FIESTA DEL CINE: Reactivación de la industria de entretenimiento en 2022 – ECOSISTEMA DATLAS

Durante 2020 se vivió una de las temporadas más difíciles de los últimos años consecuencia de la pandemia del COVID-19, afectando no solo la salud de millones de personas alrededor del mundo, sino también teniendo un impacto directo en la economía global en los diferentes giros e industrias. Una de las industrias más afectadas fue el sector turístico, que poco a poco se ha estado recuperando y de la cual ya hemos hablado con anterioridad.

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Sin embargo, otra de las industrias afectadas fue la cinematográfica que por el cierre de salas y retrasos de grandes estrenos, afectó la recaudación taquillera, además de que el 2020 fue uno de los peores años para la industria. Durante 2022 con la reapertura de estos espacios, el cine comienza a recuperarse y con el estreno de Blockbusters como Top Gun: Maverick o Spiderman: No way home, parece todo tener un futuro prometedor.

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Según datos de Canacine, durante 2020 el número de boletos vendidos para funciones de cine tuvo un promedio de 64.5 millones, una caída de poco más del 81% respecto al 2019, en el cual se vendieron más de 350 millones de boletos, mientras que en 2021 se logró llegar a la cifra de 113.6 millones, aun quedándose lejos de las ventas obtenidas pre-pandemia.

Comparativa de venta de boletos de los últimos años en México.
Cortesía: Canacine

Para el cierre de 2022 se espera tener un aumento considerable, ya que los resultados al corte de segundo cuatrimestre parecen favorables y, con la intención de asegurar este crecimiento y reactivación de esta actividad, los días 5, 6 y 7 de septiembre llega la Fiesta del Cine.

Comparativa de venta de boletos al corte de 15 de agosto de 2022.
Cortesía: Canacine

La Fiesta del Cine es una campaña que busca incentivar que el público regrese a las salas de cine con descuentos en las entradas generales de $29 MXN en todas las salas tradicionales de cualquier función en toda la República Mexicana. Las funciones en formatos especiales como IMAX, Dolby Atmos, 3D, 4DX o 4XD tendrán un costo de $49 MXN y salas Premium o VIP un costo de $69 MXN. También habrá descuentos especiales en alimentos y dulcería que se definirán por las diferentes cadenas.

Es una propuesta interesante, ya que uno de los impactos que también tuvo la industria fue el incremento del costo de entrada, por lo que el reducir los costos abre una oportunidad para todos los mexicanos de regresar a las salas de cine.

Aunque el costo promedio tuvo solo un aumento del 3% en algunos Estados y salas de cine puede rondar hasta en lo $90 MXN en salas tradicionales

Para concluir, algunos datos de las películas más taquilleras de lo que va del 2022.

 

Gracias por leernos, estaremos atentos para conocer con que datos cierra el cine este año. Cuéntanos si tú ya has regresado al cine o piensas aprovechar la Fiesta del Cine para hacerlo ¡Escríbenos en redes sociales! @DatlasMX

-Equipo Datlas –

Los 3 tipos de analítica de datos – COLUMNA DE OPINIÓN

La analítica de datos hoy en día se utiliza mundialmente con diversos usos, ya sea en la función pública o el sector privado. El INEGI y el Banco de México son dos ejemplos de instituciones que hacen uso del análisis de datos. Por otro lado, el sector privado tiene muchos ejemplos desde Meta, Google, Apple y Microsoft. Un ejemplo puntual de estas empresas y caso de uso, es de la empresa de la manzana, que en sus dispositivos cuenta con una herramienta para medir el rendimiento de la persona. Esta herramienta describe el uso que se le ha dado al dispositivo, este tipo de análisis es el descriptivo.

Tiempo de pantalla de Apple

Así como estos ejemplos, existen muchos más que nos ayudan a describir, predecir o, mejor aún, prescribir qué deberíamos hacer en el futuro para cuidar nuestras operaciones. En esta columna definiremos y ahondaremos en 3 tipos de analítica que te podrán servir para avanzar en tus proyectos de datos.

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Analítica Descriptiva

El análisis descriptivo (o de informes) se refiere a saber qué está sucediendo en la organización y comprender algunas tendencias subyacentes y las causas de tales ocurrencias. En primer lugar, esto implica la consolidación de las fuentes de datos y la disponibilidad de todos los datos relevantes en una forma que permita la elaboración de informes y análisis adecuados. A partir de esta infraestructura de datos, podemos desarrollar informes, consultas, alertas y tendencias apropiados utilizando diversas herramientas y técnicas de generación de informes.

Una tecnología significativa que se ha convertido en un actor clave en esta área es la visualización. Usando las últimas herramientas de visualización en el mercado, ahora podemos desarrollar conocimientos poderosos en las operaciones de nuestra organización.

Analítica Predictiva

El análisis predictivo tiene como objetivo determinar qué es probable que suceda en el futuro. Este análisis se basa en técnicas estadísticas, así como en otras técnicas desarrolladas más recientemente que caen dentro de la categoría general de minería de datos. El objetivo de estas técnicas es poder predecir si es probable que el cliente cambie a un competidor («abandono»), qué es probable que el cliente compre a continuación y cuánto, a qué promociones respondería un cliente, si esto el cliente es un riesgo digno de crédito, y así sucesivamente. Se utilizan varias técnicas para desarrollar aplicaciones analíticas predictivas, incluidos varios algoritmos de clasificación.

Empresas de venta en linea usan análisis predictivo

Un caso de uso de analítica predictiva aplicada es en Amazon, por ejemplo, cualquier búsqueda de productos en Amazon.com da como resultado que el minorista también sugiera otros productos similares en los que un cliente pueda estar interesado.

Analítica prescriptiva

El objetivo del análisis prescriptivo es reconocer lo que está sucediendo, así como el pronóstico probable y tomar decisiones para lograr el mejor rendimiento posible. Este grupo de técnicas ha sido históricamente estudiado bajo el paraguas de las OR o ciencias de la gestión y generalmente están encaminadas a optimizar el rendimiento de un sistema. El objetivo aquí es proporcionar una decisión o una recomendación para una acción específica. Estas recomendaciones pueden adoptar la forma de una decisión específica de sí o no para un problema, una cantidad específica (por ejemplo, el precio de un artículo específico o el pasaje aéreo a cobrar) o un conjunto completo de planes de producción.

Un caso aplicado para este tipo de análisis es una ferretería, que suministra barras de acero configuradas a medida para sus clientes. Estas barras se pueden cortar en formas o tamaños específicos y pueden tener requisitos únicos de material y acabado. La empresa adquiere materias primas de todo el país y las guarda en su almacén. Cuando un posible cliente llama a la empresa para solicitar una cotización de las barras especiales que cumplen con los requisitos específicos del material (composición, origen del metal, calidad, formas, tamaños, etc.), el vendedor generalmente tiene poco tiempo para envíe dicha cotización que incluya la fecha en que se puede entregar el producto y, por supuesto, los precios, etc. Debe tomar decisiones de disponibilidad para prometer, que determinan en tiempo real las fechas en las que puede prometer la entrega de los productos que los clientes solicitaron durante la etapa de cotización.

Anteriormente, un vendedor tenía que tomar tales decisiones analizando informes sobre el inventario disponible de materias primas. Es posible que parte de la materia prima disponible ya se haya comprometido con el pedido de otro cliente. Por lo tanto, es posible que el inventario en stock no sea realmente el inventario libre disponible.

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Una ferretería aunque suele ser pequeñas, venden gran cantidad de materiales.

Por otro lado, puede haber materia prima que se espera entregar en un futuro cercano que también podría usarse para satisfacer el pedido de este posible cliente. Finalmente, incluso podría haber una oportunidad de cobrar una prima por un nuevo pedido al reutilizar el inventario previamente comprometido para satisfacer este nuevo pedido mientras se retrasa un pedido ya comprometido. Por supuesto, tales decisiones deben basarse en los análisis de costo-beneficio de retrasar un pedido anterior. Por lo tanto, el sistema debería poder extraer datos en tiempo real sobre inventario, pedidos comprometidos, materia prima entrante, restricciones de producción, etc. Para respaldar estas decisiones, se desarrolló un DSS (Sistemas de soporte a decisiones) en tiempo real para encontrar una asignación óptima del inventario disponible y para respaldar análisis hipotéticos adicionales. El DSS utiliza un conjunto de modelos de programación de enteros mixtos que se resuelven mediante software comercial.

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

Equipo Datlas

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Fuente de imagen de portada: https://gravitar.biz/bi/tipos-analitica/

Implementando la Gestión del Cambio en tu empresa – MANUAL DATLAS

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

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

¿Qué es la gestión del cambio?

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

Metodología ADKAR 

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

¿Qué tipo de cambios organizacionales hay?

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


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


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


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

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


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

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

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

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

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

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

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

Make it simple.

EQUIPO DATLAS

– Keep it weird-

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

La analítica de datos para la recuperación de Turismo post pandemia. – Investigación Datlas

En los dos últimos años el sector turístico ha dado un giro drástico y muchas de aquellas cosas que hacíamos para disfrutar del tiempo libre, no son tan sencillas en el mundo COVID. Una de ellas, que sin duda es de la que más echamos de menos, es viajar y hacer turismo.

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Este cambio ha tenido para el sector turístico un impacto negativo y ha dejado cifras demoledoras. Debido a la pandemia, los ingresos de 2020 en el sector turismo cayeron más de 77%, con casi menos de 90 millones de turistas internacionales y un gasto inferior en un 80%, respecto a 2019.

Ante esta situación para Datlas es importante tener una debida recopilación todos los datos que genera un hotel o cualquier otro tipo de empresa turística y sacarles el máximo resultado, obteniendo respuestas sobre el debido manejo para obtener una respuesta satisfactoria y cuáles deberán ser los pasos a seguir a cerca del negocio, se convierte en imprescindible. Se trata de una ventaja competitiva que reducirá la incertidumbre al mínimo y permitirá a las empresas de este sector tan castigado tener un mejor resultado.

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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el conjunto de herramientas informáticas que permiten manipular, gestionar y transformar datos, independientemente de su volumen, con el objetivo de obtener respuestas objetivas y eficaces. La tecnología nos proporciona herramientas que simplifican el proceso y ofrecen información útil y efectiva.

El análisis de datos en el sector turístico.

El análisis de datos y el uso de herramientas para el tratamiento del sector turístico se ha convertido en los últimos años en un gran aliado de la transformación digital de las empresas. Si, además, incorporamos el factor pandemia a la problemática a la que nos presentamos en el tiempo COVID, un sector clave de la economía es el turismo por ello necesita reaccionar pronto y rápido.

El análisis de datos nos permite transformar los datos en información útil para las empresas del sector turístico y les permite obtener respuestas objetivas que sirvan como cimientos para definir y optimizar sus estrategias de ventas.

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¿Qué beneficios aporta el análisis de datos al sector turístico?

El principal atractivo del análisis de datos está en su capacidad de predecir comportamientos, expectativas y necesidades futuras de los consumidores, permitiendo a las empresas tomar decisiones de negocio más inteligentes y seguras. Como lo son:

  • Detectar tendencias
  • Conocer al cliente
  • Agilizar la toma de decisiones
  • Optimizar procesos
  • Atraer y fidelizar clientes
  • Desarrollar productos y servicios personalizados

El análisis de datos es uno de los grandes proyectos públicos en transformación digital, esto se hace posible gracias al análisis masivo de datos, dotando de soluciones tecnológicas.

Todo ese ecosistema de información genera un destino turístico inteligente en el que la comunicación y la publicidad se reducen al máximo y se transforman en información útil. En ese sentido, los destinos inteligentes conectan y centralizan toda clase de soluciones digitales, desde mapas, audioguías y puntos de interés turístico basados en la geolocalización y la realidad aumentada, hasta aplicaciones móviles con horarios y opciones de transporte o webs que visualizan la información en tiempo real.

Equipo Datlas

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Monitoreo de impacto ambiental con ciencia de datos – Investigación DATLAS

Uno de los casos de éxito más interesantes que hemos realizado en Datlas, ha sido el proyecto que realizamos en conjunto con Pronatura. Esta agencia es el grupo de conservación ambiental más grande de todo México.

El proyecto estaba localizado en la ciudad de Armería, Colima, en una comunidad con diversas parcelas donde se realizaría la intervención. Dicha intervención iba a ser por parte de «Sembrando Vida» y «Pronatura» y consistía en otorgar plantas a los ejidatarios participantes en el programa para combatir los cambios climáticos extremos.

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¿Qué se quería lograr?

El principal objetivo de este proyecto era evaluar si el apoyo que se estaba otorgando estaba funcionando o no para seguir conservando los cultivos. Otro de los objetivos era crear una plataforma o un sistema de recopilación de datos que ayudara a obtener una base limpia. Finalmente, el desarrollar un tablero para visualizar y monitorear todos estos datos que estarían llegando.

¿Cuáles fueron los retos?

Uno de los retos más importantes fue el hecho de crear una base de datos virtual a partir de más de 300 archivos pdf, con diversas técnicas de recopilación y análisis esto fue posible. Una vez teniendo nuestra base de datos quedaba en nosotros mapear todas estas parcelas y unir los datos recopilados de los documentos a cada una de ellas. Otro de los retos, fue el hecho de que toda esta recopilación de datos iba a ser posible mediante encuestas de google forms, y se capacitó a dos ejidatarios para que pudieran realizar este trabajo. Gracias a estas encuestas pudimos recibir los datos de valor necesarios para trabajar con el desarrollo de herramientas de monitoreo y mapeo de este programa social.

Un proceso duro, pero redituable

El proceso fue complejo para el desarrollo de una base de datos uniforme que pudiésemos usar para plasmar la información en nuestra plataforma. Sin embargo, notamos que todo ese trabajo al final rindió frutos y pasando al momento de elaborar los tableros nos fue más eficiente.
A continuación se les comparte un resumen del proceso que se realizó:
– Se diagnosticaron las fuentes de datos, se realizó una limpieza y clasificación de la información​.

– Se capturaron de forma manual algunos de los documentos para generar la base de datos 1.0 en formato tabular​.

– La base de datos 1.0 contenía información de 179 parcelas, aunque posteriormente el proyecto se enfocó en monitorear solo 127 de ellas.​

– Se creó un identificador único (ID) por parcela, para habilitar el monitoreo de una misma parcela a través de las distintas plataformas.

– Se desarrollaron 3 encuestas para recopilación de información directamente en campo​.

– Se enriqueció la base de datos con información de las encuestas.

Visualizaciones del monitoreo

¿Qué valor agregado otorgamos? Datlas fue parte clave para este «monitoreo ambiental» debido a que nos encargamos de realizar un Dashboard para obtener una mejor visualización de los datos recopilados, además de usar nuestra plataforma de mapas de inteligencia para mapear cada una de estas parcelas y el impacto ambiental sobre ellas. Tanto el mapa como el Dashboard están actualmente habilitados para su visualización, destacando que el Dashboard de Monitoreo ambiental está público para que quien esté leyendo esto pueda ingresar sin problema.

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Dashboard de monitreo
Mapa de inteligencia

¿Qué hallazgos obtuvimos gracias al monitoreo?

  • Las 127 parcelas monitoreadas emplean a 217 personas siembran 15 tipos de cultivos distintos.
  • La inversión inicial de Sembrando Vida en plantas para estas parcelas fue de $4.75 millones de pesos.
  • 9 de cada 10 parcelas fueron afectadas por altas temperaturas, pero 8 de cada 10 parcelas pudieron combatir los impactos gracias al proyecto.
  • 8 de cada 10 parcelas fueron afectadas por inundaciones, pero 6 de cada 10 parcelas pudieron combatir los impactos gracias al proyecto.
  • 6 de cada 10 parcelas reportaron perdidas de cultivos. El valor económico de las perdidas asciende aproximadamente a $1.04 millones de pesos.

¿Cuál fue el ROI de este proyecto con Datlas?

Gracias a este proyecto se consiguieron distintos resultados importantes.

– Monitoreo de 127 parcelas con un total de 217 empleados y 15 distintos tipos de cultivo.
– Monitoreo de una inversión inicial en cultivos valuada en $4,750,000 pesos mexicanos.
– Disminuir las pérdidas de cultivo por altas temperaturas y/o inundaciones en un 40%.
– Ahorros en recuperación de cultivos.

Fue todo un reto realizar este proyecto pero sin duda uno de los más gratificantes tanto para Datlas como para Pronatura. Este caso es el claro ejemplo de que la ciencia de datos se puede aplicar de cierta manera a la rama que se desea, lo importante es sacarle ese potencial.

¡Te invitamos a entrar a nuestra sección de DASHBOARDS y consultar el Dashbaord de Monitoreo Armería!

– Equipo Datlas –

Keep it weird

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

La utilidad de un mapa es inmensa, estos tienen un sinfín de posibilidades.

En Datlas usamos mapas todos los días con el propósito de brindarles soluciones a nuestros clientes. En algunos casos estos mapas son hechos a la medida, mediante el servicio de personalización de plataformas que ofrecemos, estos mapas albergan la inteligencia comercial que puede hacer la diferencia en este mundo de competitividad económica.

¿Pero que tienen de especial estos mapas?

La respuesta depende de cuáles son tus necesidades, ¿Tu compañía busca expanderse mediante el modelo de franquicias?, ¿Buscan segmentar los puntos de venta? o ¿Qué tal un análisis RFM?

El punto es que el mapa que desarrollamos para ti y el que desarrollamos para otro cliente es muy diferente porque las necesidades son distintas, lo que nos lleva a que los datos georreferenciados de los mapas son distintos.

Al trabajar con un universo tan grande de información, nos topamos con datos que están georreferenciados de multiples maneras.

¿Qué es la georreferenciación?

Es una técnica de posicionamiento espacial donde ubicamos en el mapa un objeto[1].

Si nos queremos poner técnicos, la georreferenciación es el posicionamiento espacial de una entidad en una localización geográfica única y bien definida mediante el uso de un sistema de coordenadas y datum específicos.

Al final, todo esto se traduce a poner un punto en el mapa.

Tipos de georreferenciación

Ya sabemos que el mapa es la representación geográfica de un lugar y las coordenadas son la dirección para llegar a cualquiera de estos lugares.

Puntos

Un punto es un objeto de cero dimensiones ubicado en el mapa mediante las coordenadas latitud y longitud.

Estos puntos son de gran utilidad para ubicar negocios en un mapa, o los puntos de venta o incluso puntos que se mueven en el tiempo, como un auto o camión.

** Te invitamos a leer la siguiente columna: AIRBNB En la zona metropolitana de Monterrey – DATLAS COLUMNA DE INVESTIGACIÓN para ver un uso practico del analisis de puntos.

Líneas

El siguiente nivel son las líneas, podemos pensar en las líneas como un conjunto de puntos. Estas son de gran utilidad para mapear objetos como curvas de nivel para topografía, las calles de una ciudad, líneas de metro, limites municipales o de colonias, etc.

Polígonos

Por último tenemos el polígono, estos son un conjunto de líneas utilizadas para representar la superficie, son figuras geométricas irregulares que pueden ajustarse al perímetro o frontera geográfica del elemento que representan.

Multiples fuentes

Ya vimos que los datos pueden ser georreferenciados de diferentes maneras, pero también es importante considerar que cuando creamos un mapa le agregamos información de múltiples fuentes.

Estas fuentes pueden ser del orden público, como datos del INEGI u otras fuentes gubernamentales o pueden ser privados como datos propios de tu empresa.

Al agrupar datos de distintas características y de distintas fuentes se crea un reto. ¿Qué pasa cuando queremos calcular una metrica para una ubicación, cuando esta ubicación tiene datos en agregado de un municipio y de un AGEB?

Estos datos están a diferente “tamaño” uno siendo el municipio que en una zona urbana puede ser mucho más extenso que un AGEB.

** Si te interesa saber mas sobre los AGEBs y de la utilidad que proporcionan, te invitamos a leer la columna: ¿QUÉ ES UN AGEB Y PARA QUE SIRVE? – INVESTIGACIÓN DATLAS

Existen muchas técnicas para analizar los datos en estas situaciones, una de ellas es mediante el uso de geohashes.

¿Qué es un Geohash?

Un geohash es un sistema de geocódigos del dominio público creado por Gustavo Niemeyer[2] en el 2008 en donde se codifica la ubicación geográfica en un texto corto de letras y números.

¿Como se utiliza este sistema?

El mundo se divide en 32 células mediante el uso de una cuadricula, estas están diferenciadas con una letra o un número. En el caso de México, podemos ver que casi todo el país se encuentra ubicado en el geohash “9”, a excepción de Yucatán y Quintana Roo que residen en el geohash “d”.

A este nivel de resolución la utilidad de este sistema de geocodigos es limitada, pero la utilidad de este sistema incrementa al hacerle “zoom” al mapa.

El beneficio de este sistema es que se puede hacer zoom al mapa o aumentar la resolución, al hacer esto podemos ver que se van agregando dígitos al código.

Este mecanismo de aumento de resolución se puede hacer hasta tener un código de 12 dígitos lo cual representaría un cuadro geográfico de tan solo 3.7cm por 1.9cm, sin duda un espacio muy pequeño.

Para un uso más práctico, encontremos el geohash donde se encuentra el Ángel de la Independencia en la Ciudad de México a 8 y 9 niveles.

En 8 niveles podemos observar la siguiente cuadricula, donde se encuentra el Ángel de la independencia, y en el geohash azul al centro de la imagen de 9 niveles, que tan solo mide 4.80 metros por 4.80 metros.

¿Qué tamaño tienen los Geohashes?

Como definimos antes, al crecer el nivel de caracteres que tiene el código del geohash, disminuye el tamaño que representa ese espacio.

El tamaño de cada uno de los 12 niveles que encontramos en este geocódigo es el siguiente:

¿Qué beneficios tiene usar este sistema?

Existen múltiples beneficios de poner en práctica el uso de geohashes en tu organización, el primero es que dado que podemos generar códigos de un tamaño tan pequeño, es difícil que aun que nuestra base de datos de ubicaciones sea extensa, se repita la ubicación del algunos de los geohashes, esto significa que podemos utilizarlos para identificar a cada uno de nuestras ubicaciones, esto se conoce como geotagging.

Otro beneficio es el del bajo costo computacional al utilizar este sistema para hacer consultas a un geo-servidor.

Cuando hacemos consultas a un geo-servidor podemos tener una situación donde sea muy grande la carga computacional, imagínate que le pedimos al servidor que nos de todos los puntos que estén en nuestra base de datos en un área de 1km de radio de una ubicación, la consulta va a ser muy grande dado que se tienen que calcular distancias entre la ubicación y los puntos de la base de datos. Si por otro lado tenemos todos nuestros puntos geohashados podemos hacer una consulta más siempre, algo así como: Tráeme todos los puntos que estén en este geohash. ¿Quieres hace más grande el área de consulta? Entonces tráeme todos los puntos que empiecen con algunos dígitos en su geohash.

Otros dos beneficios de usar este sistema son, primero la curva de aprendizaje amigable, al leer esta coluna ya tienes los básicos para empezar a usarlo. Y por último el costo, dado que nuestro amigo Gustavo Niemeyer [@] creo este sistema y lo coloco en el dominio público es gratis.

¿Como pongo en práctica el geohashing?

Para hacer uso de este sistema primero necesitamos coordenadas, te invito a abrir una hoja en Excel y hacer las siguientes columnas, id, nombre, latitud, longitud y geohash.

Coloca el nombre de tres ubicaciones que gustes y busca sus coordenadas en Google Maps[3].

El siguiente paso es buscar el geohash de estas tres ubicaciones, para eso podemos poner en práctica nuestras habilidades de código mediante el uso de bibliotecas como “Geohash 1.0” para el lenguaje de programación Python[4].

Pero en este caso haremos uso de unas páginas de internet muy utiles, la primera: https://geohash.tools/ donde podemos colocar nuestro primer set de coordenadas.

Esta herramienta nos da como resultado el geohash a 6 niveles de nuestras coordenadas. Un poco amplio el espacio, intentemos ahora con otra herramienta, la página: https://www.movable-type.co.uk/scripts/geohash.html y coloquemos las coordenadas de nuestra segunda ubicación, en este caso solicitemos el nivel a 7 caracteres.

Y por último repitamos el ejercicio en la misma página solicitando la tercera ubicación a un nivel de 8 caracteres.

Al concluir los tres ejercicios, tu tabla debe de estar completa.

Nota como la longitud de tu geohash fue subiendo de caracteres, pero al mismo tiempo el espacio representado por cada código fue disminuyendo.

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué otras aplicaciones has escuchado con Geohashes? Únete a la conversación en @DatlasMX y aprende más de geohashes en Datlas Academy.

Equipo Datlas

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Referencias bibiliograficas:

[1] https://es.wikipedia.org/wiki/Georreferenciaci%C3%B3n

[2] https://web.archive.org/web/20080305223755/http://blog.labix.org/#post-85

[3] https://www.google.com/maps

[4] https://pypi.org/project/Geohash/

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

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

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

LandViewer – Herramienta de Análisis Satelital

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

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

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Caso de Uso – Sierra de Santiago Nuevo León, México

¿Qué sabemos de este incendio?

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

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

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

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¿Qué nos permite identificar LandViewer a partir del incendio?

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

Captura Satelital al 30 de marzo de 2022

Hallazgos LandViewer

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

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

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

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

Conclusión

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

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

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

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

Equipo Datlas

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

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

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

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

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

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

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

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

Paso 1: Ubicar a las familias potenciales

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

Paso 2: Revisar el Nivel Socioeconómico

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

Paso 3: Observar la Categoría Social

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

Paso 4: Activamos la capa de Códigos Postales

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

Paso 5: Sacamos conclusiones

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

Top 5 CP para ubicar una juguetería:

  • 67257
  • 64103
  • 66612
  • 66647
  • 64984

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

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

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿Qué es y para qué sirve el análisis topológico de datos? – Columna de Investigación Datlas

La generación de información es algo que ha sobrepasado límites que hace no mucho tiempo eran impensables. Para 2020, la media de información almacenada mundial en internet ha sobrepasado los 35 zetabytes (1 zetabyte = 1 billón de terabytes), lo cual ha llevado tanto a la ciencia de datos como al Big Data a convertirse en herramientas clave para conseguir el éxito de organizaciones y empresas. Sin embargo, en ocasiones, es simplemente demasiada información con la cual lidiar, por lo que el proceso de análisis y de obtención de recomendaciones basadas en datos, se vuelve más lento y contraintuitivo.

Ante esta problemática, es de esperarse que nuevas técnicas y metodologías comiencen a ver la luz conforme la tecnología avanza y el poder computacional al que somos capaces de acceder aumenta también. Entre estas nuevas técnicas, hay una que se está volviendo cada vez más relevante por sus excelentes capacidades para lidiar con grandes nubes de datos y poder extraer información de utilidad de ellas; el Análisis Topológico de Datos (o TDA por sus siglas en inglés).

Para entenderla, primero tenemos que entender qué es la topología. La topología es una rama de las matemáticas relativamente joven (nació apenas en el siglo 17), y su objetivo es el estudio de las propiedades invariantes de las figuras en el espacio… Bien, lo anterior podría no tener mucho sentido a menos que se esté un tanto familiarizado con el argot matemático, por lo que ahora, para ponerlo en términos simples, usaremos el siguiente ejemplo:

Imagina por un momento una bola típica de plastilina en tus manos, todos estamos de acuerdo en que la plastilina es un material maleable, ¿verdad? Uno puede usar esa bola para hacer distintas figuras, por ejemplo, con suficiente dedicación, podemos moldear un cubo, una pirámide u otros poliedros. En matemáticas, al acto de moldear esas figuritas de plastilina, le llamamos transformación. Bueno, con esto en mente, podemos decir que una bola de plastilina es topológicamente equivalente a un cubo de la misma plastilina, puesto que podemos formar uno a partir del otro. Sin embargo, tenemos una sola regla: No se puede romper la plastilina ni se le pueden hacer hoyos. Entonces, las preguntas que se haría un topólogo sobre la plastilina son: ¿Qué es lo que hace que podamos formar un cubo a partir de una esfera? ¿o viceversa? ¿Qué aspectos de la figura siguen igual a pesar de aplicarle una transformación?

Para un topólogo, un circulo es lo mismo que una elipse, una esfera es lo mismo que un cubo, y se aplica un razonamiento similar para otras figuras. Incluso, existe un chiste un tanto popular entre matemáticos, que dice que un topólogo no puede distinguir entre una taza de café y una dona.

Ahora bien, volviendo al punto principal. ¿Qué tienen que ver las figuras de plastilina con el análisis de datos?

Si nosotros tomamos una figura y colocamos dos puntos cualesquiera sobre ella, esos puntos van a estar a cierta distancia uno del otro, ¿cierto? Por ejemplo, la distancia del trabajo a casa es un ejemplo de colocar dos puntos sobre una esfera (la tierra). Pero, ¿Qué pasa con esa distancia si la figura original se deforma siguiendo la única regla de la topología? Pues evidentemente, dependiendo de la transformación, esa distancia puede hacerse mas grande o más pequeña. Por ejemplo, si La Tierra fuera de plastilina, y la convirtiéramos en otra figura, entonces la distancia entre la casa y el trabajo evidentemente cambiaría, ¿verdad?

Bueno, el ejemplo anterior fue solamente utilizando dos puntos, la casa, y el trabajo. Pero ahora imagina una base de datos gigantesca, con millones de puntos, como las que empresas como Facebook o Google generan todos los días. ¿Esos puntos sobre qué figura están? La respuesta es muy simple, están sobre el plano cartesiano en algo que los matemáticos llamamos Rn (R a la n potencia)  . Es decir, en el espacio. Como recordaremos de la secundaría, el plano cartesiano es algo así para 2 y 3 dimensiones.

Entonces, aplicando lo que hemos aprendido, si yo tomara el plano cartesiano y lo deformo, ¿Qué les sucede a los puntos que están sobre él? Evidentemente la distancia entre ellos cambia y puntos que estarían lejos entre sí, ahora puede que estén más cerca, u otras cosas muy interesantes pueden pasar.

Además, recordemos que muchos métodos de clasificación utilizan la “distancia” como forma de afirmar si existe una similitud fuerte o no entre varias observaciones. Por lo tanto, si deformamos el plano de forma correcta, es posible que podamos encontrar patrones en los datos que de otra forma estarían ocultos para nosotros y para nuestros algoritmos. Entonces, estas nubes enormes de datos pueden ser subdivididas en clústeres más pequeños y cada uno de estos, ser unido con sus vecinos en relación con la distancia que exista entre ellos, formando así, lo que en topología conocemos como complejos simpliciales.

El TDA definitivamente es mucho más complicado matemáticamente hablando, sin embargo, es una herramienta muy poderosa que está siendo desarrollada para facilitar el trabajo con grandes cantidades de datos.

¿Quieres aprender acerca de esta y otras técnicas innovadoras de análisis de datos?

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Referencias:

Carlsson, G.: Topology and Data., Bulletin of the American Mathematical Society no. 46 (2009) 255–308.

Eaton, C., Deroos, D., Deutsch, T., Lapis, G., Zikopoulos, P.: Understanding Big Data. Analytics for enterprise class Hadoop and Streaming Data, The McGraw Hill Companies, 2012

Kahle, M.: Random geometric complexes., Discrete and Computational Geometry 45 no. 3 (2011).

Las 5 de Datlas en tendencias camino al SuperBowl LVI – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Estamos a muy pocos días de vivir uno de los eventos más grandes del Futbol Americano para aquellos conocedores y apasionados a este deporte en dónde los Bengalies de Cincinnati se enfrentarán en la casa de los Rams de los Ángeles en el SoFi Stadium el próximo domingo.

En Datlas nos gusta monitorear datos en tiempo real y más si son temas que dan mucho de que hablar, pues esta columna esta dedicada a todas aquellas tendencias de los fieles seguidores de la NFL que han estado haciendo estas búsquedas camino al SuperBowl.

Acompáñanos en la siguiente columna para explicarte más acerca de esta metodología y las 5 tendencias más buscadas en la internet por parte del próximo partido de la NFL.

Para la realización de este ejercicio se utilizo la herramienta de Google Trends para analizar cada una de las tendencias que mostraremos durante el blog.

Tendencias Google (Google Trends, en inglés) es una aplicación de Google que permite monitorear las búsquedas de ciertos términos claves a través de los motores de búsqueda de Google y su red.

Qué es Google Trends y cómo podemos sacarle partido - ProximaHost

La herramienta permite ver el histórico de búsquedas, comparar contra otras palabras claves, segregar las búsquedas por geografía y más.

La medición de estas tendencias es con base a un indicador de 0 a 100 que se va contabilizando por día. El valor de 100 significa que, durante el horizonte temporal analizado, ese día se llego al nivel máximo de búsquedas relativo a otros momento durante ese período de análisis

1. «NFL»

Comenzamos con el termino «NFL» en los últimos 5 años, uno de los insights más relevantes que podemos observar es que el incremento en las búsquedas en relación a los demás años es notorio para la actual temporada de 2021-2022 como se muestra en la siguiente gráfica:

*Consulta «NFL« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Además de que podemos analizar que EEUU es unos de los países con mayor número de búsquedas para «NFL» le sigue Canadá, México, República Dominicana y después Irlanda como su TOP 5.

2. «Super Bowl»

*Consulta «Super Bowl» vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

«Super Bowl» es uno de los términos más buscados en estas fechas debido a la proximidad del evento de acuerdo a los datos de últimos 5 años, notamos que 2018 fue uno de los mejores años en búsquedas vía Google pues en ese entonces el Super Bowl LIII dónde las Águilas de Philadephia derrotaron a los Patriotas de Nueva Inglaterra.

NFL: Super Bowl 2018: Resumen y resultado de la victoria de los Eagles en  la final de la NFL | Marca.com
Super Bowl 2018

Dentro de la gráfica en esta terminología podemos notar que a diferencia de los años pasados se encuentran un número bajo de búsquedas debido a que el Super Bowl de este año se recorrió una semana por temas agregación de partidos.

*Consulta «Super Bowl« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Hablemos de los temas y consultas más relacionados al buscar «Super Bowl» por nuestro navegador de Google, dentro de este análisis podemos observar una búsqueda guiada a eventos pasados como 2018 y 2019 ¿Será que la gente le gusta estar informada de la historia antes de ver esta edicions?

*Consulta «Super Bowl« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

3. «Super Bowl Tickets»

Quien quiera ir al Super Bowl deberá estar ahorrando todo el año para poder pagar su entrada y es asi como las tendencias se comportan de una manera extraña (color amarillo) para empezar a realizar sus proyecciones de cuanto pagaran por un boleto para ver a los mejores equipos de la NFL antes del evento.

*Consulta «Super Bowl Tickets» vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

2018 ha sido uno de los mejores años en dónde a las personas les ha interesado asistir al Super Bowl en relación a los demás años, ¿pero que ocurrió en 2020? vemos de que manera la tendencia es muchísimo más baja en contraste a los otros años…esta pandemia !si que pego duro!

Mientras observamos 2021 es uno de los años prometedores pues la tendencia va a la alza ¿crees que las personas hayan ahorrado lo suficiente resguardadas del COVID?

A continuación te mostramos los precios promedios de las zonas para asistir al Super Bowl LVI:

Puede ser una imagen de texto que dice "SEAT Super Bowl LVI: Cincinnati Bengals GEEK Sun Feb 13 at 3:30pm Quantity $5,474 Low prices $6,703 Best seats Inclu $6,162 $5,979 F447 $10,182 $9,345 $5,874 $14,960 $6,942 $9,719 $15,487 6,632 $8,415 $22,902 $10,413 $7,241 $12,809 RAMS 6,229 $10,182 $5,785 $9,326 $6,374 $13,115 403 $9,812 $6,959 $23, $23,141 212 $16,267 $5,193 334 $9,111 $7,868 VIP219 $15,4 From $6,556 $8,1 Section 422 listing $5,724 4110 $6,259 $5,682 View list"
Precios en USD en diferentes zonas del SoFi Stadium para el Super Bowl LVI, Fuente: Seat Geek
Puede ser una imagen de texto que dice "ACADEMY DATLAS SIMPOSIUM datlasacademy.com POWERED 24 de Febrero Miércoles 23 de Febrero Conferencias Horario del evento 2:30a7p.m DANIEL MONTOYA INNOVATION JUAN ANTONIO GONZÁLEZ HEAD OF DATA AND ANALYTICS RAGASA PANEL MAURICIO MAGDALENO DIRECTOR CLÚSTER DE TURISMO LEON LUCÍA GARZA P OSVALDO SILVA COORDINADOR DE NUEVOS PROYECTOS|U- CALLI Jueves 24 de Febrero Talleres Horario del evento 9:30 a.m. FERNANDA TREJO DENSIDAD CANAL MASIVO CÉSAR MONTEMAYOR CO-FOUNDER CBDO SORA ISAAC CARRADA PRODUCT MARKETING MANAGER PADESALADRS DESARRO MICROSOFT EVANGELISTA ECNOLOGICO CONFERENCISTAA CIBERSEGURIDAD CLOUD Adquiere tu boleto en: www.bit.ly/SimposiumDatlasAcademy umDatlasAcademy Asistencia Virtual* DATLAS® www.datlas.mx CIIA Actividad Formación Integral H IISE"

4. «Espectáculo de medio tiempo del Super Bowl»

*Consulta «Espectáculo de medio tiempo del Super Bowl» vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Muchas personas desean disfrutar del gran espectáculo del partido…otras prefieren sólo disfrutar del espectáculo del medio tiempo pues !Vaya artistas! y es que retrocedamos un poco al pasado a 2019 dónde se presentaron Maroon Five, Travis Scott y Big Boi aquel 3 de febrero en el Mercedes-Benz Stadium dándo uno de los mejores experiencias a espectadores del Super Bowl.

Vaya congruencia con los datos que traemos pues es muy notoria la tendencia en 2019 en contraste a los años pasados y siguientes, 2022 ¿Qué esta sucediendo? ¿Será que Dr. Dre, Eminem, Snoop Dogg, Mary J. Blige y Kendrick Lamar irán a la alza o se quedarán por debajo de Maroon Five?

Watch Super Bowl 2019 halftime show: Maroon 5, Big Boi and Travis Scott  take the stage - ABC7 San Francisco
Show de medio de tiempo del Super Bowl, 2019

5. «Super Bowl vs Copa Mundial de Clubes de la FIFA vs Bad Bunny»

Si de temas de actualidad vamos a hablar aparte del Super Bowl ¿Qué tal el Mundial de Clubes? o el lanzamiento del Tour de Bad Bunny en estas últimas fechas !Que locura!

*Consulta «Super Bowl vs Copa Mundial de Clubes de la FIFA vs Bad Bunny« vía Google Trends realizada el 10 de febrero de 2022

Echémosle un vistazo a estas tendencias que han estado estos últimos 30 días en las noticias, y es que el Super Bowl sigue siendo de los eventos más buscados, seguido de un comportamiento a partir de 24 de enero con el lanzamiento del Tour 2022 de Bad Bunny y la locura de su venta de boletos en línea.

De esta manera también vemos un comportamiento relativo con el inicio de los partidos del mundial de clubes estas últimas semanas a partir del 3 de febrero, pregúntenle a su amigo regio y rayado de corazón ¿Cómo le fue? he ahí sus búsquedas para ver como quedaron sus equipos favoritos.

Hasta aquí la columna de hoy, déjanos tus comentarios acerca de esta lectura y recuerda que estamos próximos a nuestro 1er Simposium Datlas no olvides inscribirte por medio de este link: www.bit.ly/SimposiumDatlasAcademy dónde podrás conseguir tu acceso completamente GRATUITO.

Equipo Datlas

– Keep it weird –