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.

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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

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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

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¿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

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¿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

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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.

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.

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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NUEVO LEÓN INCREMENTA +21% EL VALOR DEL PIB TURÍSTICO EN LOS ÚLTIMOS 10 AÑOS – INVESTIGACIÓN DATLAS Y CLÚSTER DE TURISMO MONTERREY

Te has preguntado ¿Cómo se mide el éxito de un País, Estado o Municipio? Será por la calidad de vida de sus habitantes, por sus edificios y desarrollo urbano, por sus medios de transporte, servicios de salud o porqué la gente es feliz. Todos estos representan indicadores de utilidad que nos dan un Norte del desarrollo de una región. En economía se utiliza desde hace mucho tiempo una medición llamada: Producto Interno Bruto. Este indicador dimensiona el valor monetario de todo los bienes y servicios producidos en un territorio durante un determinado período de tiempo. Aunque no es perfecto, es un buen parámetro para comparar productividad económica en regiones

En esta columna compartiremos datos, hallazgos y opiniones sobre el indicador del PIB Turístico que se acaba de liberar este Diciembre 2021 en la página web de Datatur como propuesta (Link: https://www.datatur.sectur.gob.mx/SitePages/PibTuristicoEstatalMunicipal.aspx ). Esta nota es desarrollada en colaboración con el Clúster de Turismo de Monterrey y Datlas. En este sentido tendrá principal enfoque para el dimensionamiento de la región de Nuevo Léon, México.

** También te puede interesar leer nuestra columna: “Estrategias Go-to-Market para el sector turismo”

¿Cuál es la diferencia entre el PIB y PIB TURÍSTICO?

Aunque ya introducimos el PIB te recomendamos ver este vídeo si quieres conocer más a detalle

Video link: https://youtu.be/lg6bOeTRSeg

En la imagen siguiente te resumimos los componentes del cálculo del Producto Interno Bruto así como 3 metodologías para calcularlo. En su equivalencia, las 3 metodologías deberían aproximarnos al mismo valor.

Sin embargo, en esta ocasión la metodología propuesta no es tradicional. Este ejercicio se realizó mediante la interrelación de diferentes instrumentos de medición y fuentes de información oficiales existentes, que inciden en los ámbitos estatal y municipal. Se empleó una ponderación del número de unidades económicas relacionadas con la actividad turística en cada uno de ellos y con el Valor Agregado Censal Bruto (VACB) para cada una de las entidades federativas y cada uno de los municipios. (Para más detalle revisar las fuentes oficiales).

¿Cómo se llegó a esta propuesta de cifras de PIB Turístico regional?

Se generó una interrelación de varios instrumentos de medición, como los siguientes.

**A nivel nacional (PIB Turístico y Consumo):

• Cuenta Satélite del Turismo de México 2019 (CSTM), INEGI.

• Indicadores Trimestrales de la Actividad Turística (ITAT), INEGI.

**A nivel Entidad Federativa:

• PIB por entidad federativa, INEGI.

• Censos económicos, INEGI.

• Estadísticas de Turismo derivada de los Censos Económicos, INEGI

**A nivel municipal (Indicadores):

• Sistema Automatizado de Información Censal (SAIC), INEGI.

• México en cifras, INEGI. (llega hasta nivel de localidad).

• Indicadores de pobreza por municipio, CONEVAL.

• Índices de Desarrollo Humano por municipio, PNUD México (IDH)

**Para el ordenamiento territorial de la información:

• Sistema Urbano Nacional, SEDATU y CONAPO e INEGI (SUN).

• Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE) INEGI.

• Censo de Población y Vivienda 2020 a nivel municipal y por localidad, INEGI.

• Matriz laboral 2020 (INEGI-CONAPO)

De un valor de $17.7 billones de pesos MXN del PIB NACIONAL en el 2019, el PIB Turístico fue de $1.5 billones de pesos MXN lo que representa una participación estimada de 8.54%. De acuerdo con la estimación, de todos los sectores del turismo, el rubro de mayor impacto cuenta con un valor de $318 mil millones MXN y es el de “Servicios de alojamiento temporal y de preparación de alimentos y bebidas”.

¿Por entidad federativa (Estados) vale lo mismo?

En concreto, no. A nivel nacional el valor al 2019 fue de 8.6% sobre el PIB NACIONAL. Pero hay casos como el de Quintana Roo que se estima por el 35%. Mientras Campeche y Sonora no rebasan el 4.0%.

Para Nuevo León sucede algo curioso. La gran ciudad de las montañas, el ecoturismo, sede de turismo de negocios, turismo de reuniones y ecosistema de salud hace 10 años en el 2009 con una industria turística que aportaba el 8.2% al PIB Estatal. Al 2019 los niveles están por el 6.9%. Este dato es sumamente relevante, no tanto por el valor, sino por el hecho de tenerlo identificado, pues las herramientas disponibles y las instituciones gubernamentales hasta ahora no habían tenido la capacidad de calcular el nivel de participación del Turismo en la Economía de Nuevo León, y no es un dato menor.

¿Es bueno o malo? En realidad ninguna de las dos, el PIB del Estado a continuado creciendo en otras industrias. En este sentido al tener una economía más diversificada el Turismo participa menos porcentualmente. Sin embargo, el crecimiento real que ha tenido es de 21%.

En este nivel de participación en el PIB de Nuevo León influyó que el Turismo fuera reconocido en política pública como una agrupación empresarial estratégica en el año 2016, al institucionalizarse el Clúster de Turismo que ha funcionado como un organismo de participación ciudadana, consultivo, asesor y promotor del desarrollo de este sector económico estratégico para el crecimiento económico de Nuevo León al agrupar a la Iniciativa Privada, Universidades e instituciones de Gobierno.

Para Nuevo León ¿Cuál es el impacto por Municipio?

De acuerdo a los datos de SECTUR, el 57% de los municipios en México tienen algún tipo de actividad turísticas. En Nuevo León, contamos con información del siguiente listado de municipios.

Monterrey encabeza la lista de PIB Turístico, seguido de San Pedro, Apodaca y San Nicolás. Debido a que la metodología pondera con especial peso hoteles, restaurantes y servicios similares se le aporta mayor peso a la ponderación de estos municipios.

Cuando vemos el mismo dato como % de participación del PIB TOTAL obtenemos una panorámica interesante.

Contabilizamos que Pueblos Mágicos como Santiago y Bustamante dependen más del 85% de su economía de las aportaciones del PIB Turístico. Linares, por otro lado, sólo el 16.4% y esto debe ser porque existen otros complementos a otras industrias de la economía que hacen que el Turismo no participe con tanto protagonismo como en los otros 2 Pueblos Mágicos.

En los estudios económicos también es común obtener indicadores con una misma base que sean más «justos de comparar».  Para esto podemos estimar el PIB PER CAPITA. Este se define como la relación entre el valor total de todos los bienes y servicios finales generados durante un año por la economía de una nación o estado y el número de sus habitantes en ese año.  Para ello, se divide el Producto Interior Bruto (PIB) de dicho territorio entre el número de habitantes. Si tomamos el valor del PIB TURISTICO y lo dividimos entre sus habitantes podemos un valor per cápita de la industria turística.

San Pedro Garza García, Santiago, Monterrey encabezan la lista de PIB Turístico per cápita con más de $37,000 MXN. Si fuésemos a desarrollar un proyecto Turístico buscaríamos los mayores niveles de productividad de cada peso invertido y este puede hacer una aproximación a este indicador.

¿Por qué es relevante la nueva publicación de datos del PIB Turístico?

Existe la precepción de que tuvo que ser necesario que ocurriera una enorme crisis el sector turismo para que este sector económico fuera visible en la agenda de los gobernantes. La vinculación entre la actividad económica del turista en un destino y la vitalidad general de la economía ahora debería ser mucho más clara para los funcionarios electos. Tener herramientas que dimensionen el PIB turístico en Estados y Municipios es de gran valor para hacerlo visible frente a otras industrias y demostrar la importancia que contar con una agenda seria de impulso al desarrollo, competitividad e innovación de este sector económico.

La pandemia ha proporcionado una ventana oportunidad para que gobernantes, comunidad y líderes de la industria se unan para construir destinos más fuertes aprovechando la economía de los visitantes de forma más eficiente.

Hasta hace poco la industria contaba con la Cuenta Satélite de Turismo. Una medición que aproximaba…

Video link: https://youtu.be/M2Y_CFxqfFI

El propósito de este nuevo estudio es, de acuerdo al sitio, “Incursionar en la medición del impacto que la actividad tiene en los ámbitos regional, estatal y municipal a través de la utilización e interrelación de diferentes instrumentos de medición económica existentes en el propio sector y en otros transversales”. Prácticamente es una fotografía de mejor resolución y a mayor detalle de la industria Turística.

¿Qué nuevas oportunidades de investigación nos abren datos de este tipo?

Una vez teniendo reportes como el “EL PIB TURÍSTICO ESTATAL Y MUNICIPAL 2018-2019 EN MÉXICO UNA APROXIMACIÓN INICIAL” ahora el reto es contar con las herramientas y fuentes de información confiables para calcular de forma seria y sistemática la derrama económica producida por la actividad turística en los destinos, para entonces desarrollar estrategias más tácticas de como incrementar este indicador que es realmente más evidente su impacto en nuestras comunidades o destinos.

Desde Datlas participamos agregando valor junto con el Clúster de Turismo de Monterrey y otros jugadores relevantes de la industria detonando análisis que faciliten la toma de decisiones de la industria. Dimensionar el impacto económico de las iniciativas en turismo, comparar productividad por regiones y evaluar variaciones alrededor del tiempo nos puede calibrar la brújula de hacia dónde se debería de estar moviendo la industria para gobernantes y jugadores en la industria.

** También te puede interesar: “Dinámica de lugares más visitados durante COVID-19” (Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/07/13/sitios-visitados-cdmx-epoca-covid-19/)

Hasta aquí la columna de hoy. Este tipo de mediciones es relevante. Primero, como ciudadanos , podemos identificar si ¿Habitamos en un municipio turístico? ¿Qué tipo de actividades turísticas se desarrollan? ¿Qué tipo de oportunidad turística podemos capitalizar en el futuro?. Segundo, como turistas, ¿Cuáles son los municipios y/o pueblos mágicos con mayor derrama económica? ¿Qué nivel incremental de derrama económico ha dejado el Turismo en los últimos 10 años? . Tercero, como gobernantes ¿Qué proyectos han tenido mayores impactos? ¿Qué les ha funcionado a otras regiones que puedan ser replicados en las regiones que gobiernan actualmente? . Y muchos casos más.

Continúa la conversación en @DatlasMX y las redes del Clúster de Turismo de Monterrey.

Equipo Datlas , en Colaboración con el Clúster de Turismo de Monterrey

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Fuentes

DESARROLLO DE DASHBOARD DE INTELIGENCIA PARA EL MONITOREO TURÍSTICO – MANUALES DATLAS

Dentro de nuestro portafolio Datlas nos encontramos con una propuesta de valor en dónde desarrollamos tableros de inteligencia llamados dashboards en dónde reunimos información para monitorear cualquier tipo de sector, industria o negocios a partir de datos públicos o privados, datos que de cierta manera nos dan un potencial para la toma de decisiones o creación de iniciativas. (TURISMO)

En este te blog te mostraremos uno de los dashboard que estamos desarrollando para la industria Turística en el estado de Nuevo León en alianza con el Clúster de Turismo de Monterrey y Observatorio Turístico NL. Continua leyendo si quieres aprender sobre qué es un dashboard, cómo funciona esta alianza de industria y actualmente cómo se ve la navegación de nuestra plataforma.

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Estructura de un Dashboard

Un dashboard es un sistema de información con tableros, filtros y visualizaciones (gráficos o tablas) que permite monitorear datos, tendencias y predicciones de una manera ordenada. Es por ello que te enlistamos las características y conceptos preponderantes:

  • Tableros: Son elementos esenciales de un dashboard en donde concentramos información de un solo tipo o categoría.
  • Filtros: Son botones que permiten visualizar la información de manera segmentada. Ejemplo: años, meses, municipios y a nivel estado.
  • KPI´s: “Key Performance Indicators” o indicadores clave de desempeño, utilizados para medir el rendimiento de las actividades y aplicaciones de nuestro proyecto.

Antecedentes

¿Qué es el Clúster de Turismo de Monterrey?

Es la concentración de empresas interconectadas que cooperan para el desarrollo de la innovación, la competitividad y la inteligencia de mercado. Son fenómenos, no políticos, existentes por la naturaleza económica de un país, como resultado de un proceso de mercado.

Bajo el régimen de triple hélice: Gobierno, Academia e Industria convergen para realizar actividades de innovación que contribuyan al desarrollo económico y la competitividad global de las empresas de Nuevo León.

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Como objetivo estratégico y acuerdo de colaboración con el Clúster de Turismo de Monterrey se estableció un plan para generar un tablero de información (“Dashboard”) para monitorear la industria de Turismo en el Estado.

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Introducción a «DASHA» MTY Travel Intelligence Dashboard

Te presentamos a DASHA (Así le nombramos a esta nueva plataforma en co-creación) …

El MTY Travel Intelligence Dashboard reúne datos públicos y privados de la industria Turística al momento de manera actualizable para monitorear cada una de las áreas que en su mayoría a base de investigación han sido fundamentales para este proyecto, consta de la siguientes secciones:

  • Economía
  • Ocupación Hotelera
  • Llegadas y Transportes
  • Negocios y Parajes Turísticos
  • Socioeconómicos
  • Eventos y Convenciones
  • Noticias y Reportes
  • Tecnología en Turismo
  • Otros
  • Resumen Nuevo León
  • Repositorio Clúster Turismo de Monterrey
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A continuación de mostraremos cada uno de los pasos para ingresar, navegar y consultar a «DASHA» MTY Travel Intelligence Dashboard:

Ingresando a «DASHA» MTY Travel Intelligence Dashboard

Por medio de este video te mostraremos los pasos a seguir para registrarte por medio de nuestra página web www.datlas.mx, iniciar sesión como usuario y tener acceso al MTY Travel Intelligence Dashboard.

Primera navegación en «DASHA» MTY Travel Intelligence Dashboard

Por medio de este video te mostraremos las 11 diferentes secciones que nos ofrece el MTY Travel Intelligence Dashboard, así como algunos botones de interés para desplazarte por el Dashboard o ponerte al contacto con nosotros.
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Futuro del Proyecto

La escalabilidad de nuestro proyecto trasciende en la innovación de nuestro potencial en el análisis de datos de una manera ágil, esto para ser utilizado por una mayor cantidad de usuarios.

Las mejores implementaciones del business intelligence por medio de DASHA generan tableros que nos hagan más eficientes a la hora de tomar decisiones para las organizaciones que componen las industria del Turismo en la región.

Detectando cada uno de los perfiles e intereses de las personas, para monitorear comportamientos críticos o situaciones que necesiten inmediatez con datos duros, al momento y de manera automatizada.

Back To The Future Film GIF

Si te interesa generar un Dashboard para monitorear tu industria y/o organización revisa nuestra sección especial en la website de Datlas o bien contáctanos a ventas@datlas.mx

– Equipo Datlas –

Keep it weird

1 mes usando la mac mini apple (2020) para data science y edición de multimedia – datlas

Comenzó el nuevo año y la demanda de procesamiento para una startup de analítica como Datlas incrementó. Es usual que en las conversaciones del área de tecnologías y analítica escuchemos: Máquinas virtuales, bases de datos en la nube, arquitectura de información, data warehouse, data lake, data marts, cron jobs, entre otros .Así como nombres de sistemas y herramientas: Power Bi, Tableau, Azure, IBM Watson, R, Python, Matlab, entre otros.

En este blog te compartimos nuestra evaluación y decisión sobre adquirir una de las nuevas MAC MINI con procesador m1. Por primera vez dejamos atrás INTEL y nos atrevimos a intentarlo. Te contaremos nuestro proceso de evaluación así como nuestra recomendación final.

Antecedentes ¿Qué buscábamos en un equipo?

Principalmente potencia, una máquina que pudiera ser utilidad de 5 a 7 años y además que nos familiarizará con un nuevo sistema operativo (Estábamos muy «casados» con Windows y Linux, pero Apple está haciendo cosas muy interesantes que hay que voltear a ver para no quedarnos obsoletos).

Dentro de las opciones y los motivos, entre computadoras potentes de windows no podíamos justificar el precio-beneficio. En todos los «benchmarks» terminaba apareciendo la Mac Mini m1 en una muy buena posición. En muchos planos, era la ganadora y parece que finalmente APPLE ofrecía algo al mercado que teníamos que voltear a ver.

Un punto importante es que la compañía de la manzana hizo un gran trabajo en la eficiencia de uso energético. Nosotros pensábamos dejar este equipo encendido al menos 5 días de la semana para correr algunos «jobs» automatizados y su ahorro energético la hacía buen opción.

Así como un procesador rápido, que vaya a la vanguardia con el mercado y nos permitiera mejorar nuestro trabajo de contenido para academy, podcast y blog

¿Mac sobre Windows para edición? OK … pero para ¿Data Science?

Considerando estos antecedentes, alguna de las opciones de MAC M1 (Laptop, desktops, etc) parecía ser una opción a evaluar para la startup. Aunado a esto, nuestro podcast con casi 60 capítulos ha sido trabajado hasta el día de hoy para edición de audio dede una MACBOOK PRO 2015 con algunas alteraciones como aumento de memoria SSD. Aún así era díficil continuar escalando la producción con un equipo como este.

Para la parte de las ediciones multimedia, el equipo (MAC MINI M1) se justificaba sólo, pero ¿Para Data Science? Aún y cuando buscamos e investigamos en videos de youtube, testimonios, preguntamos en foros, había muy poca documentación sobre como funcionaría para Data Science. Solamente nos podíamos entender con las guías de qué puntuaje tendría el procesador con casos de uso de «single-core» y «multi-core». En Single core para procesos en batch parece que es bastante competitiva en contraste con su homologa que tiene el procesador de INTEL. Pero, en multi thread, hay ciertos escenarios específicos donde INTEL sigue siendo mejor.

¿Mac Mini M1 2021?

Es la computadora desktop de la clase MINI más nueva que ha sido lanzada con una variante de procesador: M1 sobre INTEL.

Las entradas de cables no son su fuerte, sin embargo encontramos thunderbolt, USB, conexiones a luz, cable ethernet y también entrada HDM1.

Importante decir que esta computadora, por la manera en que se desarrolló internamente, y parecida a modelos recientes de la mac, no puede ser «Updateada». Es decir, no se le puede ampliar el RAM o alterar el procesador. Por eso mismo seleccionar una versión que sea útil durante el tiempo es importante.

Selección de la mejor versión de Mac Mini M1 2020

La MAC MINI m1 se puede adquirir en su versión básica (8gb de RAM y 256 SSD de memoria de disco) desde $650 dllrs . Las versiones más sofisticadas llegan a valer el doble.

Particularmente, en nuestro caso calculando el costo-beneficio, nos decidimos por la versión de 16 de RAM. Esto porque después de ver bastantes «reviews» hacían énfasis en que el RAM era algo que nos podíamos quedar cortos con 8. Además , particularmente, para tareas de análisis estamos acostumbrados a trabajar con 16 de RAM desde hace 5 años entonces ¿Para qué ir para atrás en este aspecto?

Por otro lado, la opción de memoria SSD no parecía razonable subirla. Esto porque llegar a 1TB subía más de $200 dllrs el valor final de compra. Pero preferimos irnos por lo básico: 256 GB y comprar por fuera una memoria HDD marca LA CLIE de 5 TB por menos de $150 dllrs.

Beneficios

Una configuración como la mencionada, es ideal para disminuir tiempos de renderizado en edición multimedia al menos un 70%. Episodios en calidad 4K que tardaban medio día en la MACBOOK PRO antigua, ahora toman menos de media hora.

Por otro lado, en procesos de analítica de datos. A pesar de unos problemas por no correr los programas de manera «nativa», debo decir que los procesos se corren más rápido que mi equipo actual (Windows 10 Intel corte i7 8va generación con SSD).

Problemas

El m1 es potente con aplicaciones nativas, pero sí hay algunas diferencias cuando corremos programas que no pueden avanzar con la clase «Apple». En esta situación el sistema operativo nos sugiere utilizar «ROSETTA» que es un adaptador para poder abrir programas que no tengan una versión nativa de M1.

Si abrimos el monitor de actividades podemos ver en la columna «CLASE» bajo qué esquema corre cada uno de los programas. Si es en APPLE significa que correrá con M1 , de lo contrario será usando ROSETTA.

Recomendaciones finales

Si en tu equipo de trabajo están buscando actualizarse en hardware, la mac mini m1 es una buena opción. Sin ser una computadora con «specs» galácticos o cuánticos, verdaderamente es una buena opción precio-beneficio. Es un equipo multi-usos que además de aprovechar sus capacidades avanzadas de edición te permitirá correr sin problema mucho de tus códigos que hoy corres en tu equipo INTEL

Principales drivers de compra:

  • Precio – beneficio
  • Versatilidad de uso
  • Tamaño y convenencias

Contras de compra

  • No se podrá actualizar su hardware durante el tiempo
  • No todos los programas corren nativos, habrá que usar ROSETTA durante un tiempo
  • La memoria SSD integrada puede duplicar el precio del equipo

Hasta aqui nuestra columna de hoy ¿Qué opiniones tienes de la evaluación? ¿Haz considerado usar un procesador M1? O si ya lo usaste ¿Cuál es tu experiencia? Continua la conversación con nosotros en redes sociales etiquetando a @DATLASMX

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Cómo hacer isocronas en qgis – manuales datlas

**Este blog está inspirado en el video de «Cómo crear un MAPA ISÓCRONO EN QGIS» de «Geomapchi. Fuente citada al final del blog»

¿Te has preguntado alguna vez en cuánto tiempo llegas a determinado lugar (Restaurante, plaza comercial, negocio, entre otros)? Bueno seguramente tus clientes también lo piensan. En analítica geo-espacial existe un tipo de evaluación que nos ayuda a identificar como atributo de distancia-tiempo si una ubicación es competitiva en relación a estar en «cercanía» a los mercados a los que quiere acceder

**Te puede interesar «El secreto para la ubicación de un negocio: Ubicación, ubicación y ubicación»

En esta columna explicaremos una de las muchas formas de operar isocronas usando el software libre QGIS.

¿Qué son los mapas de isocronas?

En planeación urbana, un mapa de isocronas permite tener lectura de la eficiencia de los diseños y direcciones de las calles en una urbe. Revisamos isocronas simulando traslados para peatones, bicicletas, autobuses, automóviles, entre otros vehículos. Esto con el fin parametrizar la eficiencia de cada una de estas rutas y generar una planeación de tráfico para el futuro de cualquier ciudad.

** Te puede interesar leer nuestro blog sobre: «Google y Apple liberan información de movilidad por COVID-19»

¿Cómo generarlo? (Ejemplo para Zócalo de CDMX Ciudad de México)

  1. Iniciamos descargando y abriendo el sistema de QGIS
  2. En la sección de «complementos» buscaremos «HQGIS»
  3. Descargamos el complemento

4. Una vez que descargamos el complemento el siguiente paso es solicitar credenciales . para esto en la pestaña de «Credenciales» daremos clic en «obtener credenciales»

5. Capturamos nuestros datos en los formularios (no tiene costo)

6. Confirmamos nuestro correo con el sitio

7. Ingresamos al sitio de «here», el proveeodr, y damos clic en crear credenciales dentro de la sección de «REST». Copiamos las credenciales

8. Esas credenciales las pegamos en la sección de credenciales, damos clic en guardar y luego en cargar

9. Dentro del complemento de «HQGIS» ahora damos click en la pestaña de «Isocrona» y capturamos los datos para generar la simulación. Lo primero es la dirección del epicentro del análisis (En este caso fue el Zócalo de Ciudad de México). Después capturamos la modalidad de traslado (Si es peatonal, auto, etc). Y será muy importante capturar los tiempos de evaluación (En segundos, en este caso el equivalente a 5, 10 y 15 minutos)

10. Tendremos al final el resultado de nuestro ejercicio. En este caso con 3 tonos distintos y podemos identificar hasta dónde nos llevaría 15 minutos desde o hacia el Zócalo de CDMX.

** Te puede interesar «El santo grial de la analítica: Location Analytics»

¿Software libre sobre software de licenciamiento?

Cierre de la columna

Hasta aqui la columna de hoy ¿Para qué tipo de acciones crees que será de utilidad obtener isocronas? ¿Crees que tu ciudad tiene buena planeación urbana? ¿Crees que es de utilidad evaluar con isocronas la ubicación de un negocio? Compártenos tus comentarios en nuestras redes via @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuente:

UN MES USANDO EL CENSO 2020 DEL INEGI y te compartimos algunas prácticas – manual datlas

EL CENSO 2020 de POBLACIÓN EN MÉXICO fue publicado hace un par de meses. Con ello información fresca sobre fenómenos demográficos, sociales y económicos pueden ser interpretados en el país. Desde su origen, los censos son apoyos para decisiones de gobierno, empresas y organizaciones sin fines de lucro que buscan influir el desarrollo del país con hechos y datos… no sólo con intuición.

En esta ocasión queremos traer al blog algunas de las menciones que el Presidente del INEGI, Dr. Julio A. Santaella, sobre la importancia y el valor de la información del censo. Si aún no escuchas ese episodio recuerda revisarlo en esta liga.

En esta columna compartiremos las instrucciones para encontrar esta información así como algunos ejemplos de cómo podemos visualizar eso datos.

**Te puede interesar «¿Cómo está México en Salud? Difundiendo datos de la ENSANUT del INEGI»

¿De qué trata el CENSO POBLACIONAL DEL 2020 DEL INEGI?

Es uno de los ejercicios de levantamiento de información primaria más importante del país. Sucede cada 10 años y, en términos prácticos, se toca puerta por puerta cada una de las viviendas del país para recoger, recopilar, evaluar y analizar datos sobre los mexicanos.

¿Qué información se levantó en el censo?

Características poblacionales, datos demográficos, habitacionales, sociales y todo en relación a los habitantes de un país.

¿Cuál es la última publicación?

La más actual es la del 2020. La información incluye datos a nivel nacional, Estatal y municipal. Algunas cifras suelen integrar resolución a nivel AGEB, MANZANA o coordenadas específicas

Algunos ejemplos que publica el instituto

**Te puede interesar «Analítica en Turismo con Datos del INEGI» y «¿Cómo usar datos el INEGI para diseñar estrategias de TURISMO?»

¿Qué información está preparada para su consumo?

En el área de búsqueda del CENSO dentro de la publicación del INEGI es posible encontrar los resultados generales a nivel agregado. La documentación de cada una de las variables. Los tabulados que contienen una presentación de indicadores preparados por el INEGI. Los microdatos si uno quiere llegar a detalles muy específicos de la publicación. Útil para científicos de datos, junto a los datos abiertos.

Otros ejemplos de datos geo-referenciados (DATLAS)

En estos ejemplos para Nuevo León

¿En dónde hay más población?

¿En dónde se concentran más negocios?

¿En dónde hay más católicos?

¿En dónde hay más mayores de 60 años? (Ideas para aplicaciones de vacunas de COVID-19 o similares)

También, te recomendamos echarle el ojo a este gran evento DATA DAYS donde mucho de nuestros aliados participarán con exposiciones de primer nivel. Anímate y revisa en: https://sg.com.mx/datadays/

Si te interesa conocer más no olvides suscribirte al demo gratuito de nuestras plataformas en www.datlas.mx

Hasta aquí la columna de hoy ¿Qué otros usos le puedes dar al censo? Compártenos tus ideas en @DatlasMX y recuerda escuchar nuestro episodio de Podcast donde el INEGI nos cuenta todos los detalles de este gran ejercicio de información

Equipo Datlas

– Keep it weird-