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Google libera datos de movilidad por COVID-19 – Datlas Research

El pasado 3 de marzo tuvimos la oportunidad de presentar el webinar “13 tácticas de respuesta para negocios en el sector turismo durante el COVID-19″ asistieron más de 200 participantes de sectores como: Hoteles, aerolineas, gobiernos municipiales, agencias de viaje, academias, entre otros. Nos encantó la dinámica de interacción, hubieron muy buenas preguntas. Gracias a todos y todas las participantes. Una de las gráficas que más llamó la atención fue la del COVID y cómo las medidas que ha tomado el país se pueden leer con nuevos datos que publicó “Google Mobility”.

En esta columna profundizaremos un poco más en estos reportes. Hablaremos del contexto de COVID-19 para México, cómo es el contraste frente a LATAM y cómo Google habilita para distintos países estos reportes que nos permiten tener lectura de cómo ha variado el tráfico de personas en ciertos sitios. Sobre todo cómo ha sucedido en casas y zonas residenciales.

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Situación del COVID-19 (1 de abril del 2020)

Aunque no es un post del COVID, si te interesa eso puedes revisar nuestras 4 columnas anteriores, si queremos empezar a poner en contexto la situación en México y como, al menos para México, los Estados o delegaciones que más le aportan al producto interno bruto nacional son los que más casos positivos han presentado. Sin duda alguna esta correlación está absorbiendo el hecho de que estos Estados son los que tienen más exposición al extranjero así como población concentrada en zonas urbanas. Condiciones que propician una mayor interacción social y por consecuencia facilidades para esparcir el virus.

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Contraste con LATAM

En conteo de casos, a la hora sobre todo de contrastar la velocidad con la que se está esparciendo el virus por cada país, la metodología de “Our World in Data” es la que me ha parecido más convincente. El conteo para cada país comienza después del caso número 100, eso quiere decir que la tendencia para cada país ya trae 100 casos previos. Esto se hace porque la curva exponencial se va a ir viendo más marcada después del caso 100. Aunque no sea perfectamente comparable, en nuestra opinión, es una mejor manera de contrastar.

Siendo así destacamos la cantidad de casos a un lado de la cantidad de días. Para México, 1378 casos en 14 días. Mientras que Ecuador llega a 2,758 caso con 15 días. En México hay 125 millones de habitantes y Ecuador tiene sólo 17 millones. Así que en la misma cantidad de días podemos ver que las medidas en México han sido más efectivas.

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Los datos más granulares, los datos de Google Mobility para México

México declaro emergencia nacional y “mandó a todos a sus casas” con la campaña #quedateEnCasa el domingo 29 de marzo del 2020. Sólo sectores estratégicos para la economía podrán seguir operando y con restricciones ¿Cómo este efecto se ve reflejado en la movilidad de las personas? “Google Mobility changes” preparó este reporte para ayudarte a ti y a las oficiales de salud pública para entender las respuestas a las guías de distanciamiento social. La documentación y explicación de cómo navegar en el sitio puede ser encontrado aqui.  Si te interesa saber más sobre “Location Intelligence” puedes leer nuestro blog donde profundizamos en este tema aqui.

Los datos para México son los siguientes para las categorías de:

  • Retail y recreación
  • Convenencia y farmacias
  • Parques
  • Estaciones de tránsito

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En general las señales son similares. Caídas de más del 45% en lo que respecta a puntos recreativos o turísticos. Esto sin duda alguna son cifras , pero detrás hay negocios y familias que han sentido la baja de personas en sus comercios.

Por la parte de Farmacias y Mercados, las medidas que la contracción no ha sido tan intensificada. En efecto hemos visto que “la vuelta al súper” es el paseo que muchas personas hacen como primera necesidad.

¿Que ha sucedido con los lugares de trabajo? Para los que existen en el registro de Google, hubo una caída de 20% comparado con el promedio de asistencia. Por otro lado hubo un crecimiento de 11% para las zonas residenciales que se tienen mapeadas.

Estos datos, después del domingo, seguramente irán acentuándose como ya ha sucedido en otros países que llevan más días en aislamiento por el COVID-19

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Datos de Google Mobility para otros países

Esta tabla es el contraste de la dinámica de espacios de trabajo en México con respecto a otros países. Destacamos Estados Unidos e Italia por la gravedad de los casos positivos, son los países número 2 y 3, al mismo tiempo de los que llevan más tiempo con el COVID-19 (después del caso número 100). En Italia podemos apreciar la caída en asistencia a sitios de trabajo así como el fuerte incremento en zonas residenciales.

En contraste con México ,donde según Boston Consulting Group, esperamos lo peor para la 3era semana de Abril, aun nos queda campo por recorrer.

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Mensajes finales

Grupo FEMSA y Grupo Modelo, las dos cerveceras más grandes del país ya mandan a todos a su casa. Hoteles han mandado a su personal a casa, algunos tratan de intensificar la rotación para darles participación del ingreso a todos. Restaurantes no hallan cómo apoyar a sus meseros que ganaban principalmente por las propinas. En general el sistema económico tiene varias fichas y la pandemia vino a generar un fuerte efecto dominó sobre mecanismos de contagio como bolsas, empresas y empleos.

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Hay que prepararnos para las semanas posteriores, para eso hemos preparado algunas tácticas. Te invitamos a revisarlo en esta columna anterior.

 

Hasta aqui la columna de hoy, si te gusto te invitamos a compartir. Si quieres acceder directamente al portal de Google Mobility para explorar cualquier país puedes dar click aqui.

Saludos

-Equipo Datlas-

Keep it weird

13 tácticas de respuesta para Restaurantes y Sector Turismo en época de COVID19 – Datlas research

Si quieres ver el webinar completo donde detallamos este blog da click aqui:

###Continuamos#######################################################

Hemos estado hablando en nuestras últimas publicaciones de “El efecto dominó de la pandemia en la economía“, también dado ejemplos de “Modelos de respuesta inmediata para equipos de rescate en época de Coronavirus“. Estos temas de investigación nos ayudaron a entender el panorama y los impactos. Otros países (que no son México) han dado estímulos a industrias. Considerando que los empresarios de pequeñas y medianas empresas en México están más solos decidimos aportar un poco en este blog. En esta nueva columna nos enfocamos más en aterrizar en tácticas y cambios operativos que negocios enfocados al servicio como restaurantes, hoteles, agencias de viajes, museos, entre otros podrían preparar para mantenerse a flote en la época de crisis que se viene. Siendo una columna de investigación iniciaremos con un poco de contexto económico para después pasar a las tácticas (Lo que quiere decir que están al final de la columna).

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Impactos al crecimiento económico

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Estos datos representan los pronósticos de crecimiento económico (Variación en PIB o producto interno bruto) de algunas de las economías más importantes del mundo antes y después del COVID-19. Los crecimientos globales se esperaban para el 2020 en 2.30% , pero como resultado de la pandemia se han desviado a una contracción del -2.20%.

Para México, los últimos datos de crecimiento indicaban que estábamos en virtuales 0%. Aún así los pronósticos en el año, principalmente por el auge que se esperaba de Estados Unidos, eran de 1.10% . Sin embargo ahora lo que se espera es una caída de -5.4% (Depende la fuente, estos datos van de un conservador -1.5% hasta un 5.8%)

Al 30 de marzo de 2020, en fase 3, las principales casas de investigación económica de distintas entidades financieras estiman :

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Líderes de opinión con mensajes sobre el COVID-19

  • La tasa de desempleo urbano aumentó a 4.61% en febrero (4.37% en enero). @JonathanHeath
  • Estamos ante un momento en el que se deben tomar decisiones rápidamente; lo que se decida tendrá importantes consecuencias @BBVA Research
  • A nivel mundial hay en promedio 2.7 camas hospitalarias por cada 1,000 habitantes China (4.2), Italia (3.4) y España (3.0) tienen más camas hospitalarias por cada 1,000 habitantes que el promedio mundial (2.7). México solo tiene 1.5 camas hospitalarias por cada 1,000 habitantes @ BBVA Research
  • La prioridad es garantizar el bienestar de los trabajadores, en este sentido, es importante dimensionar que del total de ocupados 11.8 millones no tiene acceso a atención médica y tienen ingresos por debajo de la línea de pobreza, de los cuales 2.2 millones son mayores de 60 años; es la población más vulnerable. En un escenario de alta demanda de servicios médicos potencialmente rebasarían las capacidades del INSABI que está en un incipiente proceso de creación. @ BBVA Research
  • En el escenario de distanciamiento social generalizado los sectores con mayor afectación inicial son comercio, restaurantes, transporte y turismo donde actualmente se ubican 32.7% del total de ocupados @ BBVA Research
Podcast
Escucha nuestro pocast: Café de datos. Puedes dar click aqui: https://open.spotify.com/show/5E5kraa2xVrYdq14WOiQet

Impactos a empresas en Turismo (México) y restaurantes

  • Han cerrado más de 262 hoteles en México, es decir, más de 53 mil habitaciones. Estos son datos de cadenas, pues aún falta registrar los más pequeños, detalla @b_arsuagal, Presidente del @cnet_mexico
  • POSADAS estimates the suspension of operations of 76 managed hotels (14,955 keys; 49% of its portfolio) as a result of the COVID-19 situation @GBM Morning Calls
  • AEROMEX reached an agreement with its pilots’ union (ASPA) that considers the reduction of salaries by 50%, the use of a rotation scheme for unpaid leaves, and the temporary waiver of all types of bonuses.  AEROMEX’s unused fleet of 40 planes will be working as cargo transportation for perishables, farmaceutical and tech products, among others.    @GBM Morning Calls
  • VOLAR will reduce its capacity (ASM) by half versus the schedule originally published for the rest of March and the month of April @GBM Morning Calls
  • Fuentes cercanas a la industria de restaurantes reflejan que negocios de alta gama han sufrido pérdidas de 80% (contra semana promedio). Los que “menos pierden” son los comercios que ofrecen alimentos de comida rápida y “delivery”. Los más impactados, el personal de cocina y mesero que colabora en restaurantes.
  • Algunos negocios ya comienzan a adaptarse: aprovechando sus espacios de estacionamiento, venta al coche, ampliando lineas telefónicas para recibir más pedidos a domicilio, creciendo su cobertura en medios digitales y digitalizando una mayor proporción de sus transacciones

 

Empresari@ ¿Qué acciones puedes tomar?

Sin descubrir el hilo negro, aqui compartimos 13 prácticas que sugerimos y que con base a investigación, entrevistas y crisis pasadas son recomendables:

  1. Baja los precios y  mejora atención. Buscamos incrementar frecuencia, no margen en este momento
  2. Amplia los puntos de precio en servicios ofrecidos. Mejor aún si tus precios tienen valores equivalentes a montos de billetes y/o monedas
  3. Ampliar líneas de ingreso de “upselling” (Fotografía, videos, recuerdos, playeras, dibujo, etc)
  4. Preventas con descuentos agresivos (50% o 2×1). Habilita más canales digitales para tu servicio
  5. Haz un catálogo u oferta donde claramente comuniques que el motive es recuperarte del COVID-19, conseguirás más empatía
  6. Socializa los cuidados de limpieza que has tenido así como la cantidad de personas que laboran en tu comercio. Colocar más fotos de tu equipo y empleados puede ayudar
  7. Extiende la experiencia de consumo entregando cupones, dando sugerencias para que regresen con más gente recomendada y dinámicas en redes sociales
  8. Promueve el pago con efectivo, busca manejarlo con cuidados sanitarios. Esto evitará que tengas que pagar las fees de terminales punto de venta por pagos con tarjeta
  9. El nuevo juego durante los siguientes 6 meses será sobre ahorrar costos. Renegocía plazos de deudas o pagos. También rentas. Prioriza sueldos y salarios
  10. Si es necesario, habilitar solicitudes y preaprobaciones de crédito con bancos para pagos que te permitan mantener tu negocio a flote, no lujos
  11. Aplazar adquisiciones de equipos e inversiones a tu negocio
  12. Enfócate en el mercado local/regional, comparte conocimiento con socios y aliados así como mejores prácticas. También aplica para marketing y redes sociales
  13. Prepárate para que cuando todo se normalice puedas ampliar el tiempo de estancia en tu negocio, esto hará que potencialmente gasten más los clientes

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Si quieres seguir más consejos como estos, puedes descargar gratuitamente nuestro DATA PLAYBOOK hoy, sólo da click aqui. (Código de descuento: MKTPLACE100 )

 

 

Mensaje final

Es momento de dedicar más tiempo de escritorio. Aprovecha adquiriendo nuevos conocimientos, pero no sólo eso, también monetizándolos. Explora plataformas como trip advisor, cataloga tus experiencias en AIRBNB, mejora tu rating en Expedia y busca algunas cámaras o clústers locales de empresari@s con los que puedas dedicar un frente común.

Recuerda que si en estos momentos quieres preparar mejor tu estrategia de analítica o deseas utilizar tus datos para tomar las mejores decisiones a futuro puedes escribirnos a direccion@datlas.mx . Hasta aqui la columna de hoy, recuerda compartir, difundir y dejar tus comentarios

Saludos

Equipo Datlas

-Keep it weird-

Fuentes

¿Cómo analizar a la competencia usando mapas? – Datlas Casos de Uso

Una de las claves del éxito de los negocios es la ubicación, como ya hemos hablado, pero para ubicar un negocio hay ciertos aspectos que la mayoría de las empresas, sin importar su giro o sector, toman en cuenta para realizar un análisis y seleccionar el mejor punto. Algunas de estas variables son:

  1. El producto/servicio que a vender (giro/sector)
  2. Competencia (directa, indirecta, sustitutos etc.)
  3. Mercado meta ideal (perfil del consumidor)
  4. Características de la ubicación y el entorno (historia, estructura, demografía, tráfico, accesibilidad, estacionamiento, etc.)
  5. Negocios en la zona (complementadores, etc.)
  6. Aspectos legales (uso de suelo, reglamentación, lineamientos, etc.)
  7. Aspectos financieros (costos, gastos, mantenimientos, etc.)

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Sin duda algunos de estos puntos, en un inicio, los define el emprendedor/empresario como, por ejemplo: el mercado meta ideal o perfil del consumidor. Mientras que otros provienen de un análisis de mercado y entorno respecto a la ubicación analizada. En esta entrada nos vamos a enfocar en el análisis de competencia a través de nuestras plataformas de Mapas.

Para ello vamos a utilizar el caso de Andrea, una joven emprendedora con un concepto de gimnasio que mezclaba la parte tradicional de las maquinas y las pesas con toda esta tendencia del baile y las nuevas metodologías fitness. Andrea estaba por abrir su segunda sucursal en Nuevo León. Reconociendo que este mercado estaba teniendo un auge y que los competidores nacían de forma rápida y con facilidad, decidió enfocarse en analizar a la competencia alrededor de esta nueva oportunidad de ubicación. Así que ¿Cómo lo hizo?

En primer lugar Andrea entró al Marketplace de Datlas y adquirió su Mapa Premium para Nuevo León.

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Una vez adquirido su mapa, entró directamente en la página web de Datlas (www.datlas.mx) y se autentificó como usuaria.

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Una vez dentro de su panel personalizado, se fue a la sección de Mapas y selecciono su Mapa Premium para Nuevo León.

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Una vez dentro del mapa, utilizo la barra de búsqueda por dirección para localizar la ubicación que estaba evaluando.

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En cuanto localizó la ubicación, Andrea hizo uso de una herramienta llamada “Consulta Establecimiento” que se encuentra justo en la cuarta posición de la barra lateral derecha, debajo de la herramienta de búsqueda específica y justo arriba de la herramienta de medición de distancia.

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Haciendo uso de esta herramienta Andrea, y todos nuestros usuarios, pueden escribir una palabra clave, en este caso, por ejemplo: gimnasio y el sistema realiza una búsqueda de esa palabra clave en las bases de datos de negocios para obtener como resultado todos aquellos establecimientos que tengan esta palabra dentro de su nombre comercial y/o de su razón social.

En este caso, Andrea al poner gimnasio, obtuvo estos resultados:

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De igual forma, se pueden hacer consultas con palabras claves parecidas como, en este caso, “gym” y obtener también resultados:

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De esta forma, Andrea pudo observar rápidamente el nivel de competencia que existía en el entorno y combinar las distintas herramientas de las que hemos estado hablando en entradas anteriores para complementar su análisis con una segmentación y prospección de cliente.

Finalmente, no olvides que tu también puedes empezar a analizar a tu competencia hoy mismo adquiriendo tu Mapa Premium para cualquiera de nuestras geografías disponibles, aprovecha el cupón BLOG50 para obtener un 50% de descuento (válido por tiempo limitado).

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También te invitamos a contarnos ¿qué reto enfrenta tu negocio actualmente? para poder sugerirte y escribir algunas formas de solución con nuestras plataformas. Escríbenos a ventas@datlas.mx o en nuestras redes sociales.

@DatlasMX

 

 

CORONAVIRUS PT. 2/2 – CONSTRUYENDO UN MODELO DE RESPUESTA INMEDIATA CON DATOS GEOESPACIALES (DATLAS RESEARCH)

Si quieres visualizar esta plataforma revisa el video aqui. Para acceder directamente a la plataforma de la que hablamos en este blog escríbenos tus motivos a direccion@datlas.mx . Agradecemos a los medios que nos han difundido:

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Esta es la segunda parte de la serie de blogs del #COVID-19. Puedes encontrar el primer capítulo en: El efecto dominó de una pandemia en la economía regional. Vale la pena que le eches un  vistazo antes, para entender mejor el riesgo de no tomar las medidas adecuadas en épocas del Coronavirus.

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Lo que sigue,inspirados en la herramienta GOTHAM de la empresa PALANTIR utilizada en el Huracán Florence en el 2018 para desplegar equipos de rescate en las zonas más marginadas del Norte y Sur-Carolina en esta columna generaremos un postulado de cómo podríamos construir un modelo de respuesta inmediata para México. Específicamente utilizando datos de Nuevo León.

Usaremos el modelo Datlas como ejemplo

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Puedes leer más de esta metodología en este blog.

Diagnóstico del problema y objetivo

Un modelo de respuesta inmediata, en el contexto de datos geo-espaciales, contextualiza el entorno y la situación de estudio (En este caso el COVID) para enfocar la atención hacia las ubicaciones más vulnerables en caso de una catástrofe. En situaciones donde el tiempo y la dispersión juegan un rol crítico, es importante tener a la mano herramientas que soporten la labor de enfoque hacia la infraestructura y cuerpos de rescate.

El objetivo de la investigación será identificar en un plano geográfico  los puntos de concentración de personas más vulnerables para que en caso de una catástrofe sanitaria tengamos más claridad hacia los puntos de despliegue de equipos de rescate.

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Criterio y extracción de datos

Hemos estado revisando que las poblaciones más vulnerables en el COVID-19 son primeramente mayores a 60 años. Sumado a esto las viviendas en niveles socieconómicos bajos tendrían más restricciones de acceder a recursos para protegerse por su cuenta. En muchos programas sociales se utiliza el índice de marginación nacional de la CONAPO (véase al final en fuentes) como medida de vulnerabilidad. Esto ya que representa una medida-resumen que permite diferenciar entidades federativas y municipios de acuerdo con las carencias que padece la población, como resultado de la falta de acceso a la educación, la residencia en viviendas inadecuadas, la percepción de ingresos monetarios insuficientes y las relacionadas con la residencia en localidades pequeñas (CONAPO, 2018).

Otro tema que hace sentido contemplar es la cantidad de ubicaciones de servicios de salud como clínicas, laboratorios, farmacias, hospitales y similares que pudieran ponderar la vulnerabilidad de estos grupos. Usaremos datos del DENUE INEGI, así como Google places para corroborar estas ubicaciones.

Integración y clasificación de datos

Clasificamos las variables en distintos grupos:

  • Personas mayores a 60 años (Dado que el virus es más letal en este grupo de edad)
  • Indice de marginación (Tendrían mayores restricciones para cuidarse por su propia cuenta)
  • Promedio de habitantes por vivienda (Mayor indice de propagación y contagio casero)
  • Población Total (Potencialmente, los cuadros de la ciudad donde una actividad de rescate impactaría más personas)
  • NSE preponderante (Buscaríamos priorizar NSE bajos, dado su vulnerabilidad)
  • Servicios de Salud (Farmacias, clínicas, asilos, hospitales y similares)

En este caso, el orden de las clasificaciones representa lo que teóricamente puede representar un mayor enfoque para grupos  vulnerables. Es decir, estos pudieran ser criterios de enfoque para equipos de rescate

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Modelaje y entrenamiento

Al no ser especialistas en temas de salud, lo más correcto es compartir este mapa con especialistas que puedan darnos más sensibilidad de campo sobre qué otras variables contemplar o cuál debería ser la prioridad. A partir de esto podríamos entrenar un modelo más especializado.

Para fines de este ejercicio y dándonos un poco de licencia para soñar, podríamos imaginar que los efectos de las variables en una ecuación podrían ser sumados y otros multiplicados. Algunos sería relevante contemplarlos con crecimiento exponencial. Los matemáticos son los encargados de esto. Cuando nosotros generamos modelos comenzamos de lo más básico y, de ser necesario, en cada etapa del proceso elevamos un poco el modelo de complejidad.

Simplificando, una vez estandarizadas las variables, podríamos ir modelando un indicador que agregue el efecto de distintas variables

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Visualización

¿Cuál sería el efecto final? ¿Cómo se vería? La mejor forma de enfocar en este tipo de mapas es con mapas de calor. Eso nos permitiría identificar el efecto de una serie de variables de manera inmediata.

Ver video: https://youtu.be/4OIFN86nz5U

 

 

Reporte de acciones a tomar

  • Colaborar con expertos regionales para avanzar en establecer protocolos de rescate y  árboles de decisión de priorización en cuestión de atención sanitaria
  • Destacar zonas específicas para que se realicen revisiones periódicas, mediciones de temperatura, entrevistas a miembros de hogares en las manzanas indicadas y similares
  • Acercar infraestructura médica temporal de apoyo en caso de que el Covid crezca a una fase 2 ó 3
  • Ceder un contacto directo de atención para esta zona específica, sobre todo cuando son mayores de 60 años
  • Generar un plan de mediano plazo para intervenir esta zona, sobre todo ante los efectos económicos negativos que probablemente ocurran en un par de meses

Futuras investigaciones

En futuras investigaciones y con datos como los códigos postales o polígonos donde hay más infectados podríamos asociar correlaciones y causalidades para validar que estos efectos se cumplan. Conocer la capacidad de hospitales en términos de camillas, especialistas, respiradores, entre otros sería de mucha utilidad.También los hospitales y laboratorios que sí están realizando pruebas o tratamientos de COVID.

Creo que ya hay demasiados mapas sobre la evolución del COVID19. Hay que motivar a pensar en los siguientes pasos: Los efectos económicos y sociales.  Esperamos que estas 2 columnas de blogs apoyen a continuar la investigación en este sentido.

PRUEBA EL MAPA

Solicita con un escrito de motivos a direccion@datlas.mx , gracias por tu participación recuerda compartir la columna y dejar tu opinion.

Fuentes:

Coronavirus pt. 1/2 – El efecto dominó de una pandemia a la economía regional (Datlas Research)

  • “-26% fue el promedio de caída en los principales precios de las acciones mexicanas, aún y tomando las medidas fiscales/monetarias necesarias podría empeorar por temas coyunturales (precios de petróleo, tratados comerciales, precio dólar,etc.)”

 

  • “+50% de los negocios en sectores estratégicos con potenciales impactos durante las semanas de cuarentena”

 

  • “18% (23M) de los empleos posiblemente impactados y se empeoraría si los industriales/maquilas fueran enviados a casa (37M en total)”

Resuena el Coronavirus (COVID19) por todos lados , probablemente no haya una persona con internet que no haya escuchado de esta pandemia ¿Pero qué sigue? ¿Qué sigue para México? En Datlas no somos expertos en salud o virus, pero sí en datos. Desde un ángulo económico, nos preocupa y ocupa el efecto de contagio de un problema sanitario a los bolsillos de las empresas y dueños de negocios.  Investigamos y preparamos dos columnas buscando prepararnos para los efectos dominó detonados del Coronavirus. En esta columna hablaremos de los mecanismos de contagio y dimensionaremos de manera general los posibles impactos. Entendiendo como impactos potenciales reducciones en producción o empleos con contracciones asociadas a los efectos del COVID. La segunda columna la puedes consultar aqui.

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Primer mecanismo – Efecto en la bolsa de valores americana

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Consultado: 13 de Marzo 2020 considerando el avance de una semana de las acciones más importantes de Estados Unidos. Fuente: https://finviz.com

El precio de las acciones públicas de las empresas resumen de cierta forma las expectativas de resultados de una empresa con base a las decisiones que toman y los efectos que tienen coyuntura en su industria. Cuando, por ejemplo, suben los precios del petróleo se impactan todas las compañías que en su cadena productiva tienen alguna dependencia con este insumo. Por ejemplo: FEDEX (En su entrega de paquetería utilizan vehículos que consumen gasolina. Y que al subir precios del petróleo se suben precios de la gasolina). De la misma forma con el COVID representa un efecto negativo en negocios relacionados al turismo, producción (cuando viene de China),

¿Quién la anda reventando en la crisis? Los precios de las acciones de los digitales. Zoom (VideoLlamadas), Pizzas Dominós (Por sus entregas a domicilio), Empresas de telesalud como TELADOC y SOPAS CAMBELL (Enlatados no perecederos que la gente compra en tiempos de crisis, sobre todo cuando su expectativa es que no vaya a tomar )

Segundo mecanismo – Las empresas más importantes del país

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Impacto del COVID19 y otros efectos globales sobre las acciones de las empresas mexicanas listadas más importantes. Consultado: 13 de Marzo 2020 considerando el avance de una semana de las acciones más importantes de México. Fuente: https://finviz.com/

Crisis financiera (no económica, relax) , pero las bolsas y los impactos sobre las expectativas de resultados de las empresas más importantes del mundo han tenido efectos negativos. A México le pegó  y durísimo. No es que no lo estemos haciendo bien, tampoco somos de los países con más casos identificados. Pero nuevamente, nuestra dependencia a Estados Unidos y las cadenas de proveduría Chinas impactaron muchos de los eslabones productivos en el país.

Tercer mecanismo – Sectores estratégicos (Reducción de ingresos comerciales, rentas familiares y empleos)

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Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI seleccionando los negocios en sectores estratégicos que según la prensa han tenido impactos

Para comprender este efecto hay que identificar a las empresas como detonantes económicos y habilitadores de consumo. Ya que las empresas generan empleos, los empleos rentas para las familias, estas rentas dan acceso a servicios de consumo como despensa (Sector consumo), vacaciones (turismo) y hasta adquisición de viviendas (Sector inmobiliario). A su vez consumos en estos sectores generan círculos virtuosos y efectos multiplicadores a otros sectores del sistema. El punto es que este tipo de anomalías, el COVID o Coronavirus, va debilitando lentamente los ensambles de este círculo virtuoso reduciéndolo en tamaño o en el peor de los casos rompiendo lazos entre sectores.

En los ejemplos más prácticos. Sectores como los comerciales (Cierre de algunas unidades de venta al público), turísticos (Traslados y eventos pospuestos), educación (Cancelación de clases)y corporativos(Trabajos de oficina enviando empleados a home-office) siendo los más impactados.

Cuarto mecanismo – Empleos

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Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI seleccionando los empleos en sectores estratégicos que según la prensa han tenido impactos

Cuando hablamos de ficha de dominó y los efectos de contagio de una anomalía como el COVID, hay que aclarar que se va ir dando lentamente. Conforme más tiempo tome la desaparición de sus efectos , más tiempo tomará regresar las actividades a su normalidad. En lo que eso sucede, algunos empleos serán impactados. En la tabla superior tomamos en cuenta los 55M de personas que dicen tener algún tipo de empleo, a partir de eso 23M

¿Podríamos estar peor? Si…

  • No se tomen medidas de prevención para reducir la propagación en centros de trabajo, ya que tardaríamos más tiempo en regresar a la “normalidad”
  • La comisión de tipo de cambio donde participa BANXICO no tome las medidas adecuadas para proteger el peso, ya que es uno de los mecanismos para mitigar o alentar los efectos de contagio
  • Qué gobiernos con grandes relaciones con México (osea Estados Unidos) incrementen protecciones a sus fronteras.
  • Que el gobierno haga ojos ciegos y oídos sordos a los impactos en sectores estratégicos. Lo que debería de estar peleando son subsidios para apoyar a las industrias con efectos más negativos para que puedan recuperar los resultados en este año. Y sobre hacerlo para que no despidan gente o reduzcan sus turnos

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¿Cómo prepararnos?

En el siguiente capítulo…. haremos un escenario puntual de cómo herramientas geo-espaciales nos pudieran ayudar de distintas formas para mitigar riesgos por este tipo de situaciones de muchas maneras.

Para seguir conociendo más de analítica de datos te recomendamos suscribirte a nuestro PODCAST “Café de Datos”

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Fuentes:

¿Cómo usar los datos del INEGI para diseñar una estrategia en el sector Turismo? (Caso Nuevo León, México) – Datlas Research –

El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) es una agencia del gobierno Mexicano que coordina y reúne los principales indicadores estadísticos y geográficos del país. Es autónomo y financiado con los impuestos de los contribuyentes. Desde Datlas hemos realizado algunos casos de estudio y análisis con esta información y nos gustaría compartirte un estudio que hicimos con enfoque en “co-crear” productos para Turismo. Al mismo tiempo damos algunos datos interesantes para Nuevo León.

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El objetivo de la investigación es diseñar un análisis geoestadístico para lanzar un producto/servicio que incremente la derrama económica de los huéspedes (turistas) que visitan los hoteles de la región y que al mismo tiempo incremente su satisfacción durante su estancia en la ciudad.

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La propuesta de negocio a evaluar es una alianza comercial entre restauranteros, museos y servicios de hospedaje que se traduzca en una mejor experiencia de estancia donde el huésped pueda tener a la mano experiencias culinarias, culturales y a precios preferenciales por quedarse en un hotel que esté dentro de la alianza.

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Para esto consultamos el Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE), específicamente para Nuevo León, donde enfocamos la extracción de datos hacia Hoteles, restaurantes y museos. Una vez que evaluamos estas bases de datos que integran direcciones, códigos postales, tamaños y otros rasgos de cada uno de los negocios podemos responder la siguiente pregunta ¿Cuáles códigos postales tienen presencia de los 3 socios de la alianza: Hoteles, restaurantes y Museos en Nuevo León?

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Tabla 1 . Códigos postales con presencias de Hoteles, Restaurantes y Museos

En esta tabla segmentamos por código postal (CP) las regiones que cumplen con la presencia de Hoteles, restaurantes y Museos. Para un lanzamiento piloto hace más sentido enfocarnos en regiones que tengan más potencial de éxito en donde los turistas puedan encontrar cerca de sus hoteles, en el mismo código postal, restaurantes o museos qué visitar.

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Otra variable relevante para decidir donde lanzar pudiera ser el tamaño de los hoteles. Si bien el DENUE no tiene la cantidad de habitaciones por hotel, podemos hacer una estimación con el conteo del número de empleados necesarios para la operación del negocio.

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Tabla 2. Tamaño de hoteles considerando empleados y filtros de Tabla 1

Teniendo más sensibilidad sobre la relevancia del tamaño de los hoteles en el programa de alianzas que queremos generar podemos comunicar estos hallazgos con visualizaciones. A continuación, un ejemplo de gráfico

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Gráfico A. Tamaño de hoteles considerando empleados y filtros de Tabla 1
% = Proporción de hoteles medianos y grandes con relación al total

Para pilotear la propuesta con más probabilidad de éxito podríamos enfocarnos en reclutar los hoteles en los códigos postales seleccionados con mayor proporción de hoteles medianos y grandes. Que nos daría una cobertura inicial del programa de alianzas para las mejores zonas de: Monterrey, Apodaca, Linares, San Pedro y San Nicolás de los Garza.

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Gráfico B. Mapa de zonas de más oportunidad para implementar el programa de alianzas en presencia de hoteles (medianos y grandes), restaurantes y museos

Como análisis adicional podemos consultar otras bases que cuenten con una mejor actualización que la del INEGI. Por brindar un ejemplo exploramos la base de datos de YELP, una plataforma de “ratings” (evaluaciones) y directorios de atracciones en ciudades de todo el mundo.

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Usando YELP, un directorio de restaurantes y atracciones evaluadas por una comunidad que ya ha visitado ese lugar.

YELP indexa y registra restaurantes de una gama más “Premium” por lo que sería interesante evaluar si hay oportunidad de tener un programa de alianza regular y otro premium.

Encontramos 1,050 restaurantes de gama alta evaluados en rating y nivel de precio para Nuevo León.

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Tabla 3. Registros de Tabla 1 enriquecida con datos de YELP

Hay 3 códigos postales donde hay posibilidad de generar una experiencia de gama de alta para turistas considerando los niveles de precio y el rating promedio de los restaurantes de la zona.

Para dimensionar una oportunidad en ventas (caso de ejemplo para fines del ejercicio) asumiremos un tráfico promedio de 100 turistas al mes para cada uno de los 61 hoteles medianos-grandes analizados dando un total de 6,100 turistas.

Si cada uno participará en un programa donde pagando $300 puedes acceder a una experiencia de restaurante + hotel podríamos impactar $1.8M de MXN al sector de manera mensual.

Si de los 6,100 turistas, el 10% quisiera participar en el programa premium, podríamos generar $366k mensuales adicionales de esta fuente

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Hay 3 códigos postales donde hay posibilidad de generar una experiencia de gama de alta para turistas considerando los niveles de precio y el rating promedio de los restaurantes de la zona.

Muchas gracias por leer este episodio de investigación. Al igual que este caso, en otras industrias es posible utilizar los datos del INEGI y otras bases de datos digitales para orientar mejor nuestras decisiones de negocio. También te puede interesar nuestro caso en el sector inmobiliario.

Si te gusto no olvides compartir  y recuerda dejar tus comentarios

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– Equipo Datlas –

Keep it weird

OFICIAL: Lanzamiento de PODCAST “Café de datos” auspiciado por @DatlasMX

No hay fecha que no se llegue, ni plazo que no se cumpla cuando uno persevera en el intento. El día de hoy nos da un gusto publicar un proyecto que se ha cocinado desde el 2019 y nos ha tenido desvelados en 2020.

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Café de datos” es un podcast elaborado por la startup de analytics Datlas (datlas.mx). Tiene como objetivo difundir conocimientos, métodos, tendencias e historias relacionadas con la analítica de datos. El podcast va dirigido a una audiencia que busca iniciarse en la analítica de datos y emprendedores que tienen interés de conocer más sobre estos temas. Buscamos comunicar de manera sencilla y con muchos ejemplos este tipo de temas que le apoyen a la audiencia a profesionalizarse en big data, inteligencia artificial y algoritmos.

Cada temporada del podcast tiene 3 formatos de capítulos: 1) Analytics (Elaborado por el equipo Datlas donde explicamos conceptos claves), 2) Invitados (Integrando testimonios de expertos que nos acercan a las prácticas más importantes en la industria) y 3) Emprendimiento (Buscando motivar y sembrar ideas innovadoras en las personas que están buscando iniciar proyectos dentro y fuera de sus organizaciones).

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Lanzamos este 29 de febrero 2020 con 4 capítulos: 1) Lanzamiento, 2) Qué demonios son los analytics, 3) Big data en mi organización ¿Cómo la inicio? y 4) Invitado: Aldo Valadez ¿Cómo hacer Analytics a lo grande? ; La primera temporada subiremos nuevos capítulos cada semana.

Nos encantaría que nos apoyes suscribiéndose y compartiendo desde el app.

Sobre la organización

Como recomendación personal, te recomendamos escuchar esta súper entrevista que tuvimos con Aldo Valadez, director de analytics de Banregio.

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Hasta aqui el mensaje, continuamos generando contenido en más formatos para seguir democratizando el acceso al conocimiento de analítica de datos. Hoy damos nustro granito de arena.

Saludos

Equipo Datlas 

 

La Historia de las TIC en México – Datlas Research

Al día de hoy hablamos de analítica, transformación digital y madurez tecnológica, pero alguna vez te has preguntado ¿Cómo empezó? ¿De dónde vienen? ¿Cómo fue la evolución? En la columna de hoy daremos un espacio para explicar la historia de las tecnologías de información y comunicación (TIC) en México.

 

I. Orígenes

Se puede dimensionar desde 1958 cuando llega el primer computador IBM 650 a la UNAM. Esto significó la llegada del primer computador a México y América Latina.

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En 1961 por el IPN se crea el centro nacional de computadoras donde juega un rol importante IBM-709

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En 1968 el IPN la primera microcomputadora llega a la ciudad con la PDP-8. También por INTELSAT México logro unirse al sistema satelital y transmitir mundialmente los XIX juegos olímpicos

En 1970 los datos del IX censo general de población y vivienda se procesan electrónicamente por primera vez en el INEGI. En 1972 se crea el consorcio TELEVISA y se crea el primer servicio de televisión vía satélite. En 1973 IBM introduce el disco duro.

En 1982 en México aparecen las primeras computadoras personales de IBM, la 53100 y la PC Junior. En 1984 Apple inaugura su primera fábrica en el país con la producción de Apple 11. En 1989 nace Iusacell y se convierte la primera compañía telefónica en México.

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En 1995 Microsoft introduce el primer sistema operativo. El 2000 se da inicio el programa e- México que busca apoyarse en las TIC para reducir la brecha digital. En 2002 la red mexicana escolar ILCE tienen un total 7000 escuelas conectadas a internet.

 

II. Principales motivantes

  • Integrar tecnologías para eficiencias en censos
  • Acelerar los avances en la educación (UNAM e IPN)
  • Eventos deportivos (Olimpiadas 1968)
  • Vanguardia en lo corporativo
  • Globalización y conexión con el mundo exterior
  • Integración financiera a bolsas de valores

 

III. Obstáculos en desarrollo

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De acuerdo con datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) y de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), en el 2015 en México apenas el 39.2% de los hogares contaban con una conexión a internet, para el 2016 el porcentaje se elevó́ a 47%, en el 2017 fue de 50.9 por ciento y el año pasado el porcentaje de hogares en el país con acceso a la red era del 52.9 por ciento.

Esto demuestra que, si no fuera por los teléfonos inteligentes, el porcentaje de personas en México con Internet sería mucho menor de lo registrado hoy en día.

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Si bien las TIC han alcanzado niveles importantes de adopción tanto en hogares como en usuarios, el crecimiento en el acceso a dichas tecnologías parece haberse estancado. Esto significa que a pesar de los avances que se han logrado, se necesitan nuevas políticas públicas y de inversión para garantizar un acceso universal.

Por ejemplo, aún existen 16.4 millones de hogares que no cuentan con acceso Internet, de los cuales el 49% de éstos se encuentran concentrados en los siguientes estados de la República:  Chiapas, Estado de México, Guanajuato, Jalisco, Oaxaca, Puebla y Veracruz.

Cabe resaltar que en 13 de los 32 estados se registró que más de la mitad de hogares están desconectados; sobresalen los casos de Chiapas, donde 75 de cada 100 hogares están desconectados, y en Oaxaca, donde 71 de cada 100 también carecen del servicio.

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IV. Situación actual

De acuerdo con la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH), la cual cuenta con datos estadístico de Enero de 2015 a Diciembre de 2018, el incremento en el número de individuos con acceso a este servicio se ha elevado de manera gradual y constante.

Hace cuatro años, 62.4 millones de personas hacían uso del Internet, para el 2016, el número creció a 65.5 millones, en 2017 fue de 71.3 millones y para el 2018 se registraron 74.3 millones de usuarios en todo el territorio mexicano.

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De todos los usuarios, el 92.7 por ciento de ellos accede a través de su teléfono móvil, lo que equivale a 68.9 millones de personas de 6 años en adelante; le siguen las computadoras portátiles con el 32.6 por ciento (24.2 millones de personas); las computadoras de escritorio con el 32 por ciento (23.8 millones de personas); las tabletas con el 17.8 por ciento (13.2 millones de personas); televisores inteligentes con el 16.6 por ciento (12.3 millones de persones) y por último los que se conectan a través de una consola de videojuego con el 6.9 por ciento (5.1 millones de personas).

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V. Futuro

  • Industria 4.0
  • IOT
  • Tecnologías 5G
  • Robotización
  • Big Data

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Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otro dato conoces de la historia de las TICs? ¿Crees que han avanzado a buena velocidad?  Cuando queremos progresar es importante conocer de dónde venimos para plantear de manera objetiva hacia donde vamos.

Saludos

-Equipo Datlas-

 

Fuentes:

4 Metodologías para proyectos de Data Science – Datlas Research

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Métodos, métodos y  más métodos. Aunque parecer que en el largo plazo limitan nuestra imaginación son herramientas que facilitan la entrada, práctica y control en un campo de dominio que queremos alcanzar. Desde Datlas, nuestra startup de analytics, hemos trabajado con “métodos de data science” en nuestros proyectos internos, aún sin tener usuarios. Ahora que los tenemos les puedo confirmar que el método es uno de los recursos más importante para establecer claridad en la comunicación y avances de los proyectos. En esta columna expondremos 3 de los métodos más usados en proyectos de ciencia de datos. Al final también integraremos nuestra propia versión de método de trabajo.

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1) KDD (Knowledge Discovery in Databases)

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Metodología de 5 pasos. Inicia con la selección donde de un data set principal hay que selecciónar un subconjunto de variables que nos pueden apoyar en la exploración del fenómeno que estamos estudianto. En el pre-procesamiento realizamos la limpieza y balanceo de datos. En la transformación, el método sugiere que reduzcamos dimensiones con técnicas estadísticas para manejar la menor cantidad de variables necesarias. En minería de datos buscamos patrones de interés o representativos en relación al objetivo de la minería de datos. Finalmente para colarnos al conocimiento pasamos por el proceso de intepretación y evaluación de modelo.  Al final de la iteración se le otorga una calificación al modelo y si no se cumplieron satisfactoriamente los objetivos se repite hasta que sean logrados.

2) SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Access)

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En esta metodología iniciamos con “sample” o un muestro de la base de datos principal (que asumimos que es muy pesada y lenta de procesar) para poder hacer manipulaciones sobre este pequeño set de una manera ágil. Después exploramos los datos para ganar entendimiento e ideas, así como refinir nuestro proceso de búsqueda de anomalías, patrones y tendencias. Llegamos entonces al paso de modificar donde nos enfocamos en crear, seleccionar y transformar variables para enfocarnos en un proceso de selección. En esta etapa también se buscan anomalías y reducir el número de variables. Luego sigue la etapa de modelaje en donde debemos aplicar distintos métodos estadísticos evaluando sus fortalezas y cumplimiento de objetivos. Finalmente la etapa de “access” que significa evaluar la confiabilidad y utilidad de los hallazgos. Se evalúa particularmente el “performance”.

De la misma manera del modelo anterior, si no se logran los objetivos en una primera iteración tendremos que repetir el proceso.

 

3) CRIPS-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)

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Seguimos con el “famosisimo” CRIPS-DM, el método más usado en la industria y es que IBM, la compañía dueña de Watson que antes desarrollaba poderosas computadoras, es quien desarrolló este modelo. La diferencia clave es que cualquier etapa del modele puede tener retorno o iniciar una reversa al método. Si durante la etapa en particular el especialista encontró que los datos no son suficientes para resolver su objetivo, puede regresar a cualquiera de la otras etapas.

En la etapa de “Entendimiento de negocio” primero se determinan los objetivos de negocio: Antecedentes, objetivos estratégicos de impacto y criterios de éxito. Después revisamos la situación, inventariamos recursos, realizamos un análisis de costo-beneficio, determinamos objetivos y producimos un plan de proyecto.

En “Data Understanding” es donde recolectamos los datos iniciales, describimos cada uno de estos datos, exploramos y verificamos la calidad de la información.

En “Data preparation” seleccionamos la información más razonable, la limpiamos, construimos variables de ser necesario, integramos datos y finalmente formateamos. El entregable de esta etapa sería un dataset listo para trabajar.

Para la etapa de “Modeling”, similar a los otros modelos, experimentamos con distintas técnicas, consideramos supuestos, hacemos pruebas, definimos parámetros y revisamos funcionalidad general de los modelos.

En “Evaluación” es donde considerando los criterios de éxito definidos consideramos como positiva y/o negativa la evaluación. Aqui mismo definimos los siguientes pasos y tomamos las decisiones necesarias.

Finalmente en “Deployment”, esta etapa sólo se activa si el proyecto tuvo evaluación positiva. Se genera entonces un plan de desarrollo, un plan de mantenimiento, se genera un reporte final y presentación para socializar el caso de estudio.

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A manera personal pienso que el CRIPS-DM se lleva de calle los métodos de antes. Por algo es más usado el CRIPS-DM y principalmente porque mezcló la necesidad de entendimiento del negocio con la parte científica del desarrollo de análisis de datos.

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4 ¿Cómo lo trabajamos en Datlas?

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Nuestro método, titulado “Laboratorio de Datos”, es similar a los modelos revisados con anterioridad. Tras un entendimiento central de negocio (En donde se ubica la imagen de nuestro mapa en el diagrama superior) entendemos las necesidades del negocio, dimensionamos el proyecto y seleccionamos los métodos experimentales. Ese entendimiento no necesariamente te tiene que llevar a la extracción de datos, ya que puede haber un avance previo. Sobre todo nosotros que trabajamos con datos de clientes, en muchas de las ocasiones llegamos a integrar o clasificar.

Asumiendo que sea un proyecto tradicional, iniciamos en la etapa de extracción donde dimensionamos y entendemos el tipo de variables con las que vamos a trabajar. En nuestro caso generamos un glosario de variables- Para la integración y clasificación buscamos ir preparando un ambiente de trabajo que nos permita geo-referenciar y mapear variables. Si estos 3 pasos iniciales cuentan con una evaluación positiva podemos pasar a la etapa de visualizar o reportar.  Cuyo objetivo principal es generar los principales recursos para socializar y pedir retroalimentación a los usuarios potenciales. Tras realizar los ajustes necesarios podremos llegar a entrenar un modelo con técnicas de inteligencia artificial.  Los pasos en el método son iterativos y se puede regresar a cualquier paso una vez que el entendimiento central del negocio se va enriqueciendo con cada etapa del proceso.

Para más detalle de este método puedes solicitar una conferencia o sesión de capacitación en direccion@datlas.mx

**También te puede interesar: ¿Cómo aprender ciencia de datos? 6 pasos

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Hasta aqui la columna de hoy.  ¿Cuál es tu método y como darle libertad a la creatividad en el proceso? ¿Cuál seleccionarás para tu siguiente proyecto?  Comparte con tus colegas y comenta qué crees que podría mejorar los métodos de ciencia de datos.

Equipo Datlas MX

-Keep it weird-

 

 

 

Evolución de Mancha Urbana en Nuevo León: Timelapse Satelital 1984 – 2019 – Datlas Research

Conforme crece la población mundial y los sistemas económicos más personas pasan de vivir de zonas rurales a zonas urbanas. En este fenómeno socieconómico han prosperado las megaciudades y la expansión de ciudades de manera acelerada. Recientemente la empresa Google liberó un proyecto llamado “Timelapse” dentro de “Google Earth Engine” que permite visualizar las fotografías satelitales históricas de coordenadas en todo el mundo. Increíbles visualizaciones sobre crecimientos de ciudades como Dubai y Tokio o desarrollo de países como Singapur o Corea del Sur pueden encontrarse en este ejemplo. Para esta columna exploramos el caso de Nuevo León, en México considerando imágenes de 1984, cuando había alrededor de 2.5 millones de habitantes en el Estado, hasta el 2019 con más de 5 millones de habitantes.

Estado de Nuevo León, México

En los últimos 35 años el Estado duplicó sus habitantes. La ciudad recién comienza a habilitar edificios estilo rascacielos y pequeñas torres de departamento. En general, los crecimientos que podemos detectar en las imágenes han sido hacia las áreas que hace 30 años eran rurales. Esto ha incrementado el tamaño de los municipios y generando zonas habitacionales lejos de los centros económicos de la ciudad. Es notorio que las distancias a los centros de trabajo son más largas, pero al mismo tiempo las nuevas colonias residenciales representan oportunidades asequibles para las personas que en los últimos 35 años han llegado a vivir al Estado o locales que han adquirido su propia vivienda.

Da click en el video para que veas la secuencia de imágenes satelitales.

Municipio de Santa Catarina – San Pedro Garza García

Algunos de los municipios con más dinamismo en estos años son Santa Catarina y San Pedro. El lado triste de la historia es que muchos de los pulmones o zonas verdes de estos municipios se han ido consumiendo poco a poco en el crecimiento de la ciudad. Danos tu opinión y velo con tus propios ojos.

Revisa el video en el 00:18 en adelante.

Huasteca, parque natural en Nuevo León

El parque natural de la Huasteca es una de las zonas donde más actividades de senderismo, escalada y recreación ocurren en el Estado. Esta región de la ciudad de Santa Catarina ha sido fuente de escándalos recientes ya que se están generando zonas comerciales en lo que se supone son zonas naturales protegidas ¿Qué opinas?

Revisa el video en el 00:26 en adelante.

 

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Cerro Topo Chico en Nuevo León

Otro de los ejemplos de cómo el crecimiento de la ciudad ha sido a costa de algunas de las zonas verdes del país se puede visualizar en la siguiente secuencia.

Revisa el video del 00:40 en adelante.

Estadio BBVA de fútbol en Nuevo León

Estas secuencias nos pueden ayudar a contar historias, tal es el caso de la urbanización y el desarrollo de la magno-obra del Estadio BBVA en Nuevo León.

Revisa el video del 00:48 en adelante.

Municipio de Apodaca

Finalmente repasaremos el caso completo de 2 municipios, el primero es el de Apodaca. Originalmente destacaba por su zona industrial, bodegas y el aeropuerto. Pero la cantidad de desarrollos habitacionales y comerciales ha prosperado y eso lo podemos notar desde esta secuencia.

Revisa el video del 00:33 en adelante

Municipio de García

El último municipio es el de García, el originario del Bronco (Gobernador del Estado), que en los últimos años completamente pasó de ser una zona verde a una zona en desarrollo. Podemos identificar cómo se generan los caminos y las rutas que conectan distintos poblados de García en esta secuencia.

Revisa el video del 00:65 en adelante.

Nosotros, desde Datlas, hemos capitalizado el valor de los mapas. Nos enfocamos a los tiempos más recientes y en nuestra plataforma mostramos más de 50 variables de cada coordenada en todo México.  Te invitamos a suscribirte a nuestro DEMO GRATIS y te dejamos un video para que la revises de primera mano.

 

Si te ha gustado la columna y sabes que le puede interesar a tus colegas no dudes en compartirla. Siguenos en redes sociales como @DatlasMX y comenta.

Saludos

Equipos Datlas

-Keep it weird-

Elaborado con la herramienta: https://earthengine.google.com/timelapse/