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Diseño de perfiles y áreas de analítica para organizaciones – Datlas Research

Con el equipo Datlas al año tenemos la oportunidad e participar en algunos foros donde se repite mucho preguntas sobre qué perfiles y cómo preparase para generar una estrategia de datos. En realidad, tal y como lo pudiste leer en ¿Por qué fracasan los proyectos de ciencia de datos? las personas y la forma en que diseñamos el quehacer de sus funciones en una organización son principal factor de éxito para una estrategia de analítica de datos.

En esta columna resolveremos dudas y compartiremos mejores prácticas sobre procesos de diseño, entrevista y reclutamiento de profesionales de analítica de datos e inteligencia artificial en una organización. Todo esto siguiente la guía de puestos presentada en 5 perfiles para una estrategia de datos en tu organización .Que te recomendamos leer antes para que puedas tener un mejor contexto.

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ESTRUCTURA ORGANIZACIONAL

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Una estructura de reportes, de jerarquía o de organización para proyectos es muy variante ya que responde a los retos estratégicos de la organización. Específicamente para los datos no hay que olvidar que buscamos que en un mismo equipo se encuentren ingenieros, arquitectos, científicos y analistas al mismo nivel. Esto último debido a que la colaboración y la comunicación debe ser colaborativa. Uno de los métodos que con más frecuencia se usa en la industria son las células de trabajo. Estos son grupos pequeños, pero eficientes, de trabajo que cuentan con todos los recursos para resolver un problema de analítica avanzada.

DISEÑO DE PERFILES

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Las personas que trabajen en el área de analítica necesitan tener ciertas características:

  • Aprendizaje constante. La actualización de modelos de análisis y algoritmos es casi semanal. De la misma manera las nuevas paqueterías sobre machine learning en software como R o Python. Los perfiles tendrán que ser personas que puedan descifrar textos académicos y documentación en guías de programación sobre los modelos más recientes.
  • Curiosidad técnica. Frente a nuevos retos habrá que mostrar curiosidad y no miedo ante nuevas herramientas. Se buscan perfiles “políglotas” que puedan trabajar en distintos lenguajes de programación, estadística de todo tipo y comunicar sus resultados desde un “Power Point” hasta un tablero dashboard en “Power BI”. No tenerle miedo a experimentar e investigar nuevas plataformas.
  • Didáctica para explicar hallazgos.  Quien es analista de datos puede ser un experto/a en matemáticas, pero mientras no sepa explicar lo que hace no podrá influir en las decisiones y orientaciones de la organización. Es importante que el arte de explicar las variables relevantes en un modelo esté presente.
  • Interlocutor con el área de negocios. “Data Translator” o similar, es una capacidad que permite llevar los retos de negocios a problemas estadísticos que puedan ser respondidos con las técnicas correctas de analítica avanzada.
  • Gestión de proyectos. Aunque probablemente una posición gerencial o de dirección será quien gestione proyectos. Es importante que el perfil se pueda alinear a las dinámicas de registro, seguimiento y coordinación de trabajo para desarrollar proyectos. Ser un profesional con noción de urgencia así como mostrar compromisos con fechas de entrega.

PROCESO DE RECLUTAMIENTO

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A los científicos de datos les gusta responder a retos y en el mercado laboral de ciencia de datos la entrada a un puesto suele venir acompañada de un buen reto de programación. Un buen postulante deberá poder resolver un reto en materia, ofrecer una visualización y poder comunicar de manera eficiente los resultados de un caso de negocio.

1) Definir estrategia de analítica avanzada y dimensionar las áreas funcionales que ejecutarán la estrategia

2) Recopilar retos actuales y retos futuros para diseñar puestos que respondan a estas necesidades

3) Generar dinámicas para atraer talento: hackathones, retos en línea, revisión de github o portafolio, acertijos o casos de negocio que puedan poner a prueba a los postulantes

4) Considerar entrevistas de “match cultural” así como habilidades de comunicación y liderazgo

5) Período de entrada y “química” con el equipo existente. Retroalimentar y readaptar el proceso a la experiencia de la empresa en particular.

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LA ENTREVISTA

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Aquí es donde en realidad sucede la magia y se filtra a la mayor calidad de los candidatos. Es muy importante que alguien con conocimiento de industria y que entienda las necesidades de la empresa sea quién realice las entrevistas para obtener el puesto.

Primeramente una recomendación importante es enviar una prueba o reto de la que pueda enviar resultados preliminares por correo y explicar a fondo en la entrevista. En una ocasión, a manera personal, me tocó en NYC recibir desde el app de UBER algunas preguntas de código mientras hacía un viaje. Las contesté correctamente y me invitaban a enviar mi CV para su empresa. Ese tipo de dinámicas se ven “cool” , son modernas y además.

Durante la entrevista es relevante validar con casos o situaciones que se le pueden presentar en el trabajo y conocer muy bien cómo pudiera reaccionar esa persona a las situaciones. Estas simulaciones, sobre todo en problemas que involucran estadística, ayudarán a validar su nivel de conocimiento teórico. Finalmente el práctico es mayormente dominado durante el desempeño del rol

Finalmente asegurarse, como en cualquier puesto, que la persona cumpla con el perfil y que pueda generar proyectos internos para motivar a otras personas a usar las herramientas que sean desarrolladas por el área de analítica es muy importante.

CIERRE

Hasta aquí la columna de hoy. Pensamos que esta y otras guías podrán ser de utilidad a los reclutamientos de uno de los roles con más atención de los últimos 5 años. Probablemente los siguientes 5 años se especialicen aún  más. Esperamos que le sirva de orientación y que puedas compartir con más personas para que haya una mejor guía de qué observar para incrementar la calidad del área de analítica de datos.

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird –

 

A/B Testing y métodos de experimentación en aplicaciones comerciales – Datlas Research

En recientes columnas hemos estado introduciendo métodos de negocios que han sido alterados por la analítica de datos. Tales como: Go-To-Market, Digitalización de anaqueles en E-commerce, Clustering para Segmentos de cliente y en esta ocasión queremos darle apertura al A/B Testing (Experimentación A/B).

A/B Testing es un método de experimentación que se puede utilizar en aplicaciones comerciales como promociones, programas de lealtad y descuentos. Este tipo de pruebas se conocen en otras ciencias como prueba aleatoria de control y es una herramienta poderosa para desarrollo de productos, iniciativas comerciales o de marketing.

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Esta columna te va a interesar si eres alguien que activamente está buscando validar si una campaña comercial o de marketing tiene éxito o no.

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Definición de A/B Testing

Es una herramienta útil para estimar el ROI (retorno sobre inversión) así como proveernos de un panorama de causalidad que nos ayude a justificar si un proyecto debe o no debe ser escalado dado los resultados de ciertas pruebas de hipótesis.

Normalmente contrastamos la conducta entre 2 tipos de grupos con características similares: Grupo de control y grupo de tratamiento. En realidad pueden ser más, pero el punto es tener grupos a los que se les aplica distintos tratamientos que son contrastantes entre sí. Por ejemplo,en un experimento para bajar de peso, al grupo A ( De control) se le controló su dieta y al grupo B (De tratamiento) además de su dieta se le aplicó una rutina de ejercicios. Al final, si el grupo B tuvo un resultado más cercano al objetivo de bajar de peso podríamos concluir que el tratamiento aplicado al grupo B es más exitoso que el del grupo A.

Errores comunes a considerar

Siguiendo con el ejemplo los datos se podrían ver de esta manera

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Con la mano en la cintura vamos a reportar que los tratamientos al grupo B hacen que bajes más kilos. Pero… un momento ¿Pudieran existir errores si concluimos algo así?

  • Error Tipo 1 – Conclusión fallida donde decimos que la intervención fue exitosa, cuando en realidad no lo fue.  Erróneamente asociamos el plan de alimentación como factor causal cuando algunos integrantes bajaron de peso porque, por ejemplo, su tipo de ejercicio en esa hora fue funcional o HIT mientras otros integrantes sólo caminaban. A esto se le llama también falsos positivos.
  • Error tipo 2 – Falsamente concluir que la intervención fue no exitosa.  A algunos miembros el plan de alimentación no les funcionó. Pero hay factores externos como el tipo de aceites que usan en la preparación o las bebidas que toman para poder llegar a una conclusión completa.

Estos errores van a suceder cuando queremos sacar conclusiones para toda una población a partir de una muestra. Sólo hasta que entendemos el verdadero dimensionamiento de nuestros resultados deberíamos de estar tomando decisiones de impacto de negocio.

Ejemplo de casos de uso

  • Campañas de marketing por correo o mensajes de texto (SMS)
  • Programas de lealtad optimizando las promociones para lograr mayor redención
  • Medicina para entender si funciona o no una prueba
  • E-commerce para saber si algún cambio al aparador digital generaría mayor compra

Caso de estudio

El orden será primero establecer un ejercicio hipótesis acompañado de su diseño de experimento. Después trabajaremos en métodos aleatorios para generar muestras, justificar tamaños de muestras y finalmente seleccionar un método de mejoras.

 

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Como otros problemas de negocios, este proceso inicia generando hipótesis considerando la población de estudio, la intervención a realizar, los indicadores para comparar entre grupos, el resultado de lo que estás midiendo y la selección del tiempo en el que se va a realizar la medición. Por sus siglas en inglés PICOT (Population, Intervention, comparison, outcome, time).

Por ejemplo, si tenemos un sitio de e-commerce donde queremos experimentar para lograr mayor conversión (visitantes que terminando comprando en el sitio)  generando cambios la visualización de nuestro “anaquel virtual”. Para esto activaremos 2 anaqueles, el actual y el nuevo.  La hipótesis nula (H0) sería que las personas que vean el nuevo aparador virtual en nuestro sitio de e-commerce no tendrán mayor conversión comparados con los que vean el aparador actual. Por otro lado la hipótesis alternativa (H1) establece que los visitantes al sitio de e-commerce que vean el nuevo anaquel tendrán tasas de conversión más alta que  quienes vean el aparador actual.

Una vez concluido el ejercicio de formular hipótesis pasamos a generar muestras aleatorias. Buscaremos que las muestras sean balanceadas, donde ningún segmento este sobre-representado (usuarios que entran de móvil vs. usuarios que entran desde ordenador de escritorio).  Después será estimar el tamaño correcto de los grupos. Existen distintos métodos estadísticos para el cumplimiento de estas pruebas que puedes revisar como clustering, ICT o aplicar random a variables en R o Python. Claro, después de esto se recomienda validar que las distribuciones sean normales para comprobar aleatoriedad.

Finalmente la etapa más crítica será la de medición. Donde desde muchos ángulos tendremos que pensar bajo qué criterios evaluar el experimento. Considerar todas las excepciones o pormenores. En seguimiento al ejemplo del e-commerce: Grupos de edad relacionadas a la conversión, medios de pago, tiempos de entrega, entre otros para verdaderamente concluir el caso de éxito

Conclusión

Normalmente cuando concluimos accionables sólo con información descriptiva nos vemos limitados para llegar a conclusiones globales. En el negocio, a veces le invertimos a una prueba 3 semanas para una decisión que podría tener impacto sobre más de $1M o la existencia misma del negocio. Seguir los pasos del método de A/B testing te ayudará para reportar si una iniciativa es o no exitosa. Te recomendamos asesorarte con expertos para manejar adecuadamente los datos y sobre todo generar métricas que puedan abrir la conversación de cómo mejorar las iniciativas. Y así, finalmente, poder calcular un valor como retorno de inversión con una consideración de errores robusta.

Platica con nosotros y contáctanos en ventas@datlas.mx o en nuestro sitio web mediante el marketplace: https://www.datlas.mx/marketplace/

Fuentes:

10 pláticas que no te debes perder en el INCMTY 2019 (cesgado a emprendedores y temas de analytics)…

Ha llegado esa semana del año en la que toda la ciudad de Monterrey comienza a oler a emprendimiento. Y es que el festival más grande de innovación y emprendimiento de LATAM se vivivirá el próximo fin de semana en el centro de convenciones CINTERMEX.

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Del 7 al 9 de  de noviembre se vivirán más de 400 eventos en un mismo festival. Y… entre tanta variedad ¿Cómo conocer las actividades qué más valen la pena? ¿Cómo preparo mi agenda profesional en el INCMTY? y ¿Dónde puedo generar más networking? En esta columna del blog dedicamos un momento para investigar 10 de las actividades que creemos que más le pueden ser de utilidad a un emprendedor(a).

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Entonces… imagínate que ya es el próximo Jueves , llegas a CINTERMEX, redimes tu boleto y cruzas las puertas a la aventura ¿Por dónde empezar?

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1) Datlas: Revolución de Big Data ¿Cómo la inicio?

Claro está iniciamos recomendándote la charla de nuestro equipo Datlas para que te ilustres sobre algunos temas de transformación digital, analítica de datos y cómo ejecutar procesos de este tipo en organizaciones.

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2) Panel ¿El emprendedor nace o se hace?

Luego , te sugerimos asistir a distintos paneles ya que en lugar de escuchar a un sólo experto, estás retroalimentándote de múltiples conocedores del tema.

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3) Taller: Aterrizando en Innovación

Después en tu fórmula de emprendimiento requieres conocer mucho de Innovación, técnicas de ideación, entre otros.  Aqui hay una buena oportunidad para que lo investigues.

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4) Panel Diseño como Estrategia de Negocios

Después creemos que es muy útil que un emprendedor en cualquier nivel refuerce sus técnicas de diseño de estrategia de Negocios. Para esto te sugerimos esta conferencia que se ve muy interesante.

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5) Qué hacer antes, durante y después de recibir una inversión de Venture Capital

En cuestión de pláticas de expertos, tendremos la oportunidad de escuchar de mano de una de los líderes del ecosistema emprendedor cómo generar una relación con un Venture Capital.

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6) Taller: Los siete pasos del storytelling

No hay manera hoy en día que seas emprendedor y no cuentes historias. Pero ¿Sabías que hay técnicas para esto? Nos pareció muy interesante compartir esta charla y llevarte un enfoque para aterrizarlo a tu pitch.

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7) Bismark Lepe

Siempre es inspirador escuchar historias de grandes mexicanos que han salido adelante con sus proyectos. Te recomendamos, entre muchos, asistir a la de Bismark Lepe de Wizeline.

 

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8) Best Practics for AI Product Decisiones

No te puedes quedar obsoleto en tendencias. Específicamente en lo que concierne a la inteligencia artificial. Te sugerimos esta charla que ha sido muy esperada de mano de Google.

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9) Taller Small Data for Startups

Sumando a los temas de datos, que nos parecen fundamentales para emprendedores, te acercamos a un TALLER de small data. Aprovecha esta oportunidad de llevarte aprendizaje técnico.

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10) Cómo entrar a la mejor aceleradora del mundo

En línea con ampliar conocimientos y mapear la oportunidad internacional que tenemos como emprendedores. Te sugerimos escuchar a Tuto Assad en su experiencia sobre cómo entrar a Y Combinator.

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BONUS TRACK

Así como cualquier buen CD de música, les manejamos 1 pláticas que es sumamente inspiradora la cual tuvimos la oportunidad de vivir en el programa de DECELERA MAYAKOBA 2019.  Escucha la historia de Coss Marte de CONBODY para sensibilizarte sobre emprendimiento con impacto social.

Bonus Emprendiendo después de prisión

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Hasta aqui nuestra columna de hoy. No olvides recomendarle a tus colegas que asisten al evento estas sugerencias.  Sobre todo  dale entrada con mucho entusiasmo a conectar con nuevas personas, aprender y generar nuevas ventajas para tu negocio. Te reiteramos la invitación a nuestra charla : Datlas: Revolución de Big Data ¿Cómo la inicio?, no te la pierdas.

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Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

Datlas: Experiencia en Decelera Mayakoba 2019 (1 de 3)

Hemos llegado a Decelera Mayakoba 2019 un programa de “desaceleración” de primer para startups de impacto que en su 5ta edición sale por primera vez de Menorca y se desarrolla en la Rivera Maya. Específicamente en el paraíso de #AndazMayakoba.

Kit de Bienvenida
Kit de bienvenida: Playera, bolsas de tes, libretas, bloqueador y repelente ecológico, dulce mexicano, colar identificador, mochila y máscara para la siesta.

En esta serie de blogs contaremos nuestra experiencia y crecimiento durante este programa de 10 días. Los ponemos en contacto, este programa tiene 3 grandes etapas:

Breathe, donde iniciamos con dinámicas para vulnerar un poco los retos que tenemos y colaboración. Focus, donde evaluamos nuestros modelo de negocio y tenemos mentorías 1:1 con expertos de industria. Cerramos con Grow, donde hay introducciones y exposición a inversionistas.

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Día 0  – Llegada y cena

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Tremendo recibimiento desde el aeropuerto de Cancún, México fuimos dirigidos hacia la zona de Mayakoba. Esta zona hospeda alrededor de 4 hoteles que comparten una misma playa. Nos recibieron con una excelente cena preparada en la cocina del Andaz Mayakoba Resort.

Día 1 – Breathe, networking y charlas

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Comenzamos las actividades con algunos ejercicios, después continuamos con un poco de networking. Después del desayuno nos preparamos para 3 charlas. La primera con Hugo Garza del Tec de Monterrey quien nos compartió su historia, una nueva propuesta educativa y algunos ejemplos de caminos de formación para emprendedores. Después con Manell Adell ex-CEO de la empresa DESIGUAL quien nos platicó de su experiencia y nos dió consejos de cómo crecer aceleradamente..  Finalmente Alicia Stewart  que nos habló sobre cómo generar una estructura correcta para una narrativa.

Día 2 – Breathe, mindfulness, charlas y CENOTE

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Tuvimos una experiencia fantastica. Iniciamos el Domingo nuevamente con ejercicios y ahora partimos para uno de los Cenotes más hermosos de Cancún. Aqui tuvimos una charla con LJ de Google donde nos habló de cómo estructurar un pitch y algunos tips para contarle nuestro proyecto a fondos de capital. Después tuvimos oportunidad de pasear y nadar un poco en el cenote. De regreso hacia Andaz Mayakoba tuvimos  una dinámica donde cada uno de las 15 startups realizó su pitch y obtuvimos retroalimentación de expertos. Cerramos el día con una sesión de Yoga y la cena.

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Estos días nos han funcionado para enfocarnos, replantear algunos retos que tenemos para la siguiente temporada de crecimiento de nuestra startup Datlas y generar nuevas relaciones. Continuaremos en un siguiente blog reportando algunas de las actividades que estamos viviendo en este programa.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

Analytics para mejora de experiencia en eventos – Caso Congreso Lidera 2019 del IMEF Universitario

Parte esencial de nuestra filosofía se centra en compartir lo que sabemos y hemos aprendido con los demás y así aportar al desarrollo del ecosistema. El pasado 3, 4 y 5 de octubre tuvimos la oportunidad de hablar acerca del “Emprendimiento en la era digital” a más de 1,000 alumnos de más de 70 universidades de todo México durante el XXI Congreso Nacional IMEF Universitario “LIDERA El momento es hoy” llevado a cabo en las instalaciones del Pabellón M. Durante la conferencia hablamos del perfil de un emprendedor, es decir, las habilidades y técnicas que lo distinguen del resto. Uno de estos aspectos, decíamos, es precisamente la obsesión con el cliente. Entendiendo por obsesión la idea de poner al cliente en el centro de todo el diseño de soluciones y experiencias. Es por ello que más que hablarles del gran apoyo del staff, las interesantes preguntas de los asistentes y las motivadoras palabras de los jóvenes, hoy queremos platicarles de una iniciativa que nace en colaboración con el equipo organizador del evento precisamente como parte de esta “obsesión por el cliente”, es decir, un ejercicio en conjunto realizado para entender mejor a los asistentes y ofrecerles contenido y experiencias innovadoras en sus próximos eventos.

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El ejercicio comenzó con un recorrido por toda la experiencia del usuario y sus distintos puntos de interacción. Una vez comprendido el “viaje” se dividió en dos grandes fases: pre-evento y durante el evento (naturalmente hay una fase post-evento, pero dejaremos esa como sorpresa para otro blog). De tal suerte que iniciamos por la fase #1 y la primera pregunta que quería responder el equipo era ¿quién es mi cliente? Y para responder a ello se perfilaron las características de los asistentes por categorías como: sexo, si son foráneos o no, la región a la que pertenecen (en base a la división geográfica del IMEF), grupos de edades y nivel de afiliación al IMEF.

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Una vez resuelta esta primera cuestión, el equipo prosiguió a formular otra pregunta: ¿de dónde viene mi cliente? Y para ello analizamos las Universidades de procedencia y las regiones en términos de cuantos asistentes enviaron y que porcentaje representaban del total de asistentes al evento. Asimismo, se realizó un análisis de cada región identificando el perfil de asistentes y la universidad de procedencia.

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Hasta este momento, el equipo ya tenía un perfil de cliente y su procedencia. Para cerrar esta fase el equipo planteo la intención de entender como era la dinámica de pagos y su temporalidad, por lo que se realizó un análisis para saber con cuantos días de anticipación pagaban los asistentes del evento. Esto permitió identificar tendencias y áreas de oportunidad que resumiremos al final de este blog. Una vez concretado este entendimiento, pudimos pasar a la fase #2 donde naturalmente la pregunta obligada fue ¿les está gustando el evento? Para lo cual realizamos un análisis de la dinámica ocurrida durante el evento. En este caso los organizadores generaron un hashtag oficial del evento y establecieron que la ronda de preguntas y respuestas para el final de las conferencias fuera a través de twitter utilizando el #CNLidera2019. Esto nos permitió hacer un análisis de interacciones durante el evento, registrando cuantos de los asistentes interactuaron, cual fue el alcance de sus publicaciones, desde que dispositivo enviaron su tweet y si hicieron menciones de conferencistas o amigos.

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Siendo así, y homologando un poco esta sección al análisis a la fase anterior se busco analizar la procedencia de los usuarios que realizaron las interacciones, para comprender si realmente representaban la diversidad de regiones que analizamos en la primera fase. El resultado fue sorprendente pues más del 60% del país estaba representado.

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Ahora bien, con todo esto habíamos logrado comprender al usuario, sus características, su procedencia y su interacción con los contenidos presentados en el evento. Pero más de uno podría estarse preguntando ¿y esto como sirve para mejorar la experiencia y el contenido del siguiente evento? Así que permítanos resumirles algunos de los accionables derivados de este ejercicio de análisis:

  1. Se identificó la región con menos asistentes para coordinar apoyos de marketing y aumentar su convocatoria en siguientes eventos
  2. Se definió el nicho objetivo de asistentes con posibilidad de volverse socios para ajustar los esfuerzos comerciales y concretar su afiliación
  3. Se mapearon las Universidades con mayor convocatoria para ajustar paquetes o posibles beneficios
  4. Se calendarizó la temporalidad de pagos para ajustar precios, promociones y descuentos
  5. Se evaluó el alcance de las interacciones en redes sociales como indicador de gustos y preferencias del público para ajustes de contenido e invitados

Finalmente, estos son solo algunos ejemplos (fáciles y rápidos) de lo que puedes lograr haciendo análisis sobre la base de datos de asistentes a un evento. Si te gustó la idea y tendrás tu evento próximamente no dudes en contactarnos, encantados de colaborar de esta manera contigo. De igual forma si tienes algún comentario o retroalimentación por favor compártela en nuestras redes sociales. Gracias y nos vemos la próxima.

@DatlasMX

Hablemos de emprendimiento – Datlas en el “V Congreso Internacional de Química e Ingeniería Verde” de FCQ UANL

El emprendimiento (ojo, no “emprendedurismo” mala traducción) es una de las habilidades más demandadas en este siglo. Con la digitalización actual es cada vez más fácil iniciar un negocio o proyecto personal. Al mismo tiempo, esto genera una necesidad de actualizarse constantemente para las empresas actuales, por miedo a quedar rezagados ante tanta innovación.

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En esta nueva dinámica ¿Qué rol le toca jugar a las universidades? ¿Cómo deberían cambiar los planes formativos de las nuevas generaciones ? Y ¿Cómo se empieza? En esta columna platicaremos de la oportunidad que tuvimos de dar una conferencia a los más de 1,800 asistentes al “V Congreso Internacional de Química e Ingeniería Verde” que se llevó a cabo por la Facultad de Ciencias Quimicas (FCQ) de la Universidad Autonoma de Nuevo León (UANL) con sede en el centro de convenciones Cintermex en la ciudad de Monterrey, Nuevo León, México. Para este evento recibimos la atenta invitación del Profr. Jorge Zarate y el Dr. Eli Gonzalez, director de la carrera de Ingeniería Industrial de la Facultad, a quienes agradecemos la oportunidad y todas las atenciones. El título de la presentación fue el siguiente:

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¿Cuáles fueron los 3 mensajes más importantes?

Durante la presentación hablamos de 1) ¿Cuáles son las características tecnológicas que hacen único a este siglo XXI a la hora de emprender?, 2) ¿Qué habilidades necesita formar un emprendedor? y finalmente contamos un poco de 3) ¿Cómo hemos construído Datlas?

1) En cuanto al primera tema concluimos que:

  • La tecnología es base de los emprendimientos en del siglo XXI
  • La tecnología habilita la disrupción y la escalabilidad de los modelos de negocio
  • La tecnología en cualquier modelo de negocio es un activo de crecimiento

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2) En el segundo punto discutimos sobre algunas habilidades que como jóvenes conviene ir generando durante la época de universidad y sobre todo de trabajar en equipos multidisciplinarios, es decir, con perfiles diversos. Asimismo concluimos que:

  • Un emprendedor genera modelos de negocio sustentables para resolver problemas específicos
  • Un emprendedor puede ser tradicional o tipo startup
  • Hay que emprender con equipos multidisciplinarios
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Pedro Vallejo, Director General DATLAS en presentación

3)  En el último punto expusimos sobre el sector emprendedor tecnológico de Monterrey, citando un estudio de Endeavor y CEMEX y retamos a los estudiantes a que se atrevan a llevar a cabo sus ideas de negocios. Aquí los puntos a destacar fueron:

  • El ecosistema de emprendimiento en Monterrey es dinámico  y está en constante crecimiento
  • El momento de intentarlo es ahora identificando un gran problema y desarrollando una solución con tecnología
  • No te olvides de la visión de tu emprendimientos, ya que este será el instructivo a seguir de tu equipo

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Finalmente recapitulamos los temas vistos en la charla y respondimos poco más de 10 preguntas de parte de los estudiantes.  Agradecemos las atenciones brindadas durante el evento de parte de los miembros de la FCQ, sus alumnos y en general la UANL por la cálida recepción que nos dieron.

Hasta aquí la columna de hoy. Si te interesa conocer nuestro programa de conferencias mantente atento a nuestras redes sociales o escribenos a direccion@datlas.mx

¡Próximamente daremos noticias acerca de nuestra participación en INCMTY 2019 !

@DatlasMX

Saludos

Equipo Datlas

 

 

 

 

 

 

Eventos de Big Data y Analytics Junio a Septiembre 2019 – Datlas partners

Esta semana nos han compartido de Newsletter un par de eventos que se nos hizo relevante compartir. Así mismo te queremos pedir tu apoyo para apoyarnos en unas votaciones de TNE, concurso de tecnología donde de resultar ganadores como DATLAS obtendremos reconocimientos y un viaje a Amazon

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Primero lo primero, va la lista de eventos

¡No te pierdas estos próximos eventos!
Publicación auspiciada por CMINDS y original del newspaper de https://www.cminds.co/

LATAM Open Banking and FinTech Forum

¡No te pierdas las pláticas de C Minds! Este foro te dará las herramientas para ser líder bajo el nuevo paradigma de la banca abierta.

10 y 11 de junio de 2019
Ciudad de México, México

EMBDATA

Este año, la India, país invitado de honor, hablará de su posición como una de las tres potencias mundiales en el desarrollo del Big Data, Inteligencia Artificial e Innovación.

19 y 20 de junio de 2019
Bogotá, Colombia

Inteligencia Mexico Conference

¡Conoce al fundador de Siri, a líderes de Uber, eBay, Coca Cola y no te pierdas el panel de C Minds!

19 y 20 de junio de 2019
Ciudad de México, México

AI for Good Summit

Esta conferencia se enfoca en cómo podemos usar la IA para superar retos como el cambio climático, la educación, la salud y la sostenibilidad.

20 y 21 de junio de 2019
San Francisco, USA

RIIAA 2.0

Enfatizando la interacción entre actores radicados en México y en el extranjero, así como las comunidad académicas e industriales, la RIIAA busca catalizar el desarrollo, la adopción y el uso de la IA en México.

29 – 31 de agosto de 2019
Ciudad de México, México

Shaping Horizons 2019

¿Te interesa el rol de la ciencia, la política y la innovación en un mundo en constante evolución? No te pierdas este evento. C Minds estará dando una plática especial sobre el tema de ética e IA.

9 – 13 de septiembre de 2019
Cambridge, Reino Unido

Si quieres estar más informado, no olvides visitar el sitio de CMINDS 

Ahora sí,  ¿No echas la mano con las votaciones? 

Aquí les dejamos instrucciones y la liga es esta:

https://www.technology-innovationleaders.com/til-videos/technology-innovation-leaders-2019/mobile/60/

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Muchas gracias, espero te haya gustado el blog. Por favor ayudanos a difundir

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Equipo Datlas

-Keep it weird-

De México a Japón con solo un pitch… Open Innovation Contest 9.0

El ecosistema de emprendimiento en México ha estado creciendo exponencialmente, atrayendo el interés de grandes concursos, programas de aceleración y fondos de capital de todo el mundo. En esta ocasión queremos contarles sobre uno de los concursos de más alto impacto que hemos conocido en estos últimos 4 años. Se trata del Open Innovation Contest auspiciado por NTT Data Group.

Contexto: NTT Data es un proveedor mundial de servicios de TI de clase mundial con sede en Tokio ubicado entre los 10 mejores con más de 118,000 empleados en más de 50 países. Para que dimensiones su tamaño, tan solo en 2016 adquirió Dell Services, la unidad de comercial de servicios de TI de Dell. Si aun no los conoces, ya vas tarde.

Como buen líder global de negocios e innovación, NTT Data reconoce que:

tenemos muchas necesidades de innovación que provienen de todas las industrias, en todo el mundo. Si tiene una gran idea para resolver estas necesidades, participar en este concurso es la mejor manera de asegurar que su propuesta sea escuchada por todas las unidades de negocios relevantes y las compañías del grupo de NTT Data. Si a una unidad de negocios le gusta su propuesta, hablemos de negocios, incluso si no gana el concurso.

Bajo esta premisa desarrollaron el Open Innovation Contest, un concurso que busca a las startups más innovadoras de todo el mundo para integrarlas como socios de innovación al interior del grupo en las distintas verticales, industrias y geografías en las que NTT Data tiene presencia. La primera edición del concurso fue en el año 2014, pero no ha sido sino hasta este año 2019 que ha llegado a México.

La dinámica es sencilla, existen convocatorias en distintas ciudades de cada país en donde NTT Data ha ido mostrando interés. Para esta edición número 9, por ejemplo, hubo convocatorias en 20 ciudades, entre ellas Ciudad de México, como una de las nuevas latitudes interesantes para la empresa.

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Como todo buen concurso el primer paso es enviar una solicitud vía electrónica desde la página web del concurso, después hacen un filtro y seleccionan alrededor de 10 finalistas por ciudad para competir en una ronda de pitches presenciales para finalmente elegir un ganador que va a Tokyo, Japón (todo pagado obviamente) a competir en la gran final internacional frente a los campeones de cada una de las otras ciudades participantes.

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¿Y adivinen quién estuvo en la final de Ciudad de México? Así es, ¡DATLAS!. Y les queremos contar algunos detalles de nuestra experiencia que creemos que hacen de este concurso algo especial frente a otros certámenes en los que hemos participado. Para empezar ¿cómo nos enteramos? En el mes de septiembre del año pasado estuvimos participando en Google Launchpad A.I. auspiciado por Google, BBVA Bancomer México y Everis México. Esta última es precisamente una de las empresas de NTT Data Group y como parte de la dinámica de mentoring nos tocó conocer a Suraj Shinde, director de Everis Digital Lab (el laboratorio de inteligencia artificial de Everis México), y anfitrión de la iniciativa Open Innovation en México. Tras su invitación, nos dimos a la tarea de investigar acerca del concurso, de NTT Data (porque al igual que muchos de ustedes, no sabíamos de su existencia) y finalmente enviamos la aplicación en la página. A vuelta de un par de meses fuimos nombrados finalistas, a lado de grandes colegas como:

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Fue así como el 25 de febrero pasado estuvimos en el hotel Four Seasons de CDMX presentando nuestros pitches finales frente a miembros directivos de NTT Data, Everis México, socios comerciales de NTT Data y medios de comunicación. La dinámica de presentación fue de 10 minutos con una ronda de preguntas de 3 minutos de duración.

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Finalmente, tras una larga deliberación, los jueces decidieron coronar a nuestros colegas de Expediente Azul como ganadores de México.

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Aunque no nos tocó ganar, este ha sido el concurso más interesante del que nos hemos enterado y participado en los últimos 4 años. No solo por el hecho de que sean altos directivos quienes atiendan la iniciativa directamente, sino por la cobertura mediática, por la oportunidad de resonancia mundial, y por el seguimiento posterior que hace honor a la frase: 

“…Si a una unidad de negocios le gusta su propuesta, hablemos de negocios, incluso si no gana el concurso.”

Así que, sin más, esperamos tenerles más noticias de NTT Data & DATLAS muy pronto. Por el momento los dejamos con algunas fotografías de la gran final. El ganador fue FlytBase una startup de la India, muy interesante.

Y si eres una startup que va iniciando en tu ciudad no pierdas de vista que existen iniciativas como estas que te pueden llevar de México a Japón con solo un pitch.

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@DatlasMX

 

-Keep it weird-

Nuevas formas de “ubicarse”

 

La ciencia de la cartográfica ha existido desde hace siglos; la creación del primer mapa la tierra es una cuestión polémica y difícil de acertar. La cartografía también se ha mantenido en una evolución constante que viene atada a los avances tecnológicos y a un mejor conocimiento de nuestra tierra. Aun y con nuestra tecnología avanzada contemporánea, siguen existiendo obstáculos en la manera en la que decidimos representar nuestras ubicaciones geográficas (direcciones o apartados) de una manera eficiente, precisa, y compatible. En este post se hablará un poco de cómo ha evolucionado en tiempos recientes este concepto de nombrar tal representación abstracta.

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Se estima que un 75% de la población global (eso sería aproximadamente unas 4 billones de personas) no cuenta con una dirección física o apartado. Los apartados son una herramienta esencial para el desarrollo económico; sin poseer uno se puede batallar en temas desde recibir mercancía a obtener documentos de identidad y ser atendido por una ambulancia. Aun teniendo un apartado para tu domicilio existen muchos problemáticas asociadas a nuestro uso actual de direcciones geográficas. Sí no fuera por la tecnología GPS y nuestros ubicuos smartphones el repartidor de pizzas o el chofer de Uber batallarían mucho más para encontrar nuestras ubicaciones, las empresas de e-commerce o de food delivery perderían mucho más tiempo y dinero tratando de encontrar a clientes, etc. Primero que todo, existen infinidad de nombres de calles, colonias, edificios, etc. que se repiten aun y estando dentro de la misma zona de la ciudad. También hay situaciones donde los números exteriores no siguen un orden cronológico racional. Donde dos casas comparten la misma dirección, o una colonia que se llama de tres maneras distintas y sus fronteras son diferentes en distintos mapas, etc. Para sumar al problema, al enviar y recibir correspondencia internacionalmente los estándares y convenciones sobre la nomenclatura correcta pueda variar mucho entre países, idiomas y sistema de escritura. Podríamos asumir que las coordenadas GPS de latitud y longitud serían la solución al problema, pero se ha mostrado que el uso de ellas cotidiano por el ciudadano promedio no se ha adoptado ya que se vuelve demasiado exhaustivo escribir un número de 18 dígitos que no va a ser fácil de recordar y es nos suena demasiado ambiguo. Hace más de un siglo, durante 1874 se estableció la UPU (Unión Postal Universal) para tratar de estandarizar a escala global estos conceptos de direcciones geográficas. Hoy en día la UPU forma parte de la ONU y sigue tratando de administrar temas relacionados al mismo problema histórico. Hasta hace solo algunos pocos años atrás los esfuerzos por crear un sistema global que estandarice y facilite datos de representación geográfica habían fracasado. Las coordenadas de GPS fueron reducidas a un código alfanumérico de 10 dígitos antes (el Natural Area Coding System o Universal Address) pero esta solución fracaso probablemente por la mismas razones que nunca adoptamos las coordenadas GPS; reducir los dígitos un poco no era suficiente para desencadenar una adopción masiva globalmente.

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La buena noticia es que esto al fin parece estar cambiando con el adviento de nuevas herramientas. Por ejemplo, what3words es una empresa que ha dividido la tierra en 57 trillones de cuadros de 3 por 3 metros y asignado a cada uno de estos una dirección o apartada que consiste de tres palabras (al día de la publicación de este post ya integra 26 idiomas de los cuales puedes elegir que se muestre tu dirección). Cada de los lenguajes usados para asignar nombres a los 57 trillones de cuadros en la tierra usa una lista 25,000 palabras. La empresa describe que las principales ventajas de usar tres palabras para representar tu ubicación son la memorabilidad, la fácil detección de errores, la naturaleza libre de ambigüedad de las palabras para usos no técnicos y el uso mediante acceso de voz. A pesar de lo sencillo que es recordar tres palabras no ambiguas en tu lengua natal y el evitar tener que llenar tantos campos al dar tu dirección, otra ventaja notable de la herramienta es que la ubicación geográfica representada (el cuadro de 3 por 3 metros) no es ni algo muy grande ni muy chico; es mucho menos chico y ambiguo que lo que representaría una coordenada de longitud y latitud, y lo suficientemente pequeño para tener una dirección separada de otras recamaras en tu domicilio.

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Journal of Psychology, 1957

 

La primera vez que escuche sobre esta herramienta, en el 2016, no entendía a profundidad el impac

to y beneficio que algo que parece tan sencillo como what3words podría llegar a traer. Fue después de familiarizarme con testimonios de algunos de los más de 600 clientes que what3words actualmente presume que llegue a entender el enorme potencial que esto podría traer. Clientes de what3words van desde las oficinas postales de países enteros como: Yibuti, Mongolia, y Costa de Marfil, y Tuvalu, hasta hoteles boutique en el campo y empresas manufactureras de automóviles como Mercedes-Benz (quien anunció hace poco que sus coches serían los primeros en integrar what3words dentro de su sistema de navegación).

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what3words

Claro que también existen críticas en contra de what3words: no sé puede descartar que esta sigue haciendo una empresa privada con control de esta información y su software no es abierto (aunque ofrecen el servicio a individuos y sociedades sin fines de lucro sin costo, solo cobran a empresas privadas). Vale la pena también checar what3fucks, pero no lo recomendaría para ordenar tu pizza.

Fuentes:

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.