe exactamente la gestión. La misma que permite mitigar esos problemas a través de estrategias planteadas y aprobadas por el director del proyecto.

2. Ahorra tiempo y dinero

El tiempo es el recurso más valioso que tiene el ser humano, conscientes de esto una planificación adecuada, se asegura que el trabajo se envíe a tiempo y dentro del presupuesto. Al utilizar métodos de gestión de proyectos, se hace más eficiente la manera de trabajo de tal forma que evites caer en costos mayores debido a que no tuviste una clara trayectoria del proyecto desde el principio.

3. Toma de decisiones

Llevar un registro claro de cómo avanza el proyecto, ayuda a comprender de mejor forma en qué se gastan los recursos. Igualmente coopera mediante las prioridades a tomar; Cuando en el transcurso del camino se desvía el objetivo del proyecto.

Una buena gestión de proyectos permite anticiparse a los problemas. Antes que se conviertan en tales; Para tomar decisiones más inteligentes basadas en datos concretos.

4. Comunicación efectiva

En todo proyecto se necesita que sus integrantes estén conscientes de los objetivos que tiene LA EMPRESA y hacia donde está el verdadero norte.

Trabajar en conjunto siempre puede ser difícil. Sin embargo, con procesos de gestión de proyectos más eficientes, puede reducir la complejidad de la colaboración y trabajo mutuo.

A través de las vías de comunicación, plataformas digitales y plan de trabajo.

Esto permite tener en claro cuáles son los roles y responsabilidades de cada uno de los miembros del equipo. Incluso cuando se trabaja con equipos externos o departamentos.

5. Diagnostica e identifica bondades y amenazas

A partir de la medición de sus KPI (Medición de recursos incluidos en el logro de objetivos). Se puede crear y hacer un seguimiento de los puntos de referencia personalizados; Para analizar cómo se encuentra laborando el equipo de trabajo proyecto tras proyecto.

Debido a que un proyecto no puede ser deliberado permite buscar los beneficios y prohibiciones para ponerse en marcha y esto es importante para que un proyecto tenga éxito. Porque les permitirá saber en qué aspectos pueden encontrar problemas y en cuales puedan dar soluciones o estrategias para que el proyecto siga su rumbo.

Para finalizar, gracias por tu tiempo de lectura, espero te haya aportado algo a tu conocimiento, ¡si te gustó el contenido sigue nuestras redes sociales para mayor aprendizaje!

Equipo Datlas

– Keep it weird-

¿Conviene actualmente abrir una juguetería? – Caso de uso DATLAS (Especial día del niño)

La era digital ha revolucionado muchas cosas cotidianas, desde aparatos de comunicación, dispositivos de entretenimiento, el dinero, hasta medios de transporte. Sin duda vivimos en una era donde casi todo es digital y lo que no es aún, se está ideando cómo convertirlo digital, sin embargo hay cosas que no se pueden hacer 100% digitales como lo son los juguetes para niños. Muchas personas podrían pensar que las jugueterías están destinadas a extinguirse porque actualmente los niños prefieren aparatos de entretenimiento digitales. Esto puede que tenga algo de cierto si se ve a grandes rasgos y generalizando pero si nos vamos a específicos nos daremos cuenta que con el uso de los datos inteligentes una juguetería podría seguir sobreviviendo en este mundo digital.

Este blog tiene como propósito explicar cómo se utiliza la analítica y la Big Data para encontrar el mejor lugar para abrir una juguetería nueva en este caso. Nos pondremos en el papel del dueño de esta juguetería con el propósito de llegar a la máxima cantidad de familias posibles para maximizar nuestras ventas.

Utilizaremos un mapa de inteligencia propiedad de Datlas para realizar este caso. Te puede interesar este blog

Primeramente necesitaríamos las bases de datos necesarias para poder mapear, en este caso utilizaremos las siguientes:

  • Nivel Socioeconómico
  • Censo 2020
  • DENUE
  • Códigos postales
  • Categoría Social

Todas estas bases de datos estarán mapeadas delimitadas por AGEB. Si gustas conocer más de esto te puede interesar este blog

Una vez que tenemos nuestras bases de datos mapeadas empezaremos a utilizar nuestras herramientas de análisis para poder tomar la mejor decisión. Iremos paso a paso.

Paso 1: Ubicar a las familias potenciales

Utilizando los datos del CENSO podemos observar dónde son los AGEBs que tienen más personas infantes que son los «clientes» potenciales para una guardería.

Paso 2: Revisar el Nivel Socioeconómico

Con la capa de Nivel Socioeconómico podemos revisar los AGEBs con mayor o menor nivel y dependiendo de ello podemos saber el rango de precios o a qué sector de la población estaría dirigida nuestra guardería.

Paso 3: Observar la Categoría Social

Al momento de tener mapeada la categoría social de cada AGEB nos muestra que tipo de dicha categoría abunda en él, en este caso nos enfocaremos en la categoría de «Familia con Niños» que es de color verde en el mapa.

Paso 4: Activamos la capa de Códigos Postales

En este caso activamos la capa de Códigos Postales en conjunto con la capa de Categoría Social, esto con el fin de analizar cuáles son estos código postales donde existe una gran cantidad de familias con «clientes potenciales».

Paso 5: Sacamos conclusiones

Una vez observado las capaz, de hacer nuestros análisis, podemos llegar a algunas conclusiones importantes. Para fines prácticos se presentará la conclusión de cuáles son los mejores códigos postales para ubicar una juguetería actualmente.

Top 5 CP para ubicar una juguetería:

  • 67257
  • 64103
  • 66612
  • 66647
  • 64984

Se escogieron las zonas donde más abundan los «clientes potenciales» y también los CP donde existe una fácil vía de acceso para llegar a una juguetería.

A grandes rasgos así es como una juguetería podría utilizar el Big Data mediante las herramientas de DATLAS para potencializar sus ventas y seguir existiendo en este mundo cada vez más digitalizado, es un reto difícil pero no imposible. Teniendo a los datos y a la analítica de tu lado siempre irás por el camino correcto.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿Qué es la Ciencia de Datos (Data Science)? Según Google – MANUALES DATLAS

Durante varios blogs Datlas y podcast de Café de Datos hemos hablado de casos de éxito/fracaso en ciencia de datos. La realidad es que el entendimiento durante el tiempo de este campo de la ciencia se ha ido diversificando. A menudo pensamos que forzosamente tiene que estar vinculado a determinada herramienta, qué tiene que ser desarrollado por ciertos perfiles y/o que sólo aplica si impacta de gran medida a la organización. Google Cloud en sus recursos de de aprendizaje comparten una guía de 6 pasos a seguir para la ejecución de proyectos de «Ciencia de Datos».

** También te puede interesar «Dimensionando la Industria de Inteligencia Artificial»

Como aviso previo, estos pasos están relacionados a procesos de análisis facilitados por un área de ciencia de datos. No tanto por un área de inteligencia de negocios. Para mayor claridad puedes conocer los distintos roles que hay en un equipo de ciencia de datos o algunas de las aristas para formar un buen equipo de datos.

I) Ingeniería de Datos

Es un momento clave en donde a la luz de un problema de negocios se extraen datos, se ingesta a un sistema de variables, se generan catálogos y a través de un procesamiento estos se vuelven información de valor. Con experiencia Datlas, agregamos una etapa de desarrollo de «Glosario de Datos» como parte de documentación y control de actualización de variables.

I.1 Ingestión de Datos y Descubrimiento

I.2 Preprocesamiento de datos

I.3 Almacenamiento de Datos

I.4 Glosario de Datos

II) Análisis de Datos

Desde análisis descriptivo hasta visualización de datos la parte de análisis integra distintos procesos estadísticos para generar hallazgos. Es altamente iterativo y caemos muchas veces en experimentación. Estas exploraciones apoyan a realizar las preguntas correcta sobre los datos que estamos evaluando. Resalta la sección, al final, de planificar la comunicación de los hallazgos.

II.1 Exploración de Datos

II.2 Pre-procesamiento

II.3 Insights de Datos

II.4 Comunicarlos

III) Desarrollo de Modelo

A través de los hallazgos de la etapa previa, se podrá seleccionar el mejor modelo de Machine Learning para detonar el aprovechamiento del histórico de datos así como la infraestructura usada para resolver problemas de análisis.

III.1 Simplificación de datos (Feature Engineering)

III.2 Entrenamiento de modelos

III.3 Evaluación de modelos

IV) Ingeniería de Machine Learning

Habilitar el servicio en línea para que otros usuarios puedan consumir los modelos. Asimismo monitorear que la estabilidad y los resultados del modelo hagan sentido durante su uso.

IV.1 Modelo de servicio

IV.2 Desarrollo de implementación de modelo

IV.3 Monitoreo de Modelo

V) Activación de descubrimientos

A través de entender los «journeys» de os usuarios de nuestros análisis y entender qué decisiones son ajustadas gracias a los análisis que desarrollamos seleccionaremos el mejor método de «delivery». Podemos hablar de dashboards, reportes u otro tipo de modelos vía API.

V.1 Seguimiento a influencia de decisiones

V.2 Identificar si el cliente final ha cambiado su comportamiento

V.3 Interconectar a otros servicios en la organización

VI) Orquestación y Mantenimiento

Mantenimiento con información actualizada del servicio. Usos replicables entre usuarios y experimentos.

VI.1 Escalamiento

VI.2 Carreteras únicas y APIs

** También te puede interesar «Metodologías para ciencia de datos»

Comentarios Datlas

Adicionalmente, a estos pasos que en su mayoría tienen base técnica. En seguimiento a los procesos de negocios y para que nuestros modelos de ciencia de datos tengan impacto en la organización para la que lo construímos es necesario diagnósticar y comunicar. En un inicio, entender bien el problema de negocio o la hipótesis que estamos validando. Así como, de manera iterativa, en cada paso del proceso identificar la audiencia a la que vale la pena comunicar. A veces sucede que estamos experimentando y queremos llegar a la dirección para influir su toma de decisiones. En realidad, hay que reconocer que a ciertos foros sólo les interesarán los resultados y a otros el método ¿Sabes cuál es cual en tu organización?

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Equipo Datlas

Keep it weird

Fuentes:

– Feature Engineering: https://www.kdnuggets.com/2018/12/feature-engineering-explained.html

– Data Science 6 steps with Google: https://youtu.be/EQvLUMjz-g4

Descubre nuestra experiencia desarrollando Dashboards con Microsoft Power BI- COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Esta experiencia comienza a partir de una gran iniciativa la cual es el aprendizaje, desarrollo y aplicación en tableros de inteligencia llamados «Dashboards», en Datlas nos hemos dado la tarea de innovar siempre procesos.

Es por ello que por medio de este blog te estaremos compartiendo uno de los programas que nos llevará a nuevas fronteras y oportunidades en proyectos dónde el Big Data se resume en tableros de inteligencia con cierto dinamismo para navegar, analizar y tomar decisiones con datos duros.

***Te puede interesar: «Arquitectura de Proyectos de Datos»

Inicios

El equipo Datlas esta viviendo uno de los pasos más importantes para el dominio y desarrollo de Dashboards, uno de las plataformas las cuales dimos vida a estos tableros para las organizaciones fue *Google Data Studio* sitio web en la nube de Google la cual podemos desarrollar aprovechar la información

Cómo automatizar los reportes de ranking de palabras clave, con STAT y Google  Data Studio | MD Blog

Caso de Uso en Data Studio

En Datlas trabajamos con una de las verticales las cuales son una oportunidad inmensa para el análisis de datos, anteriormente presentamos un blog en especial de este desarrollo de dashboard de intelgencia para el monitoreo turístico en Nuevo León llamado «DASHA» este formato fue realizado por la plataforma en línea Google Data Studio.

La experiencia de trabajar con Data Studio fue un motor importante para Datlas para el desarrollo y aplicación de proyectos de dashboard, el aprendizaje y la aplicación fue constante para poder enlazar más de 80 tableros activos que tuvieron la oportunidad de sincronizarse por medio del data warehouse.

A continuación te mostramos algunas visualizaciones que se hicieron posibles por medio de Google Data Studio:

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Nuevas fronteras rumbo al Business Intelligence

Parte de la innovación y sus procesos es implementar nuevas estrategias que nos sepan adaptar al cambio para transformar información este proceso es el business intelligence el cual nos lleva nuevas fornteras, nuevos objetivos y nuevas herramientas tecnológicas.

Nuestra experiencia para el desarrollo de dashboards comenzo en Google Data Studio este año estamos posicionando nuestros próximos proyectos en una herramienta de análisis empresarial dentro de la nube de Microsoft One Drive esta herramienta es Power BI.

** Te puede interesar: «Dashboards para principantes»

Esta visualización nos muestra los programas dedicados a realizar Dashboards ¿cómo ves la competencia?
Fuente: https://davoy.tech/power-bi-vs-tableau-vs-google-data-studio-in-2021/

Microsoft Power BI

Esta herramienta tiene como propósito analizar una gran cantidad de información dentro de la suite de Microsoft en la nube, la cual permite integrar diferentes fuentes desde un libro de excel hasta tablas dentro de una página web para poder ser visualizadas en tableros e informes que pueden ser publicados.

Power BI es uno de los programas con más cantidad de cursos de aprendizaje sobre la web, ojo aquí científicos de datos pues es una oportunidad para sumar a la metodologías aplicadas para el business intelligence como lo comentabamos anteriormente.

El equipo Datlas recomienda el siguiente curso impartido por Udemy de Power BI para el análisis de datos:

https://www.udemy.com/share/1031Mi3@XRuqenkYYBXMqQ9PvVmjKGjRNq2cn1GE92KRMLqYygWIqLZZNi2dYb6dAYmZrnC8Nw==/

No hay ninguna descripción de la foto disponible.

Esqueleto Microsoft Power BI

De acuerdo al aprendizaje que Datlas se dio a la tarea de conocer y aplicar, estos fueron los puntos a tratar durante la experiencia cuando tomamos el curso:

  • Descarga del producto y conociendo Power BI Desktop: Este apartado en términos generales se vio un reconocimiento que necesitamos entender antes de usar el programa
  • Limpieza, modelado y transformación de información: En esta secciión se vieron los distintos ejercicios para la limpieza de información
  • Visualizaciones, tableros y filtros: Conocimos la variedad de análisis que puede generar un informe al ser presentado por medio de visualizaciones y filtros
  • Lenguaje DAX aplicado: “Data Analysis Expressions” es un lenguaje el cual se vincula a funciones o expresiones matemáticas las cuales se utilizan en referencia a los modelos creados en BI
Interfaz de Microsoft Power BI
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Caso de Uso en Microsoft Power BI

Una de nuestras primeros informes en Power BI fue un caso de uso para analizar las ventas previstas y generadas por una segmentación de vendedores aplicando diferentes tableros para visualizar desde una tabla de excel hasta ciertos tableros inteligentes los cuales contenían filtros por segmentación.

A continuación te mostramos una visualización del ejercicio de monitoreo;

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Podemos notas que las visualizaciones son dinámicas, que tanto tableros y filtros se conectan al reporte.

Hasta aqui la columna de hoy, recuerda continuar la conversación en nuestras redes via @DATLASMX, y cuéntanos si en tu organización les gustaría algún Dashboard inteligencia con la metodología aprendida.

Equipo Datlas

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