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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):

También te puede interesar “Estudiando cifras de Homicidios publicadas por el INEGI para México”

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/

¿Cómo calcular LAS HORAS DE LUZ SOLAR EN CUALQUIER PARTE DEL MUNDO? cASO APLICADO CON R – Manual datlas

El estudio de energías alternativas y luz solar han sido temas de prioridad durante los últimos 10 años en Latinoamérica. Se ha incrementado cada vez más la conciencia de lo contaminante que pueden ser las fuentes de energías fósiles. Y en ese sentido el estudio de luz solar y el interés por sus aplicaciones ha ido a la alza. En esta columna compartiremos un método en R para poder obtener información de luz solar en cualquier parte del mundo utilizando la paquetería suncalc.

¿Cómo empezar?

El ejercicio que haremos será en el lenguaje de R. Es una iniciativa de software libre muy utilizada para analítica y ciencia de datos. Una combinación recomendada es utilizar R junto con el IDE de R Studio para poder tener una plataforma de trabajo más cómoda y ordenada.

¿Qué paqueterías utilizar?

R es un lenguaje que tiene una base de funciones en CRAN, su base, que se pueden utilizar y en automático ya vienen precargados al momento que descargas R. En complemento, sistemas como R permiten la instalación de librerías externas desarrolladas por la comunidad que permiten ampliar las capacidades del mismo. Las librerías que vamos a utilizar para este ejercicio son:

library(suncalc)
library(tidyverse)
library(scales)

También te puede interesar “Análisis de discurso de AMLO con NLP en R”

¿Cómo identificar las zonas horarias?

Las zonas horarias serán importantes para el ejercicio. En la herramienta suncalc.org puedes identificar la zona horaria de cualquier ubicación del mundo. En el buscador, para este ejemplo, ubicamos San Pedro Garza García, en el Estado de Nuevo León en México.

Lo podemos declarar en nuestro código como lo siguiente:

names <- “San Pedro Garza Garcia (México)”
lat <-25.6510566
lon <- -100.4025978

¿Cómo generar la consulta para calcular la hora de amanecer y anochecer?

El código es la siguiente, hay que declarar primero las fechas que estamos considerando para la métrica , después estructurar la tabla reporte de respuesta que en este caso tiene el amanecer, el horario en que termina el amanecer, puesta del sol y la hora a la que comienza. También incluye la declaración de la latitud y la longitud, en este caso como variables que declaramos previamente. Y finalmente el “timezone” o la zona horaria que encontramos en el sitio web referenciado

df <-
getSunlightTimes(
date = seq.Date(as.Date(“2018-12-01”), as.Date(“2019-12-31”), by = 1),
keep = c(“sunrise”, “sunriseEnd”, “sunset”, “sunsetStart”),
lat = lat,
lon = lon,
tz = “America/Monterrey”

El reporte lo podemos consultar el reporte. Para esto podemos revisar las primeras filas con: head(df)

¿Cómo calcular las horas de luz en una ubicación determinada?

Para calcular las horas de luz, el código es más complejo, pero tiene que ver con una particularidad del sistema para manejar los horarios.

df %>%
mutate(
date = as.POSIXct(date),
day_length = as.numeric(sunset – sunrise)
) %>%
ggplot(aes(x = date, y = day_length)) +
geom_area(fill = “#FDE725FF”, alpha = .4) +
geom_line(color = “#525252”) +
scale_x_datetime(
expand = c(0, 0),
labels = date_format(“%b ‘%y”),
breaks = seq(as.POSIXct(min(df$date)), as.POSIXct(max(df$date)), “month”),
minor_breaks = NULL
) +
scale_y_continuous(
limits = c(0, 24),
breaks = seq(0, 24, 2),
expand = c(0, 0),
minor_breaks = NULL
) +
labs(x = “Date”, y = “Hours”, title = names) +
theme_bw()

Finalmente , podemos observar los resultados en un gráfico como los siguientes.

En contraste, si lo ponemos en comparación contra Oslo Noruega, digamos que San Pedro GG tiene mucho mayor luz solar que otros.

¿Qué podría suceder al futuro?

Futuros análisis de datos nos podrán apoyar a identificar, por ejemplo, la potencial captación de luz para un edificio. O, en el caso de negocios que tienen una dependencia con la luz solar, tener una mayor predictibilidad de sus oportunidades comerciales.

¿Qué otras aplicaciones piensas que pueden funcionar? Cuéntanos en @DatlasMX . Hasta aquí la columna de hoy, esperamos la puedas compartir con tus colegas y personas que les pueda interesar

Fuentes:

Ciencia de datos para todos : ¿Cómo ha cambiado la movilidad de los usuarios de Twitter en Monterrey por el covid-19?

“Twitter es lo qué está pasando en el mundo y sobre lo que las personas están hablando en este momento.”

Las redes sociales son relativamente nuevas y han cobrado importancia en nuestra vida cotidiana al grado que no nos sentimos cómodos si vamos a un restaurante y no publicamos en Instagram lo que ordenamos para que nuestros amigos se enteren donde estuvimos y que hacíamos ahí o por ejemplo cuando por la mañana nos levantamos a hacer ejercicio y es imposible no publicar nuestra foto en lo más alto de la montaña.

Es por eso que el análisis de las interacciones en las redes sociales ha cobrado la misma importancia, para muchos negocios, que las redes sociales en nuestras vidas. Por ejemplo, para saber de qué se está hablando de nuestra marca, si es algo positivo o negativo y cuantificarlo. Estos enfoques son muy bien conocidos en el área de análisis de textos.

Sin embargo, el día de hoy nuestro enfoque tomara otro rumbo. Responderemos a dos preguntas fundamentales: ¿Cómo ha sido el comportamiento de los usuarios en los últimos meses?  Y ¿Cómo ha cambiado por el covid-19?  

*También te puede interesar un estudio similar para Jalisco o CDMX

Desarrollo

Con una base de datos de alrededor 7200 check-in’s (el registro de una persona en cierto lugar), más de 15 variables (fecha y hora, lugar donde se hizo el registro, municipio de residencia, usuario, ubicación exacta, entre otras) y algo de trabajo se pueden generar diversos insigths de valor.

Pero antes de llegar a esos insigths de valor hay camino por recorrer. La primera pregunta en cuestión es: ¿Cómo conseguir este tipo de información en un sitio web tan protegida como lo es Twitter?

No hay forma de conseguir esta información si no es mediante la API (Application Programming Interface) de Twitter. La API cumple la función de una interfaz para que dos softwares interactúen y puedan intercambiar información. Para tu poder hacer un request desde tu computadora (Con programas como Python y R) y acceder a este tipo de información debes llenar una solicitud, una vez aprobada la solicitud Twitter te hará llegar las API keys, el identificador que te autentica como usuario de las API. Para más información clic aquí.

 

Una vez obtenido la información sigue la fase de trabajar los datos para posteriormente pasar a la fase de análisis. Nos referimos a la fase de homologar ciertas variables o categorizar observaciones en función de valores que toman algunas variables, en nuestro caso categorizamos los lugares a donde las personas han asistido los últimos meses. Otro ejemplo de esta fase es poner las fechas en un mismo formato (año/mes/día o día/mes/año) para no tener problemas al momento de visualizar los datos en una línea de tiempo.

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Ahora si el plato fuerte, el análisis. Aquí empezamos viendo la estructura y distribución de cada una de nuestras variables, y modificar en caso de que algo este fuera de lugar, por ejemplo, las variables categóricas cambiarlas a factores si están como texto. Una gran parte del análisis es el momento de crear visualizaciones, esta es la parte creativa del analista porque ahora si que los límites para crear visualizaciones son muy extensos, claro, siempre con el cuidado de generar buenas visualizaciones no únicamente en el sentido de que se vean bonitas sino que también transmitan un mensaje claro y único. Otra gran parte del análisis es crear modelos estadísticos que expliquen a una variable (variable dependiente “y”) en función de otras variables (variables independientes “x”) y/o ayuden a predecir el comportamiento de la variable en el futuro.

Finalmente, llegamos a la etapa de conclusión y exposición de resultados, básicamente es ver el contraste entre la hipótesis que te hayas planteado o la pregunta que quieres responder y lo que los datos te dicen para después plasmarlo en una presentación o un texto.

Todas estas etapas aunque se escuchen muy “básicas” realmente las llevamos a cabo en nuestro análisis y es por eso que nos pareció importante no sólo exponer los resultados sino todo el desarrollo para que el lector que no este tan familiarizado en este ámbito pueda tener una mejor comprensión y no solo eso sino que se lleve un verdadero aprendizaje .

¿Qué encontramos?

Antes de empezar con las visualizaciones es importante mencionar que las primeras medidas preventivas en Nuevo León tomaron lugar el 17 de marzo del 2020, el día que cancelaron actividades escolares a nivel bachillerato y superior, y posteriormente el día 20 del mismo mes en los niveles básicos (primaria y secundaria).

La primera incógnita que nos gustaría responder es : ¿En qué magnitud o proporción ha disminuido el tráfico de check-ins en Twitter una vez iniciadas las medidas preventivas covid-19?

Esta gráfica ordena los días de la semana por mes, cada color es una etapa diferente: diciembre-2019 (azul) , antes de prevención covid (verde) y una vez iniciada la etapa de prevención covid (rojo).
Esta gráfica ordena los días de la semana y nos ayuda a visualizar la proporción de check-ins realizados en cada etapa.

 

 

Para poder crear estas visualizaciones tuvimos que categorizar nuestros datos en tres grupos (diciembre-2019, Antes de prevención covid y Después de prevención covid). En las dos gráficas se aprecia una caída significativa en los check-ins registrados una vez iniciadas las prevenciones covid. Se podría argumentar que esto se debe a la naturaleza de los meses abril, mayo y junio, sin embargo, llama mucho la atención que la primera mitad de marzo tenga mucha actividad y la segunda mitad se vea estancada. Hablando más puntualmente los chek-ins tuvieron una disminución del 75%.

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Otra visualización que hicimos fue una especie de heatmap que nos permitiera ver por mes cuales fueron los municipios del área metropolitana con mayor actividad y en este sentido ver que municipios menos siguieron las recomendaciones de los expertos.

Heatmap de actividad por municipio y mes. No se estandarizo para numero de check-ins por habitante.

Ahora, pasaremos a contestar la pregunta ¿Cómo ha cambiado el comportamiento de los check-ins durante el covid? Para responder esta pregunta hicimos un cluster de 17 grupos y visualizamos la proporción de check-ins para cada grupo. Algunos de los grupos son: comida (restaurantes), entretenimiento (cines, boliches, parques, etc), Salud (hospitales, clínicas y gimnasios), Autoservicio (tiendas de autoservicio como H-E-B y Walmart), residencial (zonas residenciales), etc.

Proporción y orden de los grupos en las diferentes etapas de la contingencia. Comparativa de tipo de lugar donde la gente hace check-ins por etapa.

Podemos observar que en las primeras dos gráficas el orden y proporción de los grupos son muy parecidos y esto cambia considerablemente para la tercera. Dos grupos que han cobraron mucha importancia durante el tiempo de la pandemia son autoservicio y residencial, por otra parte, los grupos de entretenimiento, vida nocturna y aeropuerto pasaron de ser primeros a últimos. Considerar todos los ángulos a la hora de hacer un análisis es muy importante porque si no nos detuviéramos a ver a donde realmente la gente ha acudido y solo hubiéramos analizado las primeras tres gráficas probablemente nos quedaríamos con una mala impresión de los municipios de Monterrey y San Nicolás que han sido los municipios con mayor actividad y precisamente con esta gráfica podemos ver que mucha de esa actividad es desde sus casas.

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Por último ¿qué podemos decir de estos resultados? Tenemos información suficiente para decir que la pandemia ha cambiado la manera en la que las personas hacen check-ins en magnitud y forma. En su mayoría la gente se está quedando en casa y está asistiendo primordialmente a lugares de primera necesidad como tiendas de autoservicio donde surten la despensa y restaurantes, no obstante, se sigue asistiendo a lugares que probablemente no se consideren de primera necesidad como ir al aeropuerto para ir a vacacionar y asistir a hoteles, donde, probablemente hoy sean los lugares con mayor riesgo de contagio y es por eso que invitamos a todos nuestros lectores a seguir las indicaciones de los expertos y no salir de casa a menos que sea necesario.

Esta columna fue desarrollada por Alejandro Rodalgo,  participante del programa de “intern” de Datlas en investigación. 

Saludos

Equipo Datlas

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades.

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Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR.

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Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

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Referencias:

Llegó la hora – Datlas en Talent Land 2018

*Actualizado*

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Gracias a los allí presentes, ha sido un éxito. Subiremos la presentación y un blog de toda la experiencia #TalentLand muy pronto.

Síguelo en vivo en:

http://talent-channel.com/escenario-talent-startup/

Igual que el año pasado en Campus Party Jalisco o en INCMTY; este año comenzamos nuestras conferencias en Talent Land 2018 Jalisco. Este magno evento reune poco más de 30 mil asistentes del 2 al 6 de abril en la Expo Guadalajara en una fiesta de talento, desarrollo y vinculación.

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Este año participamos con la exposición “Big Data para convertir tus datos en dinero” que se llevará acabo el Miércoles 4 de abril de 2018 a las 15:00 en el escenario Startup.

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¿Te interesa asistir?, inscríbete aqui: http://sched.co/DXRv

Talent_land_datlasbrief

Agradecemos a los más de 250 inscritos al momento. Estaremos compartiendo la transmisión en tiempo real esperando compartir muchísimos consejos de alto valor.

También estaremos obsequiando nuestro #DataPlaybook a los asistentes.

Saludos

Equipo Datlas

¿Dónde se sabe programar más en México? (y otros datos…)

Las formas en la que usamos y nos conectamos al internet están cambiando constantemente, tanto en México como en el resto del mundo. Para cualquier empresa es importante estar al tanto de estos cambios ya que muestran nuevas perspectivas de cómo alcanzar e interactuar con los usuarios. No es gran sorpresa por ejemplo que Netflix reportó en el 2016 que la mitad de sus usuarios usan el servicio en Smartphones durante cualquier mes dado.

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Aquí en México, justo esta semana fue hecha pública la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares 2017 (ENDUTIH). Los creadores de la encuesta describen su diseño como “probabilístico”; en otras palabras, los resultados se generalizan a toda la población. A continuación se mostrarán algunos hallazgos que fueron hechos usando esta encuesta (incluyendo el título de este post obviamente):

Uso de Internet:

El porcentaje de la población de más de seis años que se caracteriza como usuario de Internet fue de un 63.9% en el 2017 a nivel nacional (un aumento de 4.4 puntos porcentuales al 2016). Otro dato de alta importancia es que la gran parte de los usuarios de Internet usan un Smartphone (sin embargo no exclusivamente) para conectarse a la red. Otro dato de los más característicos de los resultados de la encuesta fue (sin sorpresa alguna) que el uso y disponibilidad de Internet es significativamente más alto en zonas urbanas y más desarrolladas.

dispositivo de conexion
Fuente: INEGI

Disponibilidad de conexión a Internet:

En cuanto a lo urbano, de las 49 ciudades encuestadas las ciudades con mayor porcentaje de viviendas que tienen disponibilidad de conexión a Internet fueron: Hermosillo, Cancún y La Paz. Mientras las ciudades con menos disponibilidad de conexión a internet en las viviendas fueron: Tehuacán, Tuxtla Gutiérrez y Tlaxcala.

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Entre más grande el circulo, más disponibilidad de Internet en los hogares.

Tipo de conexión a Internet en las viviendas:

De las viviendas encuestadas que disponen de conexión a la red, en la Ciudad de México el 57% tienen conexión a Internet de ambos tipos fija y móvil, mientras que el 10% tiene solamente conexión móvil y el 23% tienen solo conexión fija. En Guadalajara la gran mayoría reporta únicamente tener conexión fija a Internet (88%). Mientras tanto Monterrey parece estar en un punto medio de los extremos reportados en estas dos otras ciudades.

AccesoInternet.png

Uso de redes sociales:

Un 51% de los entrevistados reportan usar redes sociales, la más popular siendo Facebook y la menos siendo LinkedIn. Otro dato interesante es que las ciudades donde LinkedIn es más popular son Toluca y Querétaro, con más de un 3% de los entrevistados reportando que usan esta red. La encuesta también muestra que no existe mucha diferencia entre sexos con respecto al uso de redes sociales (ambos sexos reportan un uso de aproximadamente 51%), sin embargo los hombres usan más LinkedIn y Twitter mientras que las mujeres están más activas en Facebook, Snapchat y Instagram.

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Presencia en distantes redes sociales de los usuarios que reportan usar redes sociales.

Habilidades de programación:

Según los datos de la encuesta, el 8.1% de la población encuestada a nivel nacional tiene habilidades de programación en un lenguaje especializado.
De los hombres encuestados, el 9.7% reporta tener este tipo de habilidades mientras que solamente el 6.7% de las mujeres reporta tener la habilidad.
De las ciudades encuestadas, la ciudad con mayor porcentaje de mujeres que programan es Zacatecas y en la que menos es Tapachula (para los hombres estas ciudades vienen siendo Pachuca y Acapulco respectivamente).
Si tomamos a toda la gente de ambos sexos, las ciudades con mayor porcentaje de programadores entre los encuestados son Pachuca, Toluca y Zacatecas. Claro que no resulto sorprendente que la ciudad con mayor número de encuestados programadores en total es primero la Ciudad de México, seguida por Guadalajara y Monterrey.

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*Es importante tener en cuenta que la encuesta únicamente pregunta: “¿usted sabe programar en lenguaje especializado?”, no se especifica el nivel de competencia y al final de todo es una encuesta.

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La encuesta abarca mucho territorio; se registraron respuestas de temas desde la compra y venta de productos en línea, la descarga de aplicaciones, a infecciones de virus y fraudes de información.  Para explorar más datos la encuesta se puede encontrar en la siguiente liga: http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/regulares/dutih/2017/.

 

Equipo Datlas

¿Cuánto cuesta una buena UBICACIÓN para tu negocio? – Caso Nuevo León, Datlas research

Durante el año hemos hablado de ¿Dónde ubicar tu negocio? , consejos para las mejores ubicaciones, considerar la dinámica de tu cliente, factores a tomar en cuenta y hoy nos toca profundizar un poco en el factor precio cuando de encontrar la mejor ubicación se trata.

Aclaramos que no somos una empresa de real Estate, lo que hacemos es “analytics” de grandes cantidades de información orientados a insight y conocimiento de mercado comunicado de la forma más clara posible. En ese sentido en esta columna comunicamos nuestros hallazgos de valor de suelo comercial para Nuevo León, México. Una de las 3 zonas con más impulso económico en el país (México).

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En nuestro primer análisis de tipo “real estate” o bienes raíces es sobre Nuevo León. Nos fuimos a evaluar la oferta comercial de bienes raíces en línea de los últimos 2 años. Con ello estimamos los precios por metro cuadrado cuando se trata de operaciones de renta con un presupuesto aproximado de $10,000 MXN. Los hallazgos se muestran en el siguiente gráfico. Respondiendo a la pregunta

¿Cuántos metros cuadrados comerciales se rentan con $10,000 MXN de renta?

($540 dólares mensuales ó €455 euros)

Promos_DATLAS_RE

El top 5 de zonas más caras por metro cuadrado, que hace sentido donde hay más expansión de centros comerciales, son:

  1. San Agustín, en San Pedro GG 19 m2
  2. Carrizalejo, en San Pedro GG 23 m2
  3. Valle oriente, en San Pedro GG 25 m2
  4. Obispado, en Monterrey 30 m2
  5. Mty – Centro, en Monterrey  34 m2

(Saltamos a Monterrey y San Pedro de la posición 3 y 4 porque integran un promedio de otras zonas ya consideradas).

La zona comercial de mayor lujo a destacar es sin duda San Pedro Garza García. Hablamos de que en este municipio se encuentran corredores como el de Lázaro Cárdenas (San Agustin), Gomez Morin (Carrizalejo) y Valle oriente que aportan una gran proporción de PIB (producto interno bruto) al Estado cuando de servicios se trata.

Por otro lado la zona vecina de Monterrey es el corazón de la ciudad. El municipio donde mayor tráfico de personas hay y hay mucho más oficinas pequeñas que son intensiva en mano de obra o que dan servicios profesionales a los grandes corporativos de la ciudad.

Y ya que entramos en tema de perfiles de actividades que realizan quienes trabajan en oficinas con presupuestos de alrededor de $10,000 mxn mensuales. Estos espacios de renta ¿Por qué tipo de negocios son principalmente demandados?

A continuación un análisis con datos de Google, INEGI y otras fuentes.

Promos_DATLAS_REvtabla

Los 5 giros que más demandan espacios en estos presupuestos podrían ser los siguientes

  1. Banca múltiple
  2. Servicios de Acceso a computadoras
  3. Centros de impresiones
  4. Bufetes jurídicos
  5. Servicios de contabilidad y auditoría

Si bien una oficina de banca múltiple suele tener más presupuesto que un servicio de auditoría lo anterior es una estimación según datos de la INEGI y sugerencias de expertos en bienes raíces. Quién quiera ofrecer un espacio de renta para estos presupuestos podrá enfocarse en estos giros.

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¿Cómo quedó tu plan de negocio después de conocer los precios? Posicionarse en alguna buena zona tal ves requiera de un poco más de presupuesto o tratar de buscar opciones de cowork u oficina compartida. Hay que evaluar todas las opciones y como siempre te recomendamos hacer uso de nuestra plataforma DATLAS.

 

Hasta aqui la columna, deja tu opinión ¿ Qué negocio quieres abrir en el 2019?

y comparte con tus amigos emprendedores

 

Saludos

@TheDatlas

Keep it weird

El INCmty 2017 y la Inteligencia Artificial

Como cada año, una vez más se realizó el evento INCmty, cuyo objetivo principal es que los asistentes puedan compartir sus experiencias y conocimiento en el mundo del emprendimiento, así como encontrar potenciales clientes o aliados para crecer juntos.

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Para ello se organizaron conferencias, talleres y rondas de pitcheo buscando que los asistentes lograran pensar en solucionar problemas con una visión más innovadora y exponencial. Este año contamos con la presencia de algunos conferencistas magistrales como Tanmay Bakshi, el desarrollador de aplicaciones más joven del mundo, Greg Fenves, presidente de UT Austin quien apoya enormemente el emprendimiento, Ana Victoria García, quien participó como juez en Shark Tank México y fundó una aceleradora para mujeres ejecutivas, entre otros.

La sede de este año fue en las instalaciones del Pabellón M, el Crown Plaza, el Sheraton y el Tecnológico de Monterrey; por lo que al manejar por éstos rumbos podías observar emprendedores con su gafette por doquier, pues tenían que estar en constante movimiento si querían aprovechar el tiempo y asistir a las conferencias que fueran de su interés, cosa que no fue sencilla pues en ocasiones se empalmaban y era cuestión de elegir la que consideraran más prometedora.

Aunque hubo varias temáticas, observamos que la que más predominaba era la de la Inteligencia Artificial, pues incluso en algunas conferencias que no estaba anunciada como tal se tocó el tema, bien se dice que tiene el potencial de revolucionar cada industria, o como dice Andrew Ng, fundador de Coursera y profesor de la Universidad de Stanford, “AI is the new electricity”. Él mismo decía que le tomó mucho tiempo pensar en una industria que no pudiera ser transformada por medio de la inteligencia artificial.

Nosotros en Datlas, creemos que es así y es por ello que seguimos esta tendencia y buscamos ayudar a los emprendedores a potenciar su negocio por medio del aprovechamiento de la información por medio de aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial.

Este año nos tocó participar como conferencistas, presentando a los emprendedores “Cómo convertir sus datos en dinero”, donde compartíamos técnicas, estrategias y herramientas a considerar en para aprovechar la información ya sea en negocios orientados a productos o a servicios.

Tuvimos una audiencia muy prometedora, con ánimos de potenciar su idea o negocio y llevarla al siguiente nivel, aunque no faltó el despistado que llegó al final de la conferencia bajo la creencia de que comenzaba a esa hora.

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Por si te perdiste nuestra conferencia, habrá un evento de emprendimiento del día 28 al 30 de noviembre en el Palestino Libanés donde estaremos presentes y donde podrás tener una copia de nuestro Data Playbook, donde compartimos algunas estrategias que se platicaron en la conferencia, no te lo pierdas.

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INCMTY 2017 – 9 platicas que no te puedes perder – Datlas Tips

Qué tal, ya estamos a unos días del megacongreso de emprendimiento e innovación que más grande de Latinoamérica que se lleva a cabo año con año en la ciudad de Monterrey:  INCMTY y en esta columna hemos escogido 9 pláticas que ningún emprendor se debe perder durante este evento.

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Si estás comenzando en el entorno de emprendimiento o ya eres un viejo conocedor de este tipo de eventos debes saber que en México compiten el título del mejor congreso 3 eventos:

Ahora que si eres de los afortunados que va a echarse la vuelta al INCMTY nos gustaría invitarte a de verdad “desquitar” tu entrada al evento. Además del networking, el paseo por la ciudad, el asombro por algunas novedades tecnológicas… es importante recalcar que del evento te vas a llevar muchos aprendizajes por las pláticas y talleres que asistas.

Nos dimos la tarea de evaluar a profundidad la agenda del evento y publicar nuestras 9 recomendaciones de pláticas para  INCMTY 2017. Pensando,principalmente, en mezclar componentes de tendencia como analytics, ecommerce e inteligencia artificial que vienen muy fuerte para México en el siguiente año. Por otro lado también unas pizcas de buen emprendimiento, formación de equipos y escalabilidad.

Aqui nuestra lista, para que la tengas a la mano en tu visita añadimos horarios y lugar.

1. UNDERSTAND THE CUSTOMER JOURNEY WITH FACEBOOK ANALYTICS

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2. E-COMMERCE EN MÉXICO DE VOZ DE FUNDADORES

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3. CUALQUIERA PUEDE DISEÑAR – HUMAN-CENTERED DESIGN WORKSHOP

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4. CÓMO FORMAR EQUIPOS QUE PRODUZCAN RESULTADOS EXPONENCIALES

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5. UN MUST “LA COLABORACIÓN ENTRE STARTUPS-CORPORATIVOS

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6.INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EL FUTURO DE LAS VENTAS EN LOS NEGOCIO

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7. TU EMPRESA GRATIS Y EN UN DÍA

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8. DATLAS: BIGDATA PARA CONVERTIR TUS DATOS EN DINERO

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Día: Sábado 18 de Noviembre.

Horario: 13:30 a 14:30

Sede: Tec de MTY Aulas 7 salón 102

Descripción extendida del contenido de la plática en esta liga

9. THE FUTURE OF IMPACT/ CONFERENCIA EN IDIOMA INGLÉS

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Es todo por la columna de hoy esperamos te haya gustado. Usa esta guía para disfrutar del evento y si tienes alguna otra sugerencia de plática para este evento comenta y comparte.

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Saludos

@Thedatlas

-Keep it weird-

 

#10+ formas de pasar tus vacaciones de Semana Santa

No importa si trabajas, estudias, haces ambas o simplemente te dedicas a disfrutar la vida. Todos sabemos que la segunda fecha más importante en el calendario, después de nuestro cumpleaños, son: las vacaciones. Si bien el verano es por excelencia la época vacacional que todos esperamos, a inicios de año tenemos unas “mini vacaciones” derivadas de la celebración de la tradición católica de la Semana Santa.

En DATLAS no somos expertos en tradiciones religiosas, pero lo que si te podemos contar es lo que los datos nos dicen:

  • Más de 20 millones de personas participan anualmente en actividades relacionadas con esta tradición
  • Según el INEGI, el desembolso promedio por familia aumenta hasta $9,000 MXN en Semana Santa y Cuaresma debido a gastos de viaje y esparcimiento

Como buenos regios, sabemos que uno de los destinos preferidos para quienes salen de vacaciones durante Semana Santa es: La Isla del Padre. Aunque muchos preferimos las incomparables playas mexicanas.

En cuanto al turismo neoleonés hacia los Estados Unidos, los datos nos cuentan que:

  • Durante Semana Santa, en los últimos 3 años, alrededor de 20 y 25 mil vehículos salían diariamente de Nuevo León hacia Estados Unidos
  • El ingreso diario para las autopistas, durante estas fechas, era de $1,200,000 MXN, un aumento del 34% en comparación con el ingreso promedio en días normales
  • El gasto total de los regios en Estados Unidos era de más de $1,000 millones de MXN

Sin embargo, se espera que el turismo regio hacia el país vecino disminuya en un 7% debido principalmente al tipo de cambio y a las infames declaraciones del nuevo presidente de los Estados Unidos en contra de los mexicanos.

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¿Esto qué significa? Mayor oportunidad para los destinos turísticos nacionales, así como para los comercios y restaurantes. Así que ¡a disfrutar de lo local!

Hablando de playas mexicanas, los datos nos dicen que el año pasado los destinos más buscados para vacacionar durante Semana Santa fueron:

  • Mazatlán
  • Puerto Vallarta
  • Playa del Carmen
  • Cancún

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Aunque últimamente se ha puesto de moda el aventurarse a conocer pueblos con una mayor riqueza cultural y tradición como: Santiago, Zacatecas, San Miguel de Allende, Oaxaca, etc. Así como el eco-turismo o turismo natural de zonas impresionantes como: Chiapas y Veracruz, entre muchas otras.

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Ahora bien, si vienes a visitar Nuevo León, o eres local y recibes visitas, o si eres de los que se quedan también tenemos algunos #DataTips directos de nuestra plataforma.

¿Quieres saber qué hace la gente en Monterrey? Te invitamos a visitar nuestro blog post de información recaudada por medio de redes sociales.

No hay nada mejor para asombrar a los visitantes que la comida típica de nuestro estado, si buscas restaurantes, los datos de check-ins en DATLAS sugieren zonas como:

  • Barrio Antiguo, en el Centro de Monterrey: donde podrás encontrar desde nuestro distintivo cabrito hasta restaurantes veganos y todo el folklore de nuestras raíces e historia
  • Santiago, Pueblo Mágico: Uno de los destinos preferidos por turistas en busca de tradición colonial y cultural, dentro de un marco más natural que urbano.

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Después de comer, no hay tiempo que perder. Si buscas lugares de entretenimiento, DATLAS te sugiere zonas como:

  • Parque Fundidora, en Monterrey: El complejo más grande que involucra diversas actividades desde patinar en hielo, museo de cera, actividades al aire libre y hasta deportes extremos como tirolesa.
  • Parque La Pastora, en Guadalupe y Bioparque Estrella, en Montemorelos: Los zoológicos más famosos de nuestra región por haber visto nacer al primer elefante y, recientemente, haber recibido a un león africano dentro de sus atracciones. Asimismo, cuentan con un tour interactivo lleno de diversión para toda la familia.

Y porque la ciudad no descansa, menos si son vacaciones, también tenemos sugerencias de lugares con excelente vida nocturna. DATLAS nos sugiere zonas como:

  • Barrio Antiguo, en el Centro de Monterrey: La zona nocturna por excelencia con la más alta variedad de lugares con música internacional, desde bares con trova de fondo, salones de baile con salsa, bachata y demás ritmos latinos, hasta antros con lo mejor de la música electrónica.
  • Centrito Valle, en San Pedro Garza García: Una zona que concentra los más nuevos bares y antros de alto perfil
  • Zona TEC, en Monterrey: La zona que rodea al Tecnológico de Monterrey, Campus Monterrey, la universidad más famosa de nuestra ciudad, fundada por grandes empresarios regios. Alrededor encontraras excelentes bares y antros para pasarla bien y encontrarte muchos foráneos y extranjeros

Finalmente, te recordamos que puedes descubrir esto y mucho más tú mismo en nuestra plataforma DATLAS, simplemente:

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Compártenos un poco de tí y recibe un acceso ¡totalmente gratis! para navegar y encontrar más datos interesantes.

Esperemos que estos #DataTips te sirvan para tener unas vacaciones llenas de diversión y que tus datos nos sigan contando las mejores historias.

Nosotros somos #DATLAS y esperamos verlos por ahí estas vacaciones.

 

#KeepItWeird