Data Intelligence – Blog Datlas

(Este análisis sólo tiene fines científicos, no son interpretaciones políticas)

7 meses de gobierno de AMLO, la 4T , el gobierno de transformación o cómo le gusten llamar. Y el pasado primero de Julio se promovió un evento en el Zócalo capitalino de la CDMX en México para «celebrar» algunos avances del gobierno en su corta temporada.

Muy al estilo de Andrés Manuel Lopez Obrador, preparó un discurso con hechos, datos y planes que le dan a su sector votante y a los mexicanos un ocaso de esperanza. Sin tomar algún tinte político, desde Datlas, donde nos dedicamos a la analítica, quisimos hacer un ejercicio de Procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) para analizar en dos sentidos este discurso. Primero conocer la carga «emocional» aplicando un «análisis de sentimiento» a las frases. Y en el segundo sentido con un simple conteo de frecuencia de palabras.

En este blog explicamos cómo funciona a detalle estos análisis: Análisis de discurso presidencial de AMLO

Análisis de sentimiento

Contamos alrededor de 108 enunciados que promediaban 22 palabras cada uno. Cada frase fue procesada por un algoritmo que nos interpreta si el sentimiento o la intención del enunciado fue negativo, neutral o positivo

Para una mejor comprensión, hacemos un conteo general donde obtenemos lo siguiente

En contraste con el análisis del primer discurso que AMLO dió como presidente. En aquella ocasión el 15% de los enunciados encausaba mensajes positivos. En esta ocasión hablamos de un 12%.

Frecuencia de palabras

Respecto al conteo de palabras. En una lógica parecida se hace una limpieza de preposiciones, números, puntuaciones y acentos en el discurso. Para posteriormente hacer una tabla de conteos. Por ejemplo aqui les mostramos las primeras 10

Para una mayor apreciación usamos un gráfico de nube para comunicar los hallazgos.

Las interpretaciones las dejamos abiertas, pero a ojo de analista encontraremos en tamaño más grande las palabras que más veces se repitieron. Por ejemplo en el análisis del discurso presidencial encontramos: Todos, México, Corrupción, amigos, país y gobierno. En este caso: Pueblo, país, publica, social, entre otros. Sin duda alguna se ve más como un discurso de rendición de cuentas más que un discurso de arranque como lo fue el caso anterior.

¿Te interesa conocer más sobre análisis de datos? Visita nuestro sitio www.datlas.mx en donde desarrollamos plataformas para reducir incertidumbre para tus decisiones de negocio.

Atentamente.-

Equipo Datlas

Fuentes de discurso:

https://www.gob.mx/presidencia/articulos/discurso-de-andres-manuel-lopez-obrador-presidente-de-los-estados-unidos-mexicanos?idiom=es

En los últimos años fuera del ambiente corporativo se ha hablado de innovar de manera ágil y de cómo hay que adaptarse a las modernidades tecnológicas por miedo a no quedarse atrás. Dentro de estas tendencias, entre las más asociadas a una buena toma de decisiones, se ha hablado de Analytics, Big Data e Inteligencia Artificial.

Y no es que las empresas nunca hayan visto con utilidad un buen análisis de sus negocios o una investigación de mercados. Antiguamente, hace 30 o 50 años, los numéricos se concentraban en los equipos de finanzas y contabilidad. Y con la información a su alcance, recordemos que no había Google ni internet, calculaban oportunidades de mercado y tomaban decisiones de negocio.

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Ahora con el internet y la información al alcance de cualquier corporativo este ejercicio se ha hecho mucho más fácil y replicable. Lo que demanda un nuevo tipo de organización para responder a las necesidades de información de una empresa. No podemos manejar la misma estructura de hace 40 años. En un entorno tan cambiante hay que adaptarse lo más rápido posible ¿Cómo lograrlo? La respuesta es reinventando parte de la organización, con nuevos perfiles y equipos.

Estos son los 5 perfiles para echar a andar una estrategia de datos en tu compañía:

1) Jefe Analista de negocio: Es responsable de atender a las áreas de negocio en sus necesidades de información y de la creación de nuevos proyectos de aprovechamiento de datos en la compañía. Es versátil en sus capacidades de análisis y comunicación hacia la empresa. También tiene una parte didáctica para entrenar y capacitar equipos sobre cómo aprovechar de mejor manera las bases de datos del negocio.

2) Arquitecto de datos: Es un experto conocedor de las estructuras de bases de datos del negocio y de cómo es la mejor manera de que se relacionen y se consulten. Es el principal contacto cuando de contratar capacidades externas se trata.

3) Ingeniero de datos: Encargado de dimensionar y anticiparse a las necesidades de almacenamiento y seguridad para los datos de la compañía. Prepara e integra los datos relevantes para que estén listos para ser consultados. Está en contacto constante con ciberseguridad de la compañía y con los equipos financieros encargados de presupuestar la capacidad a futuro de almacenamiento para las iniciativas de información de los siguientes años.

4) Director / Gerente de analítica: Es un conocedor de las necesidades del negocio, tiene exhibición a foros especializados donde se hablan de problemas y oportunidades del modelo de negocio actual y es el principal punto de contacto con otras gerencias y áreas para proponer mejoras. Gestiona a su vez con áreas de legal y monitorea los procesos ágiles de desarrollo en sus equipos. Finalmente cesiona la gobernanza y acceso a la información.

5) Chief Data Officer: justo debajo del CEO y al nivel de las otras direcciones. Un error común es comenzar a verlo dentro de las estructuras de Marketing o de Tecnología. Lo que sesga su accionar y evita que esté en los foros de mayor relevancia para la empresa. Guía a nivel estratégico y mediático las intenciones futuras de aplicar inteligencia artificial y big data a los modelos actuales de la compañía.

Para una correcta ejecución de la estrategia de datos, además de contar con estos perfiles, hay que habilitar una estructura organizacional en donde convivan los procesos de innovación y transformación digital a nivel interno en la compañía. Un ejemplo que propone Harvard (HBR) es el siguiente: