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

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

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

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

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¿Qué es el análisis de datos?

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

El análisis de datos en el sector turístico.

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

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

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

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

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

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

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

Equipo Datlas

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

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

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

¿Pero que tienen de especial estos mapas?

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

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

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

¿Qué es la georreferenciación?

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

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

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

Tipos de georreferenciación

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

Puntos

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

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

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

Líneas

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

Polígonos

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

Multiples fuentes

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

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

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

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

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

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

¿Qué es un Geohash?

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

¿Como se utiliza este sistema?

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

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

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

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

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

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

¿Qué tamaño tienen los Geohashes?

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

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

¿Qué beneficios tiene usar este sistema?

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

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

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

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

¿Como pongo en práctica el geohashing?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Equipo Datlas

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Referencias bibiliograficas:

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

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

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

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

Estándares de calidad para Datos (Data quality standards) – Investigación Datlas

Los sistemas de datos y analítica avanzada son cada vez más complejos. Nuevas herramientas, formatos, técnicas y métodos son implementados para descifrar hallazgos de una manera más automatizada acercándonos cada vez más a la verdadera analítica prescriptiva. Además, MIT estima que una mala calidad de datos puede representar entre el 15%-25% de costos sobre los ingresos de una compañía. (Fuente: https://sloanreview.mit.edu/article/seizing-opportunity-in-data-quality/) Pero, volviendo a los fundamentales, o como dicen en inglés «Back to basics» ¿Cómo podríamos monitorear que estos procesos funcionen con calidad? ¿Cómo asegurarme que todos los proyectos de analítica en mi organización tengan un mínimo nivel de calidad?

En esta columna revisaremos los principios de calidad de los datos y compartiremos algunas prácticas básicas que en el equipo Datlas hemos aprendido durante la trayectoria de varios proyectos. Esta columna te interesará si lideras o buscas liderar iniciativas de analítica en tu organización.

I) ¿Qué son los estándares de calidad?

Según el libro de «Managing Data Quality» la calidad de los datos se puede definir como: El efecto fundamental de la calidad de los datos es que los datos correctos estén disponibles en el momento correcto para los usuarios correctos, para tomar la decisión correcta y lograr el resultado correcto. Esto se puede ampliar considerando que los datos de buena calidad son seguros, legales y se procesan de manera justa, correcta y segura .

Cuando nos referimos a calidad de datos tenemos en cuenta el método, la organización y la habilitación de sistemas que nos permitan generar una base sostenible de calidad de datos durante el tiempo

II) ¿Cuáles son los términos más importantes en calidad de datos?

  • Proveedores de datos: Los creadores de fuentes de datos
  • Recipientes de datos: Recipientes dinámicos y estáticos de fuentes de información
  • Fuentes primarias: Referencias de primera mano de información, también conocidos como los datos que provienen de la fuente original
  • Fuentes secundarias: Referencias de segunda mano, que un intermediario integro, alteró, agrego o modificó para fines de desarrollo de métricas

** También te puede interesar: «Arquitectura de proyectos de datos» . Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/02/08/arquitectura-de-proyectos-de-datos-data-warehouses-vs-data-lake-vs-data-mart-datlas-manuales/

III) ¿Cuáles son las dimensiones de calidad de los datos?

  • Que los datos no estén incompletos, es decir que el nivel de cobertura sea cercano al 100%. Ejemplo si estamos hablando de una base de datos transaccional de una gran cadena comercial ¿ A la fecha del corte, cuánta información tenemos disponible?
  • Qué existe integridad entre la relación de los datos
  • Los datos disponibles son lo más actualizados posibles. Y son vigentes para los escenarios de análisis que requiere la organización
  • Cumplimiento de la estructura de datos, de acuerdo a los parámetros establecidos. Ejemplo que todos los campos temporales sean consistentes en todo el sistema. Si se registran a nivel minuto-segundo, que así sea. Si la semana comienza en domingo, que sea así para todos los sistemas
  • Disponibilidad de los datos cuando se requieren. Es decir, que la fuente permita tener información de manera oportuna
  • Que las herramientas disponibles para registrar datos sean las correctas. Buenos métodos y registros en las unidades que el sistema lo requiere. Recomendable que existan registros de identificadores únicos
  • Finalmente, pero no menos importante, que los datos sean consistentes entre sistemas . Es decir, que entre áreas y equipos tengan los mismos estándares de consultas para que , por ejemplo, todos tengan la misma venta

IV) 10 Consejos prácticos para mantener calidad de los datos

En materia práctica ¿Qué podemos utilizar? En nuestra investigación queremos citar y complementar los consejos de Talend.

1) Hay que volver a la calidad de los datos una prioridad

2) Establece buenas métricas de calidad de datos con base a las dimensiones establecidas

3) Profundiza en investigar las fallas en la calidad de los datos

4) Invierte en entrenamiento interno

5) Establece, implementa y monitorea buenas guías de gobernanza de datos

6) Genera procesos de auditoría buscando: Bases de datos incompletos, faltantes, datos erróneos, inconsistencias, datos viejos, entre otros

7) Asigna un administrador de calidad de datos en cada departamento

8) Declara y gestiona una fuente única de referencia de datos

9) Automatiza los flujos de datos de buena calidad

10) Impulsa el uso de la nube y la cultura de trabajo colaborativo con «plantillas y glosarios» de datos

V) Sobre el ISO relacionado a la calidad de los datos

Finalmente y, en cumplimiento a los estándares con la que muchas compañías trabajan, se puede poner en práctica lo que dice el compendio «Data quality — Part 61: Data quality management: Process reference model».

** También te puede interesar: Metodologías para preparar tus bases de datos. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/07/09/4-pasos-para-preparar-tus-bases-de-datos-para-analisis/

Hasta aqui la columna de hoy . Y tu ¿Qué prácticas de calidad de datos tienes en tu día a día o con tu equipo? ¿Quién monitorea la calidad de información y que los hallazgos en sus análisis vengan de buenas fuentes?

Comparte tu conocimiento con la comunidad en redes con @datlasmx

Ahora puedes revivir gratuitamente el SIMPOSIUM DE DATLAS ACADEMY donde tuvimos a expertas y expertos de corporativos en México charlando de sus grandes proyectos

Equipo Datlas

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Fuentes:

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

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

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

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

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

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

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

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

Paso 1: Ubicar a las familias potenciales

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

Paso 2: Revisar el Nivel Socioeconómico

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

Paso 3: Observar la Categoría Social

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

Paso 4: Activamos la capa de Códigos Postales

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

Paso 5: Sacamos conclusiones

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

Top 5 CP para ubicar una juguetería:

  • 67257
  • 64103
  • 66612
  • 66647
  • 64984

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

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

Equipo Datlas

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«La clase media: Los que no son pobres ni son Carlos Slim» ¿En realidad existe la clase media? (Una revisión de desigualdad social en México y niveles socioeconómicos para Nuevo León) – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Conceptos a ver en este blog:

  • Pobreza
  • Canasta básica
  • Desigualdad Social
  • Coeficiente de Gini
  • Curva de Lorenz
  • Nivel Socio Económico
  • Posibles causas de la desigualdad social
  • Porque es importante hablar de desigualdad y pobreza

México es un país rico en cultura, especies, y comida, hemos tenido artistas reconocidos internacionalmente como Juan Gabriel, contamos con especies únicas de animales endémicos y sorprendentes como el Axolote, y sazones que a cualquier mexicano le duele no tener en el extranjero. Por el otro lado, lamentablemente también somos un país con demasiada pobreza en cuestión de calidad de vida, tanta y tan variada, que para un análisis más robusto no basta con medidir las clases sociales en 3 niveles (alto, mediano, y bajo), si no, en 7. Enterate en este blog cuales son estos 7 niveles y cómo son medidos.

Antes de empezar con el tema fuerte de este blog, creemos es pertinente hablar del título, y es que es probable que al existir gente famosa en nuestro país con una riqueza enorme como lo son Carlos Slim, Germán Larrea, Alberto Baillères y Ricardo Salinas Pliego (quienes se supone tienen el 9% de la riqueza del país), pero al mismo tiempo mucha gente que muere de hambre, nos hayamos hecho alguna vez las preguntas: ¿México es un país rico o pobre? y ¿Cómo y quién mide la pobreza?

Para la primera pregunta habría que esperar al final de este blog, pero para la segunda, seremos lo más breves posibles.

Gráficas por elaboración propia. Fuente: INEGI, CONEVAL

En México la organización encargada de medir la situación de pobreza, es el CONEVAL, el cual tiene diferentes metodologías, pero la más sencilla es mediante la canasta básica. Aquí mediante muchos cálculos que buscan representar la cantidad mínima de dinero para comprar una canasta de bienes considerados indispensables, definen esta cantidad de dinero como una línea de pobreza, y si los hogares ganan menos de esa cantidad, son considerados que viven en situación de pobreza.

Nota: Es importante mencionar que para determinar esta canasta con bienes indispensables, se calcula el gasto de las familias en función de las calorías necesarias (su energía). Así como existen otras medidas de la pobreza tales como: Rezago educativo, acceso a los servicios de salud, acceso a la seguridad social, calidad y espacios de la vivienda, acceso a los servicios básicos en la vivienda, y acceso a la alimentación nutritiva y de calidad.

En la gráfica podemos contemplar cómo ha aumentado la línea de pobreza a lo largo de los años, en la izquierda tenemos su comportamiento estacional en las áreas urbanas, y a la derecha su parentezco con la inflación, pues a principios del año aumenta, para bajar en abirl, y luego seguir aumentando hasta finales del año. Esto mostrando un poco que a las personas en situación de pobreza les es más difícil sobrellevar la inflación, pues al estar la mayoría en el sector informal, sus gastos aumentan pero sus salarios no.

** También te puede interesar leer nuestra columna: “La inflación: un enemigo silencioso”

Mapa por elaboración propia. Fuente: CONEVAL

A partir de lo antes mencionado, creamos este mapa con los porcentajes de hogares en situación de pobreza según cada estado de la república. Aquí empezamos a ver uno de los temas principales de este blog, mientras que en Nuevo León el 24.33% de las personas en el 2020 se encontraban en situación de pobreza, en Chiapas el porcentaje era del 75.49%, lo cual refleja un contexto de calidad de vida completamente diferente, este fenómeno, es conocido como desigualdad social. Y aquí estamos viendo cifras comparando estado con estado, pero ¿Cómo podríamos entonces comparar a todos los ciudadanos del país?

Coeficiente de Gini y Curva de Lorenz

Para responder a esta última pregunta, una manera muy útil de medir la desigualdad, es mediante el Coeficiente de Gini, este al igual que la canasta básica, es una cifra en función del ingreso de las personas, la gran diferencia, es que esta cifra va del 0 al 1, donde 0 es igualdad absoluta (todos en México tienen la misma cantidad de dinero), y 1 es desigualdad absoluta (1 persona tiene todo el dinero del país).

En el 2021, el Coeficiente de Gini de México era de 0.503, pero en el 2018 era de 0.454 cuando al mismo tiempo en países europeos como Francia y España el el coeficiente era de 0.285 y 0.335, y en países latinoamericanos como Uruguay era de 0.397. A nivel estatal el Coeficiente de Nuevo León es de 0.447.

Gráfica por elaboración propia. Fuente: INEGI, Data NL, y European Data Lab

Al obtener los Coeficientes de Gini podemos ver que tanto vamos mejorando en materia de desigualdad y cómo están otros países. Sin embargo, si queremos ver esta desigualdad de manera gráfica y obtener otras conclusiones podemos utilizar la Curva de Lorenz. Gracias a las gráficas anteriores podemos ver dónde se acumula mayormente la desigualdad, y que el 10% de la población en México tiene el 32% del ingreso y gasto (1 – 68%), mientras que en Nuevo León solo es del 29%, y en Francia el 23%.

Nivel Socio Económico

Imagen con los Niveles Socio Económicos: A/B, C-, D, y E

Ojo, muchas veces la conversación se queda en estas cifras y distribuciones, pero después de indagar en el tema, hay algo muy importante que no estamos calculando. Y es que el Coeficiente de Gini nos muestra sólo la desigualdad de ingresos, que si bien es una de las variables más importantes para determinar la calidad de vida en la sociedad. En Datlas llevamos rato trabajando con un concepto que nos mostrará un panorama mucho más amplio de la calidad de vida en México y en Nuevo León, este concepto es el dichoso Nivel Socio Económico.

Como bien comentamos en el blog de la paridad de compra, poco importa el ingreso de las personas, si no vemos su poder adquisitivo. Un apartamento y un desayuno no cuestan igual en Ciudad Victoria y en Monterrey, entonces si alguien con cierto ingreso puede vivir muy bien en Cd. Victoria, probablemente batalle mucho más si con ese ingreso viviera en Monterrey.

** También te puede interesar leer nuestra columna: “El dólar USD está muy caro, pero ¿Más de lo que debería? – Entérate aquí cómo saber si una divisa está sobrevalorada (Poder de Paridad de Compra)”

Retomando el tema del NSE, esta métrica es medida por el AMAI y se divide en 7 niveles: A/B, C+, C, C-, D+, D, y E. Cada uno cuenta con características las cuales describen un contexto de calidad de vida diferente como se puede observar en la imagen anterior.

El A/B por ejemplo, en su mayoría el jefe de familia tiene estudios profesionales o posgrado (80%). Siete de cada diez viviendas (72.5%) tienen al menos 3 dormitorios y un 67% cuentan con al menos dos automóviles. Mientras que el nivel E, la mayoría (82%) tienen un jefe del hogar con estudios no mayores a primaria. Siete de cada diez viviendas tienen solamente un dormitorio y 83% no cuentan con baño completo. La tenencia de internet en la vivienda es muy bajo (0.3%), y más de la mitad del gasto se asigna a alimentos (52%) y solo el 1% a educación. Todas estas características están en la página del AMAI dedicada al NSE, y vale la pena leerlas para saber en cuál NSE estamos.

Fuente: AMAI

Como podemos observar, ya no solo estamos hablando de ingreso, si no, de la educación del jefe del hogar, equipamiento (si tienen televisión, refri, etc), transporte y demás. Pero, ¿Cómo se distribuye esto en los diferentes estados del país? Una Manera de verlo es mediante las distribuciones presentadas en el manual del AMAI, donde podemos ver la gran diferencia de estado a estado. En este caso en el 2020 en Nuevo León el 44% está en los primeros 3 niveles y solo el 38% está en los últimos 3. Mientras que en Chiapas solo el 15% está en los primeros 3 niveles y mucho más de la mitad (79%) está en los últimos tres niveles.

Mapa inteligente de Datlas en Monterrey, con los 7 NSE

Otra manera de ver esta distribución es en un mapa inteligente como los que tenemos en Datlas de todos los estados de la república, y de los cuales podemos obtener los datos del Censo 2020 entre otras fuentes de datos de cierto polígono de interés en cualquier punto del mapa para evaluar una ubicación.

Hasta este punto ya hemos tenido un buen recorrido por los temas más relevantes de la desigualdad social, y al mismo tiempo de la pobreza del país. Para cerrar estos temas, vale la pena mencionar que México se encuentra en el 25% de los países más desiguales del mundo, y es el segundo más desigual de la OCDE. Según Esquivel Hernández, G. (2016), mientras el PIB per cápita crece a menos del 1% anual, la fortuna de los 16 mexicanos más ricos se multiplica por cinco.

Posibles causas de la desigualdad

Cuando hablamos de causas mucho se le atribuye a que las personas tienen problemas de diversidad geográfica, étnica, política y social. Tenemos comunidades en muchos lugares rurales que son casi impenetrables y que hacen muy difícil que haya calidad educativa, acceso al crédito, etc. Sin embargo, no hay que irnos tan lejos, el problema de la pobreza se hace más grande incluso en los lugares menos margniados.

Al vivir en situación de pobreza, todo es más caro, los traslados son más difíciles por la ubicación y el tiempo del transporte, no alcanaza para comprar a mayoreo, los bancos y casas de préstamo cobran una comisión más alta para todo, por la poca confianza, y como vimos en el NSE E, el 52% del ingreso familiar se va a la comida, y con el otro 48% se debe de destinar a necesidades básicas, sin tomar en cuenta que todos estamos expuestos a algún gasto grande e inesperado como algún problema médico, alguna pandemia, sequía, o algun aumento acelerado de la inflación (pero no de los salarios). Por ende, tendría sentido pensar que el vivir en situación de pobreza es un círculo vicioso y cada vez es más difícil de salir.

Este círculo vicioso claro que es más fácil de caer en un país con las siguientes caractarísticas:

  • Corrupción. El desvío de fondos reducen los recursos destinados a las inversiones en la población más vulnerable.
  • Desempleo. La falta de empleos productivos hace que un importante segmento de la población se dedique a actividades informales de baja remuneración. En el 2021 el porcentaje de mexicanos en situación informal era del 55.8%.
  • Discriminación. Al juzgar a las personas por su situación y/o apariencia, hace que sea más difícil conseguir mejores oportunidades.

** También te puede interesar leer nuestra columna: “¿ESCASEZ DE AGUA EN NL? POR DÓNDE COMENZAR A INVESTIGAR (UNA REVISIÓN CON MAPAS Y RESPONSABLES DE LA IP)…”

¿Por qué es relevante hablar de pobreza y desigualdad?

Después de ver cómo México tiene escenarios muy diferentes a lo largo del país, esperemos y se hayan llevado la conclusión de que esto implica oportunidades diferentes, y el evadir esta clase de temas, significa no ver la imagen completa de gran parte de la población y sus problemas. De la misma manera, nos invita a reducir desde nuestra trinchera las posibles causas de desigualdad social.

Que el privilegio no te nuble la empatía

– Ita María

Hasta aquí la columna de hoy, esperemos se hayan quedado con varios conceptos interesantes de economía, y cómo muchas veces los aplicamos los analistas de datos. Y ustedes, ¿En qué NSE se encuentran? ¿Qué les pareció la columna?


Equipo Datlas

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Fuentes:

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

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

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

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

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

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

Qué es Google Trends y cómo podemos sacarle partido - ProximaHost

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

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

1. «NFL»

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

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

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

2. «Super Bowl»

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

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

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

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

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

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

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

3. «Super Bowl Tickets»

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

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

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

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

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

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

4. «Espectáculo de medio tiempo del Super Bowl»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Descubre nuestra experiencia desarrollando Dashboards con Microsoft Power BI- COLUMNA DE OPINIÓN DATLAS

Esta experiencia comienza a partir de una gran iniciativa la cual es el aprendizaje, desarrollo y aplicación en tableros de inteligencia llamados «Dashboards», en Datlas nos hemos dado la tarea de innovar siempre procesos.

Es por ello que por medio de este blog te estaremos compartiendo uno de los programas que nos llevará a nuevas fronteras y oportunidades en proyectos dónde el Big Data se resume en tableros de inteligencia con cierto dinamismo para navegar, analizar y tomar decisiones con datos duros.

***Te puede interesar: «Arquitectura de Proyectos de Datos»

Inicios

El equipo Datlas esta viviendo uno de los pasos más importantes para el dominio y desarrollo de Dashboards, uno de las plataformas las cuales dimos vida a estos tableros para las organizaciones fue *Google Data Studio* sitio web en la nube de Google la cual podemos desarrollar aprovechar la información

Cómo automatizar los reportes de ranking de palabras clave, con STAT y Google  Data Studio | MD Blog

Caso de Uso en Data Studio

En Datlas trabajamos con una de las verticales las cuales son una oportunidad inmensa para el análisis de datos, anteriormente presentamos un blog en especial de este desarrollo de dashboard de intelgencia para el monitoreo turístico en Nuevo León llamado «DASHA» este formato fue realizado por la plataforma en línea Google Data Studio.

La experiencia de trabajar con Data Studio fue un motor importante para Datlas para el desarrollo y aplicación de proyectos de dashboard, el aprendizaje y la aplicación fue constante para poder enlazar más de 80 tableros activos que tuvieron la oportunidad de sincronizarse por medio del data warehouse.

A continuación te mostramos algunas visualizaciones que se hicieron posibles por medio de Google Data Studio:

Animated GIF
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Nuevas fronteras rumbo al Business Intelligence

Parte de la innovación y sus procesos es implementar nuevas estrategias que nos sepan adaptar al cambio para transformar información este proceso es el business intelligence el cual nos lleva nuevas fornteras, nuevos objetivos y nuevas herramientas tecnológicas.

Nuestra experiencia para el desarrollo de dashboards comenzo en Google Data Studio este año estamos posicionando nuestros próximos proyectos en una herramienta de análisis empresarial dentro de la nube de Microsoft One Drive esta herramienta es Power BI.

** Te puede interesar: «Dashboards para principantes»

Esta visualización nos muestra los programas dedicados a realizar Dashboards ¿cómo ves la competencia?
Fuente: https://davoy.tech/power-bi-vs-tableau-vs-google-data-studio-in-2021/

Microsoft Power BI

Esta herramienta tiene como propósito analizar una gran cantidad de información dentro de la suite de Microsoft en la nube, la cual permite integrar diferentes fuentes desde un libro de excel hasta tablas dentro de una página web para poder ser visualizadas en tableros e informes que pueden ser publicados.

Power BI es uno de los programas con más cantidad de cursos de aprendizaje sobre la web, ojo aquí científicos de datos pues es una oportunidad para sumar a la metodologías aplicadas para el business intelligence como lo comentabamos anteriormente.

El equipo Datlas recomienda el siguiente curso impartido por Udemy de Power BI para el análisis de datos:

https://www.udemy.com/share/1031Mi3@XRuqenkYYBXMqQ9PvVmjKGjRNq2cn1GE92KRMLqYygWIqLZZNi2dYb6dAYmZrnC8Nw==/

No hay ninguna descripción de la foto disponible.

Esqueleto Microsoft Power BI

De acuerdo al aprendizaje que Datlas se dio a la tarea de conocer y aplicar, estos fueron los puntos a tratar durante la experiencia cuando tomamos el curso:

  • Descarga del producto y conociendo Power BI Desktop: Este apartado en términos generales se vio un reconocimiento que necesitamos entender antes de usar el programa
  • Limpieza, modelado y transformación de información: En esta secciión se vieron los distintos ejercicios para la limpieza de información
  • Visualizaciones, tableros y filtros: Conocimos la variedad de análisis que puede generar un informe al ser presentado por medio de visualizaciones y filtros
  • Lenguaje DAX aplicado: “Data Analysis Expressions” es un lenguaje el cual se vincula a funciones o expresiones matemáticas las cuales se utilizan en referencia a los modelos creados en BI
Interfaz de Microsoft Power BI
La imagen tiene un atributo ALT vacío; su nombre de archivo es datlas_promo_youtube_suscribe-1.png

Caso de Uso en Microsoft Power BI

Una de nuestras primeros informes en Power BI fue un caso de uso para analizar las ventas previstas y generadas por una segmentación de vendedores aplicando diferentes tableros para visualizar desde una tabla de excel hasta ciertos tableros inteligentes los cuales contenían filtros por segmentación.

A continuación te mostramos una visualización del ejercicio de monitoreo;

Animated GIF
Podemos notas que las visualizaciones son dinámicas, que tanto tableros y filtros se conectan al reporte.

Hasta aqui la columna de hoy, recuerda continuar la conversación en nuestras redes via @DATLASMX, y cuéntanos si en tu organización les gustaría algún Dashboard inteligencia con la metodología aprendida.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¡5 ERRORES que el cliente no perdona! – Columna de Opinión DATLAS

El día de hoy hablaremos sobre los errores más comunes que suceden en empresas de restaurantes, cines y centros comerciales que tienen contacto directo con el cliente P2P y cómo la era digital nos ofrece una solución a estos problemas.

A continuación, les contaré varios casos de la vida real que me han sucedido en los últimos años y que estoy muy disconforme con ello, a ver si te sientes identificado.

1) Cobradores insuficientes

Les ha pasado que van al estreno de una película super famosa y que todos la quieren ver y el mero día de la película tienes que llegar 1 hora o 2 antes porque sabes que la dulcería va a estar atascada.

Y para colmo están abiertas 3 de 8 cajas disponibles…ni hablar…

2) Estacionamiento insuficiente

Últimamente los locales pequeños de dos pisos o hasta 3 se han hecho famosos en estos comercios no suelen tener mas que un solo cajón de estacionamiento por local, entonces cuando se trata de un lugar en el que ocupas estar más de 15 min. (Ejemplos: Cafeterías y Estilistas), por lo que a veces uno prefiere ir a un dirve-thru o simplemente buscar un local con mayor estacionamiento.

3) Métodos de pago no digitales

Para que un negocio prevalezca en esta era tecnológica debe adoptarlas y además adaptarlas de lo contrario ocurren problemas como este:
Llegas a comprar comida y resulta que no aceptan tarjeta o el método de pago que tienes disponible no lo tiene el local que te atiende?, pues que sucede, te vas.

Pedir ayuda es válido en todo momento ya que todos estamos aprendiendo y adaptándonos a estas nuevas tecnologías.

4) Aplicaciones/Páginas Web/Contacto

De verdad es muy estresante no tener una dirección o saber con quién dirigirse al momento de tener una duda o petición. En este caso hablo de las empresas que no cuentan con aplicaciones y saben que el cliente solicita mucha información o es complicado algún proceso de venta.

5) Complementos del producto/servicio

Este si no se perdona y lo dejo al último porque es la intención de escribir este blog. Algo que de verdad no puedo perdonar es cuando no le agregan el aderezo/complemento a mi comida, y esto no necesariamente pasa solamente con la comida si no como otras cosas, como cubiertos, servilletas, depende del producto y/o servicios, en este caso el del servicio, los pequeños detalles como un saludo amable, atención rápida, empatía por parte del trabajador aumentan bastante el nivel de confianza y satisfacción.

Para concluir este blog me gustaría recalcar el pensamiento de adoptar y adaptar tecnología.

¡Dos palabras muy poderosas que si las sabes aplicar de la manera correcta subirá de nivel tu negocio!

Te comparto a ti lector esta narrativa de la COFECE (Comisión Federal de Competencia Económica) acerca de cómo ellos perciben las soluciones digitales con el éxito de un negocio.

“El bienestar de los consumidores tiene cada vez más un componente de economía digital, en el sentido de que con más frecuencia realizamos actividades cotidianas de la mano de soluciones digitales creadas por startups: hacemos compras, operaciones bancarias, pedidos de comida, adquisición de boletos de transporte o entretenimiento, así como consumo de contenidos en aplicaciones digitales desde nuestro celular.

Dado el éxito de este tipo de negocios innovadores, también se ha ampliado el abanico de instrumentos financieros que apoyan su crecimiento acelerado, como son el capital privado (venture capital y private equity), el financiamiento colectivo (crowdfunding) o las redes de inversión ángel, así como programas y servicios de apoyo a los emprendedores, tales como redes de mentores, incubadoras y aceleradoras. En particular, los fondos de inversión apuestan a startups con la expectativa de que, una vez demostrado su potencial, sean vendidas y generen grandes retornos de inversión. En consecuencia, las autoridades de competencia analizan cada vez más operaciones que involucran activos relacionados con plataformas digitales como apps, conceptos e-commerce, fintech y/o de economías colaborativas.”

-COFECE (Comisión Federal de Competencia Económica)

Equipo Datlas

– Keep it weird-

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

**Te puede interesar «DASHA: El Dashboard de Turismo con información para Nuevo León»

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».

** Te pudiera interesar ¿Cómo funcionan los AGEBS?

¿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

** Te pudiera interesar también: ¿Cómo hacer Isocronas en QGIS?

¿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.

** Te puede interesar ¿Cómo encontrar clientes potenciales usando mapas?

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: