AIRBNB En la zona metropolitana de Monterrey – DATLAS COLUMNA DE INVESTIGACIÓN

En Monterrey NL y su zona metropolitana cuenta con las condiciones necesarias para ser cede del turismo mundial, entre sus distintas empresas que promueven el turismo de negocios, sus grandes centros médicos que impulsan el turismo medico, así como los cientos de lugares y atractivos a visitar.

Todos estos visitantes a la sultana del norte tienen la misma necesidad, el hospedaje. Sin duda esta ciudad tiene cientos de hoteles distribuidos por toda la ciudad, pero una alternativa atractiva para miles de turistas es la de un Airbnb. Esta solución para hospedarse esta presente en la zona metropolitana y a continuación veremos algunos datos importantes que hemos encontrado analizando la oferta de esta compañía en la ciudad de Monterrey.

** También te puede interesar nuestro complemento a este análisis escrito en la columna de «Análisis de AIRBNB para México: Mérida Vs. Monterrey»

¿Cuántos Airbnb’s hay en la zona metropolitana de Monterrey?

Para finales del 2021 en Monterrey y su zona metropolitana se contabilizaron un total de 2,408 Airbnb’s. De todos los municipios de la zona metropolitana, si contabilizamos los alojamientos que hay en los municipios de: Monterrey, San Pedro, San Nicolás y Santa Catarina estos suman una cantidad de 2,189 o el 91% de todos los Airbnb’s.

¿Cuáles son los tipos de alojamiento y cual es la distribución?

Airbnb es famoso por tener una variedad enorme de tipos de alojamiento, desde un Ovni en el Reino Unido hasta una cueva en la cara de una colina en Francia1. Sin embargo, en Monterrey y su zona metropolitana los distintos tipos de alojamientos se pueden agrupar de manera sencilla en 4 grupos, los alojamientos enteros, las habitaciones privadas, las habitaciones competidas y los alojamientos distintos que podemos agrupar como otros.

** Te puede interesar nuestra columna de: «AIRBNB en CDMX»

¿Cuáles son los rangos de precios de Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey?

Algunos datos que podemos encontrar a considerar los precios por noche de los alojamientos por municipio son la media del precio, así como el precio mas barato y mas caro.
La media mas alta la tiene el municipio de Santiago con $1,460, pero el precio mas alto por noche se encuentra en el municipio de Monterrey con $16,060.
El precio mas bajo de alojamientos por noche se encuentra por igual en $200 pesos en los municipios de Monterrey, San Pedro y Santa Catarina.

¿Cuál es la capacidad de huéspedes de Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey?

Cada uno de los alojamientos de Airbnb tiene una capacidad de huéspedes distinta, sumando la capacidad en todos ellos en la zona metropolitana de Monterrey tenemos un total de 9,198 personas.

¿Cuál es da derrama económica de Airbnb en una noche en la zona metropolitana de Monterrey?

Suponiendo una ocupación del 100% en los alojamientos de Airbnb de la zona metropolitana, para noviembre del 2021, la derrama económica por noche seria de $3,139,120 pesos.
Con la distribución por municipio de la siguiente manera:

¿Cómo utilizar el mapa?

Por tiempo limitado, hasta el 1ero de Diciembre del 2021. ACTIVA TU CUENTA EN www.datlas.mx/register y solicita escribiendo a direccion@datlas.mx tu acceso a la plataforma

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Conclusiones

Los Airbnb en la zona metropolitana de Monterrey son importantes para la derrama económica de la ciudad, estos no solo tienen una aportación directa, sino que son parte importante de la derrama indirecta, al facilitar que distintos tipos de turistas visiten la ciudad y disfruten de la amplia variedad de actividades que hay que disfrutar.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Fuentes

1.- https://www.dwell.com/article/unique-airbnb-fund-weirdest-home-rentals-e665f737

GEOFENCING EL FUTURO DEL MONITOREO TURÍSTICO – Investigación Datlas

En Datlas somos apasionados de la analítica de datos, es por ello que nuestro objetivo es usar cada una de las metodologías y herramientas para reunir información relevante y convertirla en decisiones para todas aquellas organizaciones del empaquetamiento por el tipo de industrial.

En este caso les hablaremos acerca del «geofencing» que puede ser utilizada de manera potencial en la industria del turismo y organizaciones vinculadas a esta industria, durante el blog desarrollaremos el contexto, la composición, el uso y la oportunidad de la analítica utilizando la práctica del «geofencing».

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¿Qué es el Geofencing?

El geofence es un perímetro delimitado de manera virtual en un área geográfica que mediante un sofware recupera información importante de conectividad proporcionado vía GPS y mediante el uso de datos de un dispositivo móvil. Así estableciendo una valla virtual para diferentes alcances de mercadotecnia principalmente en usuarios de aplicaciones tecnologicas.

What Is Geofencing? | A Primer to Geofence Marketing | Datarade

Componentes del Geofencing

La composición del geofencing es un tanto compuesta para llegar el objetivo de reunir la geo localización de los dispositivos los compoenentes onstan de:

  • Valla Virtual Desarrollada: Creada por desarolladores del sofware en específico para almacenar la información recuperada de cada dispositivo
  • Conectividad (Dipositivo Móvil): Se necesita de una gran cantidad de usuarios y la conexión por medio de datos o WIFI para hacerlo posible
  • Activación GPS (Localización): Es importante el requerimiento de la activación del GPS para cada uno de los dispositivos móviles
Car dealers use geofencing to pinpoint shoppers and pull them in with ads |  Automotive News

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¿Cómo puede ser utilizado?

El geofencing se utiliza cómo herramienta para apalancar las áreas de las industrias en dónde la potencialidad del mercado sea siempre la conectividad de los usuarios entre los usos más relevantes son:

  • Turismo: En el turismo se puede utilizar esta técnica vía antenas proximidad en dónde los usuarios se conecten por medio de WIFI y logren conectarse registrando algunos datos importantes (edad, sexo, procedencia, etc)
  • Geo-analíticas: Por medio de este apartado se puede definir ciertos datos demográficos en zonas, municipios o colonias que se encuentren al entorno al conectarse por medio de datos por medio de una aplicación o página web,
  • Seguridad: El geofence es un técnica tambien de seguridad en dónde haya oportunidad de generar notificaciones cuando entren o salgan del área delimitada esto ayudando a los usuarios más vulnerables.
  • Marketing: Dentro del marketing es un uso potencialmente valorado, ya que por medio de las aplicaciones o páginas webs se realiza esta técnica de una valla virtual dónde ya se encuentre analizado el entorno y la venta de os productos o servicios se encuentre más dirigida.
Geofencing Use-Cases: Where to Use Geofencing in 2021? | Beaconstac

Oportunidad de Analítica en Turismo

Para la industria del turismo es una técnica que sustenta la trazabilidad de los visitantes, desde que llegan al aeropuerto o centrales de autobuses hasta los diferentes puntos de interés que hay en las ciudades grandes y con potencial de turismo.

Actualmente una herramienta la cual creamos en Datlas sucede con la visualización de información turística que se integra el MONTERREY TRAVEL INTELLIGENCE DASHBOARD impulsado por el Clúster de Turismo de Monterrey en el Estado de Nuevo León.

Uno de los objetivos es la integración de datos de antenas de proximidad que hay en los diferentes puntos turísticos en el área metropolitana de Monterrey, con esta metodología podemos realizar un análisis de trazabilidad de visitantes que se conectan vía WIFI desde diferentes terminales de aereopuerto hasta los puntos turísticos de interés en la ciudad.

Con esta información podemos tomar decisiones respecto a la localización e intereses de los visitantes en dónde más desean estar, así como la derrama económica de la ciudad y las áreas de oportunidad que podemos analizar con esta información.

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WHAT and HOW of geofencing advertising and emerging trends in 2019 |  Quantamix Solutions

Hasta aqui la columna de hoy, si conoces a alguien que esté liderando una transformación digital y estrategias de analítica en su organización compárte este blog.

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Datlas

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Fuentes:

1 semana usando la cámara del PIXEL 6 (GOOGLE) en México – COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Google lanzó su primer celular 100% «GOOGLE». Esto significa que, similar a lo que hizo APPLE con sus IPHONE con chip propio, ahora Google hizo lo suyo con los nuevos PIXEL 6 impulsando el chip TENSOR. Tuvimos la oportunidad de echarle el ojo a este nuevo chip enfocado en MACHINE LEARNING que lanzó el gigante tecnológico y en este blog te contaremos un poco de nuestra experiencia.

Búsqueda en Google Trends para México de los últimos 12 meses del término PIXEL 6 y PIXEL 6 PRO.
Consulta el 3 de Noviembre del 2021

El nuevo PIXEL 6 se ha convertido una sensación en redes y en internet. Y es que antes del día de «Halloween» Google completó el «embargo» de su nueva versión de celular PIXEL. Sin embargo poca gente está dando evidencia de lo chulo que ha sido su cámara. A continuación te daremos nuestros destacados:

1) UNA ASOMBROSA CÁMARA, en contraste con otros equipos

El PIXEL 6 se lanzó en $600 dllrs, pero tiene aspectos de gamas más altas. La cámara principal tiene 50 megapixeles. En la siguiente pantalla te mostramos la diferencia contra un IPHONE SE de 12MP y un Samsung A9 de 24MP

¿El secreto de porqué es mejor? No son los megapixeles, es la optimización del software impulsado por los chips de marca propia de cada una de las compañías. Si apreciamos los detalles del cielo, los extremos del ala del avión y los reflejos podemos encontrar como el pixel 6 tiene casi un modo «HDR» fijo que hace que la imagen se vea de muy alta calidad.

Otro contraste, más retador para cualquier cámara, es una fotografía en el atardecer. Se combinan sombras, contraste y brillo al mismo tiempo. La apreciación es distinta en cada uno de los equipos, pero el PIXEL 6 captura mucho mejor los detalles del fondo y balancea la perspectiva del ala con el fondo.

2) El pixel 6 no sólo es cámara, sino toda una suite de edición donde destaca su «MAGIC ERASER«. Con esto podemos hacer ejercicios como borrar esos molestos cables de luz de las fotos «como magia» (En realidad es el machine learning haciendo su trabajo)

No sólo funciona con cables, también con personas para aquellas veces que sientes que te arruinaron una foto.

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3) La estabilización de VIDEO. Algo que me molestaba profundamente de los videos que capturaba en otros celulares es la estabilización de la toma. Y es que el no tener un buen pulso a veces te condena a no tener buenas tomas. Con PIXEL 6 no tienes por qué preocuparte de esto. Desde el origen puede estabilizar, pero también puede

Video 1 de Estabilización en un despegue de avión (Donde normalmente habría muchas vibraciones)

Video 2: Estabilización con movimiento natural de mano

4) Un ZOOM óptico – digital bastante aprovechable. El RIO está a 2.6 kilómetros de donde se tomó la foto y el TREASURE ISLAND a 2km. Para no ser el PIXEL 6 PRO con una cámara telefoto adiciona y más zoom óptico… el PIXEL 6 hace un excelente trabajo. La definición y el hecho de que podamos leer lo que a esta distancia te dice que la cámara está haciendo bien su trabajo.

** Te puede interesar conocer nuestro blog donde hablamos de nuestro lanzamiento «Datlas Academy»

5) Sobre la cámara delantera, sólo puedo decir que toma unas selfies que hacen ver decente a cualquiera. Tiene 8 mega pixeles, y con buena luz las tomas parecen de milagro. A pesar de tener situaciones de contraste donde hay luz y sombras.

6) Finalmente, Un editor de fotografía de envidia. El PIXEL 6 hace mimica de muchos efectos del «photoshop», pero todo en pocos segundos.

¿Qué opinas del PIXEL? Si eres usuario de ANDROID o IOS te gustaría tenerlo. Continua la conversación y revisa todas las especificaciones en esta página. A nosotros nos impresiona el poder del nuevo chip y estamos emocionados de esta nueva ruta que la compañía GOOGLE ha tomado.

Recuerda suscribirte en nuestro podcast «Café de Datos» y en «Datlas Academy» para aprender de analítica y transformación digital.

Equipo Datlas

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¿NWOW? ¿Existen nuevos métodos de trabajo? (SCRUM, KANBAN, AGILE, WATERFALL y Otros) ¿Qué tan viejo me debo sentir? – Investigaciones DATLAS

El desarrollo tecnológico y la globalización están cambiando la forma en que trabajamos. Recientemente, han surgido nuevas formas de trabajo que están desplazando gradualmente las formas tradicionales de organización y estructuración del trabajo. Gracias a la pandemia se amplió el espectro de posibilidades.

Las cosas suelen funcionar en ciclos. Lo que una vez fue brillante y novedoso, pronto se podrá convertir en algo viejo y opaco. Si eres amante de los videojuegos sabrás que cada año lanzan al mercado consolas y juegos nuevos que nos apantallan cada vez más. Bueno ahora traslademos esta idea con las formas de trabajo, ¿Qué?, ¡Sí!, ¿Cómo?, ¡Mira!, la manera tradicional de trabajar la cual lleva procesos tardados y producción ineficiente es cosa del pasado.

Hoy en día existe “NWOW” que por sus siglas en inglés “New Ways of Working” es una nueva tendencia que ha revolucionado la manera de trabajar. En este blog te decimos algunas metodologías que se están implementando en las grandes empresas y te explicamos cómo funcionan.

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La transformación de PMI a SCRUM, KAN BAN, AGILE, entre otros… ha traído ciclos más rápidos de producción, así como mejor uso de recursos. Nuevos puestos de trabajo como gestores de proyectos, scrum master y líder de cambio han sido de los reclutamientos más claves de los últimos años. Los equipos dentro de la organización deben de actualizarse a las mejores prácticas para su industria y cumplir con los rituales de seguimiento de proyectos de manera obsesiva. Si es posible hasta que los resultados de estos tengan impacto en los bonos de la compañía.

A continuación, se explica de manera breve cada concepto que marcamos como importante en las nuevas tendencias de métodos de trabajo.

Scrum

Scrum es un marco que permite el trabajo colaborativo entre equipos. … Aunque se considera a menudo un marco de gestión de proyectos ágil, scrum incluye un conjunto de reuniones, herramientas y funciones que, de forma coordinada, ayudan a los equipos a estructurar y gestionar su trabajo.

Kanban

Kanban es una palabra japonesa que significa algo así como “tarjetas visuales” (kan significa visual, y ban tarjeta). Esta técnica se creó en Toyota, y se utiliza para controlar el avance del trabajo, en el contexto de una línea de producción.

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Agile

Agile‘ es mucho más que una metodología para el desarrollo de proyectos que precisan de rapidez y flexibilidad es una filosofía que supone una forma distinta de trabajar y de organizarse. De tal forma que cada proyecto se ‘trocea’ en pequeñas partes que tienen que completarse y entregarse en pocas semanas.

Waterfall

El modelo de “Waterfall” es un ejemplo de modelo secuencial. En este modelo, la actividad de desarrollo de software se divide en diferentes fases y cada fase consta de una serie de tareas y tiene diferentes objetivos. En cascada, el desarrollo de una fase comienza solo cuando se completa la fase anterior.

Con las “NWOW” exploramos nuevas tecnologías como aplicaciones para teléfonos celulares, sensores de presencia, internet y software como un servicio que ahorra tiempo, ayuda a trabajar de manera más inteligente, no más difícil, y al mismo tiempo aumenta sus ganancias.

Además de los productos y servicios que realmente le hacen ganar dinero, “NWOW” tiene que ver con las personas y dar forma a su estilo de vida personal. ¿Se sienta cómodamente, utiliza escritorios de apoyo sentado, trabaja de forma remota, en oficinas compartidas o en la oficina en casa o quiere escapar por completo de la carrera de ratas? Nuevas formas de trabajar que pueden adoptar personalmente y que mejorarán drásticamente tu vida.

Todos los productos, servicios, conceptos e ideas que se están desarrollando ahora tienen un objetivo común … Mejorar el «trabajo», permitirle vivir la «vida» y explorar el concepto de «equilibrio» para que todos podamos disfrutar del recurso más preciado de nuestras vidas.

Escucha nuestro podcast «Café de Datos» en spotify y más de 15 reproductores

Una vez leído algunas de las nuevas formas de trabajo, ¿Qué piensas al respecto?, nos gustaría saber tu opinión, ¡Deja tu comentario en la sección de abajo y menciona a qué empresas les falta leer este blog! También comenta en nuestras redes sociales @DATLASMX

Equipo DATLAS

Dimensionando la industria de «Analítica de datos e Inteligencia Artificial» 2021 – Investigación Datlas

Nuevamente es el año 2021 y el ecosistema de la industria de productos-servicios de analítica de datos e inteligencia artificial se expande. Hace 2 años promovimos la publicación de matttruck.com quien dimensiona período a período el tamaño de la industria y sus distintos nichos.

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

** Revisa la edición del 2020: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/02/04/dimensionando-industria-analitica-datlas/

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

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

1) Infraestructura

Este nicho contempla todo lo que tiene que ver con: Almacenaje, almacenaje distribuido, lago de datos, similares de almacenaje de bases de datos, herramientas para ETL, integraciones de datos, gobernanza de información, monitoreo de indicadores, entre otros.

2) Analítica y Machine Learning(ML)

Esto contempla todas las plataformas de inteligenica de negocios, visualización de datos, plataformas de analistas de datos, anlítica aumentada, catálogos, analytics de logs, búsqueda de información, entre otros.

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este grupo tiene como subgrupos los sistemas de documentación tipo «Notebook», plataformas de ciencia de datos, plataformas de ciencia de datos, etiquetado y generación de información, construcción de modelos, visión computacional, procesamiento de lenguaje computacional, sistemas conversacionales, hardware, entre otros.

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

Aplicaciones para empresa como marketing b2c, marketing b2b, ventas, experiencia del cliente, capital humano, legal, finanzas, automatización, seguridad. Otro tipo de aplicaciones como de educación, ciencias, inmobiliarias, finanzas, seguros, transportación, agricultura, entre otros.

5) Open source – Fuentes abiertas

Todo lo relacionado a fuentes abiertas (Y la mayoría gratuitas y con comunidades activas abonando). Como por ejemplo: Frameworks de trabajo, formatos, consultas tipo «query», bases de datos, orquestación, deep learning, colaboración, seguridad, entre otros.

6) Fuentes de Datos y APIs

Fuentes de datos como mercados de información, datos económicos, del aire, del espacio de mares, inteligencia geográfica, entre otros.

7) Más recursos de datos

Finalmente los recursos de datos que integran otros servicios de datos, escuelas e incubadoras y de investigación.

De la misma fuente, generaron un índice de compañías que más han levantado capital.

En ese sentido, varias de las compañías del ecosistema han mostrado fondeos impresionante ayudando a complementar el mensaje de lo vigorizante que es este tipo de industrias y el crecimiento que ha tenido.

¿Habías pensado que la industria de analítica de datos e inteligencia artificial era tan grande? ¿Sería interesante ver este tipo de dimensionamientos para Latinoamérica o Iberoamérica? Continúa la conversación en @DatlasMX.

Aprende más consultando nuestro DataPlaybook en línea y revisando DatlasAcademy (www.datlasacademy.com)

Fuente original para realizar esta columna: https://mattturck.com/

Equipo Datlas

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Sistemas Automáticos Vs. Sistemas Autónomos, testing y mucho más de la Inteligencia Artificial- Columna de Investigación Datlas

Esta semana tuvimos la oportunidad de participar en «AI Factory:  Get serious about testing and deploying AI with apps» de IBM. En la charla se habló de la diferencia de sistemas autónomos y sistemas automáticos así como nuevas tendencias de los datos. En la columna de hoy compartiremos algunas notas sobre estos temas y reflexiones de los científicos de datos en general.

IBM, con IBM Watson, acuñó una dominancia y perfilamiento de la organización en el sector de la Inteligencia Artificial. La empresa tiene de los mejores expertas y expertos en el tema

Algunos de los motivadores para invertir en eso:

  • Inteligencia Artificial (IA) es un acelerador económico
  • El impacto financiero de la IA se hizo más claro (6.3% de crecimiento)
  • El enfoque en IA genera sus rendimientos
  • Los fundamentales de IA han ayudado a las organizaciones a ser más productivos
  • Finalmente el IA está reduciendo los costos operativos de los negocios

La siguiente tendencia: Sistemas de Inteligencia Artificial Aplicación infundida (AIIA)

La definición de AIIA, según IBM, es una combinación de sistemas que se basan en código tradicional e Inteligencia Artificial que aprende.

Durante la charla hicieron mucho hincapie en las pruebas que hay que recorrer en los sistemas y la falta de rigor actualmente en esto.

¿Por qué es muy importante hacer pruebas?

Si hablamos que la IA está involucrada en procesos de decisiones, es relevante hacer las pruebas debidas y poder explicar qué es lo que se está validando en un modelo de inteligencia.

En este sentido los motivos que nos comparte IBM son:

  • IA está involucrada en decisiones estratégicas y por eso hay que probarla
  • Muchas veces puede llegar a ser responsable de vidas humanas (En el caso de «auto-pilot» tipo TESLA))
  • Se podrá ir volviendo más riesgoso la decisión que plantea el modelo conforme más información llegue

¿Las pruebas aplican para sistemas Autónomos y Sistemas automáticos?

Gran parte de la charla se trato de explicar la diferencias entre dos tipos de sistemas. Sobre todo haciendo énfasis de que la IA está presentes en ambos. Estos son:

  • Sistemas automáticos: Significa que va a hacer exactamente las acciones para las que está programada sin elección. Por ejemplo algoritmos determinísticos
  • Sistemas autónomos: Quiere decir que es un sistema que puede hacer elecciones sin considerar influencias externas. Por ejemplo algoritmos predictivos que no son determinísticos

Como exploradores y apasionados en la ciencia de datos es importante estar al tanto de los avances en el campo de los sistemas autónomos. Sin duda el rigor del campo de la IA irá subiendo y cada vez más sistemas que tomen sus propias decisiones serán parte del futuro.

Hasta aqui la columna de hoy, participa y continua con nosotros la charla en nuestras redes a travez de @DatlasMX. También te invitamos a suscribirte a nuestro contenido de aprendizaje sobre ciencia de datos en www.datlasacademy.com

Equipo Datlas

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¿refrigeradores conectados a internet? industria 4.0: iot -investigación datlas

Anteriormente hemos platicado de ciudades inteligentes en donde tocamos brevemente el tema de sensores e internet de las cosas. En esta ocasión queremos contarte un poco acerca de que trata este gran elemento dentro de la transformación digital y la industria 4.0.

Antes de iniciar hay que tener claro que el término “industria 4.0” se utiliza para referirse a la llamada “cuarta revolución industrial”. El término se originó en Alemania en el 2011, y hace referencia a un modelo de manufactura avanzado que incluye tecnologías integradas una con otra de manera física o digital.

Existen varios tipos de tecnologías que pueden ser integradas a estos modelos, como por ejemplo: inteligencia artificial (IA), robots, cloud computing y efectivamente, el Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés).

Universidad y 4ª revolución industrial | Aprenentatge Servei

¿Qué es el Internet de las Cosas?

A grandes rasgos, el internet de las cosas encasilla todo lo que está conectado a internet, permitiendo que los objetos se “comuniquen” entre ellos. De manera más específica, el IoT es una herramienta tecnológica que permite integrar sistemas de procesamiento, almacenamiento y comunicación entre diversos procesos conectados entre si.

¿Dónde está presente el Internet de las Cosas?

El objetivo principal del IoT, es automatizar procesos. Por ello, está presente en muchos objetos cotidianos; desde los celulares que usamos, relojes inteligentes, aparatos electrónicos (TVs, consolas), un amplio abanico de electrodomésticos (como refrigeradores) y hasta cámaras.

También está presente dentro de las grandes industrias, por ejemplo en las industrias manufactureras, se encuentra en forma de sensores que mandan alertas si algo está pasando; en los grandes campos de cultivo donde gracias a algunos sensores, se puede conocer a detalle la calidad de la tierra.

Internet de las Cosas: Definición, funcionamiento, 6 beneficios y ejemplos

En el giro de transporte y logística, gracias al IoT, se pueden administrar las flotas de automóviles, barcos y aviones, tomando en cuenta factores como el cambio climático, disponibilidad de la vía, tránsito, entre otros. Además, el IoT se puede usar para mejorar la seguridad de los trabajadores. Por ejemplo, empleados en entornos peligrosos como minas, campos de petróleo y plantas químicas, necesitan tener conocimiento de los posibles eventos peligrosos que podrían suceder. Al estar inmersos en la tecnología IoT, pueden recibir alertas o notificaciones que les permitan tomar las acciones pertinentes.

Los retos actuales del IoT

Ahora bien, conociendo un poco del IoT, sus aplicaciones y beneficios, es importante conocer los retos a los que se enfrenta esta tecnología en el mundo moderno.

En primera, ¿cómo migrar a un ecosistema IoT? Se puede decir que tratar de migrar a la industria 4.0 es complicado. No solamente se limita a grandes inversiones económicas, implementación de tecnologías, equipamiento o softwares. Se trata de realmente lograr un cambio de visión y perspectivas dentro de la compañía, algo que no es para nada sencillo.

Volviendo al tema financiero, los costos de inversión para un ecosistema IoT pueden variar mucho, dependiendo del tamaño de la compañía y los alcances que se buscan, pero podemos asegurar que no es para nada barato. Aunado a esto, se estima que a las compañías, ver el retorno de inversión (ROI) les puede tomar entre 7 y 12 años.

La seguridad y privacidad digital también es un reto que afronta la transformación IoT. Las compañías pueden ser víctimas de amenazas, ataques por parte de hackers y hasta filtración información sensible. Se requiere que se desarrolle confianza en los ecosistemas IoT, sin embargo, las frecuentes amenazas a la seguridad y privacidad, lo hacen un camino difícil de recorrer.

Hasta aquí la columna de hoy. ¿Qué opinas del IoT? ¿En el futuro realmente puede ser más accesible y realizable? ¿Conoces algunos casos de IoT aplicados en la industria? Compártenos tu opinión a través de nuestras redes sociales @DatlasMX

Equipo Datlas

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5 Tendencias DE datos para gerentes de analytics – datlas investigación

La transformación digital en el 2021 continua siendo impulsada por distintos pilares como cultura, tecnología, sistemas de trabajo y análitica de datos. En esta última es importante seguir actualizándonos y el día de hoy dirigimos esta columna a la gerencia de analytics en las organizaciones. Hablaremos de 5 tendencias para analítica y datos en el 2021. Esta columna está inspirada en nuestra meta-investigación y la columna citada en fuentes de @Prukalpa

Te puede interesar también las tendencias del 2021 que investigamos al principio del año. Revísalas aqui.

5 Tendencias de Datos

1) Se mezclan los Data Warehouse y Data Lakes

Recuerda que hablamos sobre arquitectura de proyectos de datos en este blog y te contábamos las diferencias entre data Warehouse vs Data Lakes.

Las líneas que dividen estos conceptos se borran en algunos sistemas y algunas plataformas de analítica se están conectando de manera directa al lago de datos con tecnologías como SnowFlake.

2) Las herramientas de BI tools se hacen «mainstreams»

PowerBI, Qliks y/o Tableau son el nuevo estándar. De hecho plataformas como Tableau acaban de actualizar sus tarifas a puntos de precios bastante asequibles para PYMES ($35 dólares mensuales).

Sin embargo, recuerda tomar en cuenta la arquitectura de datos recomendada en este tipo de proyectos.

3) Los cursos y centros de excelencia de datos se vuelven el nuevo normal

Las capacitaciones de analistas en ciencia de datos se incrementan a alta velocidad. La intención es que más equipos dentro de las organizaciones se sumen a la transformación digital apalancados en plataformas de analítica.

Muchas organizaciones establecieron presupuestos en la contratación de capacitadores, cursos en línea, alianzas con universidades y programas hechos a la medida para aprender las introducciones a la analítica.

Si te interesa conocer un ejemplo de currícula no olvides revisar «Aprendiendo de Ciencia de Datos para Líderes de Equipo»

4) Emergen nuevos roles de datos

Te suena ¿Data Engineer o Data Arquitect? Sin duda alguna son de los principales roles que hemos planteado en estrategias de datos pero muchos analistas «odian» tener dependencias en sus ejercicios de ciencia de datas a la capacidad de obtener información de los ya muy demandados y ocupados «ingenieros o arquitectos de datos».

En ese sentido se ha buscado empoderar mayormente a los analistas usando plataformas low-code. También abriendoles accesos a los «data-marts» para poder generar reportes con información básica y recurente.

Lo peor que puede suceder en una estrategia de datos es tener más «cadeneros o cuellos de botella» que solucionadores en los procesos planteados.

5) Las alertas inteligentes en negocios se vuelven «pulsos comerciales»

Hemos notado incrementos en solicitudes y RFQ de compañías que quieren estar más enterados de su contexto. Iniciativas como procesamientos de NLP de redes sociales, seguimiento a notas de ubicaciones estratégicas, «feeds» o síntesis de información de industria, entre otras son alguna evidencia del crecimiento de la «inteligencia» que se construye en los negocios.

Sin embargo, tanta información no es de mucha utilidad si esta no genera «alertas o notificaciones» oportunas para reaccionar. Imagínate que en determinado momento te cambian la tarifa del gas y tienes que esperar a la reunión trimestral de consejo para aceptar los cambios. Pero por otro lado, si usando datos y alertas en tiempo real monitoreamos los incrementos en precios de gas en distintos mercados podemos prepararnos con coberturas para el inminente crecimiento en tarifas.

Hasta aqui la columna de hoy ¿Qué opinas de las tendencias? ¿Cuál crees que es importante monitorear? y ¿Qué medios sigues para alertarte de los cambios en la industria? Sigamos la conversación en redes a través de @DatlasMX

Equipo Datlas

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Fuentes

Imagenes de unsplash y pinterest (https://ar.pinterest.com/pin/579345939554969637/)

https://towardsdatascience.com/the-top-5-data-trends-for-cdos-to-watch-out-for-in-2021-e230817bcb16

ANÁLISIS NLP de discursos presidenciales en eua: biden vs trump – datlas investigación

La semana pasada el protagonismo para la audiencia en Estados Unidos de América y la mayoría de países del mundo fue el cambio en el liderazgo presidencial del país. Después de unas controversiales votaciones, Joe Biden del partido Democrático ganó y paso a ser el nuevo presidente de los Estado Unidos por un período de 4 años.

Dejando atrás la controversia electoral, en esta columna nos enfocamos a desarrollar un análisis de NLP (Natural Language procesing o procesamiento de lenguaje natural) de los discursos presidenciales. Por un lado el de salida desarrollado por Donald Trump y por otro lado el de entrada, ejecutado por Joe Biden.

Te pudiera interesar los análisis que hemos hecho para los discursos de AMLO, el presidente de México, en el 2018 y 2019.

¿Qué es el procesamiento de Lenguaje natural o NLP?

Es un campo de la inteligencia artificial que estudia las interacciones entre computadoras y el lenguaje humano. Son utilizados en el estudio de discursos escritos o hablados. En este caso, por ejemplo, de un discurso presidencial.

El discurso de salida de Donald TRUMP

El discurso de salida de la presidencia de Trump estuvo cargado de agradecimientos y mensajes que algunos consideran de «venganza» o dejando claro que «regresará» de alguna u otra manera al escenario político de Estados Unidos. Si quieres leer el discurso completo te recomendamos ver la siguiente liga.

Como primer paso, pre-procesamos el discurso y lo dividimos en distintos enunciados más pequeños para que pueda ser procesado correctamente. Usando la librería » library(SentimentAnalysis) » en R contamos la cantidad de palabras por cada uno de los enunciados.

Posteriormente, y tomando en cuenta un diccionario de palabras que asocia cada término con un puntaje que representa 3 niveles de connotación en cada palabra: negativa, neutral o positiva, se analiza el nivel de cada uno de los enunciados.

Es posible obtener el nivel generalizado de cada uno de los enunciados su nivel. En ese sentido encontramos que para el discurso de trump 20 de los 23 enunciados desarrollados fueron con una mayor carga positiva

Respecto a las palabras, podemos realizar un conteo de las más usadas y así construir una «nube de palabras» que nos ayudará a entender un poco más el tipo de lingüística preferido por el presidente en este discurso

En concreto, este discurso tiene una carga de agradecimiento como es de entender de alguien que deja su cargo. Muy enfocado a las personas y elaborando comentarios sobre los temas problemáticos con los que se despide su gobierno. Muy al estilo Trump, algunas palabras denotan extremos, pero generarán empatía con su seguidores y partido.

El discurso de entrada de JOE BIDEN

Corriendo un proceso similar, tan sencillo como replicar el código, pre-procesamos el discurso de BIDEN que puedes encontrarlo aqui.

Respecto a la carga de mensajes, 45 de los 53 mensajes tuvieron una carga positiva. En proporción, menos que los de TRUMP, y mayormente porque algunas emociones que provocaría BIDEN en su discurso serían para provocar preocupación de la situación «caótica» en la que le «entregan» al gobierno.

Cuando revisamos las palabras más frecuentes del discurso encontramos terminología clásica en discursos presidenciales. Tales como «América», «Nación», «Democracia», «Presidente» y «personas». Con estas palabras invoca mensajes a una audiencia específica, al pueblo de los Estados Unidos.

Aqui una imagen generada con esta información

¿Para qué nos puede servir el análisis de NLP?

  • Analizar tickets de clientes
  • Clasificar prioridad de dudas o mensajes
  • Entender el contexto y campos de texto en variables
  • Generar predicciones
  • Entre otros…

Los mejores usos a este tipo de métodos se les da en aplicativos usando datos de redes sociales. Como es el caso de Twitter. Por ejemplo, aqui se analizan los datos de los últimos 250 tweets al corte de @JoeBiden

Hasta aqui la columna de hoy, cuéntanos en nuestras redes sociales @DatlasMX qué otro tipo de aplicaciones existen para NLP. Comparte y suscríbete a nuestras cuentas.

Equipo Datlas

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análisis de la presencia de cámaras cctv en el mundo (monterrey, cdmx y guadalajara vs. el top10 global)

¿La reducción justifica la invasión a nuestra privacidad como ciudadanos? Es una pregunta que cae un poco en lo filosófico, pero también en lo técnico cuando analizamos los efectos de la intervención de la tecnología en la vida de las personas. En esta ocasión hacemos un breve análisis de la publicación original de «VisualCapitalist» con datos de «SurfShark» sobre las cámaras en el mundo.

Qué es una Cámara CCTV

Un CCTV o circuito cerrado de televisión es una instalación de equipos conectados que generan un circuito de imágenes que solo puede ser visto por un grupo determinado de personas, estas se personalizan para adaptarse a las necesidades de cada cliente bien sean orientadas a la seguridad, vigilancia o mejora de servicio. (Tomado de IMSEL)

Desde 1942, en Alemania, donde se tienen registros de la instalación de las primeras cámaras de videovigilancia al día de hoy se identifican cerca de un billón de este tipo de equipos en el mundo.

Los sistemas de CCTV se han convertido en un apoyo fundamental en la prevención y control de pérdida y riesgos, al igual que la supervisión para mejora de la efectividad de las empresas y otro tipo de organizaciones

Algunos gobiernos de países, como China, han integrado aplicaciones de Inteligencia Artificial a sistemas de CCTV para identificar de manera más rápida a delincuentes, vehículos que mercen multas o gente que se ha reportado como perdida. Puedes ver este video para conocer mejor el sistema de «tracking».

TOP 10 Global en instalaciones de CCTV

Similar a China, otros países como la India e Inglaterra han invertido en desarrollar poderosos sistemas de videovigilancia para su ciudad.

Los motivos, por un lado, resulta más «barato» instalar cámaras que contratar la cantidad de oficiales necesarios para completar la cobertura de grandes ciudades como Londres. Por otro lado es más eficientes, las cámaras y los sistemas de IA integrados no tienen dependencias de agotamiento. No se distraen y cumplen con el objetivo para el que fueron programado… reportar delincuencia o registrar gente que está pasando.

Por otro lado, los CCTV son sistemas fijos. Es decir, una vez instaladas a lo mucho pueden cambiar de ángulo, pero el ángulo de enfoque es limitado.

Un ejemplo más práctico puede se visto aqui (Cámara web online abierta y en vivo del Zócalo en CDMX Mexico City):

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CCTV en México (país)

CCTV en Monterrey, Nuevo León

Se registran alrededor de 4,000 cámaras CCTV para el 2020. Por kilómetro cuadrado encontramos 4.18. Bastante menos en relación a lo que una ciudad como Beijing podría tener, 278 cámaras. Finalmente el índice de crimen estandarizado para Monterrey es de 49.29 y en Beijing sería de 34.27. Con esta tabla se podría decir que a mayor número de cámaras por kilómetro cuadrado menor sería el índice de crimen. Pero esta relación no podría ser concluyente hasta hacer un análisis longitudinal.

CCTV en Guadalajara, Jalisco

En relación a Monterey, la ciudad de Guadalajara tiene 6 veces más cámaras de videovigilancia. Por kilómetro cuadrado incrementa de 4 a 170 cámaras por kilómetro cuadrado. Aún así, el índice de criminalidad es mayor en Guadalajara que en Monterrey según SurfShark.

CCTV en CDMX

Finalmente, en México país, la CDMX es la región con más cámaras llegando a la cifra de 87,000. Por kilómetro cuadrado tiene 59 cámaras (Menos que Guadalajara, pero más que Monterrey). Aún con estas cifras el índice de crimen es mayor.

Si te interesa conocer más de la relación de vigilancia , análisis de datos y crimen te recomendamos escuchar nuestro podcast «Café de Datos» capítulo ¿Cómo analizar datos de delitos para proteger tu negocio?

Cierre

En México, como en otros países de LATAM, más cámaras en sistema CCTV con centros de monitoreos como los famosos «C4» ó «C5» podrían tener impactos positivos en la seguridad de una delegación, suburbio o municipio. En el futuro, los sistemas de inteligencia artificial que se apoyan en CCTV se irán sofisticando al grado de poder identificar personas de manera ágil mediante cámaras y otro tipo de aplicativos presentados en esta columna.

Sin embargo, si no cuidamos o nos aseguramos que se haga un correcto uso de estas tecnologías podemos caer en un «sobre-control» de los sistemas de videovigilancia sobre la población. La invasión a la privacidad es una situación que se contrapone a la seguridad cuando lo interpretamos desde estas aplicaciones del CCTV

Fuentes

– Fuente: https://embed.neomam.com/surveillance-cities/interactive.html

– Ciudades más videovigiladas. Fuente: https://www.visualcapitalist.com/mapped-the-top-surveillance-cities-worldwide/

– Qué es una CCTV. Fuente: https://www.imsel.com/que-es-cctv-y-cual-es-su-funcion/