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GOOGLE IO 2021: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y PRIVACIDAD DE DATOS – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

“Más de 100 mejoras sólo en el servicio de GOOGLE MAPS con inteligencia artificial avanzada” Esta fue la primera reflexión que tuve la oportunidad de apreciar cuando sintonizábamos esta semana el GOOGLE IO 2021. Este es un evento donde la compañía global de internet GOOGLE anuncia nuevos lanzamientos y mejoras a sus servicios.

En esta columna te compartiremos nuestra opinión y reflexión sobre este evento.

Entre lo más sorprendente se encuentran los próximos 8 avances:

  1. Inteligencia artificial procesa caminos con atributos en “Google Maps”. Ahora podemos solicitar una ruta con “buenas vistas” o seguramente en dónde haya “más gasolineras” o más “tiendas”. Google Maps se sigue renovando y continuará aumentando las capacidades de la plataforma

2) La prevención con machine learning no sólo es para el “mantenimiento preventivo” de las máquinas. Google hace la apuesta de conversaciones contextuales con su sistema de “GOOGLE ASSISTANT” para poder hasta consultarle de cómo podemos prepararnos para un reto físico como subir una montaña

3) Y los avances no sólo son a nivel de entendimiento de texto. Se amplían a detección de imágenes. Mostraron un ejemplo de como podemos tomar fotografías de unas botas y consultar al sistema si cumplen con lo necesario para subir a un cerro. Eso podrá ser llevado después a sistemas de comercio en línea o hasta de ayuda humanitaria

4) En cuanto a los avances de computación cuántica, en una divertida cápsula, Google abrió su laboratorio a la vista del mundo. En un equipo cuántico en particular, explica que su laboratorio tiene algunas de las zonas con más baja temperatura del mundo. Hasta el momento no se atiende un proyecto específico, pero seguramente en futuros GOOGLE IO escucharemos más de qué uso le están dando a estos equipos

5) Realidad aumentada con el apoyo de atletas olímpicos. Así como hace unos años la empresa NIANTIC sorprendió al mundo en alianza con GOOGLE con juegos como “POKEMON GO” ahora GOOGLE expande la usabilidad de la Realidad Aumentada (AR) a otros aspectos. Entre ellos los deportes en donde será posible seleccionar a algunos de tus atletas favoritos para ver una presentación a través de la pantalla con fondos dinámicos

6) El nuevo “dashboard” de privacidad en ANDROID y sistemas operativos móviles de Google ayudará a identificar de manera ágil qué datos se están compartiendo en cada una de las aplicaciones

7) Dermatólogo bajo demanda como asistente virtual de los smartphones con sistemas operativos Android. Se podrán detectar más de 300 enfermedades y dimensionar la gravedad de la misma para entonces acudir con un profesional

8) Ampliando sus capacidades y aplicaciones de inteligencia artificial avanzada también se presentó un caso de diagnóstico de “cancer de mama” que aumente la velocidad, asertividad y reduzca los costos de este tipo de pruebas

Hasta aqui la columna de hoy

¿Qué opinas de estos lanzamientos? ¿Estamos en el futuro o vamos hacía allá? ¿Google será la empresa que esté haciendo las apuestas más importantes o qué otras compiten por el puesto? Compártenos tus opiniones en nuestras redes @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird-

arquitectura de proyectos de datos (Data warehouses, vs Data lake vs Data mart) – Datlas manuales

Cuando vemos una casa bonita, con buena arquitectura , jardinería bien cuidada e iluminación en su punto lo que menos nos preocupa es cómo está la casa en su plomería y en los cables que hacen que esa iluminación y jardín se vean de primera. Al final tenemos contacto con los interiores y la fachada de la casa ¿Por qué debería de importarme? Bueno si en lugar de una casa habláramos de una plataforma increíble de mapas o dashboard… seguramente tendríamos que entender cómo funciona para poder construir uno para nosotros igual de funcional.

En esta columna hablaremos de la arquitectura para proyectos de datos y cómo funciona la plomería que hace viajar los datos desde su fuente hasta los puntos de consumo por los usuarios.

¿El contexto para el “aprovechamiento de los datos” ?

Desde hace un par de años decidimos comenzar nuestros diálogos sobre data science en foros nacionales con un gráfico así. Nuestra urgencia era comunicar por qué les debería de importar aprovechar todos esos datos que las organizaciones generan.

Ahora, no es tan necesario hablar de esto, la transformación digital a vuelto a los datos los protagonistas del cambio. No hay organización respetable que quiera “dejar valor en la mesa” y no esté ocupando un porcentaje de su tiempo en capitalizar el valor de los datos.

Mencionamos esto como contexto de la columna, el aprovechamiento de los datos muchas veces es dialogado de la parte cultural… pero ¿Cómo perderle el miedo a tratar de entenderlo desde la perspectiva técnica? Esperemos esta columna te apoyo a eso

¿Cómo funciona la plomería detrás de un proyecto de aprovechamiento de datos?

Un proyecto de aprovechamiento de datos para medianas y grandes cantidades de datos se puede ilustrar de la siguiente manera.

  • Existen datos de negocio de distintas fuentes. Puede ser puntos de venta transaccionales, ventas, información adquirida vía terceros (por ejemplo de clima de IBM o negocios de Google Places), de redes sociales, entre otras
  • Estos datos tendrán entrada a nuestros sistemas de información mediante una copia que se dirige a un repositorio de datos denominado “Data Lake” o “Lagos de datos”. En este punto la información es de todo tipo y con estructuras diferenciadas
  • A partir de ahi es importante limpiar, estructurar e integrar las bases de datos de una manera en que puedan ser “consumibles” para nuestros proyectos de datos. Por ejemplo, si tenemos datos de clima y de negocio, podríamos generar una base de datos a nivel código postal o suburbio y cruzar estos 2 datos enlazados a una misma zona de la ciudad. Este proceso puede suceder via un ETL (Extract – Transform – Load ; Extraer – Transformar – Cargar) que son pasos programados para que los datos puedan ser casi listos para ser usados
  • Los datos procesados por el ETL serán ahora información. Esta información podrá ser almacenada en un repositorio llamado “Data Warehouse”. A diferencia del “Lago de datos”, en este “Warehouse” la información compartirá estructura y habrá una mayor homologación entre los sistemas numéricos en los que se registran las variables
  • Estos registros pueden pasar por pasos de “agregación” en donde se hacen sumatorias. Por ejemplo, en el “Warehouse” podríamos tener los registros de toda una semana de una tienda. Pero en la agregación, tendríamos la sumatoria de transacciones por día para poder realizar graficas de resultados diarios
  • Esa agregación la podemos llevar directo a plataformas como dashboards o si queremos manejar cierta discrecionalidad en la información podemos manejar “Data Marts”. Por ejemplo, si queremos que el área de Logística sólo vea información operativa y no financiera podremos generar un Data Mart para aislar los datos y habilitar la construcción de tableros sólo con los datos que les corresponde visualizar

Te podrá interesar nuestras otras columnas: Qué es un ingeniero de datos en el diseño de perfiles de equipos de datos o cómo construir iniciativas de datos

¿Cómo varía por tecnología?

Estas rutas pueden variar por cada tecnología. Pero es válido decir que la mayoría de estas etapas se podrían cumplir en cada tecnología.

A continuación te compartirnos una imagen muy interesante que encontramos sobre los “pipelines” y contrastes entre:

  • AWS (amazon web services). De Lambda y S3 hasta Quicksight
  • Microsoft. De AZURE a PowerBI
  • Google. De big query a Data studio
Elaborado por @scgupta

Cuéntanos en @DatlasMX ¿Qué arquitectura preferirías o prefieres para tus proyectos de aprovechamiento de datos?

Hasta aqui la columna de hoy, gracias por leerla y te recomendamos suscribirte a nuestro podcast para seguir aprendiendo de datos y analítica. Conoce más en https://linktr.ee/datlas

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Otras fuentes

LAS TENDENCIAS POST-COVID DE LAS EMPRESAS DIGITALES EN EL SECTOR TURÍSTICO – INVESTIGACIÓN DATLAS

Nos encontramos en un momento de nuestras vidas acorde a la situación actual de la pandemia en dónde nos ponemos a pensar acerca de cuáles son las tendencias que más consideran las empresas que ofrecen diferentes servicios de turismo en México. ¿Cómo es posible?, déjanos decirte que en el mundo digital y las diferentes variables de datos todo es posible.

A continuación, en el siguiente blog daremos a conocer diferentes tipos de tendencias a lo largo de la pandemia que han hecho las grandes empresas para adaptarse al sistema y ofrecer diferentes ofertas para el sector turístico.

Antecedentes en México y el mundo

Hemos estado dejado muchos viajes por posponer en familia, amigos, parejas, negocios y experiencias que no se pueden vivir al 100% presencialmente por la situación y la salud de quién nos rodea. Por otra parte, muchas empresas vinculadas a este sector como agencias de viajes, aerolíneas, hoteles, restaurantes, convenciones y entre otras pasaron uno de los meses más difíciles el año pasado en México (2020), según datos del Sistema Nacional de Información Estadística del Sector Turismo de México tan sólo se llegó al 26% de su ocupación total a comparación del año anterior(2019) con una diferencia de 34 puntos.

A continuación se muestra la ocupación hotelera en México a lo largo de los años, extraída de la página oficial del Sistema Nacional de Información Estadística del Sector Turismo de México.

Presentamos de igual manera información acerca de lo que pasa en el mundo en el año de 2018, México se posicionó en el lugar 16 por ingreso de divisas por turismo con 22.5 millones de dólares, mientras que por llegada de turistas se encuentra en el lugar 7 con la llegada de 41.4 millones de turistas.

Información tomada del Barómetro de la OMT por UNTWO, artículo de la página oficial del Sistema Nacional de Información Estadística del Sector Turismo de México.

Impacto de canales digitales a comparación de los tradicionales

Es de importancia el impacto que conllevan los canales digitales al consumidor pues se encuentran a un solo clic de reservar y pagar su viaje, actualmente dejan mucho que hablar los destinos turísticos en esta adaptación digital, te presentamos algunas ventajas y desventajas en el canal de distribución tradicional como en el actual.

Elaborado por investigación de DatlasMX

Cada día que pasa es un día más en beneficio para las grandes empresas digitales pues aprovechan esta tendencia que hace más visible su campo de persuasión hacia el consumidor haciéndolo desde su propia aplicación o página web.

Mientras que las pequeñas empresas y destinos no logran hacer este salto al momento de adaptarse al proceso digital para eficientizar diferentes áreas de operación, pago, atención o mercadotecnia.

Estrategias de las grandes empresas

Es evidente la adaptación que han tenido las grandes empresas en el sector turístico aprovechando al consumidor de una manera más estratégica y preponderante con el impacto que se tiene previsto.

¿Pero qué han hecho cada una de ellas?

Airbnb se ha involucrado en la selección del cliente filtrándolos como: ahorradores, hogareños, consumidores colaborativos, buscadores pragmáticos de lo novedoso y buscadores interactivos de lo novedoso. (Fuente: https://www.wearemarketing.com/es/blog/nuevas-apps-para-la-industria-del-turismo-el-caso-de-tripadvisor.html)

Trip Advisor: ha creado una comunicación de experiencia directa con el viajero y usuario para crear una “carpeta de viajes” en dónde almacene sus próximos destinos por medio de la aplicación o página web con accesibilidad inmediata.(Fuente: https://revistaempresarial.com/turismo/airbnb-y-su-impacto-en-el-turismo/)

Amazon ha lanzado al mercado un portal llamada “Destinations” en dónde presenta diferentes ofertas para reservar a hoteles u obtener información para restaurantes, excursiones y demás atractivos turísticos.(Fuente: https://www.channelbiz.es/2015/04/23/amazon-entra-en-el-negocio-del-turismo-con-su-portal-destinations/)

Google como sabemos es un gran potenciador de búsqueda para el turismo y referencias que queremos escuchar al momento de pensar en viajes, además ha planteado cinco etapas del ciclo de un viaje con el usuario:

1.Dreaming-Soñar

2.Researching-Buscar

3.Booking

4.Experiencing-Experimentar

5.Sharing-Compartir

(Fuente: https://www.puromarketing.com/38/15230/papel-google-turismo.html)

Estas empresas además de aprovechar su ¡boom! digital invierten en la cultura de la innovación y de la toma de decisiones a partir del análisis de datos dentro de sus plataformas creando modelos de negocios para otorgarle más y buenas opciones al cliente.

¿Por qué un Dashboard podría ayudar a la industrial del Turismo?

Un dashboard es un tablero de datos en dónde se exponen diferentes tipos de variables enlazados con filtros que se exponen mediante gráficos y ayudan a la toma de decisiones dentro de una empresa u organización para tener mayor efectividad.

Entrando en materia del sector turismo, por medio de un dashboard y las diferentes bases de datos de recopilación mediante una investigación por el Equipo Datlas, nos hemos percatado que las principales variables para el desarrollo de un dashboard para turismo son las siguientes:

  1. Ocupación Hotelera
  2. Hospitalidad (Restaurantes, Hoteles, bares,etc.)
  3. Llegada de Turistas
  4. Destinos de viajes
  5. Transportes (Uber, Taxis, Servicios Privados,etc.)
  6. Atractivos Turísticos más visitados

Al momento de reunir esta información en un dashboard como es en el ejemplo que tenemos a continuación, observaremos la capacidad y el alcance de las oportunidades que tenemos para mejorar e idear más estrategias para el sector, siendo así un pilar importante de análisis para la industria del turismo en una ubicación.

En el dashboard que se muestra a continuación se puede observar un análisis a nivel internacional de las diferentes variables como destinos de los viajes, actividades más realizadas en casa países, meses con mayor número de viajes, alojamientos, días mayor afluencia, entre otros datos que hacen visible la toma de decisiones.

¿Te gustaría saber más acerca de la industria del turismo con la analítica?

Escucha nuestro Podcast “Café de Datos” con nuestro invitado especial Mauricio Magdaleno Director del Cluster de Turismo de Nuevo León charlando acerca ¿Porqué es prioritario introducir analytics al turismo?, complementando el análisis de datos con el sector turismo.

Ahora que ya sabemos algunas de las tendencias que se toman en cuenta para las grandes empresas y de que manera aprovechan la información para la toma de decisiones, planea tu próximo viaje y cuéntanos si usas algún canal digital para hacerlo posible.

Hasta aqui la columna de hoy, cuéntanos y comparte en nuestras redes @DatlasMX cuáles crees que son otras tendencias que vienen para el #turismo este 2021.

Equipo Datlas

Análisis de datos desde Google Analytics

Nuestra filosofía desde el día zero ha sido que con los datos y la tecnología adecuada las personas podrán resolver problemas cada vez más complejos. En más de una ocasión nos hemos enfrentado a un público que desconoce términos como análisis de datos o big data. Uno de los ejemplos más claros e intuitivos que solemos comentar en estos foros es precisamente el de Google Analytics, esta herramienta de Google que nos permite conocer las principales métricas de nuestro sitio web, desde el número de visitantes que recibimos hasta las páginas que más consultan los visitantes cuando acceden al mismo. Este aplicativo nos permite adentrarnos en el mundo del análisis de datos desde un panel de control simple de comprender para cualquier profesional. En esta columna vamos a repasar algunos de los conceptos que nosotros mismos y algunos de nuestros clientes hemos tenido que estudiar cuando nos adentramos al mundo de Google Analytics, así como un par de preguntas interesantes a plantear cuando estas analizando los datos.

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Top 5 de conceptos básicos

Sin duda habrá un montón más, pero por lo menos para nosotros, de inicio, estos han sido los conceptos menos intuitivos y que más trabajo nos costo entender. Al mismo tiempo son conceptos que nos dan insights claves a la hora de los análisis y la derivación de accionables.

  1. Adquisición: las métricas de adquisición muestran de dónde proviene su tráfico, ya sea búsquedas de Google, enlaces a redes sociales u otros sitios web.
  2. Porcentaje de rebote: un rebote es una visita al sitio web de una sola página, por lo que la tasa de rebote de su sitio es el porcentaje de visitas a una sola página que tiene su sitio. En general, lo ideal es que este número sea lo más bajo posible.
  3. Objetivos de conversión: es la finalización de una actividad en su sitio que es importante para el éxito de su empresa, como un registro completo para el newsletter. OJO: esto debemos configurarlo desde inicio antes de que Google rastree cualquier proceso de conversión.
  4. Sesiones: una sesión es un único período de visualización activo continuo por un visitante. Si un usuario visita un sitio varias veces en un día, cada visita única cuenta como una sesión.
  5. Vistas de página únicas: la cantidad de páginas nuevas por sesión de visualización que los usuarios han visitado.

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Ahora bien, hasta aquí por lo menos sabemos de que se tratan el montón de datos que podemos ver en el panel de Google Analytics, pero lo realmente importante de los datos es la inteligencia que guardan detrás y lo que podemos accionar con ellos una vez que hayamos analizado a fondo sus “historias”. Para esto existen también algunos consejos y lineamientos que hemos aprendido en los últimos años y queremos compartir con ustedes.

En primer lugar y lo más importante es plantear las preguntas a resolver antes de entrar en analytics. Pero ¿cómo? ¿antes de entrar? ¿no estábamos ya dentro? Sin duda es algo contra intuitivo, pero importantísimo. El paso previo para poder entrarle a cualquier análisis es plantear las preguntas a resolver, es decir, tener claro lo que se va a investigar, por ejemplo: ¿por qué no estoy teniendo suficientes suscriptores a pesar de estar dirigiendo mucho tráfico a mi página? ¿dónde pudiera estar el cuello de botella?

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Una vez teniendo clara la pregunta podemos entrar a explorar los indicadores claves que nos ayuden a responder o validar las hipotesis. Por ejemplo, mencionamos el concepto de porcentaje de rebote o incluso los mismos objetivos de conversión que son métricas o indicadores por los que podemos empezar para descifrar esta incógnita. En este punto es importante mencionar el segundo de los consejos: personalizar alertas. Existe una opción dentro de Google Analytics que te permite establecer alertas dadas ciertas condiciones en los indicadores. Configurando alertas podrás establecer procesos o protocolos específicos. Uno de nuestros clientes, por ejemplo, tiene establecido que si el trafico de la pagina baja cierto nivel le llega una alerta al equipo de marketing que inmediatamente acciona una campaña de Adwords para contrarrestar el efecto.

El tercer consejo es analizar la velocidad del sitio. Hoy en día las nuevas generaciones estamos cada vez más acostumbrados a la inmediatez y no hay nada más dañino para un negocio en términos de posicionamiento que un sitio web que se tarde años (más de 3 segundos para millenials y posteriores) en cargar. En la sección de comportamiento (behavior) podrás encontrar los page timings y algunas sugerencias al respecto.

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El penúltimo tip que queremos compartirles tiene que ver con conocer a sus clientes. Dentro de Google Analytics se pueden visualizar las categorías de afinidad de los usuarios que visitan tu sitio web. Esto no solo sirve para temas del sitio web como ajustes de narrativa o visuales sino también para entender el perfil de los clientes y poder accionar otro tipo de estrategias de manera holística en el negocio como por ejemplo despliegues promocionales, activaciones, ajustes a presentaciones de ventas, actividades de prospectación y más.

Finalmente, una de las cosas más graciosas que hemos aprendido en este mundo de Google Analytics: hay que excluir el tráfico interno. Es bastante interesante ver como de pronto el mismo equipo es el responsable de una parte importante del tráfico en el sitio web, incluso muchas veces metiendo sesgo o ruido a los números y por ende, a los análisis. Este último consejo es muy importante, se pueden excluir direcciones IP especificas para que Google Analytics omita contabilizar sus efectos en los indicadores.

De esta forma llegamos al final de esta columna, si quieres aprender más acerca de Google Analytics contáctanos y podemos apoyarte. Si ya haz tenido experiencia en este mundo y tienes algunos conceptos que compartir con la comunidad o incluso consejos como los antes mencionados por favor compártelos en nuestras redes sociales

@DatlasMX

Dashboards de negocios, guía para principiantes – MANUALES DATLAS

Un avión donde viajan 300 personas que puede ser conducido por 2 personas, una megaciudad de más de 5 millones de habitantes conducida desde un “war-room” (C4 ó C5) con 20 personas, o la gestión de un mundial de fútbol en más de 20 ciudades a la vez controlado por un equipo de 40 profesionales ¿Qué herramienta tienen en común?  Todos en algún momento usaron dashboards.

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En los negocios ocurre igual. Un tablero de control o dashboard es un lugar donde se pueden monitorear los aspectos más importantes del quehacer de una organización. Sinedo así,en el campo de “inteligencia de negocios” o “business intelligence”, este tipo de herramientas le ayuda a los tomadores de decisiones y operativos a reaccionar de forma efectiva a cambios en el negocio.

1) ¿Qué es un dashboards de negocios?

Es un gráfica que refleja el estatus operativo de datos recolectados en tiempo real (o casi tiempo real) visualizados en una plataforma. Un ejemplo de lo que podría ver un empresa que se dedica a envíos de comida a domicilio en un dashboard.

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Así como los pilotos en un avión monitorean la altura, velocidad, ruta y otros aspectos del vuelo. En un negocio podríamos vigilar las órdenes , las ventas, tiempos de entregan las entregas exitosas, los artículos más vendidos, entre otros.

Te puede interesar nuestra columna titulada: Ranking de Dashboards de COVID-19.

2) Características de un dashboard

Para ser considerado un buen panel de control tendría que integrar:

  • Un sistema valioso de indicadores
  • Visualización e interacción intuitiva
  • Buena calidad de datos como insumo y amplitud en cortes temporales
  • Un sistema completo de arquitectura que permita actualización automática

Recomendamos que leas nuestro ejemplo en: Analítica en Dashboards para Turismo.

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3) ¿Cuáles son los tipos de dashboards?

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  • Dashboard estratégico: Resume y sintetiza los indicadores más importantes de la compañía para tomar decisiones de manera rápida basadas en datos
  • Dashboards analíticos: Puede ser estratégico y operativo, destinado a que los equipos de mandos altos y medios puedan tomar decisiones de manera más ágil
  • Dashboards operativos: Enfatiza el reporteo de información constante y continua
4) ¿Qué acciones debería habilitar un dashboard?
A) Seguimiento a KPIs
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Una vez que se realizó el trabajo de planificación estratégica donde se delimitaron los KPIs que los equipos de trabajo deberán de cuidar para que los proyectos tengan buena salud es importante poder visualizarlo en el dashboard. Por lo mismo es útil generar un “semáforo” donde rojo sea señal de gran oportunidad para mejorar y verde sea buena salud.

B) Alertar de comportamientos fuera de rango o prevenciones
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Las mejores implementaciones de inteligencia de negocios generan tableros que están listos para alertar sobre comportamientos críticos o situaciones que necesitan inmediata atención. Idealmente estas notificaciones tienen que ser desarrolladas por las personas con más experiencia en la organización y con base a atender las oportunidades que de no atenderse podrían representar un costo no reemplazable a la compañía.

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C) Monitoreo en tiempo real
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En una etapa más avanzada habrá que procurar que el monitoreo de los datos sea en tiempo real. Esto requiere necesidades más sofisticadas de infraestructura y que se cuenten con iniciativas de ciberseguridad para asegurar que no haya fugas de información. Esto permitiría una toma de decisiones más oportunas sobre datos que sean reales.

Cierre

Los dashboards permiten ser más eficientes y eficaces en la toma de decisiones operativas y en el cumplimiento de la estrategia de una organización. Hay que trabajar de la mano con el área o la función de planeación en nuestra compañía para generar buena calidad de KPIs, alertas y sobre todo garantizar que los datos más dinámicos sean actualizados en tiempo real.

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Si te interesa seguir conociendo más de este tema (KPIs y herramientas de medición te invitamos a nuestra próxima charla. Puedes registrarte aquí GRATIS: https://bit.ly/dfuturos4 

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También solicitar en nuestro marketplace una llamada para platicar sobre este tema y evaluar cómo con alguno de nuestros casos aplicados podemos ayudar a tu organización.

Fuentes:

Ranking de Dashboards y Reportes por COVID-19 -INVESTIGACIÓN DATLAS

http://www.datlas.mx¿Cómo va avanzando tu análisis de datos en tu cuarentena? ¿Qué tal la numeralia? ¿Nuevos Datos? ¿Algunos nuevos descubrimientos? En esta ocasión nos toca compartir un poco a nosotros de las excelentes respuestas de la comunidad “datera”. En esta columna enlistaremos 9 dashboards/reportes usados para difundir información alrededor del COVID-19

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Algunos requisitos para que pueda calificar un  dashboards COVID-19 en el ranking es que 1) Tienen que ser actualizados al menos una vez al día, 2) Las visualizaciones integran datos de cantidad de personas infectadas y fallecidas y 3) Pueden representar cualquier cobertura geográfica. Los criterios para el ranking fueron: Atractivo de visualización, Claridad de la información e información fidedigna. Algunos “plus” es que tengan mapas y que que haya un poco de análisis dentro del tablero.

9) Facebook – Harvard

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Este mapa es parte del programa “Data for Good”. Se basa en información desarrollada por la Red de datos de movilidad COVID-19, coordinada por “Direct Relief” e investigadores de Harvard T.H. Chan School of Public Health, utilizando datos agregados de movimiento de población del programa Data for Good de Facebook.

  • Pros: Mensaje claro, aprovechamiento de datos de movilidas
  • Cons: Sólo USA, complejo de llegar a conclusiones, resolución a nivel Estatal

Liga: https://www.covid19mobility.org/dashboards/facebook-data-for-good/

8) Google Mobility Changes

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Google liberó datos de movilidad para todo el mundo. Si quieres conocer el detalle de la iniciativa puedes revisar nuestro blog sobre el tema.

  • Pros: Información sintetizada con claridad, cobertura mundial donde Google opera, con el tiempo especificaron a nivel Estatal, al menos para México fue así
  • Cons: Son reportes no dashboards, actualización semanal no diaria, la información es en general de tráfico pero no podemos diferenciar entre tráfico a pie o en auto y no cruzan o analizan versus casos de Covid-19, una chamba que nos dejan a todos los analistas para hacerlo por separado

Liga: https://www.google.com/covid19/mobility/

7) Apple Movement

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Similar a Google, la empresa Apple liberó datos de movilidad generado por dispositivos que utilizan sistemas operativos IOS. La resolución dividió el tráfico entre coche, a pie y transporte público. También fueron los primeros que habilitaron la descarga CSV.

  • Pros: Diferenciación por tipo de tráfico, datos de movilidad actualizados de manera recurrente, descarga en CSV con detalle de información histórica
  • Cons: No hay cruce con datos de covid-19, no sugiere conclusiones y se queda a nivel país. al menos para México así funciona

Liga: https://www.apple.com/covid19/mobility

6) Facebook – Carnegie Mellon

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Los equipos de Facebook son variados y se dieron el lujo de trabajar con distintos laboratorios de datos de las mejores universidades del mundo. En este Caso, con Carnegie Mellon, lograron una mejor dinámica que el mapa de Harvard.

  • Pros: Selección dinámica de revisión por día desde el Dashboards, selección entre múltiples indicadores del Covid, bastante documentación sobre cada indicador, cruce de información
  • Cons: Sólo para Estados Unidos y la máxima resolución de los datos espaciales es nivel Estado

Liga: https://covid-survey.dataforgood.fb.com/#3/35/-75

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5) Covid Visualizer

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Si hablamos de visualizaciones atractivas tenemos que voltear a ver el globo generado por el portal “Covid Visualizer” que realmente dedicó un dominio en internet exclusivamemente para este tema. Se aprecia el planeta tierra y es muy sencillo navegar entre países

  • Pros: Navegación sencilla y rápida, datos agregados con los distintos estados con los que se está midiendo el COVID-19 y actualización cada par de horas
  • Cons: Resolución a nivel País, no se puede jugar con fechas, es decir sólo se ven datos agregados a la fecha de consulta

Liga: https://www.covidvisualizer.com/

4) Our World in Data

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Esta es la visualización que como Datlas más hemos usado en nuestros webinars y conferencias para sensibilizar a las audiencias la velocidad a la que los casos del COVID-19 crecen en relación a China

  • Pro: El manejo temporal es excelente , se pueden generar animaciones dentro de la herramienta, filtrar para cualquier país, la descarga en CSV es muy ágil y sencilla
  • Cons: Solamente se miden casos confirmados, no otro indicadores necesariamente, un par de veces nos encontramos “otros datos” en relación a la prensa nacional (caso México) y podrían usar colores más contrastantes que te ayuden a diferenciar mejor los países en el análisis

Liga: https://ourworldindata.org/grapher/covid-confirmed-cases-since-100th-case?country=ARG+BOL+BRA+CHL+COL+ECU+MEX+PER+URY+VEN

3) New York

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Este es otro de los casos de dashboards animados alrededor del tiempo

  • Pros: Brinda un enfoque muy claro a los países con más casos afectados, se miden 3 tipos de indicadores, entre ellos dónde hay más recuperados
  • Cons: Resolución a nivel país, sólo se usa un color en los gráficos y las dimensiones no están bien actualizadas para la cantidad de casos a la fecha

Liga: https://www.nbcnewyork.com/news/national-international/map-watch-the-coronavirus-cases-spread-across-the-world/2303276/

2) WHO: Organización mundial de salud

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Una de las obras de arte en lo que visualizaciones refiere es este tablero que es referencia mundial sobre los casos del Covid-19. Lo lamentable es que los datos han sido muy cuestionados

  • Pros: Variedad de visualizaciones, gráficos y mapas, filtros entre indicadores, contraste por regiones geo-políticas, se puede descargar datos en CSV y los colores muy bien implementados
  • Cons: No aplica alguno según los criterios establecidos. Deseable es que los usuarios pudieramos subir de resolución a nivel Estatal por país

Liga: https://covid19.who.int/

1) Johns Hopkins Covid

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Finalmente la joya de la corona, el ARCGIS que por primera vez nos dió una explicación del COVID-19 desde que se llamaba Coronavirus.

  • Pros: Cuenta con más indicadores que cualquier otro dashboards, casi cada mes le añaden nuevas visualizaciones e integra una sección de tendencias críticas que llevan a nuevos análisis y hallazgos
  • Cons: Sería genial si pudieramos ver estos datos a nivel Estado o delegación. También de alguna manera integrar las conclusiones de los análisis de movilidad de grandes compañías como Facebook, Apple o Google

Liga: https://coronavirus.jhu.edu/map.html

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Hasta aqui nuestro ranking ¿Cuál es tu orden? ¿Cómo calificarías? Si te sigue interesando qué otros nuevos aplicativos de analítica pueden impulsarse por el COVID-19 te invitamos a conocer nuestro mapa en https://datlas.mx/COVID-19/

Deja tus comentarios y comparte con tus colegas que son amantes de los Dashboards.

Saludos

Equipo Datlas

-Keep it weird-

Dimensionando la industria de “Analítica de datos e Inteligencia Artificial” 2019-2020 – Investigación Datlas

¿Cuántas empresas de analítica de datos existen? ¿En qué industrias están participando? ¿Quién está desarrollando Inteligencia Artificial? Hoy hablaremos del mapa de mercado desarrollado por “Firstmark”  (@matttruck). Desde Datlas, startup mexicana de analytics, dedicamos esta columna a profundizando en el dimensionamiento y la clasificación de la industria completa de analítica de datos e inteligencia artificial.

Mapa completo de industria al 2019

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Descarga aqui: https://cloudup.com/ck5aIRPKNuU

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y 82 sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Abrir una empresa de analítica de datos y de tecnología hace 20 años tenía como 80% del presupuesto dedicado a infraestructura. Comprar potentes procesadores y sobre todo capacidad de almacenaje físico. Sin embargo, en los últimos 10 años ha ido en incremento los oferentes de poder de cómputo distribuido y almacenaje por nube.

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2) Analítica y Machine Learning(ML)

¿Tableau? ¿Power BI? ¿Watson? la mayoría de sus servicios corporativos pertenecen a la vertical de la subindustria de analítica y ML.  En estas plataformas es posible encontrar soluciones para convertir datos en algoritmos o visualizaciones y así mismo en ventajas comparativas para una empresa.

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3) Aplicaciones con enfoque a empresa

Hay otro segmento de soluciones prediseñadas donde participan las tecnologías de analítica de nicho. Soluciones para gobierno, industria inmobiliaria o financiera son alguno de los ejemplos de empresas que han generado soluciones tan específicas como para atender un nicho. Estas startups buscan como estrategia ser tan importante en la industria que se acerque algun gigante como IBM, Microsoft o Palantir para adquirir su participación en la industria.

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4) Analítica de infraestructura cruzada

Son compañías que desarrollan diversas plataformas suficientemente robustas como para adaptarse a distintas industrias. En su mayoría podemos entender estos desarrollo como empresas que buscan generar ecosistemas más que productos o servicios.

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5) Open source – Fuentes abiertas

Hay otro segmento de compañías, organizaciones y desarrolladores independientes que son fieles creyentes del “open source”. Esto hace referencia a los aplicativos que son gratuitos y mejorados por la comunidad que los utiliza. Aunque pareciera que no hay incentivos, casos de éxito como R, Hadoop o Linux , que son Open-source, son impulsores de cambios y mejoras en las industrias de manera significativa.

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6) Fuentes de Datos y APIs

Los modelos de analítica y Big data requieren datos listos para ser consumidos. Es decir limpios, estructurados y actualizados. En este sentido hay una serie de empresas de fuentes de datos que se han encargado de desarrollar APIs o carreteras directas a fuentes de datos de valor.  Este es el caso, sobre todo, de aplicaciones móviles que recopilan datos de usuarios y como modelo de negocio comercializan esos datos.

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Si quieres conocer más de este tema te puede interesar ¿Cómo funciona Location intelligence? el blog donde explicamos este tema a detalle

7) Más recursos de datos

Finalmente otros recursos de datos como las escuelas, incubadoras, centros de investigación o plataformas de retos de datos como Kaggle. Sin restarle importancia (Consideremos que Google ha adquirido un par de estas empresas), continua el incremento y las empresas que quieren ganar nombre desde verticales más tradicionales como consultoría, educación o desarrollo de patentes/algoritmos propietarios.

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¿Qué opinas del tamaño de la industria? ¿Te imaginabas? Hasta aqui la columna de hoy si te gustó el contenido recuerda compartir y aprovecha nuestros descuentos en el MARKETPLACE DE DATLAS.

***BONUS 8 de Enero 2020*** CB Insights libera un reporte de Tendencias en Inteligencia Artificial donde estructuran las iniciativas de “Alphabet”. Parece que ellos están entendiendo como ir capturando la industria desde distintas empresas.

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

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

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

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

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

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

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2) Panel ¿El emprendedor nace o se hace?

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

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3) Taller: Aterrizando en Innovación

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

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4) Panel Diseño como Estrategia de Negocios

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

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

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

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6) Taller: Los siete pasos del storytelling

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

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7) Bismark Lepe

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

 

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8) Best Practics for AI Product Decisiones

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

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9) Taller Small Data for Startups

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

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10) Cómo entrar a la mejor aceleradora del mundo

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

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BONUS TRACK

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

Bonus Emprendiendo después de prisión

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

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

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

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

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

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

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Día 0  – Llegada y cena

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

Día 1 – Breathe, networking y charlas

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

Día 2 – Breathe, mindfulness, charlas y CENOTE

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

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

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Asi detectas unas cheves con tensorflow – Datlas research

“Alexa, pasame una Heineken”. Una instrucción sencilla para una persona, una tarea compleja para una computadora. Esta tarea puede dividirse en subtareas, siendo una de ellas la detección de objetos. Esta es una tecnología relacionada con la visión artificial que busca identificar los objetos semánticos en una imagen. En esta columna compartiremos el proceso que pasamos al realizar un sistema de identificación de cervezas.

En nuestro proyecto de identificación de cervezas contamos con aproximadamente 2500 fotos de cervezas, pudiendo ser un refrigerador lleno o una sola cerveza en la foto. En estas fotos, tuvimos que seleccionar las zonas en las que había una cerveza y asignarle un nombre (el nombre de la cerveza y si era lata, botella o caguama) para poder clasificarlos. Esto se llevó a cabo con LabelImg, cuyo output era un XML con las posiciones y el nombre.

Posterior a esto, seleccionamos el modelo a implementar. Decidimos utlizar Tensorflow con el modelo desarrollado por Nick Bourdakos, Custom-Object-Detection. El primer paso para hacer funcionar este modelo fue generar el TFRecord, el archivo con el que se entrena el modelo. Para esto, los XML no nos servían, ya que requiere un archivo CSV. Usamos la librería de Python Pandas para hacer esta conversión. Luego definimos el label map para que cada nombre tuviera un número que lo identificara. Todo esto lo pasamos por el script para generar los TFRecords, y nuestros datos estaban listos para entrenar el modelo.

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Comenzamos a entrenar el modelo, y nos dimos cuenta que era muy lento, ya que lo estabamos entrenando con nuestras laptops. Para optimizar esto cambiamos a entrenar en Google Colab. Aquí puedes entrenar tu modelo utilizando tarjetas gráficas, aprovechando su capacidad de procesamiento al máximo. Pero encontramos un problema, los archivos eran muy pesados para estar descargandolos cada vez. La solución: subir los archivos a Google Drive, e instalar una biblioteca en Colab para poder traer los archivos de Drive.

Aquí comenzamos la etapa de pruebas con el modelo. Esperábamos un happy path, pero no fue el caso, Encontramos problemas como que la letra era muy pequeña y no se podía leer, o que detectaba un rollo de papel como una cerveza. Este último se debía a que redujimos la confianza para tomar una predicción al 30%. Ambos fueron obstáculos superados.

Para finalizar, se desarrolló el cliente con el cual el usuario podría emplear esto. Se creó una REST API en Django, una aplicación en React Native, y se hicieron llamadas para que la foto tomada por el celular regresara con la respuesta. En este punto sólo se llevó a cabo un cambio, el poner números en las clasificaciones para que no se amontonaran, y presentar el nombre y el porcentaje de confianza de la predicción.

Aqui cierra el blog de hoy. La presencia de esta tecnología puede crear un cambio en el cómo funcionan las cosas. Futuras implementaciones de este tipo de acciones en tiendas serán de utilidad para hacer conteos, inventarios, identificar repisas vacías y/o recibir notificaciones cuando se acabe un producto. Si te gustó la columna te pedimos la compartas y nos dejes tus comentarios

Saludos

(Esta columna fue desarrollada por Jose Luis alias “Ali,” participante en nuestro programa de interns de verano)

Equipo Datlas

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